Микромоделирование точечных социально-экономических воздействий

МикромоделироВоние точечным социально-экономический Воздействий

Концепция моделирования, которая лежит в основе нашей работы, появилась после многократных неудачных попыток проанализировать эффекты от множества точечных воздействий, которые возникают после принятия различных правительственных и правовых решений в распределительной сфере. Это касается решений, направленных на борьбу с бедностью, вопиющим неравенством, на повышение рождаемости и т.д. Существующие модели, использующие технику анализа распределений населения по доходам, заработной плате и расходам, дают хорошие результаты, когда нужно оценить характеристики текущего состояния на заданном уровне агрегации данных (регион, страна в целом), но они практически бесполезны при решении задач о локальном воздействии правительственных решений на отдельные группы населения, их уровень жизни и семейную структуру. Легко технически по данным распределений посчитать коэффициенты бедности, неравенства, построить границы децилей для разных доходных групп. Однако уже простая задача анализа перехода от одного распределения населения по доходам к другому, по- лученному для иного момента времени, не кажется очевидной, если использовать только интегральные показатели. Более того, существует несколько мифов, которые бытуют в умах тех экономистов и государственных чиновников, которые не занимались этими вопросами специально. Первый миф говорит, что большинство работников с низкой зарплатой находятся в нижнем дециле распределения населения по душевым доходам. Второй миф связан с верой в возможность проведения общих мероприятий по повышению зарплаты, пенсий, стипендий, которые сразу выведут людей из первого дециля на другой уровень благосостояния и т.д. К сожалению, это не так, и связано это с тем, что не существует мероприятий, целенаправленно действующих на население, которое по своему душевому доходу попадает в тот или иной дециль (доходную группу). За исключением случая, когда всем лицам с доходом ниже заданного выплачивается прямая компенсационная надбавка. Нам кажется, что эти мифы опираются на знание, перешедшее из советских времен, когда в основе дохода лежала заработная плата, ее дифференциация была невелика и не существо- вало такого разнообразия источников дохода, которое имеется сейчас (доходы от собственности, от регистрируемой и нерегистрируемой индивидуальной деятельности и т.д.). Таким образом, экономические причины неравенства стали более разнообразными и значимыми. Однако всегда существовали естественные социально-демографические причины, создающие неравенство среди людей. Это касается в первую очередь размера и типа семьи, наличия детей, пенсионеров, инвалидов, безработных, наличия родителей в состоянии развода и т.д. «Размазывание» представителей различных социальных и демографических групп по доходным децилям является самой серьезной причиной, по которой невозможно осуществить точечное (целевое) воздействие на представителей конкретной доходной группы. Каждый доходный дециль состоит из представителей семей различного типа и размера, и потому в него могут попадать люди с достаточно высокой зарплатой, но из семей с большим числом иждивенцев, или люди совсем без зарплаты, а имеющие только пенсии и пособия. Поэтому, в частности, на первый тип семей не оказывают влияния мероприятия по повышению пенсий и пособий, а на второй – увеличение минимального размера заработной платы.

Учитывая вышеизложенное, мы будем предполагать, что население существует в своей целостности и структуре, которая отражается в исходных данных выборочных обследований. Наличие такой информации дает возможность прямым счетом получить величины социально-экономических характеристик для различных репрезентативных групп населения. Это могут быть пенсионеры, инвалиды, дети, мужчины и женщины, люди с душе- вым доходом ниже прожиточного минимума, семьи с одним ребенком и т.д. А на более высоком уровне мы можем провести расчеты для семей разного типа, находящихся на определенных этапах жизненного цикла. Эти группы можно назвать целевыми, так как именно на них в первую очередь могут распространяться принимаемые решения. Достоинством нашего подхода является возможность экспликации решений в сфере распределительных отношений в виде конкретных воздействий на разные социально-демографические группы населения. С другой стороны, это создает определенные трудности. В отличие от аналитических моделей, получение каждого результата сопряжено с организационной и вычислительной работой, с трудом поддающейся унификации. Наша практика расчетов показывает, что количество задач и вариантов расчета растет по мере развития техники вычислений и понимания возможностей, предоставляемых этой концепцией. Ранее [1] разрабатывался подход к решению подобных задач, основанный на моделировании структуры домохозяйств разного типа и размера, для которых дополнительно моделировались социально-экономические атрибуты. Понятно, что при подобном подходе получаются такие модельные результаты, которые детерминированы зависимостями приближенно или экспертно оцененными на макроданных. Получить же статистическую оценку совместного распределения целой группы социально-демографических и экономических признаков и на этой основе моделировать гипотетическую генеральную совокупность практически невозможно. Однако все эти проблемы в большей своей части снимаются, когда имеется представительная выборка домохозяйств, обладающая многими чертами генеральной совокупности. Наиболее полными в настоящее время являются выборки домохозяйств, используемые для получения информации об уровне жизни и расходах населения, которые ФСГС (Федеральная служба государственной статистики) проводит ежеквартально.

На основе этих данных рассчитываются все официально публикуемые показатели. Именно эти, последние, доступны экономическому сообществу. Существуют и альтернативные источники информации (RLMS и более мелкие отдельные обследования), которые, к сожалению, не могут соперничать по полноте, объему и частоте обновления с данными ФСГС. Впрочем, у проекта RLMS есть такое достоинство, как панель-ность, чего нет в полной мере в данных официальной статистики. Однако выборка, используемая для сбора данных о расходах населения и уровне жизни, практически обладает этим свойством внутри одного года. Это означает, что при переходе от одного квартала к другому внутри года доля «сквозных» домохозяйств близка к 100%. Еще один источник данных появился относительно недавно. В 2003 г. ФСГС и Мировой банк работали над проектом НОБУС, в рамках которого было проведено обследование населения, где были добавлены новые вопросы, не задаваемые в стандартном обследовании. В частности, был проведен опрос населения по источникам средств существования (доходам), а не только по расходам, как это делается в регулярных обследованиях. Именно эти данные мы взяли в качестве основы наших модельных экспериментов.

Мы понимаем все слабости наше- го подхода к моделированию на фиксированной совокупности домохозяйств, однако они вносят значительно меньше ошибок в конечные результаты, чем методы генерации домохозяйств с заданными характеристиками, получаемыми на основе оцененных зависимостей между показателями.

Технически процесс моделирования можно разбить на ряд следующих этапов:

• ■    сформулировать задачу и трансформировать ее в изменения, которые надо провести в домохозяйствах, соответствующих условиям задачи;

• ■    построить процедуру селекции домохозяйств и процедуры, реализующие изменения в них;

• ■    с помощью сценарных процедур осуществить изменения показателей во всех выявленных домохозяйствах;

• ■    провести оценочные вычисления нужных показателей на измененной выборочной совокупности;

• ■    провести сравнительный анализ того, что было до изменения, с тем, что стало после внесения изменений.

В качестве примера можно рассмотреть задачу оценки изменения уровня неравенства населения по душевому доходу после повышения минимальной заработной платы до нового уровня. Если мы хотим получить качественные, относительные оценки, то расчеты можно провести на базе последней доступной совокупности домохозяйств. Однако если нас интересуют конкретные абсолютные оценки изменения, при наличии выборки с показателями 3-летней давности, то потребуется существенная актуализация данных, т.е. выведение ключевых показателей на текущий уровень.

Такое может случиться, если за прошедшие три года был увеличен ми- нимальный размер пенсии, изменены размеры стипендий и/или пособий. В этом случае необходимо сначала внести в выборочные данные соответствующие изменения. Впрочем, как легко видеть, работа по актуализации характеристик домохозяйств мало отличается от описанного выше самого процесса моделирования. Но и на не актуализированной выборке можно получить правильные качественные результаты анализа и относительные величины.

Можно ли с помощью предлагаемого метода ставить такие задачи, которые принципиально не могут быть решены с помощью классических моделей? Таких задач можно предложить множество, однако есть задачи, которые находятся очень близко к классическим и все же не решаются (и не ставятся) в рамках классических моделей. Практически все задачи по оценке ресурсного потенциала семей относятся к этому типу.

Рассмотрим конкретный пример использования предлагаемой методики. Экономисты постоянно используют разного рода величины, измеряющие уровни бедности и неравенства. К их числу относится коэффициент фондов (коэффициент дифференциации), индекс Джини и т.д. В работе [1] А.Ю.Шевяков и А.Я.Кирута ввели понятие нормального и избыточного неравенства, которые рассчитываются на основе распределения населения по душевым доходам и значению прожиточного минимума. При таком подходе фактически учитываются все причины вариации доходов, а именно неравномерность распределения денежных доходов среди членов домохозяйств, без учета их распределения по размеру и социальному типу. Существуют определенные трудности методологического и статистического характера при определении прожиточного минимума, который в разных регионах считается по-разному (по своей корзине и ценам), и потому затруднено сравнение уровней неравенства для разных регионов и временных периодов. По существу вклад социально-демографической структуры населения в величину неравенства при этом не оценивается. Но даже поверхностный анализ показывает, что одна и та же вариация доходов может сосуществовать с разной семейной структурой населения и с разными долевыми соотношениями между источниками доходов. Ясно, что при этом будут получаться разные оценки бедности и неравенства. Впрочем, учет семейной структуры населения, особенно оценка влияния социальной и демографической составляющих структуры на показатели бедности и неравенства, затрудняются отсутствием открытой информации о численности и составе домохозяйств. В силу того, что мы получили доступ к подобной информации (проект НОБУС), нам удалось применить описанную выше методику для моделирования и оценки параметров.

Модель оценки влияния социальнодемографических факторов на характеристики бедности и неравенства. В вышеуказанной работе [1] «нормальное» неравенство рассчитывается при условии, что всем лицам с доходом ниже прожиточного минимума присваивается значение этого минимума. При этом «избыточное» неравенство оценивается как разность между общим неравенством (т.е. рассчитанным по исходному распределению душевых доходов) и нормальным неравенством. Эта замечательная идея позволяет сравнивать текущее состояние населения с некоторым эталонным (хорошим или средним состоянием). Однако при этом, в некоторой степени, нарушаются существующие долевые отношения между источниками доходов. Если среди лиц, которым подняли доход, много пенсионеров, то тем самым была повышена общая сумма выплаченных пенсий. Если было больше льготников, то соответственно нарушается баланс по стоимости льгот и т.д. Мы здесь отмечаем, что при повышении дохода малоимущим гражданам до уровня прожиточного минимума изменяется общий суммарный доход населения – он увеличивается. Т.е. в этом случае не происходит сравнения двух одинаковых социально-демографических совокупностей, но с разным внутренним распределением доходов между членами домохозяйств, при сохранении общей суммы доходов, а строится новый экономический порядок. Поэтому разница берется для распределений с разными суммарными доходами. Сразу возникает задача об оценке влияния возникшего превышения суммарного дохода на результат – величину избыточного неравенства. Возможно, что избыточное неравенство было бы еще выше, если бы покрытие недостатка доходов бедной части населения было осуществлено за счет изъятия части доходов у более богатой части населения. Например, за счет изменения системы налогообложения и/или выплаты неимущим гражданам целевых пособий по бедности. Остается открытым вопрос о новом прожиточном минимуме, который должен возникнуть в полученном «нормальном» распределении.

В рамках предлагаемого нами подхода микромоделирования идея выравнивания может быть реализована более корректно. Рассмотрим следующую схему: во всех домохозяйствах для каж- дого лица, получающего доход определенного типа (зарплата, пенсия, стипендия, пособие и т.д.), значение этого дохода заменяется на среднее значение этого типа дохода, рассчитанное только на группе его получающих. Таким образом, все пенсионеры по старости будут получать одинаковую пенсию по старости, а все работающие – одинаковую зарплату, все студенты – одинаковую стипендию и т.д. В результате значения совокупного дохода домашнего хозяйства (ДХ) и, соответственно, душевого дохода изменятся. А следовательно, изменится и распределение населения по душевым доходам. Именно это последнее распределение мы предлагаем рассматривать в качестве нормального или среднего. Очевидно, что при этом не нарушаются абсолютные и относительные соотношения для всех источников учитываемых доходов, и у нас не возникает потребности в определении величины прожиточного минимума. В этом случае получаемые значения коэффициента Джини и коэффициента дифференциации душевых доходов зависят только от социально-демографической структуры домохозяйств и долевых соотношений между источниками доходов. Теперь все домохозяйства можно разделить на две категории: на бедных, у которых исходный доход ниже среднего, и богатых, у которых все наоборот. При этом появляется возможность оценить размер «вопиющей бедности». Мы имеем в виду те домохозяйства, размер которых велик, а следовательно, велик и суммарный разрыв между средним и реальным доходом. Ясно, что таким хозяйствам значительно труднее восполнить недостаток средств за счет взятия в долг у соседей или с помощью случайной подработки. Важно также заметить, что сравнение про-

изводится не с одной величиной (прожиточный минимум), а со средней величиной, характерной для данного типа домохозяйства.

Проведем конкретные расчеты на данных выборочного обследования по программе NOBUS 2003 года.

Ниже приводятся таблицы распределения домохозяйств по величине и по числу детей, рассчитанные по выборке NOBUS.

В табл. 3 приведены данные средних размеров домохозяйств и среднее количество детей в домохозяйстве.

Таблица 1

Размер домохозяйства	Частота	Процент	Процент правильных наблюдений	Накопленный процент
Valid            1	9722	21,8	21,8	21,8
2	12855	28,9	28,9	50,7
3	10740	24,1	24,1	74,8
4	7690	17,3	17,3	92,1
5	2751	6,2	6,2	98,3
6	508	1,1	1,1	99,4
7	164	0,4	0,4	99,8
8	60	0,1	0,1	99,9
9	24	0,1	0,1	100,0
10	15	0,0	0,0	100,0
Total	44529	100,0	100,0
				Таблица 2
Распределение домохозяйств по числу детей
Число детей	Частота	Процент	Процент правильных	Накопленный
			наблюдений	процент
Valid        0,00	29027	65,2	65,2	65,2
1,00	10827	24,3	24,3	89,5
2,00	3951	8,9	8,9	98,4
3,00	605	1,4	1,4	99,7
4,00	89	0,2	0,2	99,9
5,00	22	0,0	0,0	100,0
6,00	6	0,0	0,0	100,0
7,00	2	0,0	0,0	100,0
Total	44529	100,0	100,0
				Таблица 3
		Статистика
		Дети	Число членов домохозяйства
Число домохозяйств		44529		44529
Среднее число		0,473		2,63
Всего, человек		21060		117209

Таблица 4

Вариант 1. Средние значения видов доходов по децильным группам

Номер дециля душевого дохода	Денежный доход домохозяйства	Душевой денежный доход домохозяйства	Совокупный доход домохозяйства	Число детей	Средний размер домохозяйства
1	1305	249	5124	3388	3,98
2	1783	752	6869	3073	3,95
3	2057	1079	7193	2556	3,60
4	2304	1375	7376	2290	3,30
5	2521	1647	7776	1840	3,16
6	2721	1929	8095	1763	3,04
7	2979	2306	9357	1942	3,17
8	3468	2829	10353	1685	3,03
9	4322	3656	12155	1430	2,86
10	7021	6318	18087	1093	2,60

Вариант 1. Статистика		Таблица 5
№	Показатели	Исходные
1	Коэффициент фондов	25,39
3	Уровень бедности	59,07%
9	Доля детей за чертой бедности (от численности детей)	75,39%

Распределение домохозяйств по размеру

В таблицах 4 и 5 приведены распределения и другие значения показателей, полученные на исходных данных.

В таблицах 6 и 7 приведены аналогичные расчеты для измененных значений видов доходов, полученных после процедуры выравнивания доходов до среднего уровня по каждому типу дохода. Для удобства сравнения таблицы помечаются номером варианта. Коэффициент фондов, он же коэффициент дифференциации, рассчитан как отношение среднего душевого дохода 10-го дециля к среднему 1-го дециля. Уровень бедности и доля детей, живущих за чертой бедности, определяются на основе данных тех членов домохозяйств, душевой доход которых ниже прожиточного минимума. При этом учитывается, к какой категории относится конкретный индивид (пенсио- нер, в активном возрасте, ребенок). Все расчеты проведены без учета весовых коэффициентов и потому носят условный характер. Однако расчеты по второму варианту проводятся в тех же условиях, и поэтому правомерно провести сравнительный анализ результатов и выявить все сходства и различия.

Мы перенесли данные первого варианта табл. 5 в табл. 7 «Статистика» второго варианта. В графе «Разность» указан избыток показателя, который возник за счет дополнительной дифференциации в структуре доходов. Заметим, что социально-демографическая структура населения одинакова в обоих вариантах, так как получатели доходов одни и те же во всех домохозяйствах. Мы меняли только значения доходных составляющих, но важно, что 45,6% дифференциации приходится на

Таблица 6

Вариант 2. Средние значения видов доходов по децильным группам

Номер дециля душевого дохода	Денежный доход домохозяйства	Душевой денежный доход домохозяйства	Совокупный доход домохозяйства	Число детей	Средний размер домохозяйства
1	1307	399	5025	2980	3,90
2	1912	1075	7405	3249	3,88
3	2258	1437	9790	1926	4,35
4	2686	1631	6304	1206	2,38
5	2584	1814	9424	3666	3,66
6	2880	2171	10745	2156	3,74
7	3153	2414	10689	2714	3,38
8	3531	2757	11227	1539	3,20
9	4191	3404	11116	1301	2,68
10	5500	4614	11368	323	2,15

В таблице приведены распределения среднего денежного, душевого и совокупного (с учетом доходов от личного подсобного хозяйства) дохода ДХ, а также число детей и средний размер ДХ.

Таблица 7

№	Показатели	Исходные	Модельные	Разность
1	Коэффициент фондов	25,39	11,58	13,81
3	Уровень бедности	59,07%	52,66%	6,41%
9	Доля детей за чертой бедности	75,39%	70,66%	4,73%

Вариант 2. Статистика

структурную часть, и лишь 54,4% определяется дифференциацией доходных составляющих. Интересно, что переход на уравнительный принцип распределения доходов уменьшил уровень бедности и доли детей за чертой бедности, но не намного. Это говорит о необходимости повышения общей доходности, чтобы доходы большей, чем сейчас, части населения возросли выше уровня прожиточного минимума.

Если сравнить таблицы средних значений для обоих вариантов, можно заметить, что наши изменения практически не оказали влияния на значения среднего денежного дохода ДХ в 1-м дециле, хотя средний душевой доход изменился значительно. Правда, при этом несколько уменьшился средний размер домохозяйства (с 3,98 до 3,9).

В рамках представленной модели возможно провести более тонкий анализ влияния каждого источника дохода на уровень неравенства. Так, заменив все источники доходов, кроме заработной платы, на средние значения, мы можем оценить степень влияния дифференциации прочих доходов на уровень неравенства. Подобные оценки можно получать для разных групп источников доходов.

Рассмотренные выше виды расчетов можно провести также для крупных социально-экономических групп, ти- пов семей и территориальных образований (краев, областей, федеральных округов). Выводы, сделанные на основе выборочных данных, носят предварительный характер и требуют повторения расчетов на генерализированной выборке. Однако с определенностью можно сказать, что демографическая и социальная структуры населения оказывают заметное влияние на уровень дифференциации доходов, а значит на уровень бедности и неравенства.

Модель оценки социально-экономических последствий рождения 2-го и 3-го ребенка в полных семьях. Проблема повышения рождаемости имеет несколько аспектов, требующих отдельного рассмотрения. Во-первых, нужно знать, какие семьи имеют 1 или 2 детей, во-вторых – как изменится семейная структура, если это событие произойдет, и наконец, во что это обойдется государству как в плане разовых выплат по рождению, так и по текущим выплатам. Кроме этого, необходимо выяснить, в какой степени увеличится или уменьшится уровень бедности и неравенства. Предлагаемый метод моделирования на выборочной совокупности позволяет поставить такую задачу и решить ее. Ниже приводятся результаты расчетов на данных, которые были использованы в предыдущем примере. Фактически здесь решаются две задачи: оценка демографического потенциала семей определенного типа, и какие социальные последствия ждут общество, если семьи с 1 и 2 детьми полностью реализуют свой демографический потенциал.

В рамках естественных допущений весь процесс моделирования можно разбить на следующие этапы:

• ■    выделяются все семьи с одним ребенком, где имеются супружеские

пары, суммарный возраст которых не превышает 60 лет (1-е допущение);

• ■    моделируется рождение ребенка и изменяются соответствующие параметры домохозяйства, а именно: число членов, душевой доход, средний размер жилой площади на человека, зарплата жены, добавляется пособие по уходу или сохраняется только часть зарплаты матери (2-е допущение);

• ■    производится расчет всех социально-демографических и экономических показателей;

• ■    производится анализ и сравнение результатов «до и после».

Ниже приведена табл. 8, в которой собрана часть результатов моделирования рождения 2-го и 3-го ребенка в полных семьях с одним и двумя детьми. В таблице даны расчеты последствий рождения всех детей отдельно в полных семьях с одним ребенком и с двумя детьми. Конечно, в жизни так не бывает, а в модели – может быть. Фактически мы рассматриваем крайние случаи и получаем возможность увидеть, к чему приведет быстрая реализация программы деторождения.

Для семей с одним ребенком мы выбрали пары, суммарный возраст которых не превышает 60 лет. Для семей с двумя детьми были отобраны пары с суммарным возрастом не выше 65 лет.

Изменение доходов приводит к новому душевому распределению населения по доходным децилям. Приведенные в табл. 8 потери рассматриваются в разных децилях, точнее – в децилях, полученных для каждого случая отдельно. Совпадают только номера, но не границы. Из таблицы видно, что наибольшие потери получили самые бедные семьи. Вероятно, в первом дециле много матерей-одиночек, и потому предположение, что там родится

Таблица 8

Потери и выгоды при рождении ребенка

Децили	2-й ребенок: доходы и потери, руб.	3-й ребенок: доходы и потери, руб.
1	-1131,6	-241,7
2	-9,7	26,6
3	3,1	9,6
4	-32,2	15,6
5	-40,5	16,4
6	-0,5	13,6
7	28,7	22,7
8	-22,4	18,1
9	-35,0	-89,9
10	32,7	48,5
Всего	-120,7	-16

Таблица 9

№	Показатель	До рождения	После рождения 2-го	После рождения 3-го
1	Коэффициент фондов	16,708	19,145	17,306
2	Уровень бедности	0,121	0,131	0,122
3	Процент прироста денежных доходов		-0,013	-0,002
4	Процент прироста совокупных доходов		-0,010	-0,002
5	Процент прироста зарплаты		-0,028	-0,008
6	Доля детей за чертой бедности (от численности детей)	0,197	0,208	0,203
7	Сценарный рост численности населения		0,009	0,006
8	Относительная бедность (д.д.д.* 60% медианного д.д.д.)	0,266	0,276	0,267
9	Доля детей за чертой относительной бедности (от численности детей)	0,380	0,394	0,388

* д.д.д. – денежный душевой доход.

ребенок и мать перестанет работать, привело к этим потерям.

В табл. 9 показаны изменения специальных показателей, которые возникнут в случае полной реализации программы рождения еще 1-го ребенка в обоих типах рассмотренных семей.

Пункт 8 табл. 9 содержит оценку бедности, которая принята сейчас в Европе, где бедными считаются лица, чей душевой доход лежит ниже, чем 60% от медианного значения душевого дохода.

Из табл. 9 видно некоторое различие в показателях бедности для этих типов семей, но оно в основном связано с их разной представительностью в общем количестве семей. Просто семей с одним ребенком больше, чем с двумя детьми. Однако при со- хранении структуры и величины долей разных типов доходов можно с уверенностью сказать, что реализация программы деторождения может привести к углублению проблемы бедности и неравенства.

Можно обсуждать проблему выбора сценария рождения детей, точнее, интенсивность рождений по годам. Например, можно рассмотреть сценарии по 20% рождений от максимальной величины в течение пяти лет, или по 10% ежегодно. При этом нет оснований ожидать других качественных результатов, и к тому же потребуются дополнительные прогнозы о размере и долевом соотношении разных видов доходов.

Модель оценки влияния социальнодемографических и экономических факторов на реализацию демографического потенциала семьи. Попытки определения значимости различных экономических факторов на существующей статистике не могли дать достоверных результатов. Это связано с тем, что свершившийся факт рождения ребенка и последовавшее за этим снижение душевых экономических характеристик домохозяйства (увеличение размера ДХ, потеря зарплаты матери, ухудшение жилищных условий, дополнительные расходы на нового члена семьи и т.д.) не имеют прямого отражения в изменении параметров семейной структуры населения. Поэтому экономическое положение семей с родившимся ребенком оценивалось на более низком уровне, чем это было, когда семья принимала решение о рождении ребенка. Однако в рамках предлагаемой методологии моделирования оказалось возможным существенно восстановить значение социально-экономических характеристик семей, имеющих детей в возрасте до одного года.

Главной гипотезой в построении модели является предположение о неизменности жилищных условий, режима занятости (за исключением роженицы) и места проживания (город – село). Используя эти предположения, делается обратный расчет экономических характеристик семьи до момента рождения. Путем сравнения с экономическими характеристиками семей, к которым принадлежала данная семья до рождения ребенка, выявляются факторы, которые могли бы повлиять в наибольшей степени на решение семьи о рождении ребенка.

В первую очередь мы выделили семьи, имеющие 2-х детей, один из которых находится в возрасте до 1 года. Далее, мы сделали частичную реставрацию этих семей путем изменения их размера и экономических характеристик, а именно: уменьшили их размер на 1, увеличили душевой доход (за счет уменьшения числа членов ДХ), увеличили расходную часть и т.д., т.е. перевели их обратно в категорию семей с одним ребенком. В данном расчете мы изменяли зарплатную часть дохода в предположении, что она составляет 60% от истинной. Это не вполне корректно, так как это более сложная задача, связанная с наличием информации о рабочем статусе матери в предыдущий период, но для большинства семей это предположение выполняется. Если бы мы имели доступ к выборочным квартальным данным по уровню жизни и расходам населения, то эту оценку можно было бы получить не экспертно, а прямым счетом на основе данных о зарплате матерей до рождения ребенка.

Таблица 10

Факторы демографического потенциала полных семей с одним ребенком

	Средняя зарплата	Число детей	Душевой доход	Размер ДХ	Расход 1	Расход 2
Семьи с детьми до 1 года	3380	1	5787	3,37	2795	3295
(реставрация) Полные семьи с одним ребенком	3466	1	5523	3,55	2144	2447
Семьи с одним ребенком (огр. возраст супругов)	3699	1	5586	3,34	2275	2667
Продолжение табл. 10
	Расход 3	Сбережения (в мес.)	Индекс места	Кв. метры	Возраст супругов	Доля ДХ
Семьи с детьми до 1 года	3563	354	1,37	17,1	69,6	7%
(реставрация) Полные семьи с одним ребенком	2613	259	1,25	16,3	82,4	100%
Семьи с одним ребенком (огр. возраст супругов)	2860	284	1,24	16,2	69,9	63%

Далее мы выделили все семьи с одним ребенком и рассчитали показатели для них. И, наконец, мы выбрали все семьи с одним ребенком, средний суммарный возраст супругов которых совпадал со средним возрастом реставрированной группы. Последняя группа создавалась для того, чтобы по возможности отсеять семьи с одним ребенком, сформировавшиеся давно, т.е. с достаточно взрослыми детьми.

Далее были рассчитаны по трем группам семей все необходимые показатели, значения которых приведены в табл. 10.

Сразу бросается в глаза, что экономические показатели реставрированной группы превышают аналогичные показатели из двух других групп, кроме показателя заработной платы. Но, как мы говорили выше, реставрация зарплаты была частичной.

По закону пособие по уходу за ребенком не выше 6000 рублей, а зарплата у многих молодых женщин (в городе) выше этой суммы. Обращает на себя внимание больший размер жилья, равный 17,1 кв. м на человека (сравнить 16,3 и 16,2 в других группах).

Также выше и расходы на душу. Три вида расходов представлены потому, что второй расход учитывает дорогие товары и предметы роскоши, а третий еще учитывает доходы от недвижимости и финансовых операций.

Таблица 11

Факторы демографического потенциала полных семей с двумя детьми

	Средняя зарплата	Число детей	Душевой доход	Размер ДХ	Расход 1	Расход 2
Семьи с детьми до 1 года (реставр.)	1711	2	4020	4,59	1737	1816
Полные семьи с двумя детьми	2458	2	4568	4,2	1663	1914
Семьи с двумя детьми (огр. возраст супругов)	2552	2	4627	4,04	1716	1996
Продолжение табл. 11
	Расход 3	Сбережения (в мес.)	Индекс места	Кв. метры	Возраст супругов	Доля ДХ
Семьи с детьми до 1 года (реставр.)	1883	27	1,55	14,0	74,8	2%
Полные семьи с двумя детьми	2047	206	1,38	14,3	75,6	100%
Семьи с двумя детьми (огр. возраст супругов)	2142	223	1,38	14,5	69,3	82%

Аналогичная работа проведена также для семей с двумя детьми, один из которых имеет возраст до 1 года, а ее результаты приведены в табл. 11.

В этой таблице третья группа имеет более молодой средний возраст 69,3, что на 5,5 года больше, чем средний возраст в реставрированной группе. Это говорит о том, что третьих детей родили пары более старшего возраста. При этом ни экономические, ни жилищные условия не превосходят значений контрольных групп, даже выглядят хуже. Это можно объяснить с помощью значения переменной «индекс места проживания» (город-1 и село-2), который определяется как среднее значение места проживания семьи. Для первой группы значение индекса равно 1,55. Если бы количество городских и сельских семей совпадало, то величина 1,55 говорила бы, что детей в сельских семьях родилось чуть больше, чем в городских. Однако соотношение семей город/село в выборке равно 0,7/0,3, поэтому получается, что более половины рожденных детей приходится на сельские семьи, а доходные характеристики для села, как правило, ниже. В то же время можно заметить, что душевой доход в первой группе лишь на 10– 12% ниже, чем в контрольной группе, и следовательно сюда попали сель- ские семьи с более высоким доходом, чем у аналогичных сельских семей с двумя детьми.

Наши расчеты сделаны на достаточно представительной выборке (NOBUS), и потому можно сделать некоторые качественные выводы.

Важность душевого дохода и условий проживания прямым образом влияют на решение семей с одним и двумя детьми родить еще одного ребенка. Причем решение родить 3-го ребенка более характерно для семей сельских. К сожалению, мы не располагаем данными за 2006 и 2007 годы, чтобы выяснить влияние решений федеральной программы о выплате 250 000 рублей за рождение 2-го и следующих детей. Вероятно, теку- щие данные загс смогут ответить на вопрос, где таких детей родилось больше: в городе или на селе, однако это не позволит решить задачу коррекции семейной структуры населения по причине того, что в документах не фиксируется размер и тип семей, в которых произошло событие рождения ребенка.

В заключение следует отметить, что рассмотренная в статье методика микромоделирования хотя и обладает многими недостатками по сравнению с классическими схемами, однако при наличии актуализированной информации многие слабости становятся достоинствами, позволяющими ставить и решать нетрадиционные задачи.