Доходы российских домохозяйств: почему расходуют больше, чем получают?

РАЗДЕЛ IV СТАТИСТИКА В СОВРЕМЕННОМ МИРЕ:

МЕТОДОЛОГИЯ, МЕТОДЫ, АНАЛИЗ

УДК 314.68

Ниворожкина Л.И., Торопова Т.В., Баташев Р.В.

ДОХОДЫ РОССИЙСКИХ ДОМОХОЗЯЙСТВ: ПОЧЕМУ РАСХОДУЮТ БОЛЬШЕ, ЧЕМ ПОЛУЧАЮТ?3

Аннотация

Представлены расчеты, основанные на репрезентативной информации Российского мониторинга экономического положения и здоровья, подтверждающие, что текущее потребление российских домохозяйств в значительном числе случаев обеспечивается либо заемными средствами, либо не декларируемыми доходами. Показано, что высокая кредитная нагрузка домохозяйства существенно ухудшает его потребление.

Ключевые слова

Доходы, расходы, потребление, кредиты.

Nivorozhkina L.I., Toropova T. V., Batashev R. V.

REVENUES OF RUSSIAN HOUSEHOLDS: WHY THEY SPEND MORE THAN RECEIVE?

Abstract

The article introduces calculations based on the Russian Longitudinal monitoring Survey data, confirming that the current consumption of Russian households in a considerable number of cases is provided either by debt or by undeclared income. It also reveals the significant effect of household high loan burden on its performance.

Key words

Income, expenditure, performance, credits.

3 Публикация подготовлена в рамках поддержанного РГНФ научного проекта № 15-02-00600.

75

Перестройка институциональных основ экономической и государственной структуры России, начавшаяся с 90-х годов прошлого столетия, одним из негативных своих последствий имела рост теневой экономики, видимым проявлением которой являются не учитываемые, значительные объемы доходов населения.

При высоком уровне налоговых изъятий в сфере услуг, отраслях обрабатывающей промышленности и сельского хозяйства создалось положение, когда без ухода от уплаты налогов многие предприятия становятся убыточными. Это, как следствие, породило вынужденное теневое поведение предприятий, фирм, в которое вовлечены широкие слои населения, получающие заработную плату «в конвертах».

Недостаточная устойчивость значительного числа банковских и финансовых структур резко повысила риски, связанные с долгосрочным инвестированием и хранением в них сбережений, весомая доля которых оседает в копилках граждан. Резкая смена идеологических ориентиров и официальной системы ценностей, снижение уровня жизни значительной части населения, и ряд других негативных перемен стали причиной расшатывания морально-этических установок у многих людей, которые в результате резкой смены своего

экономического и социального статуса, бытовых условий выпали из привычных общественных структур, устойчивого уклада жизни и оказались не способными полностью адаптироваться к новым условиям. Как результат, у определенной части населения появилась мотивация любым способом, в том числе и нелегитимным, улучшить свое материальное положение. Заработная плата в конвертах, неформальная занятость, с которой не платятся налоги, давно не рассматриваются населением как незаконный способ получения доходов. Такая ситуация становится питательной средой для вовлечения людей в различные формы содействия отмыванию денег и финансирования терроризма, что особенно актуально в сегодняшних социально-экономических реалиях.

В результате сложившихся многосторонних взаимосвязей неформальная экономическая деятельность в стране достигла исключительно широких масштабов. Значительные слои населения оказываются в зоне высокой уязвимости к деятельности теневой экономики, получая «серую» заработную плату; попадая в сети финансовых пирамид и других мошеннических схем на финансовом рынке; попадая в число пострадавших от кризисов, результатом которых становится рост курсовой стоимости конвертируемых

валют, и следующий за этим рост цен на потребительские товары.

Расширение теневой деятельности в экономике ведет к тому, что и исполнительная, и законодательная власть, и научное сообщество не имеют полной информации о процессах хозяйственной деятельности как на макро-, так и на микроуровне, что порождает неполноту информации, неопределенность и непредсказуемость в отношениях между эко-

4

номическими агентами , что интенсифицирует поиск теоретических и эмпирических подходов для выявления наиболее распространенных видов скрытой, в частности, криминальной экономической деятельности, форм их симбиоза с легальной экономической сферой, степени уязвимости финансовых институтов в результате этой деятельности. В частности, одной из задач такого анализа может стать выявление групп населения, которые являются авторами теневой экономики, извлекающими неформальные, теневых доходы.

Методология оценки теневых доходов - специальный раздел статистики, опирающийся в основном на макроэкономические данные. Со-

4Корягина Т.И. Рост теневой экономики - вызов для теоретикови для государственной статистики // Экономика и математические методы, 2000. -Т. 36.- № 4.

вершенствованию статистических методик учета теневой экономики в настоящее время уделяется много внимания со стороны Росстата, научного сообщества, поскольку повышение надежности и согласованности оценок теневой экономики с реальными статистическими измерениями, встраивание их в повседневную практику, безусловно, улучшает общее понимание происходящих процессов, задает направление их адекватной корректировки.

На микроуровне социальную группу населения, движимую мотивами извлечения доходов любыми способами и имеющую опыт теневой экономической деятельности, можно с определенной вероятностью идентифицировать путем анализа данных репрезентативных опросов домохозяйств. Осуществляемые в последние годы масштабные процедуры обследования домохо-зяйств по широкому кругу вопросов, относящихся к различным сторонам их жизнедеятельности, могут пролить свет на эти крайне сложные процессы. К ним в первую очередь относится «Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения НИУ-ВШЭ» (RLMS-ШЕ)», проводимый с 1992 года по общенациональной российской выборке и предназначенный для изучения различных аспектов экономического положения и здоровья населе-

ния России5. RLMS-HSE является лонгитюдным обследованием, проводимым по выборочной модели «расщепленной панели». Эта модель выборки дает возможность репрезентации изучаемой совокупности на каждый момент времени проведения очередной волны обследования и одновременно обеспечивает сохранение значительной панельной составляющей. Наличие панельной компоненты позволяет существенно повысить качество прогнозных разработок, подготовленных на базе мониторинга.

В настоящее время RLMS-HSE проводится в 157 населенных пунктах Российской Федерации по специально разработанной вероятностной, стратифицированной, многоступенчатой территориальной выборке. Характерной особенностью мониторинга является широта охвата социально-экономических показателей: в единую базу собрана ин-

5 С 1992-1993 гг. обследование осуществлялось Госкомстатом (ныне Росстатом) и Центром народонаселения Университета Северной Каролины в Чапел-Хилле (США). С 1994 г. «Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения» проводился исследовательским центром ЗАО «Демоскоп» совместно с Центром народонаселения Университета Северной Каролины в Чапел-Хилле (США) и Институтом социологии РАН. В настоящее время Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения НИУ-ВШЭ (RLMS-HSE)», проводится Национальным исследовательским университетом «Высшая школа экономики» и ЗАО «Демоскоп» при участии Центра народонаселения Университета Северной Каролины в Чапел Хилле и Института социологии РАН. Сайты обследования RLMS-HSE: http://www.cpc.unc.edu/projects/rlms и http://w ww.hse.ru/rlms

формация о структуре доходов и расходов; материальном благосостоянии; кредитном, сберегательном, инвестиционном поведении; структуре занятости; миграционном поведении; состоянии здоровья и структуре питания; о планировании семьи и образовательном поведении; о системе ценностей россиян, восприятии ими проводимых в стране преобразований; состоянии инфраструктуры в месте проживания домохозяйства и т.д. В программу мониторинга включен целый ряд показателей, которых нет в государственной и ведомственной статистике, однако они крайне необходимы аналитикам.

Вопросы анкеты составляются таким образом, чтобы население не испытывало дискомфорта при ответах на вопросы, касающиеся их доходов и расходов, сбережений и кредитов, активности на финансовых рынках и др., не заподозрило, что интервьюеры стремятся выпытать у них конфиденциальную информацию. Но, тем не менее, тщательный анализ таких данных, выявление определенных «нестыковок» в ответах, систематического уклонения от ответов и ряд других косвенных индикаторов позволяют с определенной вероятностью идентифицировать группы домохозяйств, получающих неформальные доходы.

Реакции сектора домохозяйств на экономические и политические кризисы проявляются в способах взаимодействия домохозяйств с финансовыми институтами через механизмы кредитования, сбережений, инвестиций, страхования. Для выявления асимметричности структуры благосостояния российских домохо-зяйств вследствие девиаций в их финансовом поведении, вовлеченности в ключевые сектора финансового рынка на микроуровне, необходим детальный анализ широкого спектра поведенческих характеристик домо-хозяйств, включающих динамику доходов и расходов, кредитов и займов, сбережений, изменений в обеспеченности жильем и другим имуществом в течение достаточно длительного периода времени, включающего различные фазы макроэкономического цикла.

Важным методологическим аспектом такого анализа является присутствие критических точек, позволяющих отследить реакции домохо-зяйств в ситуации экономического кризиса 2008 года, а также экономического спада начавшегося в 2014 году в результате падения цен на нефть и дискриминационных санкций ряда западных государств.

Одним из известных в статистике феноменов экономического благосостояния домохозяйств является тот факт, что в среде, где высо-

ка доля неформальных и теневых доходов, декларируемые денежные доходы зачастую ниже, чем расходы домохозяйств. Это вызвано многими причинами. Во-первых, при опросах домохозяйств период, за который спрашивают о доходах, чаще всего равен месяцу, предшествующему опросу. Однако период в один месяц недостаточен для выявления типичного уровня доходов многих лиц, например, занятых индивидуальным предпринимательством, где поступление доходов нерегулярно. Занятые по найму люди могут оказаться в ситуации, когда предприятие задерживает выплаты и др. Во-вторых, население, чисто психологически, не расположено делиться сведениями о личных доходах даже порой вполне легальных. В-третьих, некоторые домохозяйства имеют скрытые, теневые доходы, которые стремятся утаить. Статистика многих стран учитывает этот феномен и оценивает доходы домохозяйств по результатам их расходов. Так, в России данные о доходах домохозяйств рассчитываются Федеральной службой государственной статистики в ходе реализация программы «Обследование бюджетов домашних хозяйств» посредством ведения форм обследования по учету ежедневных расходов. Учетный период обследования отдельно взятого домашнего хозяйства охватывает квартал.

При наличии информации как о доходах, так и о расходах на уровне домохозяйств, выявление тех из них, в которых декларируемые доходы ниже расходов, позволит выявить систематические различия в их социально-демографической структуре, месте проживания и др. по сравнению с домохозяйствами, в которых доходы выше или равны расходам, а анализ их финансовой активности укажет направление вектора возможного роста риска вовлечения их в деятельность по отмыванию денег, финансированию терроризма.

Отслеживание домохозяйств, которые в рамках проекта RLMS-HSE от года к году представляют расходы, превышающие их доходы, отказываются от ответов по доходам, позволит выявить их социально-демографическую структуру, учесть принципы расселения и тем самым идентифицировать наиболее уязвимые к вовлечению в теневую экономическую деятельность группы населения.

Одним из таких маркеров может стать наличие в домохозяйстве кредитов и займов, не обеспеченных доходами. Массовое вовлечение населения в систему потребительского кредитования привело с одной стороны к росту доходов кредитных организаций, а с другой увеличило их риски вследствие роста просро-

ченных и невозвратных кредитов. Домохозяйства, попадающие в форс-мажорные обстоятельства, вынуждены срочно искать средства для погашения задолженностей. Выявление факторов закредитованности домохозяйств в разрезе видов и сроков погашения кредитов, воздействия роста кредитной нагрузки на потребление домохозяйств, позволит дать оценку негативных последствий этого явления, а также определить одну из возможных групп, склонных к получению неформальных, теневых доходов.

Для дальнейшего анализа использовались данные RLMS-HSE за 2005-2013 год. В качестве показателя доходов были взяты располагаемые ресурсы, представляющие собой сумму денежных ресурсов до-мохозяйств, включая сумму займов и израсходованных сбережений, а также денежную оценку натуральных поступлений и льгот. Расходы оценивались по показателю денежных расходов и прироста сбережений и показателю потребительских расходов. В течение указанного периода шел процесс снижения отношения расходов домохозяйств по отношению к их располагаемым ресурсам. То есть в среднем домохозяйства получали больше чем расходовали. Но насколько?

Основной Основной Основной Основной Основной Основной Основной Основной Основной Основной Основной Основной

^ ^ ^ <ъ7о ^ ^ ^

Рисунок 1 - Динамика отношения средних денежных расходов и сбережений к средним располагаемым ресурсам домохозяйств

Так в 2005 году домохозяйства в среднем израсходовали на 2 процента больше, чем заработали (рисунок 1). Заметное снижение указанного отношения произошло в 2009 году, когда средние доходы домохозяйств превысили их расходы почти на 12%. В целом же можно

сказать, что основная доля ресурсов домохозяйств расходовалась на текущее потребление. Следующий возникающий вопрос: сколько домо-хозяйств тратят больше денежных ресурсов, чем получают? Рассмотрим этот показатель в разрезе домо-хозяйств выплачивающих кредиты.

Таблица 1 - Домохозяйств, в которых денежные расходы и сбережения ниже располагаемых ресурсов

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Домохозяйства без кредитов 30,61 30,95 31,67 27,48 28,54 28,98 28,92 27,57

Выплачивающие кредиты 29,37 31.90 29,36 25,22 29,76 29,43 31,61 30,60

Расчет 1-статистик выявил, что различия в долях домохозяйств не существенны. То есть наличие кредита не является фактором, усиливающим риск того, что домохозяйство будет привлекать дополнительные денежные ресурсы для потреб-

ления. Однако, несмотря на некоторую вариацию, около одной трети населения регулярно недооценивают свои располагаемые ресурсы.

Выявленная ситуация требует более тщательного рассмотрения, для определения гомогенности этой

группы домохозяйств по социально-демографическому составу, месту проживания и др., а также финансовой активности реакции на внешние шоки. Для выявления детерминант экономического благосостояния до-мохозяйств, с учетом воздействия указанных выше факторов, были специфицированы модель множественной регрессии, в которой в качестве зависимой переменной был взят логарифм душевых денежных расходов домохозяйства. В числе ре-грессоров учен демографический тип домохозяйства и место проживания. Необходимость погашения кредитов и займов существенно сокращает возможности многих домо-хозяйств в удовлетворении их насущных потребностей. Для учета этого фактора была создана двоичная переменная, принимающая значение равное 1, если домохозяйство имело задолженности по выплате кредитов, и равна 0 в других случаях. Следующая переменная, включенная в модель, обозначенная как

Еще одна двоичная переменная принимает значение равное 1, если расходы домохозяйства превышают

коэффициент кредитной нагрузки, вычислялась как отношение общей суммы кредитов, подлежащих погашению домохозяйством, к годовой сумме денежных расходов домохозяйства (рассчитывалась путем умножения ежемесячных денежных расходов на двенадцать). Этот коэффициент характеризует способность домохозяйства к покрытию или погашению долгов. Традиционно в знаменателе этого коэффициента учитывается объем денежных доходов, но поскольку в опросах расходы более адекватно отражают уровень благосостояния домохо-зяйств, то с нашей точки зрения такая модификация коэффициента имеет смысл. Следующая таблица (таблица 2) подтверждает, что коэффициент кредитной нагрузки по доходам завышает кредитную нагрузку, поскольку значительная часть домохозяйств погашает кредитную задолженность, обращаясь к заемным средствам, либо имеет теневые доходы.

доходы, и равна нулю в другом случае. Следующая группа двоичных переменных характеризует позицию

Таблица 2 - Коэффициент кредитной нагрузки

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Коэффициент кредитной нагрузки по доходам 0,265 0,261 0,383 0,302 0,339 0,316 0,373 0,356

Коэффициент кредитной нагрузки по расходам 0,174 0,224 0,261 0,288 0,255 0,272 0,291 0,300

домохозяйства в распределении доходов и представляет его место в определенной квинтили.

Модели регрессии были оценены за 2006, 2008 и 2013 годы. Выбор

периодов связан с тем, что 2006 и 2013 годы - начальный и завершающий годы исследуемого временного интервала, 2008 совпал с экономическим кризисом.

Переменные 2006 год 2008 год 2013 год

Коэффициенты регрессии Стандартные ошибки Коэффициенты регрессии Стандартные ошибки Коэффициенты регрессии Стандартные ошибки

Тип домохозяйства

домохозяйства без детей -.055** .021 -.107*** .019 -.108*** .014

Домохозяйства с детьми -.067 .021 -V ___*** -.078 .020 -.077 .015

Тип поселения

Город -.085 .018 -.051** .017 -V - -.057 .013

Поселок городского типа -.142 .033 -.077** .031 -.040* .013

Село -.332 .020 -.243 .019 -.240*** .014

Наличие кредита .200*** .020 .139*** .018 .151*** .015

Коэффициент кредитной нагрузки *** -.144 .021 -.115*** .025 -113*** .018

Разность между располагаемыми ресурсами и потребительскими Расходами ___*** .888 .017 .791*** .018 .814*** .018

Квинтили по располагаемым ресурсам домохозяйства

II *** .422 .024 .425*** .023 .415*** .017

III .___ *** .689 .025 .715*** .023 .650*** .017

IV 1.026 .026 .986 .024 ~ — .875 .018

V 4« 4« 4« 1.514 .021 1.462 .024 1.288 .018

Свободный член 7.350 .029 7.833 .027 8.487 .020

N=5532 Я2 = 0,58 N=5310 Я2 = 0.56 № 8146 Я2 = 0,54

***, **, * значим на уровне 1, 5 и 10 % соответственно

Таблица 3 - Детерминанты экономического благосостояния домохозяйств

Значения коэффициентов моделей за разные периоды обнаружили сходный тренд, согласующийся с за-

кономерностями потребительского поведения: одиночки и жители областных центров расходовали на ин-

дивидуальное потребление относительно больше средств; снижение позиции домохозяйства на доходной шкале ведет к сокращению потребительских расходов.

Наличие кредита в домохозяйстве увеличивала его денежные расходы в 2006 году на 20%, в 2008 на 14%, а в 2013 году на 15%. Однако, если расходы в домохозяйстве превышали доходы, то это увеличивало расходы на 88% в 2006 году, 79% в 2008 году и на 81% в 2013 году.

Рост кредитной нагрузки уменьшал расходы, то есть чем больше задолженность домохозяйства по кредитам, тем меньше его потребительские расходы. Таким образом, высокая кредитная нагрузка вынуждает домохозяйства экономить на потреблении, сокращать

УДК 31

жизненно важные расходы на питание, образование, лечение. Для значительной части российских домохозяйств, особенно с детьми, займы увеличивают кредитную нагрузку до критических значений, грозящих невозможностью их погашения. И в этой ситуации сглаживание воздействия кредитной нагрузки на потребительские расходы происходит путем привлечения дополнительных ресурсов. При этом остается открытым вопрос являются ли эти ресурсы займами или скрытыми доходами. Необходим дальнейший глубокий анализ выявленных феноменов потребительского поведения домохо-зяйств, который позволит пролить свет на возможные источники их доходов.

Батищева Г. А., Маслова Н.П., Батищева Е.А.

СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ ИНВЕСТИЦИЙ И ЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТА

Аннотация

В статье представлены результаты исследования влияния инвестиций на экономический рост страны. Проведен статистический анализ показателей экономического роста в России и странах мира. Построены эконометрические модели, позволившие выявить количественные и качественные закономерности влияния инвестиций на экономический рост.

Ключевые слова

Инвестиции, валовое накопление, экономический рост, эконометрические модели.