Социально-экономическая дифференциация несовершеннолетних, проживающих отдельно от родителей: кластерный анализ, тенденции и характеристики

Введение

Вместе с тем, комплексное представление о социально-экономическом положении несовершеннолетних гражданах, проживающих отдельно от родителей, в настоящий момент отсутствует, что затрудняет проведение социально-экономической политики по повышению уровня их благосостояния.

Для повышения эффективности и адресности мер государственной социальной поддержки данной группе граждан необходимо иметь представление об их важнейших социально-экономических характеристиках и группах. Это обуславливает актуальность составления социально-экономического портретов несовершеннолетних граждан, проживающих отдельно от родителей, их классификации.

В связи с этим, целью данного исследования является составление социально-экономических портретов несовершеннолетних граждан, проживающих отдельно от родителей, их классификация для выработки рекомендаций по повышению эффективности и адресности мер государственной социальной поддержки данной категории населения.

Объектом исследования выступили несовершеннолетние граждане, проживающие отдельно от родителей. Предметом – их социально-демографические характеристики, формирующие социально-демографический портрет – пол, возраст и так далее.

Эмпирическую базу исследования составили микроданные обследований Выборочного наблюдения доходов населения и участия в социальных программах (ВНДН) за 2021–2025 гг., содержащие сведения о доходах и условиях жизни населения за 2020–2024 гг. В ходе составления и анализа социально-экономических портретов применялись общеэкономические и статистические методы.

Обзор литературы

В данный период времени дети проживали постоянно или временно отдельно от родителей в основном из-за развития отходничества, перетока трудоспособного населения в города. В качестве отдельной категории несовершеннолетние граждане, проживающие отдельно от родителей, в тот период не выделялись. Разработка детальных социально-экономических портретов в этот период времени ещё не велась, но уже были заложены её основы в виде земской статистики и её разработке статистики и анализа типовых домохозяйств на её основе.

Основными исследователями данного периода являлись земские статистики – В. И. Покровский, П. П. Червинский, В. И. Орлов, Н. А. Каблуков [6, 14], а также члены фабрично-заводских инспекций – академики А. И. Чупров, И. И. Янжул [3, 15, 2].

Составление общей статистики и её сравнений было затруднено из-за неразвитости вычислительной техники. Основная статистика дореволюционного и раннесоветского времени строится на материалах земств, т.е. отдельных районов губерний [20].

В советский период было проведено первое установление общего минимального уровня обеспечения граждан, в том числе несовершеннолетних, служившего ориентиром для всех учреждений государственной социальной помощи. Данное установление было связано с разработкой в 1920-е гг. первых минимальных потребительских бюджетов в СССР [12]. Системная социальная политика в отношении несовершеннолетних, проживающих отдельно от родителей, появилась в 1920-е гг. в период преодоления последствий Революции и Гражданской войны.

В данный период была разработана теория потребительских бюджетов и составлены первые социальные портреты домохозяйств и их членов. Ведущими исследователями являлись С. Г. Струмилин, В. В. Ильинский и А. В. Чаянов. В. В. Ильинский проанализировал С. Г. Струмилиным составлены были методики определения бюджетов времени, благодаря которым имелась возможность найти экономически необходимое время для обеспечения заданного уровня жизни [18]. В. В. Ильинский на материале 1922 – 1926 гг. составил описание бюджетов рабочих домохозяйств, где описал основные методы оценки доходов домохозяйств и их влияния на доход семьи [4]. А. В. Чаянов внёс существенный вклад в оценку бюджетов крестьянских хозяйств, а также в теорию составления социально-демографических портретов [20].

Основной особенностью данного периода явилась концентрация на рабочих и колхозных крестьянах. Социально-демографические портреты для всего населения страны не составлялись.

Значительное развитие концепция получила в военные и послевоенные годы, когда были перемещены миллионы детей. К числу недостатков исследований советского периода можно отнести значительный идеологический компонент, отказ от рассмотрения отличных от коммунистической точек зрения. Так, уже в 1970-х И. М. Волков писал, что почти все работы послевоенных лет «имели пропагандистский характер, не были собственно исследовательскими» [1].

Начиная с 1950-х, приобретают большое значение социально-экономические портреты граждан. В условиях плановой экономики, составление социально-экономического портрета требовалось для оказания социальной помощи. В данный период ведущими исследователями являлись В. Ф. Майер, Н. М. Римашевская, А. А. Овсянников. В их работах оценивается и планируется объём ресурсов, необходимых для повышения уровня жизни населения и потребительские стратегии [8, 9, 10].

Особый вклад внесли Г. С. Саркисян и Н. П. Кузнецова, в их работах представлена системная методика формирования потребительских и перспективных бюджетов домохозяйств в зависимости от их состава. Значительное внимание уделено несовершеннолетним и их потребностям, а также расчётам бюджетов с учётом развития потенциала несовершеннолетних и обеспечения их уровня жизни. При этом, во внимание принимается не только денежный доход, но и потребление в натуральных величинах, что позволяет учесть удовлетворение потребностей в товарах и услугах [16].

В послесоветский период значительно увеличилось количество несовершеннолетних, проживающих отдельно от родителей, особенно в сельской местности и малых городах, что было связано со значительными структурными изменениями экономики, переходом к рыночному хозяйству [7]. Также в послесоветский период, благодаря развитию электронно-вычислительной техники, появилась возможность массовых обследований силами небольших групп и индивидуальных исследователей. С 2000-х гг. проводятся массовые выборочные наблюдения Росстата, репрезентативные для всей страны и регионов.

Методы

Дополнительно все несовершеннолетние, проживающие отдельно от родителей, были разделены на группы до 14 лет и от 14 до 18 лет. Данное разделение связано с наступлением с 14 лет возраста ограниченной дееспособности.

Для составления социально-экономических портретов были применены методы описательной статистики, сводок и группировок, а также кластеризации.

Для определения средних значений за рассмотренный период применялась средняя взвешенная с учётом коэффициента взвешивания наблюдений, согласно формуле:

– средневзвешенное значение,

– значение -го наблюдения,

– весовой коэффициент -го наблюдения.

Сводки и группировки составлялись по категориям возрастов («до 14 лет» и «от 14 до 18 лет»), по годам, полу, типу населённого пункта проживания, уровню бедности.

Для кластеризации наблюдений на основе разнородных признаков был выбран алгоритм K-prototypes, предложенный З. Хуаном [27, 28] и дополненный Ф. Цао [24]. Алгоритм K-prototypes минимизирует общую функцию стоимости (целевую функцию) , вычисляемую по формуле:

— общее число объектов, — заданное число кластеров;

— элемент матрицы разбиения ( , если объект принадлежит кластеру , иначе );

и — значения -го числового признака для объекта и прототипа (центроида) соответственно;

и — значения -го категориального признака;

— функция простого несовпадения (соответствия Хэмминга): принимает значение , если категории совпадают, и , если различаются;

— весовой коэффициент, регулирующий баланс между числовыми и категориальными признаками во избежание доминирования одного из типов данных.

– внутрикластерное расстояние, т.е. среднее расстояние от наблюдения до всех остальных объектов в том же кластере;

– межкластерное расстояние, т.е. среднее расстояние от объекта до объектов из ближайшего соседнего кластера.

С учётом смешанного характера данных и применения метода K-prototypes, метрика расстояния между объектами была пересчитана с учётом особенностей данных. На исходном массиве данных, использовавшимся для проведения кластеризации, была рассчитана матрица расстояний Гауэра [26]. На основе полученной матрицы был вычислен средний коэффициент силуэта (Silhouette Score). Значение коэффициента силуэта оценивалось в диапазоне от до для подтверждения внутренней связности и обособленности выделенных групп.

Результаты

Таблица 1. Численность наблюдений количества детей до 18 лет, проживающих без родителей

Максимального количества наблюдения достигли в 2021 г., более чем вдвое превысив значения 2020 и 2022 гг. Наиболее вероятной причиной такого выброса является пандемия COVID-19 и действовавшие в связи с ней ограничения.

Рисунок 1. Оценочная численность несовершеннолетних, проживающих отдельно от родителей Источник: Расчёт автора на основе микроданных ВНДН

Численность несовершеннолетних, проживающих без родителей, устойчиво снижается в последние годы, однако остаётся достаточно значительной, оценочно превышая 100 тыс. чел.

Рисунок 2. Распределение детей, проживающих без родителей, по категориям возрастов, % Источник: Расчёт автора на основе микроданных ВНДН

Основная доля детей, проживающих без родителей, находится в возрасте до 14 лет. В относительном выражении, доля младших возрастов растёт, в том числе резко с 2023 г., что может быть объяснено изменением правил назначения мер государственной социальной помощи и введением единого пособия с 1 января 2023 г., позволившим не переоформлять ряд ранее разрозненных выплат.

Рисунок 3. Распределение несовершеннолетних, проживающих отдельно от родителей, по полу, % Источник: Расчёт автора на основе микроданных ВНДН

Показано, что по полу в каждом из обследованных годов относительно доминируют мужчины. Такое положение обусловлено рядом демографических, образовательных, экономических и иных факторов.

Во-первых, из-за естественного соотношения рождений, мальчиков в исследуемых возрастах больше, что объясняет незначительные превышения. Во-вторых, юноши чаще девушек уходят из школы после 9 класса для получения среднего профессионального образования (СПО). Многие технические, строительные и рабочие специальности закрывают потребность региональных рынков труда, что вынуждает молодых людей уезжать из малых городов и сёл в более крупные центры.

Рисунок 4. Распределение несовершеннолетних, проживающих отдельно от родителей по типу населённого пункта проживания, % Источник: рассчитано автором на основе микроданных ВНДН

Городское население значительно преобладает на протяжении всех рассмотренных лет. Вместе с тем, доля сельского населения несколько выше доли сельских жителей на начало каждого соответствующего года.

Таблица 2. Доля сельского населения РФ на 1 января соответствующего года, %

Это указывает на несколько более значительные риски для несовершеннолетних, проживающих на селе. Потенциально, данные риски связаны с ограниченностью рынка труда и необходимостью родителей трудоустраиваться вне населённого пункта проживания или на вахте [7, 25].

Рисунок 5. Распределение несовершеннолетних, проживающих отдельно от родителей, по возрастам Источник: рассчитано автором на основе микроданных ВНДН

Данная тенденция подтверждается обобщённым распределением по возрасту за 2020-2024 гг. На рисунке 5 видно, что наибольшее количество несовершеннолетних, проживающих отдельно от родителей, относятся к старшим возрастам. Данное положение подтверждает предположение о том, что значительная часть таких детей либо получает образование, либо живёт отдельно от родителей из-за особенностей их трудоустройства.

В данный период среди несовершеннолетних, проживающих без родителей, также отмечался значительно более высокий уровень бедности, достигавший в 2020 г. 39,1%. Резкое снижение уровня бедности, начиная с 2023 г., объясняется эффектом от введения ежемесячного пособия в связи с рождением и воспитанием ребёнка (единого пособия), что подтверждает выводы, полученные в других исследованиях [5]. Уже в 2023 г., уровень бедности таких несовершеннолетних снизился на 16,7%, а в 2024 г. – ещё на 8,2%, что стало значительным успехом в борьбе с бедностью.

Рисунок 6. Оценка уровня бедности среди детей до 18 лет, проживающих без родителей, % Источник: Расчёт автора на основе микроданных ВНДН

Оценочно, в абсолютных значениях, снижение численности малоимущих несовершеннолетних, проживающих отдельно от родителей, в 2023 г. составило суммарно 68,2 тыс. чел., в 2024 г. – 4,2 тыс. чел. Таким образом, несмотря на рост абсолютного количества несовершеннолетних, проживающих отдельно от родителей, роста уровня бедности среди них не произошло, что указывает на эффективность текущих мер государственной социальной помощи в сдерживании роста бедности среди несовершеннолетних, проживающих отдельно от родителей, даже несмотря на незначительный рост общего их количества в 2024 г.

Рисунок 7. Распределение несовершеннолетних, проживающих отдельно от родителей, относительно границы бедности, тыс. чел Источник: Расчёт автора на основе микроданных ВНДН

Как и в целом, рискам бедности больше подвержены несовершеннолетние, проживающие отдельно от родителей на селе. Уровень бедности среди них значительно выше. Вместе с тем, он значительно сократился после введения единого пособия. Интерес представляет некоторый лаг времени. Единое пособие было введено с 1 января 2023 г., что немедленно отразилось на уровне городской бедности, однако уровень сельской бедности несовершеннолетних, проживающих отдельно от родителей, снизился только по данным 2024 г.

Рисунок 8. Уровень бедности среди несовершеннолетних, проживающих отдельно от родителей, по типу населённого пункта, % Источник: Расчёт автора на основе микроданных ВНДН

Снижение уровня бедности наблюдается в обеих возрастных категориях. Начиная с 2022 г. риски бедности сместились в сторону старшей возрастной группы от 14 до 18 лет.

Рисунок 9. Уровень бедности среди несовершеннолетних, проживающих отдельно от родителей, по возрастной группе, % Источник: Расчёт автора на основе микроданных ВНДН

В области дохода, исследуемые зависят от доходов домохозяйства проживания, так как, как правило, не имеют своего дохода. Среди рассмотренных за период 2020 – 2024 гг. наблюдений, только 17 из 1214 несовершеннолетних имели свой официальный трудовой доход.

На основе данных о возрасте, поле, типе населённого пункта проживания, а также положении относительно статуса бедности была проведена кластеризация методом K - prototypes, выбранном благодаря работе со смешанными типами данных. Оптимальное число кластеров определено методом локтя.

Как показано на рисунке 10, оптимальное количество кластеров равняется трём, так как далее изменение стоимости значительно спадает.

Кластеризация проведена методом Цао. Устойчивость разбиения подтверждается аналогичными результатами кластеризации с использованием метода Хуана.

Рисунок 10. График локтя для определения количества кластеров методом K-prototypes Источник: расчёты автора на микроданных ВНДН

Средний коэффициент силуэта (Silhouette Score) составил 0,4211, что свидетельствует о высокой степени обособленности и подтверждает математическую надёжность выделенных кластеров. Это позволяет составить социально-экономический профиль исследованных кластеров.

Таблица 3. Оценка величины кластеров

Кластеры являются сбалансированными, с небольшим разбросом значений. Наименьший кластер 1 насчитывает 362 наблюдения и около 178 тыс. чел., согласно коэффициенту взвешивания. Наибольший кластер 0 насчитывает 470 наблюдений и около 288 тыс. чел.

Таблица 4. Усреднённые данные кластеров за 2020-2024 гг.

Кластер 1 представляет собой ядерную группу самого младшего возраста (среднее значение 9,5 лет), характеризуясь при этом максимальным разбросом индивидуальных значений ( = 3,3 года), что свидетельствует о гетерогенности данной когорты. Кластеры 0 и 2 демонстрируют близкие средневозрастные показатели (13,9 и 15,0 лет соответственно), однако кластер 2 отличается наименьшей внутригрупповой вариативностью ( = 2,2 года), указывая на высокую возрастную однородность респондентов.

Рисунок 11. Возрастное распределение обнаруженных кластеров Источник: расчёты автора на микроданных ВНДН

Распределение плотности возрастов на рисунке 11 свидетельствует о частичном перекрытии возрастных диапазонов, однако средние значения уверенно различаются, подтверждая значимость возрастного критерия.

Рисунок 12. Половозрастное распределение Источник: расчёты автора на микроданных ВНДН

По половому разделению, можно отметить, что несовершеннолетние в кластере 0 – девочки, тогда как в кластере 1 – преимущественно, юноши, в кластере 2 - юноши.

Уровень бедности относительно границы бедности снижался во всех обнаруженных кластерах, причём особенно сильно после введения Единого пособия в 2023-2024 гг. Наибольшим рискам бедности подвергался кластер 1, где сосредоточены наиболее молодые несовершеннолетние. Наименьшие риски в кластерах 0 и 2.

Риски бедности снижаются в старших возрастах, что потенциально связано с меньшей необходимостью присмотра и большей трудовой активностью членов домохозяйства проживания.

Рисунок 13. Уровень бедности по кластерам, 2020-2024 гг. Источник: расчёты автора на микроданных ВНДН

В кластерах 0 и 2 доминирует городское население. В кластере 1 – сельское. Следует отметить, что имеется тенденция к снижению доли городского населения в целом за счёт ускоренного преодоления бедности в городах по сравнению с сельской местностью.

Рисунок 14. Распределение по кластерам, годам и типу местности Источник: расчёты автора на микроданных ВНДН

Выводы

Абсолютное большинство граждан исследованной категории не имеют самостоятельного дохода, что делает их особенно зависимыми от государственной социальной помощи и надзора. Введение Единого пособия продемонстрировало высокую эффективность в снижении бедности во всех кластерах, однако эффект был максимальным в городах и среди старших возрастных групп. Для сельских территорий и младших возрастов потенциально требуется усиление информационно-разъяснительной работы. Вместе с тем, простое увеличение пособий на воспитание ребёнка не всегда является лучшим решением для повышения уровня жизни населения и вывода его из состояния бедности. Так, в некоторых случаях, большему повышению благосостояния способствуют общественные формы воспитания и социализации несовершеннолетних, позволяющие взрослым в домохозяйстве работать, а несовершеннолетним участвовать в образовательной деятельности.

Основной целью разделения несовершеннолетних с родителями, вероятно, чаще всего служит получение образования. Ученики переезжают ближе к местам учёбы. Это означает, что меры поддержки должны интегрироваться с образовательной политикой, развитием системы общежитий при учебных заведениях, а также увеличением стипендиального фонда для детей из малообеспеченных семей.

Среди несовершеннолетних, проживающих отдельно от родителей, относительно больше лиц мужского пола, что связано как с естественными демографическими причинами, так и с особенностями получаемого образования. В возрастной группе 14–17 лет это может приводить к повышенной склонности к рискованному поведению, снижению успеваемости и раннему выходу на рынок труда без достаточной квалификации.

Как и в случае основной массы населения, жители сельской местности в целом подвержены большему риску бедности по сравнению с городскими жителями. Хотя тип населённого пункта был учтён в кластеризации, однако условия по отдельным регионам могут отличаться, поскольку в разных субъектах РФ действуют различные региональные доплаты, уровень жизни, оплата труда и стоимость проживания существенно различаются [11]. Однако данное положение было невозможно учесть из-за недостаточного количества наблюдений.

Важным практическим результатом стало обнаружение временного лага при внедрении Единого пособия. Если в городской местности снижение бедности произошло одномоментно в 2023 г., то в сельской местности значимый эффект зафиксирован только в 2024 г. Это указывает на существование барьеров, требующих дополнительного изучения и учёта при настройке механизмов администрирования мер государственной социальной поддержки.

На основании полученных результатов, были сделаны следующие практические выводы: