Алтайский край районный коэффициент: С 1 февраля социальные пособия в Алтайском крае выросли на 4,9% – ГУ
Районный коэффициент республика алтай \ Акты, образцы, формы, договоры \ Консультант Плюс
]]>Подборка наиболее важных документов по запросу Районный коэффициент республика алтай (нормативно–правовые акты, формы, статьи, консультации экспертов и многое другое).
Статьи, комментарии, ответы на вопросы: Районный коэффициент республика алтай Открыть документ в вашей системе КонсультантПлюс:Путеводитель по кадровым вопросам. Районные коэффициенты и надбавки за работу на Крайнем Севере и в других местностяхВ период 1992 – 1997 гг. решениями Правительства РФ были повышены районные коэффициенты для Республики Тыва, Республики Карелия, Республики Хакасия, Республики Алтай, Новосибирской области, Алтайского края, отдельных районов Архангельской, Пермской и Томской областей. Некоторые из этих решений даже не были официально опубликованы. Однако такими документами можно руководствоваться, если они были приняты до 25 декабря 1993 г.
, то есть до момента вступления в силу Конституции РФ. Данной позиции придерживается Верховный Суд РФ (решение от 05.11.2008 N ГКПИ08-1868, Определение от 10.02.2009 N КАС08-757).Нормативные акты: Районный коэффициент республика алтай “Обзор судебной практики Верховного Суда Российской Федерации N 2 (2018)”
Районный коэффициент в размере 25% не включается в минимальный размер оплаты труда
Высшими судебными инстанциями Российской Федерации дана правовая оценка обоснованности включения районного коэффициента в минимальный размер оплаты труда, начислению в отдельных муниципальных образованиях края районного коэффициента в размере менее 25%.Постановлением Конституционного Суда Российской Федерации от 07.12.2017 № 38-П «По делу о проверке конституционности положений статьей 129, частей первой и третьей статьи 133, частей первой, второй, третьей, четвертой и одиннадцатой статьи 133.1 Трудового кодекса Российской Федерации в связи с жалобами граждан B.C. Григорьевой, О.Л, Дейдей, Н.А. Капуриной и И.Я. Кураш» определено, что начисление районного коэффициента должно производиться после определения размера оплаты труда и выполнения конституционного требования об обеспечении его минимального размера.
Постановлением Правительства РФ от 27.12.1997 №1631 «О повышении районного коэффициента к заработной плате на отдельных территориях Алтайского края» районный коэффициент в размере 25% установлен в 27 муниципальных образованиях, края.
Постановлением Президиума Верховного Суда Российской Федерации от 07.02.2018 по надзорному представлению заместителя Генерального прокурора Российской Федерации, подготовленному по инициативе прокуратуры края, отменено с направлением дела на новое рассмотрение определение Судебной коллегии по гражданским делам Верховного Суда Российской Федерации от 19.09.2016, которым были отменены ранее принятые судебные постановления об удовлетворении иска Благовещенского межрайонного прокурора в интересах граждан к краевому государственному учреждению здравоохранения «Благовещенскаяцентральная районная больница» о признании права на получение заработной платы не ниже установленного законом минимального размера оплаты труда с последующим начислением на нее районного коэффициента в размере 25% и о возложении обязанности произвести перерасчет заработной платы и принято новое решение об отказе в иске в полном объеме,
Судебная коллегия по гражданским делам Верховного Суда Российской Федерации, повторно рассмотрев 16.
04.2018 данное дело, оставила в силе судебные акты, которыми требования прокурора были удовлетворены.
Помощник прокурора Бурлинского района
Алиса Дорогина
Районные коэффициенты и северные надбавки будут начисляться поверх МРОТ | ОБЩЕСТВО
Районные коэффициенты и северные надбавки будут начисляться поверх МРОТ, ранее их включали в состав минимального размера оплаты труда. 7 декабря 2017 года вступило в силу соответствующее постановление Конституционного суда РФ (№ 37-П).
Как сообщили в Алтайском краевом союзе организаций профсоюзов, вопрос соотношения МРОТ и северных надбавок актуален не только для работников Севера, но и «для всех регионов России с неблагоприятными климатическими условиями, к которым относится, в том числе, и Алтайский край».
Неопределенность при начислении зарплаты возникла в 2007 году, когда из ст. 129 ТК РФ убрали норму о том, что в величину МРОТ не включаются компенсационные, социальные и стимулирующие выплаты.
А из ст. 133 – положение о том, что размеры тарифных ставок, окладов, базовых ставок зарплаты по профессиональным квалификационным группам работников не могут быть ниже МРОТ.
В 2016 году Верховный суд указал, что надбавки могут включаться в МРОТ, это вызвало волну недовольства работников Севера. Для защиты интересов в Конституционный суд обратились жители Карелии, Иркутской области и Алтайского края.
Решения Конституционного суда обязательны на всей территории Российской Федерации для всех представительных, исполнительных, судебных органов, органов государственной власти, органов местного самоуправления, предприятий, учреждений, организаций, должностных лиц, граждан и их объединений.
Справка
В Алтайском крае районный коэффициент составляет 15% и 20%. На территории Алейского, Баевского, Благовещенского, Бурлинского, Волчихинского, Егорьевского, Завьяловского, Ключевского, Кулундинского, Мамонтовского, Михайловского, Немецкого, Новичихинского, Панкрушихинского, Поспелихинского, Родинского, Романовского, Рубцовского, Славгородского, Суетского, Табунского, Угловского, Хабарского, Шипуновского районов, а также в городах краевого подчинения Алейск, Славгород и Яровое районный коэффициент к зарплате был повышен с 1,2 до 1,25 Постановлением Правительства РФ от 27.
Смотрите также:
Некоторые алтайские депутаты настаивают на отмене районного коэффициента
Алтайский край, 19 апреля 2007, 18:30 — REGNUM Власти Алтайского края в целом негативно относятся к попытке сократить льготные коэффициенты, связанные с природно-климатическими условиями регионов. Свою четкую позицию по этому вопросу обозначил и председатель краевого Совета народных депутатов Александр Назарчук. Он сообщил корреспонденту, что такой жест министерства экономического развития ради экономии бюджетных средства на выплатах только усугубит ситуацию в стране.
Как удалось выяснить корреспонденту ИА REGNUM, реально Алтайский край не относится к северным территориям, а потому здесь не выплачиваются так называемые “северные”. В регионе надбавку к зарплатам (бюджетная сфера) и государственным пенсиям люди получают в соответствии с районным коэффициентом. Сейчас соответствующий коэффициент по разным районам региона составляет 15 – 20%.
“Сегодня, когда большинство предприятий частные, необходимость выплаты по районных коэффициентам за счет предприятия зачастую вызывает негативную реакцию работодателей. У нас в краевом Совете есть некоторые депутаты, настаивающие на отмене районного коэффициента или на предоставлении средств на выплату надбавок из федерального бюджета. Тем не менее, убежден, что государство должно урегулировать этот вопрос, сохранив в той или иной форме надбавки и не ухудшая положения жителей сибирских регионов”, – прокомментировал ситуацию Александр Назарчук.
Немаловажно, что для местных бюджетов такая экономия федерального бюджета может обернуться потерей значительной части одного из немногих налогов, оставшихся в распоряжении регионов, – подоходного. “Хочу отметить, что если вдруг и произойдет отмена районных коэффициентов, то изменения в налоговой базе будут, но это не главное. Повторю, что районный коэффициент – это мера компенсации человеку за проживание в трудных природно-климатических условиях.
Как уже сообщало ИА REGNUM, Минэкономразвития РФ представило новую методику деления страны по природно-климатическим факторам. Если предложения Минэкономразвития будут одобрены, то 13 регионов лишатся северного статуса. В их числе Кемеровская, Вологодская, Курганская, Новосибирская, Омская, Оренбургская, Свердловская и Челябинская области, а также Алтайский и Пермский края, Башкирия, Еврейская автономная область и Удмуртия.
Оплата труда при простое по вине работодателя
Нередко возникают ситуации, когда на предприятии образуется простой по вине работодателя и работников вынуждают уходить в отпуск без сохранения заработной платы, либо оплачивают время простоя не менее 2/3 средней заработной платы.
В соответствии с положениями части 3 статьи 72.2 Трудового кодекса Российской Федерации (далее по тексту – ТК РФ) под простоем понимается временная приостановка работы по причинам экономического, технологического, технического или организационного характера.
При приостановке производства работодатель обязан в письменной форме сообщить об этом в органы службы занятости в течение трех рабочих дней после принятия соответствующего решения (оформления приказа о простое). Суды считают, что применение понятия «простой» связано с чрезвычайными (внезапно возникшими) обстоятельствами, не позволяющими работодателю обеспечить работу организации. Если же таких обстоятельств нет, то следует применять положения статьи 155 ТК РФ.
Правила статьи 155 ТК РФ требует при невыполнении норм труда, неисполнении трудовых (должностных) обязанностей по вине работодателя оплату труда производить в размере не ниже средней заработной платы работника, рассчитанной пропорционально отработанному времени.
Правила расчета среднего заработка установлены статьей 139 ТК РФ и в Постановлении Правительства РФ от 24.12.2007 № 922 “Об особенностях порядка исчисления средней заработной платы”. Его размер рассчитывается исходя из среднего дневного заработка и количества рабочих дней в периоде простоя.
Кроме того, оплата времени простоя должна исчисляться с учетом районных коэффициентов и процентных надбавок, поскольку они применяются и к зарплате. Начисленная сумма за период простоя является объектом обложения страховыми взносами в ФСС РФ, поэтому включается в средний заработок для расчета пособия по временной нетрудоспособности, т.е. является составной частью заработка. Поскольку районные коэффициенты и процентные надбавки применяются к заработной плате лиц, работающих в районах Крайнего Севера и приравненных к ним местностях, оплата времени простоя как составная часть заработной платы также должна исчисляться с учетом районных коэффициентов и процентных надбавок.
Заместитель прокурора
Косихинского района Ю.В. Подопросветова
Защита прав граждан на получение заработной платы не ниже установленного законом минимума
« НазадЗащита прав граждан на получение заработной платы не ниже установленного законом минимума 26.
09.2018 00:36Защита прав граждан на получение заработной платы
не ниже установленного законом минимума
Высшими судебными инстанциями Российской Федерации дана правовая оценка обоснованности включения районного коэффициента в минимальный размер оплаты труда, начислению в отдельных муниципальных образованиях края районного коэффициента в размере менее 25%.
Постановлением Конституционного Суда Российской Федерации от 07.12.2017 №38-П «По делу о проверке конституционности положений статьей 129, частей первой и третьей статьи 133, частей первой, второй, третьей, четвертой и одиннадцатой статьи 133.1 Трудового кодекса Российской Федерации в связи с жалобами граждан B.C. Григорьевой, О.Л, Дейдей, П.А. Капуриной и И.Я. Кураш» определено, что начисление районного коэффициента должно производиться после определения размера оплаты труда и выполнения конституционного требования об обеспечении его минимального размера. При этом, районный коэффициент не может включаться в состав минимального размера оплаты труда.
Постановлением Правительства РФ от 27.12.1997 №1631 «О повышении районного коэффициента к заработной плате на отдельных территориях Алтайского края» на территории Романовского района районный коэффициент установлен в размере 25% в связи с тяжелыми климатическими условиями.
Таким образом, районный коэффициент не подлежит включению в минимальный размер оплаты труда, а должен начисляться отдельно, что подтверждается позицией Верховного Суда Российской Федерации.
С учетом изложенного, информирую руководителей организаций всех форм собственности, о принятых вышестоящими судебными инстанциями решениях и необходимости соблюдения требований закона при начислении работникам заработной платы.
Гражданам, в минимальный размер оплаты труда которых работодателем включен районный коэффициент, необходимо обратиться в прокуратуру района по адресу ул. Октябрьская, 3 с. Романово.
В 2018 году прокурором района восстановлены права 2 граждан, которым заработная плата начислялась с нарушением указанных требований закона.
Заместитель прокурора района
юрист 1 класса С.А. Мошкин
Объективные факторы и территориальная лояльность
https://doi.org/10.15405/epsbs.2021.04.124
Автор для переписки: Наталья Волкова
Отбор и экспертная оценка под ответственностью Оргкомитета конференции
eISSN: 2357-1330
Благодарности
Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований по проекту
№ 19-010-00233 «Факторы территориальной лояльности жителей сельских поселений (на примере
Алтая. Территория) ».
Список литературы
Архангельский В., Зинкина Ю., Коротаев А., Шульгин С. (2017). Современные тенденции рождаемости в России
и влияние пронаталистской политики. Социологические исследования, 3, 43-50.
Беляев В., Волкова Н. (2019). Маркетинг в управлении сельскими территориями: актуальность и принципы
применения (на материалах Алтайского края).
Экономика.
Профессия. Деловая, 1, 24-38. https://doi.org/10.14258/201904
Де Силва, Т., и Тенрейро, С. (2017). Политика контроля населения и конвергенция рождаемости. Журнал
экономических перспектив, 31 (4), 205-228. http://www.jstor.org/stable/44425388
Клупт, М. (2016). Влияние семейной политики и нормативных представлений о семье на рождаемость:
сравнительный анализ.Социологические исследования, 6, 24-
33. https://ras.jes.su/socis/s013216250008812-6-1
Клупт, М. (2020). Влияние семейной политики и нормативных представлений о семье на рождаемость:
сравнительный анализ. Социологические исследования, 3, 40-50.
https://doi.org/10.31857/S013216250008812-6
Лю, К., Ли, Н., Рен, X., и Лю, Д.(2010). Является ли традиционный сельский образ жизни препятствием для оценки качества жизни
? Пример использования краткой формы 36 среди сельского населения Китая. Качество жизни
Research, 19 (1), 31-36.
Низова Л., Андреева Е. (2020). Индикаторы социального измерения демографического развития (на
на примере Республики Марий Эл. Проблемы прогнозирования, 4 (181), 133-140.
Omariba, DWR, & Boyle, MH (2010). Rural-Urban Миграция и межнациональные различия в
младенческой смертности в менее развитых странах.Population Research and Policy Review, 29 (3),
275-296.
Резвани М. Р. и Мансуриан Х. (2013). Развитие малых городов путем превращения деревни в город и
ее влияние на качество жизни местных жителей. Исследование социальных показателей, 110 (1), 147-170.
Рыбаковский, Л. (2016). «Эффективность» как основной показатель состояния и тенденций рождаемости. Социологические
Исследования, 4 (384), 23-30.
Шубат О. (2019). Региональная конвергенция рождаемости в России.Экономика области, 15 (3), 736-748. https://doi.org/10.17059/2019-3-9
Шубат О., Шмарова И. (2017). Кластерный анализ как аналитический инструмент политики
народонаселения.
Экономика
Район, 13 (4), 1175-1183. https://doi.org/10.17059/2017-4-16
Тихомиров Н. (2016). Выявление и управление воспроизводством населения. Социологические исследования,
6, 41-48.
Woofter, T. J. (1949). Факторы, поддерживающие рождаемость. Американский социологический обзор, 14 (3), 357–366.
Залак, З., & Гужон, А. (2017). Изучение тенденции рождаемости в Египте. Demographic Research, 37, 995-
1030. http://www.jstor.org/stable/26332219
(PDF) Оценка влияния бюджета на финансовую устойчивость экономики Алтайского края
81
FINANCETP.FA .RU
за предыдущие периоды. Низкий доход по собственному налогу –
у.е. повлек за собой увеличение грантов на социально-экономические-
программ экономического развития (таблица 5).
Согласно таблице 5, в 2018 году расходы увеличились на
10% по сравнению с 2017 годом. Они достигли максимального уровня
в 93 млрд рублей. Прирост
обусловлен высокой долей социальных расходов
в рамках государственного и регионального развития
грамма, что составляет 71%, или 66 млрд рублей,
расходов бюджета.
На социальную поддержку населения из областного бюджета
выделены крайние средства в размере 19,2
млрд рублей.
Произошло увеличение расходов на заработную плату
работников государственного сектора в среднем на 10%.
Увеличивается темп роста
расходов на национальную безопасность на
на сумму 1млрд рублей (темп роста 140%).
В 2017 году на общие межбюджетные трансферты
выделено бюджетных средств в размере 4,8
млрд рублей (темп роста 236%).
Данные по национальной экономике примерно
примерно такие же показатели расходов
за рассматриваемый период времени.Основные расходы
пенсов выделены на важные отрасли
экономики, такие как сельское хозяйство, промышленность,
, малый и средний бизнес и т. Д.
Расходы в этих сферах составили 60% от
общих затрат народного хозяйства или
дер на развитие реального сектора экономики области
, внедрение новейших технологий
и повышение производительности труда.
ОЦЕНКА БЮДЖЕТА
И РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ
Для анализа бюджетных показателей в качестве инструмента могут применяться следующие
понижающие коэффициенты: бюджетный автомат
тономия (независимость), бюджетная зависимость,
устойчивость, дефицит и покрытие бюджета ,
и др.(Таблица 6).
В таблице 7 по количественным критериям
Алтайского края
на 2016–2018 гг. Расчеты показателей на 2016 год
демонстрируют абсолютную финансовую устойчивость
бюджета. В 2017–2018 гг. Показатели имеют
нормальной финансовой устойчивости, что подтверждает тенденцию к снижению
финансовой устойчивости регионального бюджета (таблица 8).
Проведенный с помощью анализа коэффициента
, расчеты в таблице 8 показывают тенденцию
за последний год к снижению собственных доходов системы
и т.
областная бюджетная система по безвозмездным
поступлениям из федерального бюджета.
За счет этих
поступлений доходы бюджета покрывают расходы,
, тем самым формируя высокий уровень профицита.
Несмотря на это, в 2018 году коэффициент финансовой устойчивости
выявил отрицательную тенденцию
в устойчивом развитии бюджета
из-за увеличения некомпенсированных вознаграждений
ceipts и снижения доходов собственного бюджета.
Как правило, рост доли необеспеченных
поступлений свидетельствует о неспособности областного бюджета
покрыть расходы за счет собственных доходов бюджета
для реализации целевых программ социально-экономического развития
,
тем самым показывая его финансовая неустойчивость –
гг.Так, в 2018 году Алтайский край показал
достаточный прирост зависимости от федерального бюджета
; В результате этот регион может считаться
дотационным. Собственные налоговые и не
налоговые поступления в региональный бюджет должны быть увеличены на
, чтобы снизить зависимость от
федерального бюджета.
Необходимы следующие мероприятия
:
1) сбалансировать региональный бюджет –
эффективно расходовать бюджетные средства, направить
ресурсов на приоритетные направления экономического развития
;
2) увеличить налоговую базу доходов с
низкими темпами роста;
3) для увеличения налогового потенциала;
4) осуществлять эффективное планирование, мониторинг и использование бюджетных средств.
Развитие региона требует разработки стратегических программ
для решения вышеупомянутой проблемы
лема, где бюджетная политика является наиболее важной
. Он должен быть ориентирован на повышение
финансовой устойчивости областного
бюджета, повышение эффективности расходов –
расходов в социальной и инвестиционной сфере,
изменение структуры бюджета и
уровня расходов на основе на достоверной основе –
сводок доходов в бюджет.
Ибрагимов Р.Н.
Аспекты долгосрочного социально-экономического прогнозирования в Алтайском крае | Кристина Тротт
Есть несколько традиционных методов прогнозирования.
Во-первых, это метод экстраполяции тренда. Экстраполяция тренда требует относительно небольших затрат и может выявить сезонность динамики и экстремальные ситуации. Модель тренда – это математическая модель, которая описывает только изменения прогнозов или аналитических показателей с течением времени: y = f (t) .Функция описывает тенденцию достаточно стабильной социально-экономической системы к изменению с течением времени t , особенно такие сложные факторы, как валовой национальный продукт, инфляция, уровень безработицы и т. Д. Метод пассивного прогнозирования называется наивным прогнозированием, потому что он предполагает строгую инерцию развития и представляет собой перенос прошлых тенденций в будущее, но на показатели развития не влияют никакие факторы. Но невозможно полностью перенести тренды, сформированные в прошлом, в будущее только на основе временного фактора на ограниченном интервале данных.Ограничения метода экстраполяции следующие:
1.
При краткосрочном прогнозировании экстраполяция прошлых средних значений приводит к игнорированию аномальных отклонений в направлении тренда.
2. В долгосрочном прогнозе используется высокий уровень агрегирования без учета структурных изменений производимой продукции, изменений самого продукта, технологии производства и характеристик рынка.
Рассмотрим динамику денежных доходов в среднем на душу населения в Алтайском крае, Россия (рис.1). Среднедушевой денежный доход (ежемесячный) населения рассчитывается путем деления годовой суммы денежных доходов на среднегодовую численность населения, а затем деления на 12.
Рис.1. Динамика доходов на душу населения в среднем по Алтайскому краю (руб. / Мес.), 1995–2021 гг. В данном случае зависимость значима на уровне 1% со значимостью коэффициентов модели. Итак, мы ожидаем к концу 2021 года среднедушевой доход Алтая в размере 24 802 рубля.Если бы линейный тренд не подходил, мы бы искали другую форму в виде степенной зависимости, логарифмической, экспоненциальной или другой функциональной формы.
Так, часто прибегают к сглаживанию временных рядов на основе скользящего среднего или экспоненциального сглаживания.
Метод эконометрического моделирования – один из важнейших инструментов анализа и прогнозирования социально-экономической системы. Зависимая система может состоять из уравнения регрессии с одним фактором. Например, кейнсианская модель, где потребительский спрос является зависимой переменной; независимая переменная: располагаемый доход.Этот метод позволяет понять взаимосвязь между экзогенными переменными и регрессионными переменными.
Рассмотрим зависимость потребительских расходов в среднем на душу населения от средних доходов на душу населения в Алтайском крае. Построив линейную зависимость потребительских расходов y от денежных доходов x в месяц на душу населения, получим уравнение вида (1).
y = 68,85 + 0,76 × x , (1), когда x = -4892,65+ 1099,79 × t .
К концу 2021 г. уровень денежных доходов составит 24 802 руб.
/ Мес., А уровень потребительских расходов y составит 18 876 руб. / Мес.Таким образом, уравнения линейной регрессии можно рассматривать вместе с моделью тренда.
Вы также можете использовать уравнение авторегрессии (модели типа ARIMAX), где значение результирующего индекса y в любой момент времени является функцией значения того же индекса в предыдущие (2) года xt_2. Построим авторегрессию для переменного денежного дохода x в месяц на душу населения в Алтайском крае (2).
xt = 1427 + 1,08 × xt_2 , (2)
Итак, мы можем спрогнозировать величину денежного дохода x к 2021 году в размере 27 301 рубль в месяц на душу населения в Алтайский край.
В дополнение к уравнению регрессии дается так называемое управляющее уравнение (государственные и частные инвестиции предсказываются двумя независимыми уравнениями регрессии, а третье уравнение позволяет рассчитать прогнозируемую стоимость общих инвестиций).
Используется уравнение баланса, форма которого аналогична уравнению тождества. Например, уравнение, которое выражает условия равновесия товарного рынка: общий спрос равен общему предложению.
Таким образом, разница между методом экстраполяции тренда и эконометрическим методом заключается в том, что эконометрический метод позволяет провести содержательный анализ зависимости индекса прогноза от конкретного индекса, а экстраполяция тренда отражает только изменение исследуемого индекса за время.
Мы строим множественную регрессию для потребительских расходов y из денежных доходов x в месяц на душу населения и временного фактора, добавляя еще одну экзогенную переменную x ‘- величину прожиточного минимума на Алтае (3).
y = 458 + 0,2 × x × lnt + x ’, (3)
Мы обнаружили, что уравнение регрессии (3) является значимым на 5%. Тогда при увеличении денежных доходов в месяц на 1% в среднем потребительские расходы растут на 0,52% с учетом временной поправки.
При росте прожиточного минимума в месяц на 1% потребительские расходы в среднем растут на 0,43%. В целом влияние этих факторов составляет менее 1%, а это означает, что вам нужно искать более значимые факторы для изучения потребительских расходов.
Коэффициент Джини чаще всего используется для исследования неравенства доходов (может варьироваться от 0 до 1). Чем выше значение показателя, тем выше степень неравенства доходов. Экономисты считают, что коэффициент Джини не должен превышать 0,4.Когда число будет выше, в регионе будет огромное неравенство: это замедлит темпы экономического развития и создаст «ловушку бедности». См. Рис. 2 Коэффициент Джини в Алтайском крае.
Рис.2. Динамика коэффициента Джини Алтайского края, 1995–2019 гг. Тогда можно сгенерировать три варианта прогноза коэффициента Джини с использованием метода средних приращений цепи (рис.3):
1. Положительный в случае уменьшения темп роста коэффициента Джини при среднем темпе роста сети – 0,1%.
2. Стандарт с умеренным ростом темпа роста коэффициента Джини, когда средний темп роста сети составляет 0,3%.
3. Отрицательная с сильным ростом темпа роста коэффициента Джини, когда средний темп роста сети составляет 0,5%.
Тогда, в конце 2021 г., коэффициент Джини в рамках положительного сценария составит 0,305.
Другой метод – экспертный, направленный на выявление и обобщение мнений, основанных на информации, предоставленной экспертами с использованием систематических процедур.Следовательно, эти методы требуют от специалистов наличия глубоких теоретических знаний и практических навыков сбора и обобщения всей доступной информации о прогнозируемом объекте. Таким образом, по системе Росстата можно выделить следующие экспертные методы: оценка населением социально-экономического положения, изменения экономической ситуации; оценка конкурентоспособности организации и др.
В частности, для Алтайского края оценка населением социально-экономического положения проводилась в городских округах и поселках.Негативные тенденции среди населения Алтайского края наблюдаются в Алейском районе.
Намного лучше ситуация в поселке Степноозерский и Новоалтайский районы.
Межрегиональная дифференциация доходов населения Российской Федерации в посткризисный период
Ключевые слова
Население, квинтильные группы, коэффициент Джини, регионы России.
Введение
Рост неравенства и ограничение возможностей вызывают серьезную озабоченность большинства стран.Принятие многих политических решений прогрессивными политиками прерывается критическим уровнем неравенства во многих странах. Эффекты неравенства проявляются не только в экономической жизни, но также в демократии и процессах глобализации. Нобелевский лауреат Джозеф Стиглиц пишет следующее: «Мы платим слишком высокую цену за неравенство: дело не только в ослаблении развития и падении ВВП, но и в общей нестабильности. И все это без упоминания множества других потерь: ослабления демократической системы, ослабления позиции справедливости как ценности в сознании человека и, на мой взгляд, даже опасности потери идентичности »(Stiglitz, 2015).
Все вышесказанное актуально для современной России, где экономический рост регионов, как известно, отличается существенной дифференциацией. Наряду с динамично развивающимися территориальными образованиями РФ, которые отличаются повышением качества и уровня жизни, существуют депрессивные регионы с низким уровнем жизни. Неравенство доходов населения в России является одним из наиболее интенсивных и постоянных факторов дестабилизации социально-экономической ситуации в стране (Стукаленко, 2009).Сегодня, когда мир стал свидетелем различных кризисов, особенно экономических кризисов во многих странах, вызванных естественными и искусственными явлениями. В связи с этим, а также в вопросе введения экономических санкций в отношении России, страна сталкивается с острой необходимостью реформирования экономики. Несмотря на национальные особенности нашей страны, проводить все реформы «сверху», успех этих реформ зависит от готовности общества к их проведению. Одним из важных условий является гражданская солидарность, мотивация населения к сотрудничеству, которая существенно снижается из-за высокой дифференциации общества по уровню жизни.
Сильное неравенство доходов и, как следствие, социальных возможностей граждан, которое проявляется в неравенстве получения образования, профессионального развития и подобных удобств, существенно затрудняет построение инновационной экономики и, в конечном итоге, отодвигает в сторону такое важное «постепенное сокращение импорта» и реализация иных целей на неопределенный срок.
Постоянный мониторинг социальных показателей, адекватно отражающих ситуацию в регионах, и немедленное применение регулирующих мер на основе этого мониторинга, на наш взгляд, входит в список важнейших задач государства.Сегодня при рыночной системе, помимо существенной дифференциации номинальных доходов населения, существует огромная дифференциация цен на услуги и товары в регионах РФ, что очень сильно влияет на уровень жизни в регионах. Тем не менее, официальная статистика игнорирует эти региональные различия, связанные с разной покупательной способностью рубля в регионах РФ, и, следовательно, информация, необходимая для принятия решений в области благосостояния и сокращения бедности населения, искажена до минимума.
различной степени.
Основные определения, характеристики статистических данных
Начиная с 2007 г. авторами проводятся исследования неравенства доходов населения Российской Федерации с учетом процессингового подхода с учетом паритета покупательной способности рубля в регионах России (Литвинцева, Воронкова, Стукаленко, 2007). Вопрос об актуальности скрытой заинтересованности впервые был поднят Литвинцевой в 2008 году (Litvintseva, 2008).В 2009 году авторы проанализировали влияние социальных трансфертов в натуральной форме на уровень неравенства доходов населения (Литвинцева, Воронкова, Стукаленко, 2009). В статье представлены результаты дальнейшего исследования неравенства денежных доходов населения за период 2008-2013 гг., Т.е. период экономического спада и стагнации в середине первого периода двадцатилетия XXI века.
В связи с этим отметим содержание терминов, использованных в исследовании.
В доходы населения входят доходы лиц, занимающихся предпринимательской деятельностью, выплачиваемая заработная плата наемных работников (заработная плата, скорректированная с учетом просроченного изменения), социальные выплаты (пенсии, льготы, стипендии, страховое возмещение и другие выплаты), доходы от собственности в виде процентов по вкладам.
, доходность, дивиденды и другие доходы (задаток, выручка от продажи иностранной валюты, денежные переводы и доходы, не имеющие широкого распространения).
Паритет покупательной способности рубля (PPPR) в регионе рассчитывается как отношение средней российской стоимости фиксированного набора товаров и услуг к стоимости этого набора в данном регионе (в среднегодовых ценах).
В качестве информационной базы исследования использованы официальные данные Росстата (Россия, 2015). Расчеты производились с учетом всех субъектов РФ (начиная с 2008 г.) и пяти 20% (квинтильных) групп населения в каждом из субъектов.
Методология исследования
Для такого типа исследования применяются коэффициент Джини, соотношение R / P 10%, индекс Херфиндала, индекс Тейла, индекс Робин Гуда (известный как индекс Гувера), индекс Аткинсона и другие (Коломак, 2013; Зубаревич, 2010).В нашем исследовании мы использовали квинтильный коэффициент Джини и соотношение R / P 10%. Тем не менее исторические ряды статистической информации были модифицированы до аналогичного вида не только с учетом времени, но и с учетом региональных факторов (площади), в нашем случае с Российской Федерацией (Глинский, Серга, Чемезова, Зайков, 2016; Глинский , Серга, Хван, 2016). Кроме того, для оценки уровня абсолютной (согласно подходу Российской Федерации) и кумулятивной бедности в модификации авторов (Литвинцева, Стукаленко, Воронкова, 2010) модели Пена (Breul, 1973) и модели Лоренца ( Елисеева, 2003).
Анализ результатов расчетов
На первом этапе исследования рассчитываются среднемесячные денежные доходы каждой из квинтильных групп населения в среднероссийских ценах за базовый год для каждого года анализируемого периода и территориального образования РФ. Базальный год согласно этому подходу считается последним годом исследуемого периода. Таким образом, сначала денежные доходы рассчитываются до цен базисного года с помощью региональных индексов-дефляторов, а затем умножаются на PPPR для конкретного региона.Точно так же прожиточный минимум (НМЗ) всех регионов переводится в среднероссийские цены.
Уровни PPPR в регионах РФ варьировались от 0,598 в Камчатской области до 1,254 в Республике Северная Осетия в 2008 году. Ближайший к 1 PPPR был обнаружен в Ленинградской области-0,999 ( Рисунок 1 ). В совокупности это означает, что покупательная способность среднего российского рубля на Камчатке составляла 59,8 копейки. в Республике Северная Осетия – 25,4 коп. а в Ленинградской области почти 1 руб.Более того, в 2013 году уровни PPPR варьировались от 0,594 в Камчатской области до 1,247 в Республике Ингушетия, что показывает практически не меняющуюся разницу PPPR между регионами в целом, но показывает изменение PPPR внутри регионов. Наиболее близко к 1 PPPR в 2013 году было обнаружено в Тверской области (1001), а также в Новосибирской области (0,995) и Самарской области (1,0013).
Рисунок 1: Покупательная способность рубля (Y) в региональных группах населения РФ (?; В процентах к общей численности) в 2008 и 2013 (2008-2013 гг.).
На втором этапе расчетов анализируемые группы населения были разделены в порядке увеличения средних доходов. А после этого были рассчитаны коэффициенты / индексы Джини, коэффициент R / P 10% и другие индексы, необходимые для анализа в федеральных округах (ФО) и в России в целом ( таблица 1 ).
| Таблица 1 : Коэффициент Джини в региональных группах населения в 2000-2013 гг. (в процентах; в среднероссийских ценах 2013 г.) | ||||||||||||||
| Годы | 2000 | 2001 | 2002 | 2003 | 2004 | 2005 | 2006 | 2007 | 2008 | 2009 | 2010 | 2011 г. | 2012 г. | 2013 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Расчеты автора | 41.7 | 41,8 | 41,6 | 42,9 | 43,2 | 43,1 | 42 | 42,7 | 41,7 | 41,6 | 41,4 | 41,3 | 41,4 | 41,2 |
| Оценка Росстата | 39,5 | 39,7 | 37,7 | 40,3 | 40,9 | 40,9 | 41,5 | 42,2 | 42.1 | 42,1 | 42,1 | 41,7 | 42 | 41,9 |
Расчеты коэффициента Джини, проведенные за исследуемый период, показали отличие в большую сторону от оценок, выставленных Росстатом к 2008 г., и в меньшую сторону в период 2008-2013 гг. Сниженная, по нашим расчетам, дифференциация объясняется разными факторами, в том числе разными темпами роста доходов населения и стоимостью фиксированного набора товаров и услуг в регионах.Например, по данным Росстата: Реальные денежные доходы Белгородской области в 2013 г. по отношению к 2012 г. составили 102,5, изменение фиксированной установленной стоимости – 112,0; и Сахалинская область – реальные денежные доходы увеличились на 114,0, а фиксированная стоимость увеличилась на 105,3.
В ходе анализа доходов населения с использованием PPPR и при разделении региональных групп населения по величине средних доходов многие из них переходят из своих региональных квинтильных групп в другие группы.В таблице 2 представлены общероссийских квинтильных группы (1-5), в которые входят совершенно разные региональные группы.
| Таблица 2 : Соответствие общероссийских и некоторых региональных квинтильных групп в 2013 г. | |
| Общероссийская группа 1 | 2: Калмыкия, Тыва, Республика Алтай, Карачаево-Черкесская Республика |
| Общероссийская группа 2 | 3: Калмыкия, Тыва, Республика Алтай, Карачаево-Черкесская Республика, Еврейская автономная область, Республика Мордовия, Кабардино-Балкарская Республика, Республика Марий Эл, Республика Ингушетия, Чувашская Республика, Республика Хакасия, Алтайский край. , Курганская область, Псковская область, Владимирская область, Саратовская область, Ленинградский район, Волгоградская область, Кировская область, 4: Калмыкия |
| Общероссийская группа 3 | 2: Москва, 4: Тыва, Республика Алтай, Карачаево-Черкесская Республика; Еврейская автономная область, Республика Мордовия, Республика Марий Эл, Республика Ингушетия, Чувашская Республика, Республика Хакасия, Алтайский край, Курганская область, Волгоградская область, Тверская область, Владимирская область, Кировская область, Курган. Область, Ивановская область, Саратовская область, Ленинградский район, Вологодская область |
| Общероссийская группа 4 | 3: Москва, 5: Калмыкия, Тыва, Республика Алтай, Карачаево-Черкесская Республика, Еврейская автономная область, Республика Мордовия, Кабардино-Балкарская Республика, Республика Ингушетия, Республика Марий Эл, Чувашская Республика, Кострома Область, Тверская область, Псковская область, Волгоградская область, Алтайский край |
| Общероссийская группа 5 | 4: Москва |
Таким образом, четвертая квинтильная группа Москвы попадает в пятую квинтильную группу населения РФ, а две квинтильные группы Республики Ингушетия, Калмыкия, Тыва, Республика Алтай и Карачаево-Черкесия попадают в первую группу. РФ.Наибольшее количество переходов наблюдается в общероссийских группах 2, 3 и 4. Например, в общероссийскую группу 2 входят 3 -я -я и 4 -я -я группы Калмыкии. Поэтому мы считаем, что следует различать региональные квинтильные группы населения и общероссийские квинтильные группы. Региональные группы формируются по уровню доходов граждан в регионах, а общероссийские группы формируются по уровню доходов граждан в целом по стране.
Определены следующие тенденции изменения доходов за период 2008-2013 гг .:
1. Чем выше уровень доходов, тем выше неравенство внутри группы, хотя уровень неравенства в 2013 г. во всех группах стал ниже, чем в 2008 г. ( Таблица 3 ).
| Таблица 3 : Коэффициент Джини (%) в 5 общероссийских группах в 2008 и 2013 гг. | |||||
| Год | Группа 1 ст РФ | 2 группа и РФ | Группа 3 от РФ | Группа 4 РФ | 5 -я группа РФ |
| 2008 | 7 | 8.6 | 10,4 | 12,9 | 18,3 |
| 2013 | 6 | 8,1 | 9,6 | 11,4 | 15,1 |
2. Во всех квинтильных группах населения произошло снижение неравенства внутри группы, но на меньшее значение по сравнению с предыдущим периодом. За период 2000-2008 гг .: в первой, самой бедной группе коэффициент Джини снижен на 5,4 п.п.; во второй группе – по 4 человека.4 п. в третьей группе – на 4,5 п. п .; в четвертой группе – на 6,9 п.п.; в пятой группе – на 12,3 п.п., а на период 2008-2013 гг .: в первой группе – на 1 п.п., во второй группе – на 0,5 п.п., в третьей группе – на 0,8 п.п. в четвертой группе – на 1,5 п.п., в пятой группе – на 3,2 п.п. Следовательно, наиболее существенное сокращение неравенства за исследуемый период наблюдалось, как и в предыдущий период, в квинтильной группе богатейшего населения.
3. Уменьшение среднего дохода за исследуемый период происходило одинаково во всех квинтильных группах, что создает разницу между текущим периодом и предыдущим периодом.За период 2000-2008 гг. Средние денежные доходы (в ценах 2008 г.) увеличились в 2,72 раза, доходы квинтильной группы 1 увеличились в 2,28 раза, квинтильной группы в 2-2,5 раза, квинтильной группы 3-2,65 раза. раз, квинтильной группы 4-2,76 раза, квинтильной группы 5-2,83 раза показаны в Таблице 4 .
| Таблица 4 : Средние доходы квинтильных групп в РФ в ценах 2013 г. с учетом ПППР | ||||||
| Год | Группа 1 ст РФ | 2 группа и РФ | Группа 3 от РФ | Группа 4 РФ | Группа 5 РФ | РФ |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2008 | 5489 | 10286 | 15459 | 23446 | 49968 | 20930 |
| 2013 | 6589 | 12446 | 18705 | 28244 | 59394 | 25076 |
| Увеличение (раз) | 1.200 | 1,21 | 1,21 | 1,205 | 1,189 | 1,198 |
Расчетный средний доход по РФ с учетом ППСР отличается от данных Росстата в меньшую сторону. Например, средний денежный доход (AMI) в 2013 г. по РФ в целом по ППНР составил 25076 руб., Что без учета ППДР по данным Росстата – 25928 руб.2 руб. Рост средних доходов (2008-2013 гг.) В ФО происходил неравномерно: минимальное увеличение АИМ по ППНР наблюдалось в Уральском федеральном округе и в Сибирском федеральном округе (1,076 раза), предельное увеличение составило в Южном федеральном округе (1309 раз). В целом предельный средний доход по регионам России (Москва-69900 руб.) В 2008 г. в ценах 2008г. Превышал минимальный доход (Республика Калмыкия-2083 руб.) В 33,6 раза. В 2013 г. собственники с предельным и минимальным доходом сохранили свои позиции (Москва-101833 руб. И Республика Калмыкия-3791 руб. В ценах 2013 г. с учетом PPPR), но разница сократилась и составила 26.86 раз.
Показатели уровня неравенства средних денежных доходов в отдельных территориальных образованиях России в 2013 г. представлены в таблице 5 .
| Таблица 5 : Показатели уровня среднего денежного неравенства доходов в отдельных территориальных образованиях России в 2013 г. (в среднероссийских ценах 2013 г.) | |||||
| Федеральный округ | Минимальный и предельный денежный доход (руб.) | Отношение предельного дохода к минимальному доходу (раз) в ценах соответствующего года с учетом PPPR | Изменения в 2013 г. по сравнению с 2008 г. | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 2013 | 2008 | ||||
| Центральный | Тамбовская область | 5752 | 17,7 | 23,9 | Уменьшение |
| Москва | 101833 | ||||
| Северо-Западный | Ленинградский район | 5778 | 12,8 | 11,5 | Увеличение |
| Санкт-Петербург | 73751 | ||||
| Южный | Республика Калмыкия | 3791 | 17.0 | 14,5 | Увеличение |
| Краснодарский край | 64611 | ||||
| Северо-Кавказский | Карачаево-Черкесская Республика?. | 5071 | 11,1 | – | – |
| Дагестан | 56477 | ||||
| Волга | Республика Марий Эл | 5047 | 14,0 | 14,3 | Уменьшение |
| Республика Татарстан ?????????????? | 70696 | ||||
| Урал | Курганская область | 5524 | 13.8 | 16,8 | Уменьшение |
| Тюменская область | 76058 | ||||
| Сибирский | Республика Тыва | 4338 | 13,7 | 14,8 | Уменьшение |
| Омская область | 59409 | ||||
| Дальний Восток | Еврейская автономная область | 5168 | 13,0 | 12,6 | Увеличение |
| Сахалинская область | 67415 | ||||
| Российская Федерация | Республика Калмыкия | 3791 | 26.9 | 33,6 | Уменьшение |
| Москва | 101833 | ||||
Регионы, имевшие минимальные и предельные ОМИ в 2013 г., в основном сохранили позиции 2008 г. в ФО. Смена произошла в Центральном и Северо-Западном федеральных округах по минимальным доходам: Воронежская область уступила место Тамбовской области, Новгородская область уступила место Ленинградскому округу. Что касается субъекта с предельным доходом, то смена произошла только в Сибирском ФО: Кемеровская область уступила место Омской.Увеличение отношения предельного дохода к минимальному в 2013 г. по сравнению с 2008 г. наблюдалось в Южном ФО – с 14,46 до 17, в Северо-Западном ФО – с 11,47 до 12,8 и в Дальневосточном ФО – с С 12,6 до 13. В остальных ФО произошло снижение коэффициента. Наиболее значительное снижение зафиксировано в Центральном ФО – с 23,9 раза до 17,7 и в Уральском ФО – с 16,79 до 13,8.
Известно, что при определении количества бедных в российской статистике используется абсолютная концепция бедности, согласно которой те граждане считаются живущими за чертой бедности, чьи доходы ниже формального прожиточного минимума в данном регионе. .При анализе распределения населения РФ по средним денежным доходам и формальному прожиточному минимуму с помощью модифицированной модели Пена за чертой бедности в 2008 г. находились 19,68% населения (27,68 млн человек) и 15,58%. населения (22,178 млн человек) находились за чертой бедности в 2013 году ( Рисунок 2 ).
Рисунок 2: Распределение населения РФ по среднему денежному доходу (X; в процентах к общей численности населения) и Lmw (Y; руб.) В 2008 и 2013 годах (в ценах 2013 года с учетом Pppr) .
Несмотря на положительную динамику, эти показатели значительно превышали официальные данные Росстата, согласно которым уровень бедности в РФ в 2008 г. составлял 13,4% (19 млн человек), а в 2013 г. – 10,8% (15,5 млн человек). люди).
Значительное сокращение бедности за исследуемый период времени в относительном соотношении произошло в Северо-Западном ФО: с 20% до 12,6%, в Уральском ФО – с 14% до 7,2%, в Центральном ФО – с 20%. до 13.8%, в Приволжском ФО – с 20% до 15,2%. В остальных ФО относительный уровень бедности остался примерно на тех же показателях (20%).
По абсолютным показателям наиболее значительное сокращение бедности произошло в Центральном ФО – с 7,43 миллиона человек до 5,35 миллиона человек.
Более того, если использовать некоторые другие статистические подходы для определения бедности, которые используются в финансовой статистике зарубежных стран с 2013 года, 31% населения живет ниже 50% среднего дохода в РФ и 24.1% населения живет ниже 60% среднего дохода.
Мы применили модификацию модели, предложенной Лоренцом, которая была дополнена кривой совокупного прожиточного минимума и построена по результатам расчета для всех групп населения РФ ( Рисунок 3 ).
Рисунок 3: Кривые Лоренца и совокупного минимального прожиточного минимума в группах населения регионов России в 2008 г. (в средних российских ценах 2008 г.) и в 2013 г. (в средних российских ценах 2013 г.).
Координата x точки пересечения этих двух цифр показывает степень бедности населения, то есть населения, общий доход которого не покрывает общий минимум. Координата Y этой точки пересечения – это общий прожиточный минимум бедного населения как процент от общего дохода всего населения (совокупная черта бедности). Верхняя оценка положения доходов, которая может быть косвенно перераспределена в пользу бедных, не делая доходы граждан ниже прожиточного минимума, равна 100% за вычетом степени общей прожиточной минимальной заработной платы всего населения (в процентов) показаны в Таблице 6 .
| Таблица 6 : Характеристики накопленной бедности и ее перераспределительного преодоления в России в 2008 и 2013 гг. (В среднероссийских ценах 2008 и 2013 гг. Соответственно) | ||
| Индексы в текущих ценах каждого года с учетом PPPR | 2008 | 2013 |
|---|---|---|
| Бедное население (%) | 32,1 | 24,9 |
| Бедность (млн человек) | 45.1 | 35,5 |
| Благоустроенное население (%) | 67,9 | 75,1 |
| Благоустроенное население (млн человек) | 95,6 | 106,8 |
| Разрыв бедности (млрд руб.) | 27,78 | 24,56 |
| Доход состоятельного населения (%) | 89,5 | 92,7 |
| Доход 4-5 групп (%) | 70.8 | 70,3 |
| Доход 5 группы (%) | 48,3 | 47,6 |
| Повышение TIPI для благополучно расположенной части населения (%) | 1,5 | 0,7 |
| Увеличение TIPI только для 4-5 групп населения (%) | 1,9 | 1 |
| Увеличение TIPI только для 5-й группы населения (%) | 2,8 | 1,4 |
Просмотр расчетов ясно показывает, что степень дохода высокодоходных 4 и 5 групп населения за исследуемый период несколько снижена, а именно на 0.5 п.п. и степень самой обеспеченной группы 5 снижена на 0,7 п.п.
Благоустроенное население РФ в 2008 г. составляло 67,9% или 95,6 млн. Человек, а в 2013 г. – 75,1% или 106,8 млн. Человек. В 2013 г. к этой части населения присоединились в основном квинтильные региональные группы 3, 4 и 5 и вторая региональная группа Москвы. К пятой общероссийской группе населения присоединились представители четвертой группы Москвы.
Процент бедного населения в 2008 г. составил 32.1% граждан РФ (45,1 млн человек без Чеченской Республики), что в 2013 году составило 24,9% (35,5 млн человек), что меньше показателей 2008 года. В 2013 году к этой группе населения пополнил преимущественно региональный квинтиль. 1-я и 2-я группы и некоторые представители 3-й группы бедных регионов и 4-й квинтильной группы Республики Калмыкия.
Суммарные ежемесячные денежные доходы благополучной части населения в 2013 году в среднероссийских ценах 2013 года составили 3308,66 млрд руб.Общая дефицитность средств населения за чертой бедности составила 24,56 млрд руб. Для покрытия этого дефицита достаточно увеличить подоходный налог для благополучной части населения на 0,7 п.п. Если исключить представителей квинтильной общероссийской группы 3 из группы благополучного населения, то Подоходный налог для оставшихся 56,9 млн человек должен быть увеличен на 1,0 п.п., а если исключить и группу 4, то налог должен быть увеличен на 1 п.п.4 п.п. (на 28,5 млн человек квинтильной общероссийской группы 5), т.е. 14,4% против 13% на сегодняшний день. Таким образом, как и в любых других областях управления, лица, определяющие политику финансового управления, должны применять современные теории управления, подходящие для текущего столетия или определенные для региона (Khorasani & Almasifard, 2017).
Заключение
В настоящем исследовании проведено количественное исследование межрегиональной дифференциации доходов населения регионов Российской Федерации с использованием новой количественной модели, основанной на разной покупательной способности рубля в исследуемых регионах.Основным подходом в нашей модели было разделение населения целевого региона на малообеспеченные и богатые группы. Все популяции России были преобразованы из региональных квинтильных групп в общероссийские. Затем мы сравнили полученные результаты по нашей модели с соответствующими данными официальной статистики по коэффициенту Джини и другим статистическим показателям. Основные выводы по полученным результатам можно резюмировать следующим образом:
1. При анализе уровней денежных доходов населения следует масштабировать доходы по паритету покупательной способности рубля.Для правильного распределения населения России по уровням доходов квинтильные региональные группы населения должны быть преобразованы в общероссийские группы. Для оценки уровня абсолютной и кумулятивной бедности целесообразно использовать модифицированные модели Пена и Лоренца.
2. Анализ денежных доходов и уровня бедности населения показал, что дифференциация и бедность в Российской Федерации, рассчитанные с учетом PPPR, существенно отличаются от оценки Росстата.
3. Расчеты денежных доходов населения и прожиточного минимума с учетом PPPR по региональным данным показывают значительно более высокие показатели уровня бедности по сравнению с официальной статистикой (в 1,46 раза выше в 2008 году и в 1,43 раза выше в 1,43 раза). 2013).
4. За кумулятивной чертой бедности в 2013 г. находилось 24,9% населения, а в 2008 г. было 32,1% населения ниже этой черты, т.е. количество бедных граждан в 2013 г. существенно уменьшилось по сравнению с 2008 г.
5. Для перераспределительного преодоления бедности в 2013 году необходимо увеличить подоходный налог только для 5-й группы населения на 1,4 п.п. или для 4-5 групп населения на 1 п.п., что в обоих случаях вдвое меньше. по сравнению с аналогичными расчетными показателями 2008 года.
6. Для разработки нашей модели необходимо провести дальнейшие исследования с использованием реальных финансовых данных о доходах населения.
Список литературы
Breul, F.R. (1973). Распределение доходов: факты, теории, политика .JSTOR.
Елисеева, И. (2003). Социальная статистика: Учебник . Москва: Финансы и статистика.
Глинский В., Серга Л., Чемезова Е. и Зайков К. (2016). Кластеризация экономики как способ построения устойчивого развития региона. Процедуры CIRP , 40 , 324-328.
Глинский В., Серга Л. и Хван М. (2016). Оценка влияния параметров окружающей среды на уровень устойчивого развития территорий. Процедуры CIRP , 40 , 625-630.
Хорасани, С. И Альмасифард, М. (2017). Эволюция теории управления в течение 20 века: системный обзор сдвигов парадигмы в управлении. Международный обзор менеджмента и маркетинга , 7 (3), 134-137.
Коломак Э. (2013). Неравномерное пространственное развитие в России: объяснения новой экономической географии. Вопросы экономики , 2 .
Литвинцева, Г., Воронкова, О., Стукаленко, Е. (2007). Неравенство доходов регионов и уровень бедности в России: анализ с поправкой на покупательную способность рубля. Исследования по экономическому развитию России , 18 (6), 641-649.
Литвинцева, Г. (2008). Денежные доходы населения регионов России с учетом покупательной способности рубля и скрытых доходов. Статистические вопросы , 6 , 29-38.
Литвинцева Г.П., Стукаленко Е.А. & Воронкова, О.В. (2010). Методологические подходы к оценке дифференциации доходов населения и уровня бедности с учетом региональных факторов. Экономика , статистика и информатика: Вестник УМО , 3 , 104-109.
Литвинцева Г.П., Воронкова О.В. & Стукаленко, Е.А. (2009). Региональная дифференциация доходов населения России с учетом покупательной способности рубля. Вестник ИНЖЕКОНа , 7 , 84-95.
Россия, Р.О. (2015). Социально-экономические показатели . 2003-2014: Статистический сборник: Росстат.
Стиглиц, Дж.(2015). Цена неравенства. Поскольку расслоение общества угрожает нашему будущему. Москва: Эксмо.
Стукаленко, Е.А. (2009). Государственное регулирование доходов населения-Качество жизни населения в России и ее регионах: Монография. Новосибирск: Изд-во НГТУ.
Зубаревич Н. (2010). Регионы России: Неравенство, кризис, модернизация. Москва: Независимый институт социальной политики.
Изменение климата в Горном Алтае и его влияние на линию деревьев и динамику ледников
Аннотация
Горные экосистемы очень чувствительны к изменениям климата. Горы Русского Алтая расположены во Внутренней Азии на границе России, Монголии, Китая и Казахстана. Кафедра географии и геоэкологии СПбГУ ежегодно организует полевые экспедиции в этот регион в течение последних 20 лет.Уникальность ландшафтов Алтая заключается в их большом разнообразии, поскольку эти горы выше 4 км и расположены на зональной границе степей и полупустынь, а также континентального и резко континентального климата. Исследование посвящено пространственно-временным особенностям региональных климатических изменений и динамике высокогорных ландшафтов. Временные ряды сезонной температуры воздуха и осадков за 1940-2004 гг. С 14 метеостанций на высоте от 300 до 2600 м над ур. были статистически проанализированы с применением регрессионного, корреляционного, спектрального и кластерного анализов.Чтобы расширить временные ряды за последние 350-400 лет, средняя летняя температура и осадки были восстановлены с использованием дендроклиматологических методов и с использованием базы данных WSL Dendro. По сравнению с Северным полушарием тенденция повышения температуры во второй половине ХХ века над Алтаем наблюдалась в основном раньше, с 1950-х годов. Максимальная скорость потепления в последней четверти ХХ века характерна для зимы на Алтае (0,85 ° / 10 лет), а также для всего Северного полушария.Синхронные изменения на Алтае и Северном полушарии наблюдаются во все сезоны только в 1975-2004 гг. На рубеже ХХ-ХХI веков темпы потепления в регионе замедляются, а уровень температуры остается высоким. Отчасти эти изменения связаны с эпохами обращения. Спектральный анализ выявил важную роль естественной цикличности в изменении климата, например, квазидвухлетних, солнечных циклов и циклов Брюкнера. Согласно дендрохронологической реконструкции, средняя летняя температура повысилась с конца Малого ледникового периода (МЛП) до своего максимума в 1990-х годах примерно на 2 ° C, а в среднем за период 1986-2004 гг. – примерно на 1,3 ° C.Поскольку линия деревьев по отношению к другим границам пояса сильно ограничена летней температурой, была оценена ее возможная динамика с момента окончания ЛИА над Алтаем, и было реконструировано положение линии деревьев на разных этапах современного регионального потепления. Теоретическая оценка показывает, что повышение средней летней температуры на 1,3 ° C от конца ПВП приводит к максимальному подъему линии деревьев на 180-280 м в разных населенных пунктах Алтая. Ледниковые комплексы горных массивов Монгун-Тайга, Таван-Богд-Ола, Тургени-Нуру и Хархира-Нуру, расположенных на Юго-Восточном Алтае, представлены небольшими ледниками преимущественно на северных и восточных подветренных склонах.Находясь в регионах с засушливыми климатическими условиями (250-400 мм / год), ледники выживают только в отрицательных формах рельефа с высокой снежностью. Коэффициент накопления в основном составляет от 2 до 3, а на ледниках цирка – от 6 до 8. Сейчас ледники стремительно отступают (17% потери площади за период 1995-2010 гг. Для Монгун-Тайги, 12% в 2002-2009 гг. Для Таван-Тайги). Богд-Ола), особенно долинных ледников (2-10 м / год), количество ледников увеличивается за счет распада более крупных ледников. Малые формы оледенения исчезают или превращаются в снежные пятна и каменные ледники.
Последние исследования этнического фактора
Цель. Сравнить влияние факторов риска сердечно-сосудистых заболеваний на жесткость аорты у людей европейских и восточноазиатских этнических групп. Материалы и методы. Обследовано 266 пациентов в возрасте от 18 до 60 лет европейской (n = 133) и корейской (n = 133) национальностей. Была проведена клиническая оценка. Также были оценены следующие параметры крови: общий холестерин (TC), холестерин липопротеинов низкой (LDL-C) и высокой (HDL-C) плотности, аполипопротеины A (апо-A) и B (апо- Б), триглицериды (ТГ), мочевая кислота, креатинин, глюкоза, адипонектин, резистин.Скорость аортальной пульсовой волны (PWV) и центральное артериальное давление (CBP) определяли с помощью артериографа Tensiomed (Венгрия). Дизайн исследования включал 3 этапа. Первый этап включал статистический анализ с использованием критериев Манна-Уитни, χ2, Фишера, второй – определение весовых коэффициентов индивидуальных факторов риска по аортальной СПВ. Третий этап состоит из проверки взаимосвязи между этнической принадлежностью и аортальной СПВ с использованием многомерной логистической регрессии и повышения стохастического градиента (SGB).Результаты. У европейцев средние значения роста, индекса массы тела (ИМТ), окружности талии (WC) и отношения талии к росту были значительно выше, в то время как уровни апо-B, TC, HDL-C, LDL-C, ТГ был значительно ниже, чем у азиатов. У корейцев концентрация в крови УК, креатинина, глюкозы была выше, а концентрация резистина была в 1,8 раза ниже. Среди европейцев отношение шансов развития гипертонии (АГ) было значительно выше. Уровень аортальной СПВ у людей разных этнических групп достоверно не отличался.Одномерная логистическая регрессия показала доминирующее влияние возраста, CPP и отношения талии к росту на PWV в аорте. Менее заметная значимая связь с аортальной СПВ имела АГ, женский пол, ИМТ, уровни систолического, диастолического и пульсового АД. Многомерная логистическая регрессия и SGB показали максимальную точность прогноза, когда в одной модели были объединены 5 предикторов: возраст, рост, АГ, ХС-ЛПНП и этническая принадлежность. Сравнимую точность продемонстрировала модель, в которой вместо ХС-ЛПНП использовался уровень глюкозы.Результаты указывают на нелинейную взаимосвязь между этническим фактором и аортальной СПВ. Его прогностический потенциал реализован только в сочетании с параметрами функционального и метаболического статуса пациентов. У корейцев пороговые значения этих факторов могут быть значительно выше, чем у европейцев. Заключение. Разработанные с использованием современных технологий машинного обучения оценочные модели PWV аорты с учетом этнического фактора могут быть полезным инструментом для обработки и анализа данных в прогностических исследованиях.
Microsoft Word – 035_SDCBR.docx
% PDF-1.3 % 37 0 объект >>>] / ON [69 0 R] / Order [] / RBGroups [] >> / OCGs [69 0 R 119 0 R] >> / Pages 3 0 R / Type / Catalog >> эндобдж 118 0 объект > / Шрифт >>> / Поля 123 0 R >> эндобдж 68 0 объект > поток 2019-11-11T10: 10: 21ZWord2019-11-18T23: 26: 33 + 01: 002019-11-18T23: 26: 33 + 01: 00Mac OS X 10.13.6 Quartz PDFContextapplication / pdf