Исследование покупательной способности заработной платы научных сотрудников (на примере Центрального федерального округа)

ВВЕДЕНИЕ

При проведении социально-экономической политики в отношении улучшения благосостояния населения рассматриваются показатели «качества жизни» и «уровня жизни». Как правило, экономисты предлагают более широкую трактовку понятию «качества жизни» по сравнению с «уровнем жизни», учитывая в нем множество других факторов, помимо материальной составляющей. Оценка показателя «качества жизни» проводится объективным методом, который включает в себя показатели дохода, статуса занятости, уровня образования, доступа к здравоохранению, индекс человеческого развития и другие. Также учитываются субъективные оценки качества жизни, получаемые на основе данных опроса населения [6, с. 72-73]. Одновременно с этим, под «качеством жизни» специалисты подразумевают степень развития и полноту удовлетворения всего комплекса потребностей и интересов людей, а также субъективное восприятие жизни и ее отдельных аспектов [7, с. 1-2, 8, с. 104-105].

Таким образом, «качество жизни» характеризует содержание жизнедеятельности со стороны реализации ее смыслов, в то время как «уровень жизни» со стороны потребления всего комплекса благ [2, с. 322].

По мнению экспертного сообщества, «уровень жизни» в первую очередь определяются степенью экономического развития и доходов населения [9, с. 127-128]. Исходя из этого, показатель «уровня жизни» рассматривается как производная от совокупной стоимости материальных благ и ресурсов, находящихся в распоряжении индивида и предназначенных для удовлетворения его «базовых» потребностей.

Одним из индикаторов расчета «уровня жизни» населения выступает покупательная способность денежных доходов, в которой отражаются потенциальные возможности населения по приобретению товаров и услуг на среднемесячную заработную плату. По мнению А.А. Гулюгиной (2017) покупательную способность можно определить соотношением душевого дохода населения и прожиточного минимума [4, с. 398].

До 2021 г. Росстат рассчитывал еще один показатель, который также использовался в исследованиях для определения покупательной способности населения – стоимость потребительской корзины, в которую входила стоимостная оценка минимального набора продуктов питания, а также непродовольственных товаров и услуг, необходимых для обеспечения «базового» уровня жизнедеятельности человека. В связи с изменением подхода по расчету потребительской корзины, в современных исследованиях используют «стоимость фиксированного набора потребительских товаров и услуг» [1] (далее – СФН, набор). В отличие от нормативного подхода, лежавшего в основе расчета корзины, СФН представляет собой статистический инструмент, предназначенный для сравнения уровня цен в разных регионах.

В качестве исследуемой категории работников выбраны научные сотрудники, работающие в Центральном федеральном округе (далее – ЦФО). Выбор данной категории обусловлен сокращением численности, связанной с оттоком квалифицированных кадров за границу. [5, с. 2-3, 8, 11-12]. Г.В Леонидова отмечает, что уровень заработной платы является важным фактор привлечения и удержания научных кадров.

МЕТОД ИССЛЕДОВАНИЯ ПОКУПАТЕЛЬНОЙ СПОСОБНОСТИ

Методологический аппарат исследования базируется на сочетании официальных статистических инструментов и авторского подхода к расчету реальных расходов. В качестве базового макроэкономического индикатора для межрегиональных сопоставлений уровня цен, использован показатель, рассчитываемый Росстатом - СФН. Согласно официальной статистической методологии наблюдения за потребительскими ценами (тарифами) на товары и услуги и расчета индекса потребительских цен данный показатель исчисляется на основе единого условно потребляемого количества товаров и услуг (весов), сохраняющегося неизменным на протяжении всего периода расчета, и фактических средних потребительских цен, сложившихся в конкретном субъекте Российской Федерации и в целом по стране.

В фиксированный набор включено 83 наименования товаров и услуг, охватывающих все основные товарные группы, по которым организовано статистическое наблюдение за ценами: 30 видов продовольственных товаров, 41 вид непродовольственных товаров и 12 видов услуг. Состав набора формируется по результатам изучения потребительского рынка территориальными органами Росстата: в первую очередь в него включаются товары и услуги, пользующиеся наибольшим потребительским спросом у населения, а также отдельные социально значимые позиции, даже если по рейтингу предпочтений они уступают более популярным товарам.

Использование соотношения заработной платы и СФН в качестве индикатора уровня жизни населения находит подтверждение в работах российских научных авторов. Так, в исследовании А.В. Агарычевой и И.А. Златогуре (2025) СФН по 85 субъектам Российской Федерации проведена кластеризация регионов, позволившая выявить существенную региональную дифференциацию уровня жизни населения. Авторы отмечают, что большая часть регионов ЦФО попадают в 1 и 2 кластер с низкой стоимостью СФН и низким уровнем заработной платы по отношению к другим субъектам РФ [1, с. 6, 8-9, 13].

По нашему мнению, СФН имеет ряд методологических ограничений, которые следует учитывать при его использовании в межрегиональных сопоставлениях. Во-первых, официальная методология прямо указывает на условный характер весов: они фиксированы и едины для всех регионов, то есть не учитывают реальные региональные различия в структуре потребления. Во-вторых, состав набора обновляется не ежегодно, а по мере пересмотра нормативного акта, что приводит к временному расхождению между зафиксированным перечнем товаров и актуальным спросом на потребительском рынке.

Тем не менее, несмотря на указанные ограничения, СФН остается широко используемым и признанным в научном сообществе индикатором для оценки региональных уровней цен, обеспечивающим приемлемую для целей межрегиональных сопоставлений точность расчетов. Так, согласно исследованию К.П. Глущенко и М.А. Карандашовой (2017), сопоставление оценок региональных уровней цен, полученных на основе СФН, с более точными оценками, рассчитанными по индексам стоимости жизни в городах, показало, что в 90% случаев расхождение между ними не превышает 5%, что подтверждает возможность применения данного показателя в исследованиях [3, с. 89-94].

Одновременно с этим, применение СФН в качестве единственного критерия оценки материального положения населения на наш взгляд приводит к существенному завышению покупательной способности. В связи с этим в настоящем исследовании предложено дополнительно к СФН включить в структуру «базовых» расходов две наиболее значимые статьи, которые лишь частично учтены при расчете СФН: транспорт и расходы на жилье. На основе этих компонентов сформированы четыре расчетных сценария, моделирующих различные жизненные ситуации научных сотрудников.

Следующим этапом проводилось сравнение доходов и расходов путем расчета соотношения средней заработной платы научных сотрудников (далее - СЗП НС) и стоимости СФН и к расходам по каждому из четырех сценариев. Для наглядной интерпретации результатов применялся метод ранжирования (составление рейтингов регионов), что позволило выявить группы субъектов РФ с благоприятным и неблагоприятным соотношением трудовых доходов и стоимости жизни.

СРАВНЕНИЕ ЗАРАБОТНОЙ ПЛАТЫ НАУЧНЫХ СОТРУДНИКОВ И ЕЖЕМЕСЯЧНЫХ «БАЗОВЫХ» РАСХОДОВ В ЦФО

Сформировано четыре сценария оценки «базовых» расходов населения:

Сценарий 1. «Базовые» расходы, входящие в состав СФН, с дополнительным учетом аренды однокомнатной квартиры и расходы на личный автомобиль;

Сценарий 2. «Базовые» расходы, входящие в состав СФН, с дополнительным учетом аренды однокомнатной квартиры и расходы на общественный транспорт;

Сценарий 3. «Базовые» расходы, входящие в состав СФН, с учетом наличия собственного жилья и расходы на личный автомобиль;

Сценарий 4. «Базовые» расходы, входящие в состав СФН, с учетом наличия собственного жилья и расходы на общественный транспорт.

При наличии у индивидуума собственного жилья учету подлежат исключительно расходы на жилищно-коммунальные услуги, поскольку данный показатель уже включен в расчет стоимости фиксированного набора, дополнительного расчета не требует. Расходы на личный автомобиль и пользование общественным транспортом также учитываются при расчете СФН, однако заложенные нормативы потребления – 115 л. бензина и 196 поездок на общественном транспорте в год [2] – не отражают фактический уровень транспортных расходов населения. Предложенный комплексный подход позволяет нивелировать недостатки усредненных статистических показателей.

В связи с этим возникает необходимость пересчета и определения средней стоимости одной поездки на общественном транспорте, включающей проезд в трамвае, троллейбусе, метро, пригородном поезде, городском автобусе и маршрутном такси (при наличии соответствующего вида транспорта в населенном пункте). Согласно принятым допущениям, в среднем на одного человека приходится 60 поездок на общественном транспорте в месяц.

Согласно распоряжению Минтранса России, усредненные показатели расхода топлива по маркам автомобилей составляют 11,35 л. на 100 км. для бензиновых легковых автомобилей и 10,65 л. на 100 км. – для дизельных [3]. При этом средний годовой пробег автомобиля за период с 2022 г. по 2024 г. составляет 16,8 тыс. км. для дизельных автомобилей и 16,7 тыс. км. – для бензиновых, доля которых в структуре автопарка составляет 90% [4].

На основании приведенных данных рассчитано среднемесячное потребление топлива: для дизельных автомобилей – 149 л., для бензиновых – 158 л. С учетом поправки на объем потребления, уже заложенный в норматив СФН, скорректированные значения среднемесячного потребления топлива составили 140 л. для дизельных автомобилей и 148 л. для бензиновых.

Таблица 1. Среднемесячные расходы по регионам ЦФО за 1 полугодие 2024 г., рублей

На базе среднемесячных расходах по всем компонентам был проведен расчет сценарных моделей потребления. Это позволило сопоставить среднюю заработную плату научных сотрудников (далее – СЗП НС) и расходы по каждому сценарию (таблица 2), и рассчитать коэффициенты их соотношения (таблица 3).

Стоит отметить, что с 2013 г. по 1 полугодие 2024 г. СЗП НС продемонстрировала значительный рост в регионах ЦФО (увеличение составило на 250%) [10].

Таблица 2. Средняя заработная плата научных сотрудников и среднемесячные расходы по регионам ЦФО за 1 полугодие 2024 г., рублей

Таблица 3. Соотношение СЗП НС, СФН и среднемесячных расходов по регионам ЦФО за 1 полугодие 2024 г., разы

Анализ вышеуказанных данных свидетельствует о существенной региональной дифференциации среднемесячных расходов в субъектах ЦФО. За 1 полугодие 2024 г. СФН варьируется от 18 993 руб. в Белгородской области до 32 222 руб. в г. Москве, при этом среднее значение по федеральному округу превышает среднероссийский уровень на 12,7%, что обусловлено преимущественно высокими показателями г. Москвы и Московской области. Наиболее значительный разброс наблюдается по расходам на аренду жилья – от 9 620 руб. (Орловская область) до 48 893 руб. (г. Москва), т.е. более чем в 5 раз, что позволяет рассматривать данный показатель в качестве ключевого фактора межрегиональной дифференциации совокупных расходов; при этом среди «нестоличных» регионов федерального округа значения аренды более однородны и находятся преимущественно в диапазоне 12-20 тыс. руб. Среднемесячное значение расходов на бензин демонстрируют минимальную вариативность (7 814-8 401 руб.), что объясняется применением единой методики расчета на основе среднероссийских нормативов топливного расхода и не отражает региональных особенностей цен на топливо. Стоимость одной поездки на общественном транспорте и соответствующие расходы также варьируются по регионам (от 35 руб. в Курской области до 66 руб. в Костромской области), однако данный показатель слабо коррелирует с общим уровнем СФН и стоимостью аренды, что указывает на относительно независимое формирование тарифной политики в сфере пассажирских перевозок.

Существенно выделяются из исследуемых регионов ЦФО г. Москва и Московская область, показатели которых существенно превышают значения остальных субъектов РФ, что закономерно приводит к завышению среднего значения по ЦФО и обусловливает целесообразность их отдельного рассмотрения при сопоставлении регионов.

В целом полученные результаты позволяют заключить, что межрегиональная дифференциация совокупных расходов определяется главным образом стоимостью жилья, тогда как транспортные расходы, особенно связанные с эксплуатацией личного автомобиля, носят преимущественно фиксированный характер и варьируются в меньшей степени.

Проведенный анализ среднемесячных расходов и их соотношения с СЗП НС по регионам ЦФО за 1 полугодие 2024 г. позволяет сформулировать следующие выводы.

Во-первых, во всех без исключения регионах ЦФО СЗП НС превышает расчетные расходы по каждому из четырех сценариев, что свидетельствует об уровне заработной платы, которая покрывает «базовые» расходы в среднем по региону. Однако степень этого покрытия существенно дифференцирована – от 1,4 раза (Орловская область, 1-й сценарий) до 3,6 раза (Белгородская область, 1-й сценарий), что указывает на неоднородность реального финансового положения научных сотрудников.

Во-вторых, уровень СЗП НС не является достаточным индикатором благополучия региона: г. Москва, лидируя по величине заработной платы (170 427 руб.), одновременно демонстрирует одни из наиболее низких значений соотношения СЗП НС с расходами по 1-му и 2-му сценариям (1,90 и 2,03 соответственно), уступая по этому показателю ряду регионов с существенно более низким уровнем оплаты труда.

В-третьих, во всех регионах ЦФО прослеживается устойчивая закономерность роста соотношения СЗП НС и расходов при переходе от 1-го к 4-му сценарию, то есть при замене аренды жилья на собственное жилье и личного автомобиля – на общественный транспорт. В среднем по федеральному округу этот прирост составляет 2,57 раза, что подчеркивает высокую чувствительность финансового положения научных сотрудников именно к жилищной составляющей расходов, тогда как транспортная составляющая (при переходе со 2-го на 4-й или с 1-го на 3-й сценарий) вносит менее выраженный вклад в изменение показателя.

В-четвертых, по совокупности показателей таблиц 2 и 3 может быть выделена группа регионов с системно более благоприятным соотношением доходов и расходов (Белгородская, Тульская, Калужская области), а также группа регионов с менее благоприятным положением (Орловская, Ивановская, Ярославская, Тверская, Костромская области), что сохраняется по всем четырем сценариям.

Оценивая покупательную способность на примере г. Москвы и Тверской области только на основе соотношения СЗП НС и СФН, то данные регионы из 18 мест занимают 15-е и 8-е места соответственно (таблица 4). При этом, учет сценарных оценок существенно изменяет их положение в рейтинге. Так, при расчете по первому сценарию г. Москва опускается на шесть позиций (до 9-го места), Тверская область – на четыре (до 4-го места), вследствие чего оба региона оказываются в нижней части рейтинга. Второй сценарий демонстрирует схожую тенденцию: г. Москва занимает 5-е место (снижение на десять позиций), Тверская область – 4-е (снижение на четыре позиции). По третьему и четвертому сценариям рейтинг изменяется незначительно.

Полученные результаты свидетельствуют о доминирующем влиянии расходов на найм жилья на покупательную способность в регионах ЦФО по сравнению с другими показателями. Прочие показатели, такие как стоимость транспортных услуг и товаров, демонстрируют меньшую амплитуду колебаний, хотя также приводят к изменению позиций регионов в рейтинге.

Таблица 4. Рейтинг субъектов ЦФО и его изменение

Подводя итоги, можно заключить что оценка уровня жизни исключительно через СФН является недостаточной. Для получения достоверной дифференциации покупательной способности заработной платы необходимо учитывать фактическую стоимость найма жилья и транспортных услуг, так как именно эти расходы наиболее точно отражают региональную неоднородность стоимости жизни.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проведенное исследование позволило разработать и апробировать авторский подход к оценке покупательной способности заработной платы научных сотрудников в регионах ЦФО, основанный на сопоставлении СФН с дополнительно рассчитанными сценарными оценками. Формирование четырех сценариев «базовых» расходов, различающихся способом удовлетворения жилищных (аренда/наличие собственного жилья) и транспортных (личный автомобиль/общественный транспорт) потребностей, позволило учесть неоднородность реальных моделей потребления научных сотрудников и получить более реальную дифференциацию финансового положения работников по сравнению с традиционным подходом, ограничивающимся сопоставлением заработной платы исключительно со стоимостью фиксированного набора.

В результате исследования выявлено, что на покупательскую способность в большей степени влияет аренда жилья.

Результаты расчетов показали, что во всех без исключения регионах ЦФО средняя заработная плата научных сотрудников превышает расчетные «базовые» расходы по каждому из четырех сценариев. Тем не менее, зафиксированный разрыв в соотношении доходов и расходов между субъектами позволяет выделить территории с высоким риском снижения уровня жизни научных сотрудников. При сопоставлении СЗП НС исключительно с СФН покупательская способность регионов была на высоком уровне (6,36 в среднем по ЦФО). Однако при включении дополнительных статей расходов рассматриваемый показатель снижается, варьируясь в зависимости от сценарных параметров, что отражает изменение позиций субъектов РФ. При включении расходов на найм жилья в среднем по федеральному округу покупательская способность равна 2,25 по первому сценарию и 2,46 по второму.

Наиболее существенная трансформация рейтинговых позиций фиксируется в рамках первого и второго сценария, при котором регионы (Тверская область, Московская область, г. Москва, Тульская область) с изначально высоким соотношением показателей утрачивают свои позиции вследствие низкого значения СФН и высокого уровня расходов на найм жилья.

Предложенная методика, учитывающая затраты на аренду жилья и транспорт, не претендует на исчерпывающий характер, но может рассматриваться как отправная точка для дальнейшего совершенствования существующих инструментов оценки, обеспечивая более достоверный профиль финансового положения ученых.

[1] Приказ Федеральной службы государственной статистики от 15 декабря 2021 г. № 915 «Об утверждении Официальной статистической методологии наблюдения за потребительскими ценами на товары и услуги и расчета индексов потребительских цен» – URL: https://legalacts.ru/doc/prikaz-rosstata-ot-15122021-n-915-ob-utverzhdenii-ofitsialnoi/ (дата обращения 10.09.2026)

[2] Приказ Федеральной службы государственной статистики от 18 декабря 2025 г. N 727 "Об утверждении наборов потребительских товаров и услуг и перечня базовых городов Российской Федерации для наблюдения за ценами и тарифами" (ред. от 27.03.2026) – URL: https://mintrans.gov.ru/documents/3/392 (дата обращения 10.09.2026)

[3] Распоряжение Минтранса РФ от 14 марта 2008 г. N АМ-23-р "О введении в действие методических рекомендаций "Нормы расхода топлив и смазочных материалов на автомобильном транспорте" – URL: https://sudact.ru/law/prikaz-rosstata-ot-27032026-n-149-o/ (дата обращения 10.09.2026)

[4] Зубко Ю. Раскрыт средний пробег машин в России" – URL: https://rg.ru/2026/08/25/raskryt-srednij-probeg-mashin-v-rossii.html?ysclid=mtvaau3z9q612194136&utm_referrer=https%3A%2F%2Fyandex.ru%2F (дата обращения 10.09.2026)