Тенденции монетарного неравенства в регионах Северо-Западного федерального округа в 2015-2020 годах

Бесплатный доступ

Проблема монетарного неравенства является органичной частью современного российского общества. Актуальность ее рассмотрения только обостряется в условиях новых вызовов, связанных с геополитическими, финансово-экономическими и эпидемиологическими процессами. Отсутствие позитивных изменений по вопросу сглаживания дифференциации населения по доходам в периоды кризиса и нестабильности может привести к возникновению неблагоприятных общественных и экономических эффектов. Решение задачи по сокращению монетарного неравенства предполагает, в том числе, ведение мониторинга соответствующих статистических показателей. Соответственно, цель исследования состоит в оценке динамики и масштабов монетарного неравенства в регионах Северо-Западного федерального округа в 2015-2020 гг., а также выявлении особенностей дифференциации населения по доходам в Вологодской области на фоне ситуации в федеральном округе. Проведенный анализ свидетельствует, что динамика и тренды показателей монетарного неравенства населения регионов СЗФО соответствуют общероссийской ситуации, а положение Вологодской области во многом близко к средним значениям по федеральному округу. В половине регионов СЗФО отмечается рост среднедушевых и медианных денежных доходов, сокращается уровень абсолютной бедности, коэффициенты фондов и Джини. Рассчитанные коэффициенты вариации и осцилляции говорят о высокой однородности субъектов СЗФО и отсутствии тенденции к усилению поляризации. В Вологодской области происходит снижение среднедушевых и медианных денежных доходов населения как в целом за анализируемый период, так и во время первого года пандемии; при этом уровни среднедушевых и медианных денежных доходов населения региона одни из самых низких среди субъектов СЗФО. Значения коэффициентов фондов и Джини по области ниже среднероссийского уровня, и видна тенденция к их уменьшению. Ограничение исследования состоит в том, что полученные выводы опираются только на доступные статистические данные и отражают ситуацию с монетарным неравенством на начальном этапе влияния пандемии.

Еще

Монетарное неравенство, северо-западный федеральный округ, пандемия, медианный доход, вариация, самооценка

Короткий адрес: https://sciup.org/147238068

IDR: 147238068   |   DOI: 10.15838/ptd.2022.3.119.3

Список литературы Тенденции монетарного неравенства в регионах Северо-Западного федерального округа в 2015-2020 годах

  • Анисимова Г.В. (2020). Обострение социально-экономического неравенства в России // Общество и экономика. № 9. С. 125–134. DOI: 10.31857/S020736760011355-9
  • Беляева Л.А., Гранин Ю.Д., Касавина Н.А., Лапин Н.И., Резник Ю.М. (2019). Становление государства благосостояния и перспективы социального государства в России. Реалии и проекты / под общ. ред. Н.И. Лапина. СПб.: Реноме. 232 c.
  • Бикеева М.В., Моисеева И.В. (2019). Измерение экономического неравенства: проблемы, факты и оценка // Статистика и экономика. Т. 16. № 6. С. 48–56. DOI: 10.21686/2500-3925-2019-6-48-56
  • Бобков В.Н., Гулюгина А.А. (2012). Неравенство качества и уровня жизни населения регионов // Экономика региона. № 2 (30). С. 170–178.
  • Бобков В.Н., Одинцова Е.В. (2020). Низкие уровень и качество жизни экономически активного населения: критерии идентификации и оценка распространенности // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. Т. 13. № 5. С. 168–181. DOI: 10.15838/esc.2020.5.71.10
  • Войнова В.И., Ниворожкина Л.И. (2019). Концептуальные основы измерения экономического неравенства: сходства и различия основных мер неравенства // Оценка социально-экономического развития: опыт и перспективы: мат-лы III Международной научно-практической конференции студентов и молодых ученых, г. Донецк, 4–5 апреля 2019 г. Донецк: Изд-во Донецкого национального ун-та. С. 17–20.
  • Герсонская И.В. (2020). Оценка эффективности деятельности органов государственной власти и управления в России // Наука Красноярья. Т. 9. № 2. С. 49–64. DOI: 10.12731/2070-7568-2020-2-49-64
  • Говорова Н.В. (2021). Бедность и неравенство: вызовы пандемии COVID-19 // Общественные науки и современность. № 3. С. 75–87. DOI: 10.31857/S086904990015422-6
  • Жаромский В.С., Мигранова Л.А., Токсанбаева М.С. (2018). Социально-экономическое неравенство в России: динамика и методы оценки // Народонаселение. Т. 21. № 4. С. 89–95. DOI: 10.26653/1561-7785-2018-21-4-08
  • Иванова Н.В., Маркова С.В., Ерина Т.В. (2020). Уровень жизни семей с детьми в Республике Татарстан: проблемы измерения и повышения // Наука Красноярья. Т. 9. № 1. С. 55–82. DOI: 10.12731/2070-7568-2020-1-55-82
  • Ильин В.А., Морев М.В. (2022). Бедность в стране – «угроза для стабильного развития и демографического будущего» // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. Т. 15. № 1. С. 9–33. DOI: 10.15838/esc.2022.1.79.1
  • Капелюшников Р.И. (2017). Неравенство: как не примитивизировать проблему // Вопросы экономики. № 4. С. 117–139. DOI: 10.32609/0042-8736-2017-4-117-139
  • Лапин Н.И., Ильин В.А., Морев М.В. (2020). Экстремальные неравенства и социальное государство (ч. 1) // Социологические исследования. № 1. С. 4–17. DOI: 10.31857/S013216250008491-3
  • Мареева С.В. (2020). Монетарное неравенство в России в социологическом измерении // Вестник Института социологии. Т. 11. № 3. C. 78–98. DOI: 10.19181/vis.2020.11.3.664
  • Плаксин С.М., Жулин А.Б., Фаризова С.А. (2021). «Черный лебедь» в белой маске. Аналитический доклад НИУ ВШЭ к годовщине пандемии COVID-19. М.: Изд. дом Высшей школы экономики. 336 с.
  • Тихонова Н.Е. (2019). Социальная политика в современной России: новые системные вызовы // Общественные науки и современность. № 2. С. 5–18. DOI: 10.31857/S086904990004334-9
  • Торкунов А.В., Рязанцев С.В., Левашов В.К. (2021). Пандемия COVID-19: вызовы, последствия, противодействие. М.: Аспект Пресс. 248 с.
  • Феррейра Ф.Х.Г. (2021). Неравенство во время пандемии COVID-19 // Финансы и развитие. Июнь. С. 20–23.
  • Шевяков А.Ю., Кирута А.Я. (1999). Измерение экономического неравенства и бедности (теория индексов). М.: Межведомственный центр социально-экономических измерений. 50 с.
  • Barro R.J., Ursúa J.F., Weng J. (2020). The coronavirus and the great influenza pandemic: lessons from the «Spanish Flu» for the coronavirus's potential effects on mortality and economic activity. NBER Working Paper 26866. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research. DOI: 10.3386/w26866
  • Bell C., Gersbach H. (2009). The macroeconomics of targeting: the case of an enduring epidemic. Journal of Health Economics, 28 (1), 54–72. DOI: 10.1016/j.jhealeco.2008.07.011
  • Chen T., Gozgor G., Koo C.K. (2021). Pandemics and income inequality: What do the data tell for the globalization era? Frontiers Public Health, 9:674729. DOI: 10.3389/fpubh.2021.674729
  • Deaton A. (2021). COVID-19 and Global Income Inequality. NBER Working Paper 28392. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research. DOI: 10.3386/w28392
  • Esseau-Thomas C., Galarraga O., Khalifa S. (2022). Epidemics, pandemics and income inequality. Health Economics Review, 12 (7). DOI: 10.1186/s13561-022-00355-1
  • Gozgor G. (2022). Global evidence on the determinants of public trust in governments during the COVID-19. Applied Research in Quality of Life, 17, 559-578. DOI: 10.1007/s11482-020-09902-6
  • Karlsson M., Nilsson T., Pichler S. (2014). The impact of the 1918 Spanish Flu epidemic on economic performance in Sweden: an investigation into the consequences of an extraordinary mortality shock. Journal of Health Economics, 36, 1–19. DOI: 10.1016/j.jhealeco.2014.03.005
  • Kohlscheen E., Lombardi M., Zakrajšek E. (2021). Income Inequality and the depth of economic downturns. Economics Letters, 205, 1–16. DOI: 10.1016/j.econlet.2021.109934
  • Palomino J., Rodriguez J., Sebastian R. (2020). Wage inequality and poverty effects of lockdown and social distancing in Europe. European Economic Review, 129, 1–25. DOI: 10.1016/j.euroecorev.2020.103564
  • Piketty T., Zucman G. (2014). Capital is back: wealth-income ratios in rich countries 1700-2010. The Quarterly Journal of Economics, 129 (3), 1255–1310. DOI: 10.1093/qje/qju018
  • Shi K., Changa Z., Chen Z., Wu J., Yu B. (2020). Identifying and evaluating poverty using multisource remote sensing and point of interest (POI) data: a case study of Chongqing, China. Journal of Cleaner Production, 2, 1–12. DOI: 10.1016/j.jclepro.2020.120245
  • Wu S. (2020). Effects of pandemics-related uncertainty on household consumption: evidence from the cross-country data. Front Public Health, 8: 615344. DOI: 10.3389/fpubh.2020.615344
Еще
Статья научная