Методика расчета индикаторов социального развития регионов

МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Тихоокеанский государственный университет» Кафедра экономической теории и национальной экономики ЛЕКЦИЯ МЕТОДИКА РАСЧЕТА ИНДИКАТОРОВ СОЦИ- АЛЬНОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНОВ Форма обучения: очная Составитель: к.э.н., доцент Меньшикова Е.А. Хабаровск 2020 г. СОДЕРЖАНИЕ 1. ИНФОРМАЦИОННАЯ БАЗА СОЦИАЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКИ РЕГИОНОВ 2. СПОСОБЫ ТРАНСФОРМАЦИИ И АГРЕГИРОВАНИЯ ЧАСТНЫХ ИНДИКАТОРОВ 3. ИНДИКАТОРЫ ДИФФЕРЕНЦИАЦИИ ДОХОДОВ НАСЕЛЕНИЯ 4. ИНДЕКС ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ 1. ИНФОРМАЦИОННАЯ БАЗА СОЦИАЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКИ РЕГИОНОВ Особое значение при проведении социальной диагностики регионов следует уделять правильному подбору статистических данных и результатов экспертных опросов. Несмотря на множество источников разнородных данных о состоянии социальной сферы регионов, об уровне и качестве жизни населения и других социальных показателей, имеющаяся информационная база не всегда позволяет располагать качественной информацией в требуемом объёме. Поэтому при проведении социальной диагностики регионов приходится прибегать к различным источникам информации, зачастую предоставляющих противоречивую информацию. Приведем основные группы источников статистической информации, необходимой при проведении социальной диагностики регионов, опираясь на работу [22, с. 121] Кузнецовой О. В., Кузнецова А. В. Во-первых, наиболее важный блок формируют статистические сборники и оперативные информационные публикации Федеральной службы государственной статистики (Росстат). Особый раздел составляют сборники по отдельным регионам, публикуемые при участии территориальных комитетов России. Во-вторых, по отдельным вопросам базовой информацией являются сведения федеральных и региональных министерств и ведомств (например, Минздравсоцразвития РФ, Министерства экономического развития и внешних связей Хабаровского края и т. д.). Это связано с правилами сбора статистической отчетности и проведения различного рода статистических обследований. Например, данные о численности жителей региона, что важно для расчёта среднедушевых показателей, в период между Всероссийскими переписями населения поступают из МВД, данные о миграционном движении населения предоставляет Федеральная миграционная служба. Есть и другие примеры сбора отдельными ведомствами специфической информации, важной для социальной диагностики регионов. В сборниках Росстата, к сожалению, публикуется лишь часть данных, необходимых для постановки социального диагноза. В-третьих, важнейшим источником информации являются интернетсайты региональных правительств и администраций, на которых нередко приводятся сравнительно подробные данные о социально-экономическом состоянии субъектов Федерации в целом, а также отдельных городов и административных районов. Интернет-сайты позволяют получить значительную часть информации, собираемой территориальными комитетами и районными отделами Росстата, но не публикуемой в открытой печати. Набор региональных показателей, используемых администрациями субъектов Федерации и Росстатом, совпадает далеко не всегда. Более того, информация региональных администраций и данные, публикуемые в сборниках Росстата, могут различаться даже для одних и тех же индикаторов, очевидно из-за применения различных методик расчёта индикаторов. В-четвёртых, источником информации являются интернет-сайты крупных организаций. Помимо частных крупных компаний сайты имеет значительное число крупных государственных унитарных предприятий, крупных учреждений, а также средних и малых организаций. Такие сведения позволяют детально проанализировать отдельные составляющие социальной сферы, оценить уровень её развития в исследуемом регионе, оценить степень удовлетворения потребностей населения в услугах социальной сферы. В-пятых, существует ещё один важный блок статистической информации – результаты опросов и исследований научно-исследовательских учреждений, различных отраслевых ассоциаций и т. п. Широкое признание получили работы рейтингового агентства «Эксперт». Наличие разнородной информации о социально-экономическом развитии регионов вызывает необходимость решения проблемы сопоставимости статистических данных, полученных из различных источников. За основу целесообразно принимать статистические сборники Росстата. Несмотря на недостатки, информация, публикуемая Росстатом, носит регулярный и довольно подробный характер на уровне субъектов Федерации. Другие источники информации могут представлять, прежде всего, уточняющую информацию. Их использование в социальной диагностике требует обязательного сравнения специфики формирования баз статистических данных и специфики расчёта социальных индикаторов разными структурами. Существенные различия в методике сбора и обработки статистических данных могут приводить к несопоставимости информации, полученной из различных источников. До сих пор в российской статистике отсутствуют некоторые важные показатели регионального развития. В частности, несмотря на трансформацию советской статистики, ориентированной на материальное производство, сохраняется меньшая степень подробности данных о сфере услуг. Некоторые данные, важные для социальной диагностики, в России засекречены или закрыты для широкого пользования. Отчасти это связано с созданием ведомственных и платных коммерческих баз данных. Кроме того, в российской статистике многие социальные показатели представлены в основном в виде различных индикаторов. Так, например, при оценке уровня жизни населения регионов широко используются показатели среднедушевых доходов, среднедушевых расходов, средней заработной платы, средней назначенной пенсии. Диагностика на основе среднедушевых показателей в значительной степени сглаживает социальное неравенство, не позволяя показать реальный уровень дифференциации доходов и расходов населения, поскольку данные о доходах отдельных граждан, в частности, об их заработной плате закрыты для большинства пользователей социальной статистики. Проблема определения численности бедного населения и дифференциации доходов не только в регионе, но и в России носит дискуссионный характер по причине отсутствия полной информации о доходах населения. Обследование домохозяйств, на базе которого рассчитывается неравенство в доходах и определяется уровень бедности, не включает значительные слои населения, находящиеся на концах рядов распределения – самых бедных и самых богатых. Кроме того, индикаторы масштабов и глубины бедности населения зависят от методов оценки этого социально-экономического явления. Типичные проблемы, возникающие при расчёте индикаторов даже при достаточном количестве исходных статистических данных: − учёт численности населения при определении показателей в расчёте на душу населения; − анализ комплекса показателей по сложносоставным субъектам Федерации; − введение поправок на межрегиональные различия в уровне цен, т. е. сопоставление регионов с учётом неодинаковой покупательной способности рубля в разных регионах России; − выбор показателя для оценки межрегиональных различий (отношения максимального значения к минимальному, дисперсии, стандартного отклонения, коэффициента вариации). Ниже приведём примеры проблем, возникающих в ходе сбора и обработки статистических региональных данных, необходимых для постановки социального диагноза. К настоящему времени доказано, что состояние и развитие региона – это взаимозависимые составляющие и представляют собой единое целое. Поэтому при диагностике социальных проблем регионов важно изучать не только социальную статику, т. е. социальное состояние в данный период времени, но и социальную динамику, то есть региональное развитие и его закономерности. В современной литературе подчёркивается невозможность предпочтения статики общества и принижения его динамики как производной статики. Тесная связь общественной статики и общественной динамики особенно очевидна в современном обществе, изменения в нём являются формой существования. Например, современная социально-демографическая, профессиональная структура российских регионов будет определять их социально-экономическое развитие в ближайшей и отдалённой перспективе. Изучение социальной динамики имеет свои трудности. При её изучении необходимо знание категорий общественной структуры, а также другой, более обширной системы понятий, особенно если исследовать развитие регионов в более широком аспекте, например, на макроуровне, т. е. когда его носителями являются общественные группы, слои, общество в целом. При изучении развития на микроуровне его носители – индивидуумы, члены отдельных общественных групп. Общественные процессы на макро- и микроуровне взаимосвязаны и взаимообусловлены, более того, они зачастую бывают трудно различимыми, особенно в период реформ, радикальных преобразований. Для исследователей очень важно в такие периоды зафиксировать и отличить фиксируемые в статистике изменения, происходящие в положении общественных групп на макроуровне (общества), от динамики состояния единиц, отдельных социальных групп. При исследовании динамики социальных процессов требуется построение длинных временных рядов статистических данных. Например, при исследовании демографических проблем требуются данные за несколько десятилетий. Однако в ряде случаев построение временных рядов затруднительно изза изменения состава рассчитываемых и публикуемых статистическими ведомствами показателей социально-экономического развития регионов. Применительно к России важным является тот факт, что очень многие показатели начали рассчитываться лишь с середины 1990-х годов, что осложняет исследование динамики социально-экономических процессов в годы начала рыночных реформ. За годы рыночных реформ в российской статистике неодно- кратно изменялись отдельные системы публикуемых показателей. В результате появлялись новые показатели, или, наоборот, отдельные показатели исключались из числа публикуемых статистических данных. Так, с 2005 г. в РФ изменён состав потребительской корзины при определении показателя прожиточного минимума. Этот важнейший показатель используется не только для характеристики социальной сферы, но и для корректировки экономических показателей с учётом изменения уровня цен. Существенной проблемой при исследовании динамики социальной сферы является изменение перечня отраслей или видов экономической деятельности. Это связано с тем, что с 2003 года в РФ введён в действие Общероссийский классификатор видов экономической деятельности (ОКВЭД), построенный на базе Статистической классификации видов экономической деятельности в Европейском сообществе (КДЕС). Он заменил Общесоюзный классификатор отраслей народного хозяйства (ОКОНХ). Согласно новому классификатору, появились новые виды экономической деятельности в сфере услуг, такие как гостиницы и рестораны, финансовая деятельность, предоставление услуг по ведению домашнего хозяйства и другие. Отдельные показатели сгруппированы. Например, ранее выделялись жилищное хозяйство и коммунальное хозяйство. В настоящее время статистика по этим отраслям сгруппирована в вид экономической деятельности «Предоставление прочих коммунальных, социальных и персональных услуг». Изменения в составе публикуемых показателей затрудняет диагностику социальных процессов в динамике, поскольку требуется предварительная корректировка и приведение статистических данных в сопоставимый вид [23, с. 35]. Таким образом, полнота статистической информации, ее сопоставимость, степень достоверности, а также применение корректных способов обработки полученных статистических данных являются важнейшими факторами, определяющими уровень социальной диагностики и, следовательно, качество поставленного социального диагноза. 2. СПОСОБЫ ТРАНСФОРМАЦИИ И АГРЕГИРОВАНИЯ ЧАСТНЫХ ИНДИКАТОРОВ В региональной диагностике используется значительное число достаточно разнородных индикаторов. Для приведения частных индикаторов к сопоставимому виду необходимо их преобразование в такой вид, который позволяет рассчитывать интегральные индикаторы. Подобные показатели, имея в основе количественную информацию, призваны составлять агрегированные количественные показатели состояния общества и качества жизни населения. Интегральные индикаторы социально-экономического развития регионов в последние годы всё чаще используются в практике региональной диагностики. Потребность в проведении интегральных оценок возникает в связи с тем, что частные индикаторы, описывая те или иные явления, не позволяют получить комплексное представление. Например, при одинаковом уровне ВРП на душу населения регионы могут принципиальным образом отличаться по другим параметрам. Другая причина проведения интегральных оценок – стремление понять происходящие процессы и их причины. Только анализируя совокупность частных индикаторов, можно выявить причины роста ВРП на душу населения и других показателей. Расчёт интегральных оценок, как правило, лежит в основе проведения типологий регионов и выявления на их основе проблемных регионов, требующих особого внимания при проведении региональной политики. Методика расчёта интегральных показателей заслуживает отдельного рассмотрения. Прежде всего, следует подчеркнуть, что особенностью всех интегральных оценок является их субъективность. Многое в интегральных оценках зависит от мнения экспертов, проводящих эти оценки: их знаний, представлений о сущности экономики регионов, происходящих в ней процессов. Поэтому интегральную оценку нельзя воспринимать как абсолютную точную, а при использовании интегральных оценок необходимо учитывать особенности методики их расчёт, степень соответствия методики запросам потребителя, количество факторов, вовлечённых в анализ и т. п. Расчёт интегральных показателей, как правило, осуществляется в три этапа, перечисленных ниже [22, с. 170]: − выбор частных индикаторов, из которых будет строиться интегральный показатель; − трансформация частных индикаторов для их сравнимости друг с другом, что особенно важно при использовании индикаторов, измеряемых в разных единицах; − выбор способа агрегирования трансформированных частных индикаторов. Выбор вида и количества частных индикаторов зависит от целей исследования. Критериями отбора используемых показателей могут являться их приоритетность для решения той или иной задачи, достоверность, способность отражать различия между регионами. Трансформацию частных индикаторов можно проводить различными способами. От выбора способа трансформации в значительной степени зависят значения и содержательный смысл интегрального показателя. Приведём основные способы трансформации частных индикаторов. Во-первых, ранжирование показателей, заключающееся в том, что регионы ранжируются по значению показателя. Наилучшее значение показателя принимается равным 1, следующее за ним – 2 и т. д. Общее количество рангов должно совпадать с количеством регионов в выборке. Достоинство этой методики в её простоте. Полученные оценки наглядно показывают перемещение регионов относительно друг друга с течением времени, однако динамику рангов по отдельно взятому региону сложно интерпретировать. Сложность применения этой методики также заключается в том, что одновременно оцениваются показатели, которые желательно максимизировать для достижения более высокого уровня развития (например, среднедушевой ВРП), а также показатели, которые необходимо минимизировать (например, уровень безработицы). В таком случае наивысший ранг, равный 1, следует присвоить наибольшему значению ВРП, а по безработице наивысший 1-й ранг, следует присвоить региону с наименьшим уровнем безработицы. Ещё один существенный недостаток методики – неадекватное отражение межрегиональных различий в силу того, что регионы, различающиеся лишь на один ранг, могут иметь как почти одинаковые значения показателей, так и показатели, отличающиеся в несколько раз. При данном способе трансформации индикаторов сохраняется разброс значений индикаторов, что позволяет адекватно отразить межрегиональные различия по отдельно взятым показателям. Вместе с тем значительные различия между регионами по одному из показателей могут существенным образом повлиять на значение интегрального показателя, что допустимо только в тех случаях, когда значение данного частного показателя имеет ключевое значение, но неприемлемо в тех случаях, когда остальные частные показатели не менее важны. Во-вторых, нормирование показателей – вычисление отношения значения показателя по региону к нормативному значению показателя. Нормирование возможно различными способами. Перечислим некоторые из них. Чаще всего в качестве нормативного значения показателя используют среднее значение показателя по группе рассматриваемых регионов, например, среднедушевое значение показателя по федеральному округу или среднее значение по стране. При наличии значений пороговых или предельно-критических значений целесообразно использовать их в качестве нормативных значений. Сопоставление фактических региональных показателей с предельно-критическими значениями позволяет показать, в какой степени региональные показатели соответствуют нормативам, принятым в мировой экономике. В качестве нормативного значения частного показателя также может быть использовано среднее арифметическое значение рассматриваемого показателя для данного региона за последние три – пять лет. В результате происходит сопоставление значения регионального показателя в текущем периоде с показателями этого же региона в предыдущем периоде. Соотношение большее, чем единица, свидетельствует о развитии региона, об улучшении ситуации. Если соотношение меньше единицы, то это свидетельствует о регрессе, об ухудшении ситуации в регионе. Сложность применения методики нормирования показателей заключается в том, что нередко приходится одновременно оценивать показатели, одни из которых следует максимизировать, а другие – минимизировать. В данном случае целесообразно за основу принять показатели, ориентированные на максимизацию, а те, показатели, которые нацелены на минимизацию надо корректировать следующим образом: 1 – значение индикатора, который надо минимизировать. Примером такого индикатора является уровень безработицы. Если проводится оценка уровня жизни населения, то уровень безработицы 10 % в общую оценку следует включать так: 1 – уровень безработицы. В нашем примере: 1 – 0,1 = 0,9. Аналогичный пересчёт требуется для таких показателей, как уровень бедности, уровень заболеваемости, уровень смертности и т. д. В-третьих, трансформация частных индикаторов осуществляется с помощью метода «максимум-минимум». Суть метода заключается в том, что из всех значений выбираются максимально и минимально возможные, и вычисляется, насколько фактические региональные показатели отклоняются от минимальных значений. Трансформированный частный индикатор может быть рассчитан по следующей формуле 𝑋𝑖 = 𝑋 − 𝑋𝑚𝑖𝑛 𝑋𝑚𝑎𝑥 − 𝑋𝑚𝑖𝑛 , где Х – фактическое значение показателя по региону; Xmax – максимальное значение показателя; Xmin – минимальное значение показателя. Значение показателя Xi отражает расположение региона по отношению к другим регионам. Этот метод позволяет избежать чрезмерного влияния какого-либо одного из частных показателей на интегральную оценку. Недостаток методики в том, что расчеты не позволяют учесть значительные межрегиональные различия в тех случаях, когда эти различия значимы. Кроме того, определённую сложность представляет включение в расчёты показателей противоположной направленности, как и в методике нормирования показателей. В случае использования показателей противоположной направленности трансформированный частный индикатор, ориентированный на минимизацию, рассчитывается по формуле 𝑋𝑖 = 1 − 𝑋 − 𝑋𝑚𝑖𝑛 𝑋𝑚𝑎𝑥 − 𝑋𝑚𝑖𝑛 , где Х – фактическое значение показателя по региону; Xmax – максимальное значение показателя; Xmin – минимальное значение показателя. В приведённых выше формулах могут использоваться одни и те же максимальные и минимальные значения показателей на протяжении нескольких лет, либо максимальные и минимальные значения показателей в мировой экономике. В таком случае трансформированные индикаторы по регионам показывают не просто различия между ними, но и степень достижения поставленной цели. В-четвёртых, стандартизация показателей – метод, согласно которому исследователь произвольно определяет учитываемую степень разброса между значениями показателей. Расчёты могут проводиться как с предварительным нормированием показателя, так и без такового. Метод предполагает пропорциональное сокращение значений нормированных показателей, либо использование в формулах максиминной трансформации произвольных, а не фактических значений максимума и минимума. Достоинством стандартизации показателей является возможность адекватно учитывать различия между показателями. Недостаток этого метода в его субъективности, поскольку исследователь принимает совершенно произвольно решение о степени учёта масштабов межрегиональных различий. После трансформации частных индикаторов возникает необходимость их агрегирования. Большинство методик определения рейтингов регионов предполагает использование интегральных оценок региональных показателей. Агрегирование частных индикаторов возможно различными способами. Чаще всего используется суммирование частных индикаторов, но возможно и их перемножение. При суммировании индикаторы могут браться как с равными весами, так и с различными удельными весами (в случае учёта приоритетности отдельных индикаторов). В общем виде формула расчёта интегрального показателя, включающего в себя различные равнозначные индикаторы, может быть представлена следующим образом 𝑈 = (𝑋1 + 𝑋2 + … + 𝑋𝑛 ) / 𝑛, где 𝑋1 , 𝑋2 , 𝑋𝑛 – частный показатель; n − количество частных показателей. В данном случае интегральный показатель U представляет собой среднее арифметическое значение равнозначных частных показателей. Расчёт интегрального показателя Uр , включающего в себя индикаторы с различной степенью значимости, обычно определяемой экспертно, осуществляется по следующей формуле 𝑛 𝑈𝑝 = ∑ (𝐾𝑖 𝑋𝑖 ), 𝑖=1 где i − индекс частного показателя, изменяется от 1 до n; Кi – весовой коэффициент (коэффициент значимости) i-го частного индикатора, оценивается экспертно; Xi – частный показатель. Следует подчеркнуть, что в приведённых формулах в качестве частного показателя Хi может быть использована как статистически отслеживаемая величина, так и трансформированная тем или иным способом величина показателя. Например, в качестве Хi может быть использовано соотношение фактического показателя с его нормативным значением. Интегральный показатель Up характеризует среднее взвешенное значение частных показателей с различной степенью значимости. В качестве весов рассматриваются степени значимости частных показателей. Определяются удельные веса на основе индивидуальных или коллективных экспертных оценок. Следовательно, многое зависит от личных знаний, интуиции и опыта экспертов. Таким образом, расчёт интегральных показателей во многом носит субъективный характер. Значит, субъективной будет и постановка диагноза, поскольку субъективно выбирается набор индикаторов, способ их трансформации и агрегирования. При этом жёстких обоснований целесообразности способов расчёта интегральных показателей не существует. В тех случаях, когда интегральные оценки должны лечь в основу принятия кардинального решения в региональной политике, как правило, рассчитывают несколько вариантов интегрального показателя. Полученные результаты расчётов предоставляют для анализа независимым экспертам, которые на основе своих знаний и опыта выбирают вариант расчётов, наиболее адекватно отражающий характер межрегиональных различий. Далее приведены фрагменты расчета интегральных показателей на основе методики сопоставления фактических показателей текущего периода (4 года) и предельно-критических показателей, а также на основе методики сопоставления фактических показателей текущего периода (4 года) и средних показателей за 3 предыдущих года. Показатель Численность населения с доходами ниже прожи- точного минимума, % (минимизация) Соотношение денежных доходов 10 % наиболее и 10 % наименее обеспеченного населения (минимизация) Уровень безработицы, % (минимизация) Коэффициент рождаемости (максимизация) Соотношение средней зарплаты с прожиточным минимумом (максимизация) 1 2 3 4 1 2 3 4 Ре- Коэффици- Нормирован- Предельногио ент весомо- ные факт. зна- критичен ское сти (сумма чения 3 значение =1,0) 20 10 0,25 1-0,2=0,8 13 1-0,13=0,87 15 1-0,15=0,85 11 1-0,11=0,89 0,15 1-0,15= 15 7 1-0,09= 9 1-0,1= 10 1-0,09= 9 1 2 3 4 13 12 10 8 1 2 3 4 1 2 3 4 2,0 1,6 1,8 1,6 1,7 1,7 1,9 2,3 Год 0,2 1-0,13= 1-0,12= 1-0,1= 1-0,08= 5 0,2 2,15 0,2 2,1 Нормированные предкритич. значения 1-0,1=0,9 Среднее значение за 1- 3 годы (0,8+0,87+ 0,85)/3=… 1-0,07= 1-0,05= (2+1,6+1,8) /3=… Интегральная оценка на основе методики сопоставления фактических показателей 4 года и предельно-критических показателей U1= 0,25*0,89/0,9+0,15 *(1-1,09)/(1-0,07) +……+……+ 0,2*2,3/2,1= Интегральная оценка на основе методики сопоставления фактических показателей 4 года и средних показателей за 3 предыдущих года. U2=0,25*0,89/(0,8+0,87+0,85)/3+…+……+……+ 0,2*1,6/(2+1,6+1,8) /3+….= 3. ИНДИКАТОРЫ ДИФФЕРЕНЦИАЦИИ ДОХОДОВ НАСЕЛЕНИЯ Оценка и анализ дифференциации доходов населения – один из наиболее сложных вопросов данной темы. Существующее неравенство доходов и заработной платы характерно для всех стран независимо от уровня благосостояния их населения. Различия в уровне доходов на душу населения или заработной платы на одного занятого называются дифференциацией доходов или дифференциацией заработной платы. Дифференциация доходов – явление объективное, связанное с социально-экономическими различиями в положении членов общества в сфере производства, распределения и потребления. В странах с социально ориентированной рыночной экономикой, где политики озабочены соблюдением принципов социальной справедливости, чрезмерное богатство одних и нищета других признаются недопустимым явлением. В современных условиях производства в России произошли существенные изменения в получаемых населением доходах – увеличилось их многообразие, усложнилась структура, явно проявилась тенденция к дифференциации доходов населения. Реальные доходы населения систематически снижаются, и это выступает мощным ограничителем производства. Многие предприятия, производящие потребительские товары, столкнулись не только с конкуренцией импортных товаров, но и с отсутствием платежеспособного спроса широких слоев населения. Располагающие значительными денежными средствами высокодоходные группы населения, как правило, стремятся направить свои доходы на сбережения, приобретение недвижимости и иностранной валюты. В 1970-80-е гг. наблюдалась тенденция уравнительности в оплате труда различных групп работников без достаточного учета их трудового вклада, квалификации и условий труда. В этот период коэффициент дифференциации доходов практически оставался неизменным. В доходах населения заработная плата была главным и преимущественным источником. На её долю в разные годы приходилось от 75 до 90 % всех доходов. Возможности заработать средства к существованию были ограничены. Различия в доходах имели место, но были очень незначительные. С переходом к рыночным отношениям положение изменилось: усилилась межгрупповая, межфирменная, отраслевая, районная и региональная дифференциация доходов. Рост дифференциации в переходный период был связан с тем, что оплата труда части населения производилась по прежней схеме. При этом в стране уже появился новый общественный слой, действующий по законам рыночной экономики и получающий высокие доходы. В статистике РФ и её регионов обобщающим признаком различий в доходах населения является распределение общего объема денежных доходов по квинтильным группам населения. В табл. 4.1 приведён пример распределения денежных доходов населения региона. Таблица 4.1 Распределение денежных доходов по квинтильным группам населения Хабаровского края Квинтильная группа Доля денежных доходов в квинтильных группах, % 2008 2010 2011 2012 2013 2014 Первая группа 5,9 5,9 5,9 5,9 5,8 5,9 Вторая группа 10,6 10,7 10,7 10,6 10,6 10,7 Третья группа 15,6 15,6 15,6 15,6 15,6 15,6 Четвертая группа 22,8 22,9 22,8 22,8 22,8 22,9 Пятая группа 45,1 44,9 45 45,1 45,2 44,9 Соотношение доходов пятой и первой групп 7,6 8,0 7,6 7,6 7,8 7,6 Распределение доходов по различным группам населения выражается через долю общего объема денежных доходов, которые приходятся на каждые 20 % населения, распределенного по мере возрастания среднедушевых денежных доходов. Данные табл. 4.1 показывают процесс расслоения населения по уровню доходов. В 2014 г. отмечено некоторое уменьшение неравенства в сравнении с предыдущим годом, однако в сравнении с 2008 г. степень неравенства не изменилась. Сопоставление доли населения по численности и по доле доходов свидетельствует, что у бедных слоев доля доходов примерно в 7–8 раз ниже, чем у наиболее обеспеченных категорий населения. Распределение общего объема денежных доходов по двадцатипроцентным группам населения – это наиболее обобщающий признак различий в доходах населения. Распределение общего объема денежных доходов по различным группам населения выражается через долю общего объема денежных доходов, которые приходятся на каждую из двадцатипроцентных групп населения, распределённых по мере возрастания среднедушевых денежных доходов. Распределение населения РФ по величине среднедушевых денежных доходов представлено в таблице 4.2. Таблица 4.2 Распределение населения РФ по величине среднедушевых денежных доходов Среднедушевой денежный доход за месяц До 5000,0 руб. 5000,1–7000,0 руб. 7000,1–10000,0 руб. 1000,1–14000,0 руб. 14000,1–19000,0 руб. 19000,1–27000,0 руб. 27000,1–45000,0 руб. Свыше 45000,0 руб. Доля населения с различными уровнями дохода, % 2013 2014 2015 4,2 3,3 2,4 5,6 4,8 3,8 10,4 9,4 8,0 14,2 13,4 12,2 15,2 15,0 14,4 17,5 17,8 18,1 19,3 20,7 22,5 13,6 15,6 18,6 Распределение населения РФ по величине среднедушевых денежных доходов, приведённое в табл. 4.2, характеризует дифференциацию населения по уровню материального достатка и представляет собой показатели численности (или долей) постоянного населения, сгруппированные в заданных интервалах по уровню среднедушевых денежных доходов. На основании приведённой выше и другой статистической информации по стране и её регионам могут быть рассчитаны и проанализированы различные показатели, характеризующие дифференциацию доходов. Рассмотрим основные показатели дифференциации доходов населения. В российской практике степень различий в доходах измеряется статистическим методом распределения абсолютной и относительной численности населения, получающих минимальные, средние и максимальные доходы. Основой для такого измерения является статистическая информация, используемая для построения ранжированного ряда, сгруппированного по уровню доходов в отраслях, регионах и в различных группах населения. Анализ дифференциации совокупного дохода (заработной платы) проводится с использованием системы показателей, которая включает показатели центральной тенденции. К ним принято относить, прежде всего, различные средние величины, показатели медианы и моды [24]. В российской статистике принято рассчитывать следующие средние показатели доходов: − среднедушевые денежные доходы, которые исчисляются делением общей суммы денежных доходов на численность наличного населения; − среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работающих граждан, которая определяется делением начисленного фонда заработной платы на среднегодовую численность работающих; − социальные пособия, получаемые работающими гражданами из государственных и негосударственных внебюджетных фондов, не включаемые в фонд заработной платы и в среднемесячную заработную плату; − средний размер назначенных месячных пенсий, который определяется делением общей суммы назначенных месячных пенсий (начиная с 1993 г. с учётом компенсаций) на численность пенсионеров, состоящих на учёте в органах социальной защиты населения. Средние показатели доходов, безусловно, очень важны и широко используются в анализе доходов населения регионов или страны в целом, в межрегиональных сопоставлениях уровня жизни населения, однако их использование не позволяет отразить ряд важнейших моментов в анализе. Важнейшая группа показателей – структурные показатели, среди которых выделяют абсолютные и относительные. К абсолютным показателям относятся квартили, квинтили, децили, перцентили [25]. Квартили − это уровни дохода, которые распределяют население по размеру дохода (заработной платы) на четыре равные части, квинтили – на пять равных частей, децили – на 10 равных частей, перцентили на 100 равных частей. Первый квартиль (квинтиль, дециль) характеризует такой уровень дохода (заработной платы), выше которого не получает никто из 25 % (20 % или 10 %) лиц ранжированного ряда со стороны низкооплачиваемых. Последний квартиль (квинтиль, дециль) характеризует уровень дохода (зарплаты), ниже которого не получает никто из 25 % (20 % или 10 %) лиц с противоположной стороны, т. е. высокооплачиваемых [26, c. 128]. Сопоставление перечисленных выше структурных показателей позволяет охарактеризовать разрыв между одинаковыми по численности группами высоко- и низкооплачиваемых работников (население с самыми высокими и самыми низкими доходами). Всего децильных групп десять, а децилей девять. Рассмотрим пример расчета первого и последнего децилей. Дециль любого порядка dk может быть рассчитан по следующей общей формуле 𝑑𝑘 = 𝑌0 + 𝐿𝑑 (𝐾 ∑ 𝐹 − 𝑐𝑢𝑚𝐹𝑑−1 )/𝐹𝑑 , где Yo – нижняя граница интервала k-го дециля; Ld – величина интервала k-го дециля; K – кумулятивная доля дециля (для 1-го К = 0,1; для 9-го К = 0,9); сum Fd-1 – накопленная частота в интервале, предшествующем интервалу k-го дециля; Fd – частота в интервале k-го дециля; ∑ F – сумма частот. Для нахождения дециля необходимо определить интервал, в котором он располагается. Для этого можно использовать рассчитанные и приведенные в таблице 4.3 накопленные частоты, обозначенные в формуле как cum Fd. Таблица 4.3 Распределение населения по доходам и накопленная частота населения Доход До 4000,0 руб. 4000,1 – 6000,0 руб. 6000,1 – 8000,0 руб. 8000,1 – 10000,0 руб. 10000,1 – 12000,0 руб. 12000,1 – 16000,0 руб. 16000,1 – 20000,0 руб. Более 20000,0 руб. Частота населения, % 5,4 11,7 14,3 13,7 11,7 17,0 10,3 15,9 Накопленная частота, % 5,4 17,1 31,4 45,1 56,8 73,8 84,1 100,0 Первый дециль располагается в интервале 4000,1 – 6000,0 р. Он показывает максимальный доход для 10 % населения с самыми низкими доходами. Рассчитаем первый дециль следующим образом d1 = 4000,1 + 2000 ∙ (0,1 ∙ 100 – 5,4) ‫ ׃‬11,7 = 4786,4. Девятый дециль располагается в интервале свыше 2000 р. Он показывает минимальный доход для 10 % населения с самыми высокими доходами. Рассчитаем девятый дециль d9 = 20000,1 + 4000 ∙ (0,9 ∙ 100 – 84,1) ‫ ׃‬15,9 = 21484,3. В диагностике степени расслоения населения по уровню доходов (степени социального расслоения) чаще используются относительные отклонения квартилей (квинтилей, децилей), называемые коэффициентами дифференциации доходов. Они показывают, во сколько раз минимальные доходы 25 % (20 % или 10 %) самого богатого населения превышают максимальные доходы 25 % (20 % или 10 %) наименее обеспеченного населения. При этом различают следующие коэффициенты. Децильный коэффициент дифференциации доходов населения Kd показывает, во сколько раз минимальный доход среди 10 % самого обеспеченного населения превышает максимальный доход среди 10 % наименее обеспеченного населения, рассчитывается по формуле 𝐾𝑑 = 𝑑9 : 𝑑1 , где d9 – девятый дециль; d1 – первый дециль. Используя децили, рассчитанные выше, определим децильный коэффициент дифференциации доходов населения следующим образом Kd = 21484,3 ‫ ׃‬4786,4 = 4,5. В рассмотренном примере минимальный доход 10 % богатого населения превысил максимальный доход бедного населения примерно в 4,5 раза. Квартильный коэффициент дифференциации показывает различия доходов 25 % наиболее и 25 % наименее обеспеченных групп населения. Квинтильный коэффициент дифференциации показывает различия в доходах 20 % наиболее и 20 % наименее обеспеченных групп населения. Эти показатели позволяют провести более глубокий анализ изменений в распределении населения по уровню доходов. В статистической практике наиболее часто используются квинтильный и децильный коэффициенты. Очень часто в мировой и отечественной практике используется коэффициент фондов. Он также характеризует дифференциацию населения по уровню денежных доходов, степень социального расслоения населения по доходам. Коэффициент фондов показывает соотношение между средними значениями доходов внутри сравниваемых групп населения или их долями в суммарном объеме доходов. Коэффициент фондов рассчитывается как соотношение между средними уровнями денежных доходов 10 % населения с самыми высокими доходами и 10 % населения с самыми низкими доходами. Поскольку численность населения сравниваемых групп одинакова, то коэффициент фондов может быть исчислен путём сопоставления суммарного дохода десятой части самого богатого и десятой части самого бедного населения. Формула расчёта коэффициента фондов следующая 𝐾𝑓 = 𝐷10 : 𝐷1 , где D1 – суммарный доход десятой части наименее обеспеченного населения; D10 – суммарный доход десятой части наиболее обеспеченного населения. Динамика уровня коэффициента фондов в России и Хабаровском крае представлена в табл. 4.4 [12, 27]. Таблица 4.4 Динамика коэффициента фондов в России и Хабаровском крае Показатель Коэффициент фондов по России Коэффициент фондов по Хабаровскому краю 2003 2010 2011 2012 2013 2014 14,5 16,6 16,2 16,4 13,2 12,9 12,2 13,0 13,0 13,2 16,3 16,0 Как следует из табл. 4.4, коэффициент фондов по Хабаровскому краю несколько ниже, чем в целом по России. За последние годы дифференциация доходов населения Хабаровского края несколько снизилась, однако в целом по России дифференциация доходов населения увеличилась. Причём за годы рыночных реформ коэффициент фондов в России увеличился вдвое (с 8,0 в 1992 г. до 16,0 в 2014 г.). При анализе коэффициента фондов целесообразно сравнивать его с зарубежными показателями. Величина этого коэффициента для развитых стран Запада около 10, а в социальных государствах Западной Европы он колеблется в пределах от 5 до10. Как показывает зарубежный опыт, пороговое значение разрыва между доходами 10 % богатых и 10 % бедных не должно превышать 10 : 1. В нашей стране этот разрыв превышен вдвое. В российских регионах отношение доходов 10 % наиболее обеспеченных к 10 % наименее обеспеченных людей от 5 : 1 до 16 : 1. Перераспределение доходов богатых в пользу бедных, снижающее степень поляризации доходов населения, ставится в число задач государственной социальной политики. В российской и зарубежной практике анализа дифференциации доходов широко используется методология Парето, Лоренца и Джини. При этом для ее количественной оценки применяют коэффициенты доходов Лоренца и Джини. В. Парето, итальянский экономист и социолог, выявил закон, названный позже его именем. Закон Парето показывает обратную зависимость между уровнем доходов и числом их получателей. Согласно этому закону, распределение доходов не зависит ни от социальных, ни от политических институтов в стране, ни от системы налогообложения. При распределении совокупного дохода проявляется существенное неравенство, которое присуще всем государствам и имеет примерно одинаковые пропорции. Однако жизнь опровергла неизбежность этого положения. Так, в Великобритании после Второй мировой войны прогрессивное налогообложение практически привело ко всеобщему равенству населения по уровню доходов. Американский экономист О. Лоренц развил закон Парето, предложив его графическое изображение в виде кривой («лука») Лоренца. Если заработная плата и доходы равномерно распределяются между единицами совокупности (т. е. попарные доли населения и доходов совпадают: 20 % населения имеют 20 % совокупного дохода, 40 % населения имеют 40 % совокупного дохода и т. д.), то все точки на графике будут находиться на линии абсолютного равенства доходов. На рис. 4.1 линия абсолютного равенства показана с помощью биссектрисы ОА. Эта ситуация означает полное отсутствие концентрации доходов в руках какой-либо группы населения, чего в реальной жизни не бывает. Кривая Лоренца изображается в виде кривой («лука») и всегда лежит правее линии абсолютного равенства. Доходы, % 100 О А В 100 Население , % Рис. 4.1. Кривая Лоренца Чем более неравномерно распределение (чем выше концентрация доходов у некоторых групп населения), тем дальше отходит кривая Лоренца от линии абсолютного равенства, тем более вогнутой она становится. Абсолютное неравенство – это гипотетический случай (линия ОВ), когда все население не имеет доходов, кроме одного человека (семьи), который получает весь доход. В реальной жизни переломом натяжения «лука» Лоренца, по некоторым оценкам, считается момент, когда на долю беднейших 40 % населения приходится 12–13 % общей суммы доходов семей страны, а разрыв доходов 10 % наиболее и 10 % наименее обеспеченного населения начинает превышать 10 раз. Эта ситуация считается границей социальной стабильности. В России эти показатели превышают названные пределы, что свидетельствует о социальной напряженности в обществе [43, с. 607]. В практических целях широко используются коэффициент Лоренца и коэффициент Джини (индекс Джини). Коэффициент Лоренца показывает относительное неравенство в распределении доходов населения и часто используется для оценки региональной дифференциации доходов (по различным регионам страны) │Fy1 −Fx1 │ + │ F𝑦2 −Fx2 │ + ⋯ + │Fyn −Fxn │ , 2 где Fyi – частота доходов i-й социальной группы в совокупном доходе или доля доходов населения i-го региона; Fxi – частота населения i-й социальной группы в общей численности населения или доля населения i-го региона; i – социальная группа, регион, изменяется от 1 до n; n – число социальных групп или число регионов страны. Экстремальные значения коэффициента Лоренца: KL = 0 в случае полного равенства в распределении доходов; KL = 1 при полном неравенстве в распределении доходов. Рассмотрим пример расчёта коэффициента Лоренца. Исходные данные и промежуточные результаты расчётов приведём в табл. 4.5. 𝐾𝐿 = Таблица 4.5 Расчёт коэффициента Лоренца Доход Fxi сum Fxi Yiс Fxi ∙ Yiс Fyi До 4000,0 руб. 0,054 0,054 3000 162 0,014 4000,1-6000,0 руб. 0,117 0,171 5000 585 0,049 6000,1-8000,0 руб. 0,143 0,314 7000 1001 0,083 8000,1-10000,0 руб. 0,137 0,451 9000 1233 0,103 10000,1-12000,0 руб. 0,117 0,568 11000 1287 0,107 12000,1-16000,0 руб. 0,170 0,738 14000 2380 0,198 16000,1-20000,0 руб. 0,103 0,841 18000 1854 0,155 Свыше 20000,0 руб. 0,159 1,0 22000 3498 0,292 1,0 - - 12000 1,0 Итого Коэффициент Лоренца в данном примере КL =(│0,014 - 0,054│ + │0,049 - 0,117│ +……+ │0,292 - 0,159│) ‫ ׃‬2 = 0,212. Рассчитанный показатель свидетельствует о том, что степень дифференциации доходов в примере не очень высока. Для построения кривой Лоренца необходимо отложить по вертикальной оси координат показатели накопленной частоты доходов (cum Fyi), по горизонтальной оси координат – показатели накопленной частоты населения (cum Fxi). Об относительном неравенстве в распределении доходов свидетельствует и коэффициент Джини, который был выведен итальянским экономистом К. Джини и назван коэффициентом концентрации доходов. Он определяется после графического построения кривой Лоренца как отношение площади заштрихованной на риc. 8.1 области, образуемой на пересечении кривой Лоренца и линии абсолютного равенства (S1), к площади треугольника ОАВ, сторонами которого являются линии абсолютного равенства и абсолютного неравенства. Площадь этого треугольника включает в себя площадь S1 и остаток − площадь фигуры S2. Коэффициент Джини рассчитывается следующим образом: 𝐾𝐺 = 𝑆1 /(𝑆1 +𝑆2 ). Коэффициент Джини, рассчитанный таким образом, характеризует степень отклонения линии фактического распределения денежных доходов населения от линии их равномерного распределения. Коэффициент Джини – макроэкономический показатель, характеризующий дифференциацию денежных доходов населения в виде степени отклонения фактического распределения доходов от абсолютно равного распределения их между жителями страны (региона). В процессе диагностики дифференциации доходов населения важно сопоставлять коэффициенты Джини отдельных регионов и страны в целом. Коэффициент Джини начал резко увеличиваться в России ещё в 90-е гг. Так, если в 1992 г. этот коэффициент составлял 0,289, то уже в 1997 г. он составил 0,401. Динамика этого показателя за 2000–2015 гг. в Российской Федерации в целом и в Хабаровском крае приведена в табл. 4.6. Таблица 4.6 Динамика коэффициента Джини в РФ и Хабаровском крае Показатель Kоэффициент Джини в Российской Федерации Kоэффициент Джини в Хабаровском крае 2000 2004 2006 2010 2015 0,395 0,409 0,416 0,417 0,413 0,371 0,385 0,391 0,387 0,383 Как следует из данных табл. 8.4, за последние годы произошло увеличение дифференциации доходов населения РФ, в т. ч. Хабаровского края. Однако коэффициент Джини по Хабаровскому краю несколько ниже, чем в целом по России. В связи с тем, что на практике применение приведённой выше геометрической формулы расчёта коэффициента Джини вызывает ряд сложностей, более удобно использовать алгебраические способы решения задачи. Так, например, можно использовать следующую формулу расчёта коэффициента концентрации доходов KG, предложенную К. Джини: 𝐾𝐺 = 1 − 2 ∑ 𝐹𝑥𝑖 ∙ cum 𝐹𝑦𝑖 + ∑ 𝐹𝑥𝑖 ∙ 𝐹𝑦𝑖 , где i – группа населения, изменяемая от 1 до n; Fxi – частота населения i-й социальной группы в общей численности населения (или i-го региона); Fyi – частота дохода i-й группы населения в совокупном доходе населения; сum Fyi – кумулятивная или нарастающая частота дохода. Коэффициент Джини изменяется в пределах от 0 до 1. Чем выше уровень равенства доходов, тем ближе этот коэффициент к 0, чем выше поляризация доходов в обществе, тем коэффициент Джини ближе к 1. Рассмотрим пример расчёта коэффициента Джини. Исходные данные распределения населения некоторого региона по доходам и промежуточные результаты расчётов приведём в табл. 4.7. Таблица 4.7 Расчёт коэффициента Джини Fxi Fyi cum Fyi Fxi × × cum Fyi Fxi ∙ Fyi До 4 000,0 0,054 0,014 0,014 0,0008 0,0008 4 000,1–6 000,0 0,117 0,049 0,063 0,0074 0,0057 6 000,1–8 000,0 0,143 0,083 0,146 0,0209 0,0119 8 000,1–10 000,0 0,137 0,103 0,249 0,0341 0,0141 10 000,1–12 000,0 0,117 0,107 0,356 0,0417 0,0125 12 000,1–16 000,0 0,170 0,198 0,554 0,0942 0,0337 16 000,1–20 000,0 0,103 0,155 0,709 0,0730 0,0160 Свыше 20 000,0 0,159 0,292 1,000 0,1590 0,0464 1,000 1,000 – 0,4311 0,1411 Доход, р. Итого Коэффициент Джини в данном примере KG = 1 – 2 ∙ 0,4311 + 0,1411 = 1 – 0,8622 + 0,1411 = 0,279. Рассчитанный коэффициент свидетельствует о неравномерном распределении доходов, однако в данном примере дифференциация доходов не очень высока. 4. ИНДЕКС ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ В 1990 г. ООН была предложена новая концепция измерения экономического развития, названная концепцией развития человеческого потенциала. Под человеческим развитием понимается процесс расширения возможностей выбора для отдельного индивидуума, а также обеспечение его безопасности, под которой понимается обеспечение свободной и безопасной возможности осуществления своего выбора отдельным индивидуумом. Статистическая комиссия ООН предложила рассматривать жизненный уровень населения через призму условий жизнедеятельности населения, уровня потребления, обеспечения занятости и свободы человека. Точная оценка повышения уровня жизни требует соответствующего инструмента измерения, состоящего из множества показателей условий жизни и занятости населения и других связанных с ними факторов, а также потребления продуктов питания, одежды, жилищных условий, системы образования, здравоохранения и основных социальных услуг. ООН рекомендовала текущий уровень жизни оценивать отдельными социальными индикаторами. В качестве интегрального показателя уровня жизни населения предложен индекс человеческого развития, или индекс развития человеческого потенциала. Индекс человеческого развития (ИЧР) сразу же был признан как альтернативный показатель развития, существенно отличающийся от ВВП на душу населения. ВВП на душу населения призван быть показателем благосостояния, утилитарного, или экономического, благополучия, тогда как ИЧР – это попытка измерить уровень человеческих возможностей. ИЧР призван измерить возможности, набор вариантов, доступных людям, и в конечном счёте имеющиеся у людей свободы, а ВВП на душу населения – измерить субъективное наслаждение, которое люди получают от потребления. ИЧР и ВВП на душу населения рассматриваются как показатели, несущие разную информацию и дополняющие, а не заменяющие друг друга. Для определения уровня жизни населения была разработана методика, основанная на применении эмпирического приема сопоставления данных, который исходит из известного в статистике метода объединения разномерных показателей. ООН также дала рекомендации по применению агрегированного показателя – индекса человеческого развития при парных или множественных межрегиональных сопоставлениях. Как средство измерения уровня удовлетворения материальных и духовных потребностей людей эти показатели можно использовать для наблюдения за социальным прогрессом отдельных регионов, стран, человечества. Существуют две методики расчета ИЧР. Первая использовалась ПРООН до 2010 г. Вторая впервые была представлена в 2011 г. Однако поскольку новую методику невозможно применять для российских регионов из-за отсутствия необходимых статистических данных, то для межрегиональных сопоставлений ИЧР в РФ используется первая методика. Суть первой методики состоит в том, что берётся средняя арифметическая величина, состоящая из трёх основных составляющих: средней ожидаемой продолжительности жизни при рождении; уровня образования взрослого населения; реального ВВП (ВРП) на душу населения, исчисленного не по биржевому курсу, а по покупательной способности валюты соответствующей страны в долл. США. На их основе составляются индикаторы уровня жизни, которые агрегируются в индекс человеческого развития 𝐽𝑝 = 1 3 ∑𝑛𝑖=1 𝐽𝑥𝑖 , где 𝐽𝑥1 – индекс ожидаемой продолжительности жизни при рождении; 𝐽𝑥2 – индекс уровня образования населения; 𝐽𝑥3 – индекс дохода; i – номер индекса составляющей. Таким образом, расчёт индекса развития человеческого потенциала происходит в два этапа. На первом этапе фактические показатели приводятся к единой шкале измерения (от 0 до 1), т. е. нормализуются. Индексы элементов в виде дроби представляют собой нормализованные показатели. На втором этапе нормализованные показатели агрегируются в индекс развития человеческого потенциала. Для агрегирования используются веса каждого элемента ИЧР. Так как удельный вес каждой составляющей 1/3, то ИЧР рассчитывается как среднее арифметическое значение трёх составляющих его индексов, приведённых выше [28, с. 432]. Согласно этой методике, при нормализации показателей для расчёта каждой составляющей Jxi сводного индекса используются фиксированные стандарты минимального и максимального значений, с которыми сравниваются фактические показатели по тому или иному региону (стране): 𝐽𝑥𝑖 = фактическое значение 𝑥𝑖 −минимальное значение 𝑥𝑖 максимальное значение 𝑥𝑖 −минимальное значение 𝑥𝑖 . Для индекса продолжительности предстоящей жизни за максимальный уровень принят возраст 85 лет, за минимальный – возраст 25 лет. При фактической продолжительности 65,2 года индекс продолжительности жизни 𝐽𝑥1 = 65,2−25,0 85,0 −25,0 = 0,670. . Для индекса уровня образования населения стандарты составляют 100 и 0 % соответственно. Для расчёта индекса уровня образования используют два базовых индекса: индекс грамотности взрослого населения и индекс совокупного валового коэффициента поступивших в начальные, средние и высшие учебные заведения. Затем эти два индекса сводят в единый индекс образования, причём первому придаётся вес 2/3, а второму – 1/3. Если уровень грамотности взрослых составил 99,4 %, а совокупный валовой коэффициент поступивших в учебные заведения равен 88 %, то индекс образования 𝐽𝑥2 = 2 99−0 3 100 −0 + 12 88−0 3 100 −0 = 0,953. . Индекс дохода определяется на основе реального ВВП (ВРП) на душу населения по схеме: минимальное значение равно 100 долл., максимальное значение – 40 000 долл. Использование в расчётах паритета покупательной способности (ППС) сводит к минимуму искажения, связанные с большими колебаниями валютных курсов (часто не зависящими от реальной структуры экономики), что позволяет проводить надежные международные сопоставления данных. При расчете индекса доходов используется преобразованный ВВП (ВРП) в виде десятичного логарифма ВВП (ВРП) на душу населения [34, c. 85]. Если ВВП на душу населения по ППС равен 9 902 долл. США, то индекс ВВП 𝐽𝑥3 = lg 9902−lg 100,0 lg 40000,0 –lg 100,0 = 0,767. Таким образом, принцип расчета каждой составляющей сводного индекса развития человеческого потенциала заключается в оценке относительного расстояния между ее фактическим значением и максимальным, являющимся конечной целью развития. На данном этапе развития для стран мира ставятся цели: − повышение средней продолжительности жизни до 85 лет; − доступность получения образования; − обеспечение достойного уровня доходов. Достижение вышеназванных ориентиров предполагает приближение агрегированного индекса к 1. Чем он больше, тем выше будет считаться степень человеческого развития. С 2011 г. расчет ИЧР был усовершенствован и усложнен. Согласно второй методике ИЧР по-прежнему состоит из трех составляющих: индекса продолжительности жизни, индекса образования и индекса дохода, однако рассчитывается по формуле: 𝐽𝑝 = 3√𝐽𝑥1 𝐽𝑥2 𝐽𝑥3 . Расчет индекс продолжительности жизни не изменился. Однако индекс образования теперь состоит из среднего арифметического значения двух показателей. Первый рассчитывается по формуле: 𝑆 15 , где S – ожидаемая продолжительность жизни в стране при рождении. Второй показатель рассчитывается по формуле: Е 15 , где Е – ожидаемая продолжительность обучения. Индекс дохода по новой методике рассчитывается по формуле: 𝑙𝑛 𝐺−𝑙𝑛 100 𝑙𝑛 75000−𝑙𝑛 100 , где G – валовой национальный продукт на душу населения по ППС. Индекс человеческого развития используется специалистами ООН при сопоставлении уровня и качества жизни населения разных стран. С 1990 г. готовятся ежегодные доклады Комиссии ООН о развитии человеческого потенциала в России и других странах. ООН предложила оценивать рейтинг стран по совокупному индексу человеческого развития. Как следует из доклада ООН за 2015 г., ИЧР, базирующийся на данных 2013–2014 г., определён для 182 стран. Страны мира поделены на 4 группы: с очень высоким ИЧР (больше 0,9); с высоким ИЧР (0,8–0,9); со средним уровнем ИРЧП (0,5–0,8) и с низким ИЧР (меньше 0,5). Россия вошла в группу стран со средним уровнем, т. к. ИЧР России составил 0,778. Наша страна заняла 57 место в рейтинге ООН, однако следует отметить на некоторое снижение ИРЧ (0,840 в докладе 2011 г.). Лидеры среди стран СНГ: Беларусь (53-е место в мире) и Российская Федерация (57-е место в мире) [29]. Аналогичные подсчёты проводятся по регионам страны, а также по отдельным социальным группам внутри одной страны. В соответствии с докладом о человеческом развитии в Российской Федерации за 2015 г. более четверти регионов России вошли в группу развитых по ИЧР. Границей этой группы считается показатель 0,8. Группа лидеров увеличилась благодаря значительному росту индекса доходов. В этой группе находятся регионы, специализирующиеся финансово-экономической деятельности, топливной энергетике и металлургии. Группа лидеров по ИЧР традиционно включает три региона (г. Москва – 0,940, г. Санкт-Петербург – 0,911 и Тюменская область – 0,897). Среди аутсайдеров не осталось регионов с показателем ИЧР ниже 0,7 [29]. В целом развитие человеческого потенциала в регионах России оценивалось в докладе как успешное, однако основным фактором роста доходов являлась благоприятная конъюнктура на мировом рынке топлива и металлов. Экономические кризисы, начавшиеся в 2008 г. и 2014 г., изменили позитивные тенденции человеческого развития. Негативными последствиями этих кризисов явились падение доходов населения, сокращение занятости, увеличение уровня бедности, что негативно повлияло на отдельные составляющие показателей ИЧР российских регионов. Следует отметить, что при сопоставлении уровня и качества жизни населения разных регионов России по методике ООН оценка отдельных компонентов индекса человеческого развития требует корректировки, так как расчёты отдельных составляющих связаны с определёнными сложностями. Например, при диагностике региональных различий в уровне образования в России применяемый в международных расчётах показатель доли грамотных среди взрослых нет смысла использовать внутри России, так как в стране с обязательным всеобщим средним образованием грамотны практически все взрослые. Поэтому для оценки достигнутого уровня образования может быть использован показатель числа лет обучения, приходящихся в среднем на взрослого жителя региона. Показатель среднего числа лет обучения рассчитывается как средневзвешенная величина долей лиц с различным уровнем образования среди взрослого населения: − с высшим образованием (15 лет обучения); − с незаконченным высшим образованием (13 лет); − со средним специальным образованием (11 лет); − со средним образованием (10 лет); − с незаконченным средним образованием (8 лет); − с начальным образованием (4 года). Оценка уровня доходов населения представляет наибольшую трудность из-за несовершенства российской региональной статистики. Расчеты реального ВВП (ВНД) на душу населения в региональном разрезе не публикуются, оценка денежных доходов населения страдает неполнотой. Кроме того, доходы необходимо соизмерять с ценами на основные товары и услуги, а эти цены существенно различаются внутри такой огромной страны, как Россия [22, c. 45]. Учитывая вышеизложенные проблемы, при расчетах индекса доходов приходится использовать комбинированный индекс доходов населения, включающий показатель отношения денежных доходов к прожиточному минимуму (с весом в 2/3) и показатель отношения средней зарплаты и выплат социального характера к прожиточному минимуму трудоспособного населения (с весом в 1/3). Использование двух индексов позволяет также скорректировать данные по доходам на душу населения.