Неравенство доходов, его субъективное восприятие и влияние на психосоциальное самочувствие населения

УДК 311 З.Ф. Ибрагимова1, М.В. Франц2

DOI: http://dx.doi.org/10.21686/2500-3925-2018-4-52-60

1 Башкирский государственный университет, Уфа, Россия 2Уфимский государственный авиационный технический университет,

Уфа, Россия

Неравенство доходов, его субъективное восприятие и влияние на психосоциальное самочувствие населения

Цель исследования. Работа посвящена исследованию социально-экономической дифференциации в России и ее влиянию на материальное положение населения, его субъективное восприятие, а также на психосоциальное самочувствие индивидов. Для достижения поставленной цели последовательно решаются следующие задачи: кластеризация регионов России по социально-экономическим показателям; изучение взаимосвязи между уровнем социально-экономического развития региона проживания и объективным материальным положением жителей; изучение взаимосвязи между уровнем социально-экономического развития региона и субъективным восприятием индивидами своего материального положения; изучение взаимосвязи между уровнем социально-экономического развития региона и психосоциальным самочувствием индивидов.

Материалы и методы. Информационная база исследования включает: данные по регионам, публикуемые Государственным комитетом по статистике в сборнике «Регионы России», данные обследования домохозяйств «Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ» (RLMS-HSE). RLMS-HSE — репрезентативное социально-экономическое обследование российских домохозяйств, в котором содержательная структура используемых вопросников отвечает стандарту, принятому в мировой практике. В исследовании используются следующие методы: кластерный анализ методом к-средних, статистические группировки, статистические тесты Крускалла-Уоллиса и Манна-Уитни. Результаты. Проведенное исследование показало, что: — регионы РФ очень неоднородны по уровню социально-экономического развития — удельные показатели по регионам могут отличаться в разы, что необходимо учитывать при исследо-

вании любых социально-экономических проблем, в том числе и проблемы неравенства доходов;

— с использованием кластерного анализа регионы РФ удалось разделить на четыре кластера. Анализ лепестковой диаграммы конечных центров кластеров позволил выявить их особенности и дать им обобщенную характеристику. Первый кластер — регионы, с очень высокими показателями инвестиций, основных фондов и ВРПна душу населения. Второй кластер — регионы со средним уровнем развития. Третий кластер — регионы с высоким уровнем развития. Четвертый кластер — депрессивные регионы;

— сравнительный анализ материального положения жителей регионов с разным уровнем развития показывает, что существует четкая корреляционная связь между материальным положением населения и уровнем развития региона: доходы респондентов, проживающих в регионах-лидерах, существенно выше доходов респондентов других кластеров; доходы респондентов-жителей депрессивных регионов ниже доходов респондентов других кластеров;

— восприятие индивидами своего материального положения и обеспокоенность им практически одинаковы во всех кластерах и не коррелируют с уровнем социально-экономического развития региона проживания;

— уровень экономического развития региона проживания не оказывает существенного прямого влияния на психосоциальное самочувствие — индивиды из разных кластеров чувствуют себя практически одинаково удовлетворенными жизнью и практически одинаково счастливыми.

Ключевые слова: доходы, субъективный подход, психосоциальное самочувствие, региональная дифференциация, кластерный анализ

Zulfiya F. Ibragimova1, Marina V. Frants2

1Bashkir State University, Ufa, Russia 2Ufa State Aviation Technical University, Ufa, Russia

Income inequality, subjective perception and impact on psychosocial well-being of the population

Purpose of research. The work is devoted to the study of socio-economic differentiation in Russia and its impact on the financial situation of the population, its subjective perception, as well as on the psychosocial well-being of individuals. To achieve this goal, the following tasks are to be solved: clustering of regions of the Russian Federation, based on socio-economic indexes; studying the interrelation between the level of socio-economic development of the region and the financial situation of residents; studying the interrelation between the level of socio-economic development of the region and the subjective perception by individuals of their financial situation; studying the interrelation between the level of socio-economic development of the region and the psychosocial well-being of individuals.

Materials and methods. The information base of the study includes: regional data, published by the State Committee on Statistics in the digest "Russian Federation Regions", household survey data

"Russian monitoring of the economic situation and health of the population HSE" (RLMS-HSE). Russia Longitudinal Monitoring Survey of Higher School of Economics is a representative socio-economic survey of Russian households, in which the content structure of the used questionnaires meets the standard, adopted in the world practice.

The study uses the following methods: cluster analysis (k-means method), statistical groupings, Kruskal-Wallis and Mann-Whitney statistical tests.

Results. The study showed that:

— the Russian Federation regions are very heterogeneous in terms of socio-economic development — specific indicators for the regions may differ significantly. It should be taken into account in the study of any social and economic problems, including the problems of income inequality;

— Russian regions can be divided into four clusters. Analysis of the petal diagram of clusters made it possible to reveal their features and give them generalized characteristics. The first cluster includes regions with very high investment, fixed assets and GRP per capita. The second cluster includes regions with an average level of development. The third cluster includes regions with a high level of development. The fourth cluster includes depressive regions;

— There is a clear correlation between the level of socio-economic development of the region of residence and the objective financial situation of residents: the incomes of respondents, living in the leading regions are significantly higher than the incomes of respondents of other clusters; the incomes of respondents, living

in depressed regions are lower than the incomes of respondents of other clusters;

— Individuals' perception of their financial situation and their concerns are practically the same in all clusters and do not correlate with the level of socio-economic development of the region of residence;

— The level of economic development of the region of residence does not have a significant direct impact on psychosocial well-being — individuals from different clusters feel almost equally satisfied with life and almost equally happy.

Keywords: income, subjective approach, psychosocial well-being, regional differentiation, cluster analysis

Введение

Проблема неравенства доходов в той или иной степени существует практически в любом обществе. В процессе исторического развития понимание сущности, причин, последствий этого социально-экономического явления претерпело существенные изменения. Эволюционировало и отношение к проблеме экономического неравенства — от возложения ответственности за бедность и нищету на самого индивида до понимания необходимости проведения государственной социальной политики [1]. Такая эволюция обусловлена осмыслением негативных общественных последствий этого явления: в настоящее время большой разрыв между бедными и богатыми рассматривается как существенное ограничение для экономического развития и реализации человеческого потенциала.

С конца XX века, характеризующегося трансформационным спадом, неравенство доходов стала актуальнейшей проблемой и в Российской Федерации: за период 1991— 2017 гг. коэффициент Джини вырос с 0,260 до 0,410, дециль-ный коэффициент фондов увеличился с 4,5 до 15,3 [2].

Проблема усугубляется тем, что уровень доходов в России имеет значительную территориальную дифференциацию, обусловленную неоднородностью регионов страны по уровню социально-экономического развития. Представляется, что существенные региональ-

ные различия в материальном положении населения являются серьезной проблемой, формирующей «точку роста» социальной напряженности. В этой связи представляется актуальным изучение проблемы неравенства доходов в региональном разрезе, в том числе и субъективного-психологического аспекта этой проблемы, связанного с субъективным восприятием индивидами своего материального положения и его влиянием на их психосоциальное самочувствие.

Субъективно-психологический аспект проблемы неравенства доходов в настоящее время довольно активно изучается как в Российской Федерации, так и за рубежом. Работа [3] посвящена изучению важности спецификации переменных в использовании экономических переменных для объяснения различий в восприятии индивида общего психологического, экономического и неэкономического благополучия. Результаты показали, что тщательное уточнение экономических переменных улучшает объясненную дисперсию субъективного благополучия. В ряде исследований [4—7] делается вывод о том, что благополучие индивида и его субъективная самооценка зависит не только от денежных доходов, но и, например, от свободного времени, здоровья и т.д. Авторы [8—12] выявили положительное влияние дохода на субъективное благополучие индивида, его удовлетворенностью жизнью как для развитых, так и для развивающихся стран. В работе [13], исполь-

зуя фактор времени, сделана попытка оценки неравенства дохода в течение жизни индивида, а также выявлены инструменты, чувствительные к распределению. В статье [14] выделены факторы, под воздействием которых происходит формирование новой социальной структуры российского общества. Анализ социального неравенства с позиции гендер-ного подхода проведен в работе [15].

Целью нашего исследования является проверка гипотезы о том, что объективные различия в социально-экономическом развитии регионов формируют различия как в материальном положении индивидов, там и в его субъективном восприятии, а также оказывают существенное влияние на психосоциальное самочувствие населения.

Для достижения поставленной цели последовательно решаются следующие задачи:

— кластеризация регионов России по социально-экономическим показателям;

— изучение взаимосвязи между уровнем социально-экономического развития региона проживания и объективным материальным положением жителей;

— изучение взаимосвязи между уровнем социально-экономического развития региона и субъективным восприятием индивидами своего материального положения;

— изучение взаимосвязи между уровнем социально-экономического развития региона и психосоциальным самочувствием индивидов.

Таблица 1

Перечень региональных показателей, используемых в работе

Показатель Краткое обозначение Способ получения

Среднедушевые денежные доходы, руб./мес. ДенДох Взят непосредственно из сборника

Потребительские расходы в среднем на душу населения, руб./мес. ПотрРасх Взят непосредственно из сборника

Удельный вес городского населения, % УдГор Взят непосредственно из сборника

Удельный вес занятых в общей численности населения, % УдЗан Рассчитан путем деления численности занятых на численность населения региона

ВРП 2015 г. на душу населения, тыс. руб/год УдВРП Рассчитан путем деления ВРП 2015 г. на численность населения региона

Инвестиции на душу населения, тыс.руб./год УдИнв Рассчитан путем деления инвестиций в основной капитал на численность населения региона

Основные фонды на душу населения, тыс.руб. УдОФ Рассчитан путем деления стоимости основных фондов на численность населения региона

Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников организаций, руб./мес. Зарплата Взят непосредственно из сборника

Информационная база исследования включает:

— данные по регионам, публикуемые Государственным комитетом по статистике в ежегодном сборнике «Регионы России» [16]. В работе использовались данные, относящиеся к 2016 г. (кроме показателя ВРП-2015 г.), опубликованные в сборнике за 2017 г. В анализ были включены следующие удельные показатели (табл. 1).

— данные обследования домохозяйств «Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ» (RLMS-HSE) [17]. RLMS-HSE - репрезентативное социально-экономическое обследование российских домохозяйств, в котором содержательная структура используемых вопросников отвечает стандарту, принятому в мировой практике. В работе используются данные, полученные в ходе 25 волны обследования, проводимой в 2016 г.

В исследовании используются следующие методы: кластерный анализ (метод к-сред-них [18]), статистические группировки, статистические

тесты: тест Крускалла-Уоллиса для оценки значимости различий между кластерами регионов и тест Манна-Уитни для попарного сравнения кластеров. Расчеты выполнялись в пакете SPSS v.20 [19].

Результаты и обсуждение

1. Кластеризация регионов России по социально-экономическим показателям

Российская Федерация является государством, имеющим в своем составе неоднородные во многих отношениях территории, в том числе и с

точки зрения уровня социально-экономического развития. Для иллюстрации этого факта приведем данные по основным социально-экономическим индикаторам по регионам России (табл. 2).

Как видно из табл. 2, удельные показатели по регионам могут различаться в разы, что свидетельствует о значительной неоднородности регионов по уровню социально-экономического развития. Разбиение регионов на кластеры выполнялось методом к-средних по показателям, перечисленным в таблице 1. Предварительно показатели стандартизировались с использованием г-преобра-зования.

Метод к средних требует заранее заданного числа кластеров. Так как никаких предположений о том, на сколько кластеров имеет смысл разбивать совокупность регионов РФ у нас не было, выполнялось несколько попыток кластеризации, отличающихся по числу кластеров. Сопоставление результатов кластеризации при разном числе кластеров приведено в табл. 3.

По совокупности приведенных в табл. 3 характеристик наиболее оптимальным разбиением, на наш взгляд, является разбиение на четыре кластера. Конечные центры кластеров в этом разбиении приведены в табл. 4, лепестковая диаграмма конечных центров кластеров приведена на рис. 1.

Таблица 2

Характеристики распределения показателей социально-экономического развития

Показатель Минимум Нижний квартиль Медиана Верхний квартиль Максимум

ДенДох 14107,00 22129,00 25205,00 29324,75 59203,00

ПотрРасх 7207,00 15649,75 18208,50 21641,75 44902,00

Зарплата 20629,00 23440,00 27703,50 32619,25 71379,00

УдВесГород 29,20 62,88 71,80 78,08 100,00

УдВесЗан 0,32 0,44 0,46 0,49 0,70

УдВРП 88,31 218,30 318,57 397,61 1701,47

УдОФ 211,98 611,86 819,64 1093,15 6543,15

УдИнв 22,10 44,83 67,78 102,48 590,92

Источник: составлено автором на основе собственных расчетов

Таблица 3

Результаты кластеризации регионов Российской Федерации

Число кластеров Минимальное

Число объектов в кластерах расстояние между

кластерами

2 Кластер 1 — 6; Кластер 2 — 74 7,217

3 Кластер 1 — 2; Кластер 2 — 11; Кластер 3 — 67 4,390

4 Кластер 1 — 2; Кластер 2 — 53; Кластер 3 — 7; Кластер 4 — 18 2,520

5 Кластер 1 — 18; Кластер 2 — 1; Кластер 3 — 2; Кластер 4 — 10; Кластер 5 — 49 2,380

Источник: составлено автором на основе собственных расчетов

ДенДохСт

УдВесЗанСт

Кластер 1 Кластер 2 Кластер 3 Кластер 4

Рис. 1. Лепестковая диаграмма социально-экономических характеристик

кластеров

Источник: составлено авторами на основе собственных расчетов

Таблица 4

Конечные центры кластеров

Кластер

1 2 3 4

ДенДохСт 2,30466 -,05436 1,97339 -,86345

ПотрРасхСт 1,88010 ,02890 1,56132 -,90117

ЗарплатаСт 2,75946 -,18399 2,31965 -,66693

УдВесГородСт ,82267 ,25725 1,25152 -1,33556

УдВесЗанСт 2,08745 ,07545 1,68106 -1,10783

УдВРПСт 4,86185 -,11907 1,31143 -,69960

УдОФСт 5,11582 -,16451 1,19570 -,54903

УдИнвестСт 5,13404 -,13859 1,01621 -,55757

Источник: составлено авторами на основе собственных расчетов

В этом разбиении в первый новных фондов и ВРП на душу

кластер попали два региона — населения. В связи с тем, что в

Тюменская и Сахалинская обследовании RLMS-HSE ре-

области. Этот кластер харак- спондентов из этих регионов

теризуется очень высокими нет, в дальнейшем этот кластер

показателями инвестиций, ос- исключен из рассмотрения.

В третий кластер попали следующие регионы: г. Москва, г. Санкт-Петербург, Камчатский край, Магаданская область, Мурманская область, Республика Коми, Республика Саха. Этот кластер характеризуется относительно высоким уровнем всех рассматриваемых социально-экономического показателей, поэтому в дальнейшем он называется кластером регионов-лидеров.

Четвертый кластер — кластер депрессивных регионов, сильно уступающих по уровню социально-экономических показателей от остальных регионов, куда вошли Алтайский край, Кабардино-Балкарская Республика, Карачаево-Черкесская Республика, Курганская область, Республика Адыгея, Республика Алтай, Республика Бурятия, Республика Дагестан, Республика Ингушетия, Республика Калмыкия, Республика Крым, Республика Марий Эл, Республика Мордовия, Республика Северная Осетия — Алания, Республика Тыва, Ставропольский край, Чеченская Республика, Чувашская Республика.

Наиболее многочисленным получился второй кластер, включающий 53 региона, заметно уступающих регионам первого и третьего кластеров, но при этом характеризующихся лучшим социально-экономическим состоянием по сравнению с регионами четвертого кластера. В дальнейшем этот кластер именуется кластером регионов со средним уровнем развития.

2. Региональная дифференциация материального положения индивидов и его субъективной оценки

Распределение респондентов RLMS-HSE, участвовавших в опросе 2016 года, по кластерам, приведено в табл. 5.

Распределение ответов на вопрос об индивидуальном доходе: «Сколько денег в течение последних 30 дней Вы получили по основному месту работы

Таблица 5

Распределение респондентов RLMS-HSE по кластерам

Кластер Число респондентов Процент

Кластер со средним уровнем развития 8497 67,7

Регионы-лидеры 1994 15,9

Депрессивные регионы 2063 16,4

Таблица 6

Распределение ответов на вопрос об индивидуальном доходе

Кластер Регионы со средним уровнем развития Регионы-лидеры Депрессивные регионы

Число ответивших респондентов 3491 788 669

Минимум 50 50 1200

Нижний квартиль 12000 20000 9000

Медиана 20000 30000 15000

Верхний квартиль 30000 45000 20000

Максимум 150000 250000 150000

Средний ранг в тесте Манна-Уитни 2396,43 3420,14 1768,04

Таблица 7

Распределение ответов на вопрос о субъективной оценке своего материального положения

Кластер Регионы со средним уровнем развития Регионы-лидеры Депрессивные регионы

Число ответивших респондентов 6945 1637 1689

Минимум 1 1 1

Нижний квартиль 3 3 3

Медиана 4 4 4

Верхний квартиль 5 5 5

Максимум 9 9 8

Средний ранг в тесте Манна-Уитни 4829,58 5446,39 6095,13

Таблица 8

Распределение ответов на вопрос об обеспокоенности своим материальным положением

Кластер Регионы со средним уровнем развития Регионы-лидеры Депрессивные регионы

Число ответивших респондентов 7139 1656 1714

Минимум 1 1 1

Нижний квартиль 1 2 2

Медиана 2 2 2

Верхний квартиль 3 4 3

Максимум 5 5 5

Средний ранг в тесте Манна-Уитни 5003,43 5903,80 5675,96

после вычета налогов и отчислений? Если все или часть денег Вы получили в иностранной валюте, переведите все в рубли и назовите общую сумму» представлено в табл. 6.

Как видно из табл. 6, различия в уровне доходов респондентов разных кластеров весьма значительны и четко коррелируют с различиями кластеров по

уровню социально-экономического развития. Статистическая значимость межкластерных различий в доходах индивидов исследовалась с использованием теста Крускалла-Уоллиса. Значение тестовой статистики получилось равным Х2 = 520,35, уровень значимости р < 0.001, что говорит о том, что средние уровни доходов индивидов

разных кластеров различны. Попарное сравнение кластеров между собой выполнялось с помощью тестов Манна-Уитни, которые показали, что средние уровни индивидуальных доходов значимо отличаются во всех трех кластерах (р < 0.001 во всех тестах Манна-Уитни).

В табл. 7 приведено распределение ответов на вопрос о субъективной оценке индивидами своего материального положения: «Представьте себе лестницу из 9 ступеней, где на нижней, первой ступени стоят нищие, а на высшей, девятой, богатые. На какой ступени находитесь сегодня лично Вы?»

Как видно из табл. 7, различия в субъективной оценке своего материального положения индивидов разных кластеров весьма невелики — практически все характеристики распределений совпадают. Статистическая значимость межкластерных различий исследовалась с использованием теста Крускалла-Уоллиса. Значение тестовой статистики получилось равным Х2 = 280,84, уровень значимости р < 0.001, что говорит о том, что субъективная оценка своего материального положения индивидов разных кластеров несколько различна. Интересно, что субъективная оценка материального положения не коррелирует с различиями кластеров по уровню социально-экономического развития — наиболее бедными чувствуют себя жители регионов со средним уровнем развития, а жители депрессивных регионов, наоборот, наименее всех склонны относить себя к бедным. Попарное сравнение кластеров между собой выполнялось с помощью тестов Манна-Уитни, которые показали, что уровни субъективной оценки материального положения значимо отличаются во всех трех кластерах (р < 0.001 во всех тестах Манна-Уитни).

В табл. 8 приведено распределение ответов респондентов

на вопрос об обеспокоенности своим материальным положением: «Насколько Вас беспокоит то, что Вы не сможете обеспечивать себя самым необходимым в ближайшие 12 месяцев?» (1 — очень беспокоит, 2 — немного беспокоит, 3 — и да, и нет, 4 — не очень беспокоит, 5 — совсем не беспокоит).

Как видно из табл. 8, некоторые различия в уровне обеспокоенности индивидов разных кластеров своим материальным положением существуют. Статистическая значимость межкластерных различий исследовалась с использованием теста Крускал-ла-Уоллиса, значение тестовой статистики получилось равным Х2 = 172,16, уровень значимости р < 0.001, что говорит о том, что уровень обеспокоенности индивидов разных кластеров различен. Более всех обеспокоены жители регионов со средним уровнем развития, менее всех — жители регионов-лидеров. Попарное сравнение кластеров между собой выполнялось с помощью тестов Манна-Уитни, которые показали, что уровни обеспокоенности значимо отличаются во всех трех кластерах (р < 0.001 в тестах Манна-Уитни при сравнении уровней обеспокоенности в регионах-лидерах и регионах со средним уровнем развития и при сравнении уровней обеспокоенности в регионах со средним уровнем развития и депрессивных регионах, р = 0.005 при сравнении регионов-лидеров и депрессивных регионов).

В целом, следует отметить, что большинство респондентов оценивают свои доходы ниже среднего уровня, а также выражают серьезную обеспокоенность своим материальным положением. Это, на наш взгляд, свидетельствует о том, что высокий уровень неравенства по доходам и сложившаяся кризисная ситуация в эконо-

мике создают серьезные ограничения для каждого индивида. Значительная часть людей выражает неудовлетворенность своим материальным положением, а также испытывает тревогу в связи с отсутствием уверенности в своей способности материально обеспечивать свою семью в ближайшем будущем.

3. Региональная дифференциация психосоциального самочувствия жителей РФ

В табл. 9 приведено распределение ответов респондентов на вопрос об удовлетворенности жизнью: «Насколько Вы удовлетворены своей жизнью в целом в настоящее время?» (1 — полностью удовлетворены, 2 — скорее удовлетворены, 3 — и да, и нет, 4 — не очень удовлетворены, 5 — совсем не удовлетворены).

Как видно из табл. 9, различия в уровне удовлетворенности жизнью индивидов разных кластеров своим материальным положением невелики. Статистическая зна-

чимость межкластерных

различий исследовалась с использованием теста Крускалла-Уоллиса, значение тестовой статистики получилось равным Х2 = 36,94, уровень значимости р < 0.001, что говорит о том, что уровень обеспокоенности индивидов разных кластеров несколько различается. Более всех удовлетворены своей жизнью жители регионов-лидеров, менее всех — жители регионов со средним уровнем развития. Попарное сравнение кластеров между собой выполнялось с помощью тестов Манна-Уитни, которые показали, что уровни обеспокоенности значимо отличаются во всех трех кластерах (р < 0.001 в тесте Манна-Уитни при сравнении уровней обеспокоенности в регионах-лидерах и регионах со средним уровнем развития, р = 0.011 при сравнении регионов со средним уровнем развития и депрессивных регионов, р = 0.003 при сравнении регионов-лидеров и депрессивных регионов).

В табл. 10 приведено распределение ответов респон-

Таблица 9

Таблица 10

Распределение ответов на вопрос об удовлетворенности жизнью

Кластер Регионы со средним уровнем развития Регионы-лидеры Депрессивные регионы

Число ответивших респондентов 7170 1664 1717

Минимум 1 1 1

Нижний квартиль 2 2 2

Медиана 3 2 3

Верхний квартиль 4 3 3

Максимум 5 5 5

Средний ранг в тесте Манна-Уитни 5381,42 4913,62 5186,97

Распределение ответов на вопрос о счастье

Кластер Регионы со средним уровнем развития Регионы-лидеры Депрессивные регионы

Число ответивших респондентов 7002 1636 1699

Минимум 1 1 1

Нижний квартиль 2 2 2

Медиана 3 2 3

Верхний квартиль 3 3 3

Максимум 5 5 5

Средний ранг в тесте Манна-Уитни 5286,60 4615,49 5217,31

дентов на вопрос о счастье: «Скажите, пожалуйста, Вы счастливы?»

Как видно из табл. 10, индивиды из разных кластеров чувствуют себя практически одинаково счастливыми. Статистическая значимость межкластерных различий исследовалась с использованием теста Крускалла-Уоллиса. Значение тестовой статистики получилось равным Х2 = 75,32, уровень значимости р < 0.001, что говорит о том, что уровень счастья индивидов разных кластеров несколько различен. Попарное сравнение кластеров между собой выполнялось с помощью тестов Манна-Уит-ни, которые показали, что несколько более счастливы жители регионов-лидеров (р < 0.001 при сравнении регионов-лидеров с регионами со средним уровнем развития и депрессивными регионами). Статистически значимых различий в уровне счастья между жителями регионов со средним уровнем развития и депрессивных регионов нет (р = 0.369).

В целом, следует отметить, что респонденты на вопросы об удовлетворенности жизни и счастье отвечают в заметно более позитивном ключе, чем на вопросы о материальном положении. Видимо, это объясняется тем, что материальное положение — важный, но не определяющий фактор психосоциального самочувствия россиян. Этот вывод вполне согласуется с результатами, полученными ранее другими исследователями [6, 7, 11]. Среди факторов, влияющих на удовлетворенность жизнью,

исследователи помимо материального положения отмечают следующие: личная безопасность, безопасность семьи, отношения в семье, возможность достижения жизненных целей и т.д.

Заключение

Проведенное исследование позволяет сделать следующие выводы:

— анализ характеристик распределения социально-экономических показателей по регионам РФ выявил существенную неоднородность регионов по уровню социально-экономического развития — удельные показатели по регионам могут отличаться в разы. Это свидетельствует о том, что региональный аспект крайне важно принимать во внимание при исследовании любых социально-экономических проблем, в том числе проблемы неравенства доходов;

— кластеризация регионов РФ по восьми удельным социально-экономическим показателям позволила выявить 4 кластера. В первый кластер попали два региона — Сахалинская и Тюменская область, характеризующиеся очень высокими удельными показателями инвестиций, основных фондов и ВРП. Второй, самый многочисленный кластер, включающий 53 региона — кластер регионов со средним уровнем развития. Третий кластер — кластер регионов — лидеров (7 регионов), четвертый кластер — кластер депрессивных регионов (18 регионов).

— анализ взаимосвязи между уровнем социально-экономического развития региона проживания и объективным материальным положением

жителей показал четкую корреляционную связь: доходы респондентов, проживающих в регионах-лидерах, существенно выше доходов респондентов других кластеров; доходы респондентов — жителей депрессивных регионов ниже доходов респондентов других кластеров.

— изучение взаимосвязи между уровнем социально-экономического развития региона и субъективным восприятием индивидами своего материального положения показало, что восприятие своего материального положения практически одинаково во всех кластерах, чуть более бедными чувствуют себя жители регионов со средним уровнем развития, а жители депрессивных регионов, наоборот, чуть менее всех остальных склонны относить себя к бедным. Обеспокоенность своим материальным положением чуть более выражена у жителей регионов со средним уровнем развития, менее всех — у жителей регионов-лидеров.

— изучение психосоциального самочувствия жителей регионов с разным уровнем развития показывает, что уровень экономического развития региона проживания не оказывает существенного прямого влияния на психосоциальное самочувствие — индивиды из разных кластеров чувствуют себя практически одинаково удовлетворенными жизнью и практически одинаково счастливыми. Таким образом, гипотеза о том, что объективные различия в социально-экономическом развитии регионов оказывают существенное влияние на психосоциальное самочувствие населения, не подтвердилась.

Литература

1. Бадертдинова З.Ф. Проблема бедности и богатства в учениях социал-дарвинизма и марксизма // Вестник Башкирского университета. 2008. Т. 13. № 1. С. 57-60.

2. Распределение общего объема денежных доходов и характеристики дифференциации денежных доходов населения: Федеральная служба государственной статистики URL: http://www. gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/ statistics/population/poverty/#

3. Douthitt R.A., Macdonald M., Mullis R. The relationship between measures of subjective and economic well-being: A new look // Social Indicators Research.1992.Volume26.Issue4.P.407-422https:// doi.org/10.1007/BF00347898

4. Case A., Deaton A. Consumption, health, gender and poverty. Working Papers 261. Princeton University. Woodrow Wilson School of Public and International Affairs, Center for Health and Wellbeing. 2002.

5. Deutsch J., Silber J. Measuring multidimensional poverty: An empirical comparison of various approaches // Review of Income and Wealth. 2005. No. 51 (1). P. 145-174.

6. Ball R., Chernova K. Absolute Income, Relative Income, and Happiness. Social Indicators Research. 2008. No. 88(3). P. 497-529.

7. Easterlin R. Will raising the incomes of all increase the happiness of all? // Journal of Economic Behavior & Organization. 1995. No. 27. P. 35-47.

8. Blanchflower D., Oswald, A. Well-being over time in Britain and the USA // Journal of Public Economics. 2004. No. 88. P. 1359-1387.

9. Lelkes O. Tasting freedom Happiness, religion and economic transition // Journal of Economic Behavior and Organization. 2006. No. 59(2). P. 173-194.

10. Ravallion M., Lokshin M. Self-rated economic welfare in Russia // European-Economic Review. 2002. No. 46(8). P. 1453-1473.

11. Frijters P., Haisken-DeNew J., Shields M. Can the large swings in Russian life satisfaction be explained by ups and downs in real incomes // Scandinavian Journal of Economics. 2006. No. 108(3). P. 433-458.

12. Laaksonen S. A Research Note Happiness by Age is More Complex than U-Shaped // Journal of Happiness Studies. 2018. No. 19. P. 471-482. doi:10.1007/s10902-016-9830-1

13. Matthew D. A. Well-Being, Inequality and Time: The Time-Slice Problem and its Policy Implications. Public Law and Legal Theory University of Pennsylvania Law School Research Paper. No. 07-30. 64 p.

14. Романова Н.П. Социальное неравенство: методологический аспект // Вестник Забайкальского государственного университета. 2008. No. 4. С. 140-152.

References

1. Badertdinova Z.F. Problema bednosti i bogatstva v ucheniyakh sotsial-darvinizma i marksizma. Vestnik Bashkirskogo universiteta. 2008. Vol. 13. No. 1. P. 57-60.

2. Raspredeleniye obshchego ob"yema denezhnykh dokhodov i kharakteristiki differentsiatsii denezhnykh dokhodov naseleniya: Federal'naya sluzhba gosudarstvennoy statistiki URL: http://www. gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/ statistics/population/poverty/#

3. Douthitt R.A., Macdonald M., Mullis R. The relationship between measures of subjective and economic well-being: A new look. Social Indicators Research. 1992. Vol. 26. Iss. 4. P. 407-422 https:// doi.org/10.1007/BF00347898

4. Case A., Deaton A. Consumption, health, gender and poverty. Working Papers 261. Princeton University. Woodrow Wilson School of Public and International Affairs, Center for Health and Wellbeing. 2002.

5. Deutsch J., Silber J. Measuring multidimensional poverty: An empirical comparison of various approaches. Review of Income and Wealth. 2005. No. 51(1). P. 145-174.

6. Ball R., Chernova K. Absolute Income, Relative Income, and Happiness. Social Indicators Research. 2008. No. 88(3). P. 497-529.

7. Easterlin R. Will raising the incomes of all increase the happiness of all? Journal of Economic Behavior & Organization. 1995. No. 27. P. 35-47.

8. Blanchflower D., Oswald, A. Well-being over time in Britain and the USA. Journal of Public Economics. 2004. No. 88. P. 1359-1387.

9. Lelkes O. Tasting freedom Happiness, religion and economic transition. Journal of Economic Behavior and Organization. 2006. No. 59(2). P. 173-194.

10. Ravallion M., Lokshin M. Self-rated economic welfare in Russia. European-Economic Review. 2002. No. 46(8). P. 1453-1473.

11. Frijters P., Haisken-DeNew J., Shields M. Can the large swings in Russian life satisfaction be explained by ups and downs in real incomes. Scandinavian Journal of Economics. 2006. No. 108(3). P. 433-458.

12. Laaksonen S. A Research Note Happiness by Age is More Complex than U-Shaped. Journal of Happiness Studies. 2018. No. 19. P. 471-482. doi:10.1007/s10902-016-9830-1

13. Matthew D. A. Well-Being, Inequality and Time: The Time-Slice Problem and its Policy Implications. Public Law and Legal Theory University of Pennsylvania Law School Research Paper. No. 07-30. 64 p.

14. Romanova N.P. Sotsial'noye neravenstvo: metodologicheskiy aspekt. Vestnik Zabaykal'skogo gosudarstvennogo universiteta. 2008. No. 4. P. 140152.

15. Калинина Д.С. Проблема социального неравенства с позиции тендерного подхода // Современные исследования социальных проблем. 2017. Т. 8. № 2-2. 2017. С. 287-293.

16. Hartigan J.A., Wong M.A. Algorithm AS 136: A K-Means Clustering Algorithm // Journal of the Royal Statistical Society. Series C (Applied Statistics). 1979. Vol. 28. No. 1. P. 100-108

17. Федеральная служба государственной статистики. Регионы России — 2017. URL: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_ main/rosstat/ru/statistics/publications/catalog/ doc_1138623506156 (дата обращения: 17.04.2016).

18. «Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения НИУ-ВШЭ (RLMS-HSE)», проводимый Национальным исследовательским университетом «Высшая школа экономики» и ООО «Демоскоп» при участии Центра народонаселения Университета Северной Каролины в Чапел Хилле и Института социологии РАН. (URL: http://www.cpc.unc.edu/ projects/rlms и http://www.hse.ru/rlms)»

19. Наследов А. SPSS 19: профессиональный статистический анализ данных. СПб.: Питер, 2011. 400 с.

Сведения об авторах

Зульфия Фануровна Ибрагимова

К.э.н., доцент кафедры макроэкономического развития и государственного управления Института экономики, финансов и бизнеса Башкирский государственный университет, Уфа, Россия

Эл. почта: Badertdinova@mail.ru

Марина Валерьевна Франц

К.т.н., доцент кафедры экономики предпринимательства Института экономики и управления

Уфимский государственный авиационный технический университет, 6Уфа, Россия Эл. почта: tan-marina@mail.ru

15. Kalinina D.S. Problema sotsial'nogo neravenstva s pozitsii gendernogo podkhoda. Sovremennyye issledovaniya sotsial'nykh problem. 2017. Vol. 8. No. 2-2. 2017. P. 287-293.

16. Hartigan J.A., Wong M.A. Algorithm AS 136: A K-Means Clustering Algorithm. Journal of the Royal Statistical Society. Series C (Applied Statistics). 1979. Vol. 28. No. 1. P. 100-108

17. Federal'naya sluzhba gosudarstvennoy statistiki. Regiony Rossii — 2017. URL: http://www. gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/ statistics/publications/catalog/doc_1138623506156

18. «Rossiyskiy monitoring ekonomicheskogo polozheniya i zdorov'ya naseleniya NIU-VSH-E

19. Nasledov A. SPSS 19: professional'nyy statisticheskiy analiz dannykh. Saint Petersburg: Piter, 2011. 400 p.

Information about the authors

Zulfiya F. Ibragimova

Cand. Sci. (Economics), Associate Professor of the Department of macroeconomic development and public administration, Institute of economics, finance and business Bashkir State University, Ufa, Russia E-mail: Badertdinova@mail.ru

Marina V. Frants

Cand. Sci. (Engineering), Associate Professor of

the Department of business Economics, Institute of

Economics and management

Ufa State Aviation Technical University,

Ufa, Russia

E-mail: tan-marina@mail.ru