Оценка уровня экономической безопасности домохозяйств

Подводя итог проделанной выпускной квалификационной работы, отметим, что основным результатом работы является разработка методики оценки уровня бедности, как фактора экономической безопасности домашних хозяйств, на основе модели множественной линейной регрессии.
При этом, поставленные задачи выпускной квалификационной работы были решены следующим образом:
1) исследованы теоретические и методические подходы к пониманию сущности и оценке уровня экономической безопасности домашних хозяйств. Домашнее хозяйство представляет собой экономическую единицу из одного или нескольких человек, которые могут быть связанными или не связанными отношениями родства, но они совместно обеспечивают себя пищей и всем необходимым для жизни, то есть полностью или частично объединяют и расходуют свои средства.
Анализ научных публикаций показал, что вопросы экономической безопасности домохозяйств в наименьшей степени изучены. Можно утверждать, что сейчас сложился определённый разрыв между практикой обеспечения экономической безопасности домохозяйств и развитием научно-методологической базы оценки уровня её обеспечения и эффективности мер, реализуемых в данной области. Анализ научных публикаций позволяет говорить о крайне слабой разработке вопроса об идентификации экономических угроз домохозяйств. Большинство авторов, как правило, ограничиваются описательными характеристиками всего комплекса угроз, без какой-либо их систематизации.
Анализ критериев экономической безопасности домашних хозяйств позволил сформулировать вывод о том, что базовым критерием в обеспечении экономической безопасности домашних хозяйств остается экономическая защищенность, возможность противостоять угрозам, благодаря собственному финансовому благосостоянию;
2) выделены факторы, влияющие на экономическую безопасность домашних хозяйств. На финансовое благополучие домашних хозяйств влияют как внутренние факторы, которые связаны с поведением самого домохозяйства, так и внешние, которые связаны с экономической и политической обстановкой на национальном и международном уровнях. Однако финансовое благополучие является многогранным показателем и на каждый элемент его структуры данные факторы влияют по - разному.
Структура показателей, характеризующих финансовое благополучие домашних хозяйств, основывается на восприятии домохозяйства как экономической единицы. Поэтому характеристика финансового благополучия основывается на анализе баланса активов и пассивов. Он показывает, насколько эффективно развивается домохозяйство как экономический субъект и позволяет оценить достаточность размера активов для обеспечения привычного уровня жизни домашнего хозяйства продолжительный период времени. Оценка финансового благополучия домашних хозяйств через призму их активов и пассивов позволит сформировать новые подходы к оценке экономической безопасности домашних хозяйств.
Также тот факт, что домохозяйство воспринимается как экономическая единица, создает для государства прямую заинтересованность в повышении уровня финансового благополучия домашних хозяйств, так как они включены в такие важные процессы как перераспределение ресурсов, производство, а также потребление произведенных благ. И, несмотря на отсутствие у государства большого количества альтернативных инструментов воздействия на потоки доходов домохозяйств, оно все равно обладает мощными рычагами в виде налогового и правового регулирования.
Однако, в связи с высоким уровнем дифференциации регионов России по социально-экономическому развитию, точный анализ благополучия домашних хозяйств и уровня их экономической безопасности возможен только отдельно по каждому субъекту страны, поэтому был выделен Уральский Федеральный округ для проведения дальнейшего анализа.
В связи с тем, что методологическая научная база для оценки экономической безопасности домохозяйств на современном этапе отсутствует, было проведено исследование для определения необходимых факторов, которые можно было бы отнести в основу методологии.
Расчет уровня социально-экономической безопасности производился на основе индикативного метода. Результаты расчетов показали, что за весь период исследования ни один из субъектов Уральского Федерального округа не достиг низкого уровня социально-экономической безопасности домашних хозяйств. Высокий уровень достигался только Ханты-Мансийским автономным округом в 2015 и 2017 годах, остальные субъекты стабильно находились в границах среднего уровня социально-экономической безопасности домашних хозяйств на протяжении всего анализируемого периода 2015-2019 гг.;
3) разработана методика оценки уровня бедности как фактора, влияющего на уровень экономической безопасности домашних хозяйств. Оценка уровня бедности является одним из базовых факторов при определении уровня экономической безопасности домашних хозяйств. Однако, монетарные показатели, на которых основывался анализ бедности, на данный момент являются устаревшими и не описывают все многообразие проявлений бедности в современном мире, рискуют быть недостаточно корректными из-за неточного измерения в обследованиях населения, необходимости введения поправок на инфляционные факторы. На сегодняшний день Правительством РФ предложен более точный и многогранный показатель для оценки уровня бедности - индекс многомерной бедности. Он основывается на расчете деприваций, с которыми сталкивается индивид в важнейших сферах своей жизнедеятельности (здоровьесбережение, образование, занятость, питание и другие).
Результаты расчета индекса многомерной бедности по субъектам РФ за 2018 год показали, что наименьший индекс многомерной бедности достигнут в городах федерального значения - Москве и Санкт-Петербурге (12,52% и 13,77% соответственно), и в автономных округах - Ямало-Ненецком и Ханты-Мансийском (12,92% и 14,50% соответственно). Наибольший - в Республике Ингушетии - 33,01%.
Также был рассчитан индекс многомерной бедности в целом по Российской Федерации, за 2018 год значение составило 22,30%, что говорит о том, что в среднем население страны испытывает депривации по 22,30% от всех индикаторов (всего 32 индикатора) или, иначе говоря, каждый житель страны сталкивается как минимум с семью депривациями из всех учитываемых индикаторами индекса многомерной бедности.
Однако, в процессе написания выпускной квалификационной работы был выявлен ряд недостатков, присущий данному индексу. Во-первых, согласно методике Правительства РФ, индекс рассчитывается на основании результатов опросов населения, которые проводятся один раз в два года, и на момент написания работы данные имеются только за 2011, 2016 и 2018 года. Во-вторых, в связи с недостаточностью данных, индекс многомерной бедности, несмотря на его многогранность, не может использоваться на постоянной основе в качестве базового показателя для оценки уровня экономической безопасности домашних хозяйств. В связи с этим, для того, чтобы иметь возможность оценить многомерную бедность на основе заложенных в индекс многомерной бедности многогранных характеристик, независимо от результатов проводимых опросов, было предложено построить модель множественной линейной регрессии.
В результате чего, в качестве зависимой переменной был определен индекс многомерной бедности, а подбор независимых переменных основывался на оценке возможности с помощью того или иного показателя дать косвенную или прямую характеристику уровню благосостояния домашних хозяйств.
Результатом анализа всех ежегодных статистических данных, характеризующих уровень жизни населения, которые предоставляются Федеральной службой государственной статистики, а также статистических данных, предоставляемых Центральным банком Российской Федерации, в которых имеется информация по вкладам, кредитам и задолженностям физических лиц, стало составление перечня показателей, характеризующих финансовое благополучие домашних хозяйств.
Данный перечень был преобразован в классификацию, которая представлена в виде структуры активов домашних хозяйств, дифференцированной по форме, и структуры пассивов, дифференцированной по продолжительности периода обязательств, а также отдельно вынесены показатели, характеризующие депривации, которые сопровождают домохозяйства в различных сферах.
Показатели, характеризующие активы домашних хозяйств были подразделены на следующие подгруппы: недвижимость, транспорт, предметы длительного пользования - это то, что относится к части материальных активов, во вторую группу были выделены показатели, характеризующие обеспеченность финансовыми активами. Пассивы включают в себя различные виды кредитных обязательств, а также ежемесячные расходы, с которыми сталкиваются домашние хозяйства.
Анализ динамики показателей, характеризующих жилищный фонд, показал недостаточность проработки государством вопроса благоустройства жилья. Стабильная доля аварийного жилья в общем жилищном фонде говорит об имеющейся проблеме обеспеченности качественным жилым фондом домашних хозяйств, а нынешняя динамика удельного веса числа семей, получивших жилые помещения, от числа семей, состоявших на учете в качестве нуждающихся в жилых помещениях, позволит обеспечить всех нуждающихся на сегодняшний момент жильем только через 20-30 ле
Анализ динамики наличия транспортных средств показал, что на 2019 год не менее 31% населения являются обладателями легкового автомобиля. В целом за 10 лет это значение выросло на 10%, в 2009 году только у 21% жителей Российской Федерации был легковой автомобиль.
Анализ абсолютных значений количества предметов длительного пользования также показал, что на 2019 год в среднем на одно домохозяйство приходится не менее одного холодильника, одной микроволновой печи, одной стиральной машины, одного телевизора, одного персонального компьютера и двух мобильных телефонов. Также было выявлено, что на 2019 год множество домашних хозяйств все еще не может позволить себе такие средства создания дополнительного комфорта как посудомоечные машины и кондиционеры.
Анализ структуры источников доходов домашних хозяйств показал, что на протяжении периода с 2009 по 2019 года доля источника в виде оплаты труда растет. Было выявлено, что показатель среднемесячной номинальной заработной платы в среднем дает завышенные результаты, а также в 2016 году была замечена противоречивая динамика показателей, характеризующих оплату труда. В 2016 году произошел рост реальной и номинальной заработной платы на 9,7 % и 3,1 % соответственно, но, несмотря на положительную динамику реальной и номинальной заработных плат, реальные доходы населения всё также продолжали снижаться и только с 2017 года вышли на постепенный рост. Снижение реальных располагаемых доходов населения при положительной динамике реальных заработных плат может также объясняться перераспределением между наблюдаемыми и ненаблюдаемыми доходами в пользу наблюдаемых.
В структуре источников дохода также претерпела изменения и доля доходов от предпринимательской деятельности, она сокращается с 2013 по 2019 год. Этот факт может быть связан с ростом сложностей в частном бизнесе после кризисных периодов.
Анализ пассивов показал, что на сегодняшний день у домохозяйств не сформирована привычка к сбережениям и соблюдению принципов финансовой грамотности величина расходов на сбережения для приобретения недвижимости в общей структуре расходов за весь анализируемый период составила 4,5%, что эквивалентно 1233,5 рублям в месяц. Эта сумма незначительна по сравнению с общей стоимостью квартиры, следовательно, домохозяйства при приобретении недвижимость по большей части рассчитывают только на заемные средства. Величина объемов кредитования снижалась только в 2015 году, что, главным образом, связано с резким ухудшением условий кредитования - ставки по банковским кредитам в 2015 году превышали 25%.
Расчет задолженностью на душу населения к среднедушевым доходам показал, наибольшая обременённость домашних хозяйств наблюдалась в 2018 году, тогда более 3 рублей задолженности по всем кредитам приходилось на 1 рубль среднедушевого дохода, то есть задолженность в три раза превышала ежемесячный доход.
Анализ индекса свободных денег, скорректированного на инфляцию и приведенного к 2009 году, показывает, что, в целом, за 10 лет количество свободных денег населения осталось на прежнем уровне.
Таким образом, подобранные показатели в качестве независимых переменных охватывают различные сферы, характеризующие благосостояние домашних хозяйств.
С помощью современных эконометрических инструментов все подобранные показатели были проанализированы на их значимость и на отсутствие между ними мультиколлинеарности. Полученная в результате модель была проанализирована на ее достоверность с помощью коэффициента детерминации, на то, насколько хорошо эта модель объясняет общую дисперсию зависимой переменной с помощью критерия Фишера, проанализирована нормальность распределения остатков и наличие гетероскедастичности, повторно проверена значимость всех показателей с помощью t-критерия Стьюдента и Р-значения, а также отсутствие мультиколлинеарности между показателями с помощью метода инфляционных факторов. Результаты всех проведенных тестов показали то, что модель является качественной.
Для проверки применимости модели на практике были произведены расчеты индекса многомерной бедности за 2016 год на примере Уральского Федерального округа с помощью методики Правительства РФ, основанной на результатах опросов населения, и с помощью предложенной модели множественной линейной регрессии, основанной на открытых данных Федеральной службы государственной статистики.
Результаты показали, что значения индексов, рассчитанных на основе предложенной в работе модели множественной линейной регрессии, по всем субъектам Уральского Федерального округа находятся в пределах пороговых значений и являются допустимыми.
Для формирования окончательных выводов, были сопоставлены данные с помощью присвоения рангов индексу многомерной бедности, рассчитанного двумя способами, и результатам расчета уровня экономической безопасности, представленными во второй главе.
Сопоставление рангов показало одинаковые результаты по индексу многомерной бедности, рассчитанному по методике Правительства РФ и по многофакторной регрессионной модели, что дало дополнительное подтверждение качеству модели и возможности ее практического применения.
Результаты сравнения рангов субъектов по индексу многомерной бедности и интегральной оценке экономической безопасности, показали определенные отличия. Они связаны с тем, что при оценке уровня экономической безопасности рассматривались различные социальные показатели, касающиеся сфер демографии и здоровья населения, а индекс многомерной бедности направлен именно на оценку деприваций домохозяйств в связи с недостатком финансовых ресурсов. В связи с этим возникли некритичные различия. Несмотря на них, данные, полученные по индексу многомерной бедности и по интегральной оценке экономической безопасности являются сопоставимыми, следовательно, многофакторная регрессионная модель индекса многомерной бедности может применяться в различных методиках для оценки уровня экономической безопасности домашних хозяйств.
Таким образом, поставленные цели и задачи выполнены. Результаты работы имеют практическую значимость для оценки уровня экономической безопасности домашних хозяйств.


Купить