Статистические методы анализа доходов населения: комплексный подход к исследованию дифференциации и бедности в Российской Федерации (2023-2025 гг.)

По данным Росстата, в 2023 году доходы населения выросли на 5,6%, а в первом полугодии 2024 года — уже на 7,4%. Эти цифры, казалось бы, свидетельствуют о позитивной динамике, однако за ними скрывается сложная и многогранная картина, требующая глубокого статистического анализа. Как эти показатели отражаются на уровне жизни различных слоев общества, и какие методы позволяют не только зафиксировать изменения, но и понять их причины, а также спрогнозировать будущие тенденции?

Введение: актуальность, цели и задачи курсовой работы

Проблема дифференциации доходов и бедности остается одной из ключевых для социально-экономического развития любого государства, и Российская Федерация не исключение. В условиях перманентных изменений в глобальной экономике и внутренней социально-экономической политики детальный и научно обоснованный статистический анализ доходов населения приобретает особую актуальность. Он позволяет не только оценить текущее положение дел, но и выявить глубинные причины неравенства, а также разработать эффективные механизмы его снижения, обеспечивая тем самым социальную стабильность и экономический рост.

Актуальность данной курсовой работы продиктована необходимостью систематизации и углубления знаний о статистических методах исследования доходов населения. В условиях постоянного совершенствования методологии Росстата и появления новых вызовов, таких как необходимость учета немонетарных аспектов благосостояния, студенты и исследователи должны владеть инструментарием, позволяющим проводить комплексный и всесторонний анализ.

Цель настоящей работы заключается в проведении исчерпывающего анализа статистических методов исследования доходов населения, их применимости в условиях российской экономики, а также в оценке актуальной динамики и факторов дифференциации доходов и бедности в Российской Федерации с использованием новейших данных Росстата (2023-2025 гг.).

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Определить ключевые понятия, структуру и классификацию доходов населения, а также рассмотреть основные экономические теории их формирования и распределения.
2. Проанализировать нормативно-правовую базу, регулирующую сбор и анализ данных о доходах в РФ, с учетом последних методологических изменений.
3. Детально описать статистические методы измерения и анализа распределения и дифференциации доходов, включая показатели неравенства, центра распределения и эконометрические подходы.
4. Представить актуальные статистические данные по доходам, уровню бедности и неравенства в России за период 2023-2025 гг., выявить ключевые факторы, влияющие на эти показатели.
5. Рассмотреть современные методологические подходы Росстата к оценке бедности, включая абсолютный, относительный и международный многомерный методы.
6. Исследовать взаимосвязь доходов и потребления, а также определить перспективы совершенствования статистического анализа доходов с использованием эконометрических моделей и информационных технологий.

Структура работы выстроена таким образом, чтобы последовательно раскрыть заявленные задачи, начиная от теоретических основ и заканчивая практическими аспектами и перспективами развития, что позволит получить целостное и глубокое представление о предмете исследования.

Теоретические основы и нормативно-правовая база статистического анализа доходов населения

Понимание природы и механики доходов населения невозможно без погружения в их сущность, классификацию и методологические рамки, определяемые законодательством. Доходы населения — это не просто сумма денег, поступающая к индивиду или домохозяйству; это сложный экономический феномен, формирующийся под воздействием множества факторов и играющий центральную роль в определении уровня благосостояния и социальной стабильности. В данном разделе мы рассмотрим основные теоретические подходы к пониманию доходов, а также нормативно-правовую основу, которая регулирует их статистический учет в России.

Понятие, структура и классификация доходов населения

В основе любого экономического анализа лежит четкое определение объекта исследования. Доходы населения — это совокупность денежных и натуральных поступлений, полученных индивидами или домохозяйствами за определенный период времени, предназначенных для удовлетворения их потребностей. Однако простое суммирование поступлений недостаточно для глубокого анализа, поэтому в статистике используется более тонкая классификация.

Различают следующие ключевые показатели доходов:

• Номинальные денежные доходы — это общая сумма всех денежных поступлений, полученных населением, без учета изменения покупательной способности денег. Они включают оплату труда, доходы от предпринимательской деятельности, социальные выплаты, доходы от собственности и другие денежные поступления.
• Реальные денежные доходы — это номинальные денежные доходы, скорректированные на индекс потребительских цен (инфляцию). Этот показатель отражает изменение покупательной способности доходов, позволяя понять, сколько товаров и услуг можно приобрести на полученные средства. Расчет производится путем деления индекса номинального размера денежных доходов на индекс потребительских цен за соответствующий период.
• Реальные располагаемые денежные доходы — наиболее точный показатель, отражающий финансовое положение населения. Он представляет собой реальные денежные доходы за вычетом обязательных платежей и взносов (например, налогов, процентов по кредитам), скорректированные на индекс потребительских цен. Именно этот показатель наиболее адекватно характеризует объем средств, доступных для потребления и сбережений, и является ключевым для оценки реального уровня жизни.

Структура денежных доходов населения, как правило, включает следующие основные компоненты:

• Доходы лиц, работающих по найму: заработная плата, премии, надбавки и прочие выплаты, связанные с трудовой деятельностью.
• Доходы от самостоятельной занятости (предпринимательская деятельность): прибыль от собственного бизнеса, доходы самозанятых граждан.
• Социальные выплаты: пенсии, пособия, стипендии, компенсации и другие выплаты из бюджетов различных уровней и внебюджетных фондов.
• Доходы от собственности: дивиденды по акциям, проценты по банковским вкладам, арендная плата за недвижимость.
• Прочие денежные поступления: например, доходы от продажи личного имущества.

Среднедушевые денежные доходы, в свою очередь, рассчитываются путем деления общей суммы денежных доходов на численность постоянного населения, что позволяет получить усредненный показатель для сравнения.

Основные теории формирования и распределения доходов

Вопросы формирования и распределения доходов занимают центральное место в экономической науке, породив множество теорий, каждая из которых предлагает свой взгляд на природу неравенства и механизмы его регулирования. Статистический анализ, как правило, опирается на положения этих теорий для интерпретации полученных данных.

• Марксистская теория рассматривает доходы как результат присвоения прибавочной стоимости. Основной акцент делается на классовом неравенстве, где доходы одних групп (капиталистов) формируются за счет эксплуатации других (рабочих). С точки зрения статистики, эта теория стимулирует исследование распределения доходов между различными социальными группами и выявление долей, приходящихся на труд и капитал, что позволяет понять степень эксплуатации и ее влияние на неравенство.
• Неоклассическая теория объясняет доходы индивидов производительностью их факторов производства (труда, капитала, земли). Чем выше производительность труда или эффективность капитала, тем выше доход. Дифференциация доходов объясняется различиями в человеческом капитале (образование, квалификация), рисках, усилиях и унаследованных активах. Для статистического анализа это означает акцент на корреляционно-регрессионном анализе связи доходов с образованием, стажем, профессией, владением собственностью.
• Институциональная теория подчеркивает роль институтов (законов, норм, традиций, государственных политик, профсоюзов) в формировании и распределении доходов. Эти институты могут как сглаживать, так и усиливать неравенство. С точки зрения статистики, это побуждает к анализу влияния изменений в законодательстве (например, в налоговой системе, минимальной заработной плате), развития социальных программ и регулирования рынков на динамику доходов.
• Кейнсианская теория акцентирует внимание на макроэкономических факторах, таких как уровень занятости, инфляция, государственные расходы и налоговая политика. Она предполагает, что государство может активно влиять на уровень доходов и их распределение через фискальные и монетарные инструменты. Для статистики это означает исследование связи динамики доходов с макроэкономическими показателями и оценку эффективности государственных интервенций.

Каждая из этих теорий предоставляет свой угол зрения для интерпретации статистических данных, позволяя глубже понять причины и последствия наблюдаемых тенденций в доходах населения.

Нормативно-правовая база и методология учета доходов в РФ

В Российской Федерации сбор, обработка и анализ статистических данных о доходах населения строго регламентируются рядом нормативно-правовых актов и методологических положений. Эти документы обеспечивают единообразие и сопоставимость данных, что является критически важным для формирования адекватной социальной и экономической политики.

Центральное место в системе регулирования занимает Федеральный закон от 24.10.1997 № 134-ФЗ «О прожиточном минимуме в Российской Федерации». Этот закон устанавливает правовую основу для определения прожиточного минимума — минимальной необходимой для обеспечения жизнедеятельности суммы доходов гражданина. Прожиточный минимум используется для оценки уровня бедности, обоснования государственных гарантий и мер социальной защиты.

С 1 января 2021 года в методологию расчета прожиточного минимума были внесены значительные изменения. Если ранее он рассчитывался на основе стоимости потребительской корзины, то теперь его величина устанавливается исходя из медианного среднедушевого дохода. Медианный доход — это величина, относительно которой половина населения РФ имеет среднедушевой доход ниже, а другая половина — выше данной величины. Это изменение направлено на более гибкое и адекватное отражение реального уровня жизни, позволяя прожиточному минимуму автоматически индексироваться в зависимости от общего уровня доходов в стране. При этом установлено, что величина прожиточного минимума на душу населения и по основным социально-демографическим группам населения в субъекте РФ не может быть ниже величины, установленной за второй квартал 2020 года, что обеспечивает определенную стабильность.

Важнейшим документом, определяющим порядок расчета показателей денежных доходов и расходов населения, являются Методологические положения по расчету показателей денежных доходов и расходов населения, утвержденные приказом Росстата от 02.07.2014 г. № 465 (с изменениями от 20.11.2018 г.). Эти положения устанавливают основные принципы разработки, порядок и алгоритмы формирования компонентов доходов и расходов для годового, квартального и месячного отчетного периода. Они гарантируют методическую корректность и прозрачность статистических данных.

Отдельного внимания заслуживает выборочное обследование бюджетов домашних хозяйств, которое проводится Росстатом во всех субъектах Российской Федерации. Это обследование охватывает 49175 домашних хозяйств на принципах добровольного участия и является многоцелевым. Его основные задачи включают:

• Получение весовых показателей для расчета индекса потребительских цен.
• Сбор данных для составления счетов сектора домашних хозяйств в системе национальных счетов.
• Получение статистических данных о распределении населения по уровню материального благосостояния и уровне бедности.

Таким образом, нормативно-правовая база и методологические положения Росстата создают прочную основу для комплексного и достоверного анализа доходов населения, обеспечивая высокую степень точности и актуальности статистических данных, что крайне важно для принятия обоснованных управленческих решений.

Статистические методы измерения и анализа распределения и дифференциации доходов

Понимание общей картины доходов населения — лишь первый шаг. Истинная глубина анализа начинается тогда, когда мы обращаемся к распределению этих доходов, выявляя степень неравенства и идентифицируя группы, которые находятся в наиболее уязвимом положении. Для этого статистическая наука разработала целый арсенал методов, каждый из которых позволяет взглянуть на проблему под своим углом.

Методы оценки неравенства доходов

Проблема дифференциации доходов — или, как ее еще называют, неравенства — находится в центре внимания экономистов и социологов. Она представляет собой разницу в уровне денежных доходов различных слоев и групп населения, характеризующуюся показателями, отражающими степень неравномерности распределения. Для количественной оценки этой неравномерности используются следующие ключевые инструменты:

Кривая Лоренца и Коэффициент Джини являются фундаментальными инструментами для визуализации и измерения степени неравенства доходов, предоставляя как графическое, так и числовое представление о распределении благосостояния в обществе.

Одним из наиболее наглядных и широко используемых методов является кривая Лоренца. Это графическое изображение, наглядно демонстрирующее степень неравномерности распределения общего объема доходов между различными группами населения. На графике по оси абсцисс откладывается кумулятивная доля населения (в процентах, от наименее обеспеченных к наиболее обеспеченным), а по оси ординат — кумулятивная доля доходов, приходящаяся на соответствующую долю населения.

Идеальное равенство доходов представлено прямой линией, идущей из начала координат под углом 45 градусов (линия абсолютного равенства), когда 10% населения получает 10% доходов, 50% населения — 50% доходов и так далее. Кривая Лоренца всегда располагается ниже этой линии, а площадь между кривой Лоренца и линией абсолютного равенства указывает на степень неравенства. Чем больше эта площадь, тем выше неравенство.

Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) — это количественный показатель, вытекающий из кривой Лоренца. Он показывает степень неравномерности распределения доходов населения и варьируется от 0 до 1.

• Значение 0 означает абсолютное равенство (все имеют одинаковые доходы).
• Значение 1 означает абсолютное неравенство (весь доход сосредоточен у одного человека).

В действительности, ни одно общество не достигает ни одного из этих экстремальных значений. Чем выше значение показателя, тем более неравномерно распределены доходы в обществе. Теоретически, значение, приближающееся к 0, характеризует незначительное экономическое расслоение общества, а наиболее оптимальным считается значение показателя в интервале 0,3–0,4, что указывает на приемлемый уровень дифференциации, стимулирующий экономический рост, но не ведущий к социальной напряженности.

Для сгруппированных данных (когда население разбито на интервалы по уровню дохода) расчет коэффициента Джини (G) производится по формуле:

G = 1 − Σ (Yi + Yi+1) × xi

Где:

• Y_i и Y_i+1 — кумулятивная доля показателя дохода, приходящаяся на соответствующую кумулятивную долю населения, в i-ом интервале (интервале i + 1), от общего объема денежных доходов всего населения.
• x_i — доля населения, принадлежащая к i-й социальной группе в общей численности населения.

Децильный коэффициент (коэффициент фондов).

Этот показатель характеризует степень социального расслоения и является более интуитивно понятным, чем коэффициент Джини, для широкой публики. Он определяется как соотношение между средними уровнями денежных доходов 10% населения с самыми высокими доходами (наиболее обеспеченная группа) и 10% населения с самыми низкими доходами (наименее обеспеченная группа).

Расчет децильного коэффициента фондов (К_ф) производится по следующей формуле:

Кф = d10 / d1

Где:

• d₁₀ — средний уровень денежных доходов 10% населения с самыми высокими доходами.
• d₁ — средний уровень денежных доходов 10% населения с самыми низкими доходами.

Высокое значение коэффициента фондов указывает на значительный разрыв между бедными и богатыми, что может быть индикатором социальной напряженности и необходимости корректировки социальной политики.

Показатели центра распределения и их роль

Наряду с показателями неравенства, для полной картины благосостояния населения крайне важны так называемые показатели центра распределения. Они дают п��едставление о «типичном» уровне дохода в обществе, помогая понять, вокруг каких значений группируются доходы большинства граждан.

• Модальный доход — это уровень дохода, который наиболее часто встречается среди населения. Он указывает на самый распространенный размер дохода, что может быть полезно для оценки «массового» уровня жизни. Например, если модальный доход близок к прожиточному минимуму, это может свидетельствовать о широком распространении низкодоходных групп.
• Медианный доход — это уровень дохода человека, находящегося ровно в середине ранжированного ряда распределения доходов. Иными словами, 50% населения имеют доходы ниже медианного, а 50% — выше. Медианный доход является более устойчивым к влиянию экстремальных значений (очень высоких или очень низких доходов) по сравнению со средним арифметическим доходом, что делает его более объективным индикатором «типичного» уровня благосостояния. С 2021 года медианный доход играет ключевую роль в расчете прожиточного минимума в России, что подчеркивает его значимость.

Сравнение среднего, модального и медианного доходов позволяет судить о характере распределения. Если средний доход значительно превышает медианный, это указывает на сильное неравенство, где доходы небольшой группы очень богатых людей «тянут» средний показатель вверх, тем самым искажая представление о благосостоянии основной массы населения.

Корреляционно-регрессионный и кластерный анализ

Для глубокого понимания причин дифференциации доходов и выявления ее пространственных особенностей, исследователи обращаются к более продвинутым статистическим методам, таким как корреляционно-регрессионный и кластерный анализ.

Корреляционно-регрессионный анализ применяется для исследования взаимосвязи между среднедушевыми денежными доходами населения (как зависимой переменной) и различными социально-экономическими факторами (как независимыми переменными). Этот метод позволяет:

• Оценить тесноту связи: С помощью коэффициентов корреляции (например, коэффициента Пирсона) можно определить, насколько сильно и в каком направлении (прямая или обратная) связаны доходы с такими факторами, как уровень образования, возраст, профессиональная принадлежность, регион проживания, наличие детей, отрасль экономики и так далее.
• Построить эконометрическую модель: Регрессионный анализ позволяет построить математическую модель, которая количественно оценивает зависимость доходов от выбранных факторов. Например, модель может показать, на сколько рублей в среднем увеличивается доход с каждым годом образования или на сколько процентов он отличается в зависимости от отрасли. Это дает возможность не только выявить, но и измерить влияние каждого фактора, а также использовать модель для прогнозирования.

Кластерный анализ, в свою очередь, используется для выявления территориальных сходств и различий уровня дифференциации доходов. Он позволяет группировать регионы или муниципальные образования по схожим характеристикам, например, по значению коэффициента Джини, среднедушевого дохода, уровню безработицы или доле населения за чертой бедности.

• Выявление региональных диспропорций: Кластерный анализ помогает идентифицировать регионы с высоким уровнем неравенства, а также те, где доходы распределены более равномерно.
• Разработка адресных программ: Группировка территорий по схожим проблемам позволяет разрабатывать более целевые и эффективные программы социальной и экономической политики, учитывающие специфику каждого кластера. Например, регионы, объединенные в один кластер по высокому уровню бедности и безработицы, могут нуждаться в схожих мерах государственной поддержки.

Моделирование распределения доходов: логнормальное распределение

В экономической статистике часто возникает задача не просто измерить, но и смоделировать распределение доходов, чтобы лучше понять его природу и прогнозировать изменения. Одним из наиболее эффективных инструментов для этого является логнормальное распределение.

Концепция логнормального распределения:

В отличие от нормального распределения, которое симметрично и хорошо описывает данные, группирующиеся вокруг среднего значения, распределение доходов в обществе, как правило, является асимметричным. Большинство людей имеют относительно невысокие доходы, в то время как небольшая группа обладает очень высокими доходами, «вытягивая» хвост распределения вправо. Логнормальное распределение идеально подходит для описания таких данных, поскольку оно асимметрично и всегда положительно (доход не может быть отрицательным).

Суть логнормального распределения заключается в том, что если сами доходы распределены ненормально, то их логарифмы (ln x) будут распределены нормально. Это значительно упрощает математический анализ и построение моделей. Логнормальное распределение определяется двумя параметрами:

• Среднее логарифмов доходов (μ или ln x₀): характеризует центральную тенденцию распределения.
• Среднеквадратическое отклонение логарифмов доходов (σ или σ_{ln x}): отражает разброс или степень дисперсии доходов. Чем больше σ, тем выше степень неравенства.

Функция плотности вероятности логнормального распределения определяется формулой:

f(x | μ, σ) = 1⁄x ⋅ σ ⋅ √2π ⋅ e− (ln x − μ)2 ⁄ (2 ⋅ σ2), при x > 0

Где:

• x — уровень дохода.
• μ — среднее логарифмов доходов.
• σ — среднеквадратическое отклонение логарифмов доходов.
• e — основание натурального логарифма (приблизительно 2,71828).
• π — число «пи» (приблизительно 3,14159).

Применение логнормального распределения позволяет не только адекватно описывать наблюдаемое распределение доходов, но и строить на его основе теоретические модели, прогнозировать изменения в неравенстве и оценивать влияние различных факторов на форму распределения. Например, изменение параметра σ может наглядно показать увеличение или уменьшение дифференциации доходов.

Актуальная динамика и факторы дифференциации доходов населения в Российской Федерации (2023-2025 гг.)

Экономическая жизнь — это постоянно движущийся поток, и понимание текущего состояния доходов населения требует анализа самых свежих данных. За последние годы российская экономика пережила ряд трансформаций, и эти изменения неизбежно отразились на доходах и уровне жизни граждан. В этом разделе мы углубимся в актуальную статистику, рассмотрим динамику основных показателей и выявим ключевые факторы, формирующие дифференциацию доходов в стране.

Обзор актуальной статистической информации

Росстат регулярно публикует обширный массив данных, позволяющий отслеживать изменения в доходах населения. Последние отчеты показывают следующие тенденции:

• Динамика доходов населения: В 2023 году доходы населения продемонстрировали уверенный рост на 5,6%. Эта позитивная тенденция продолжилась и в первом полугодии 2024 года, когда рост составил уже 7,4%. Такие показатели свидетельствуют о восстановлении потребительской активности и общем улучшении экономической ситуации после периода турбулентности.
• Рост реальных зарплат: Важным индикатором благосостояния является динамика реальных заработных плат, которые учитывают инфляцию. В 2023 году реальные зарплаты увеличились на 7,8%, а за первые пять месяцев 2024 года рост ускорился до 10,1%. Это указывает на то, что покупательная способность населения растет, и темпы роста доходов опережают инфляцию.
• Среднедушевой доход и средняя оплата труда:
  • В 2022 году среднедушевой доход увеличился на 12,4% по отношению к 2021 году и составил 45 272 рубля в месяц.
  • По данным Росстата, в 2024 году средний размер оплаты труда в России (брутто, до вычета налогов) составлял 87 952 рубля.

Эти данные в совокупности рисуют картину общего улучшения монетарного благосостояния населения, однако для полной картины необходимо рассмотреть и показатели распределения доходов, чтобы понять, насколько равномерно этот рост распределяется по различным слоям общества.

Динамика уровня бедности и неравенства

За общими цифрами роста доходов скрывается более сложная динамика уровня бедности и неравенства, которые являются важнейшими индикаторами социальной справедливости. Почему же, несмотря на общий экономический рост, сохраняются значительные диспропорции?

Уровень бедности:

• В III квартале 2024 года 11,8 миллиона человек в России живут с доходами ниже прожиточного минимума, который составляет 15 679 рублей в месяц. Это значительная цифра, требующая внимания.
• Несмотря на это, наблюдается положительная динамика в снижении уровня бедности: в 2023 году он сократился до минимального значения в 8,5%. В III квартале 2024 года уровень бедности продолжил снижаться, достигнув 8,0% по сравнению с 9,4% за тот же период 2023 года.
• Факторы снижения бедности: Основными драйверами этого снижения являются:
  • Рост доходов населения: Увеличение заработной платы, доходов от предпринимательства и собственности.
  • Индексация социальных пособий, компенсаций и пенсий: Целенаправленная государственная политика по повышению уровня социальной поддержки.

Неравенство доходов (коэффициент Джини и коэффициент фондов):

• Коэффициент Джини: В 2011 году в России этот показатель составлял 0,43. Прогноз с использованием метода экспоненциального сглаживания указывал на возможное снижение до 0,381 к 2025 году, что было бы позитивным трендом. Однако последние данные Росстата показывают иную картину: по итогам 2024 года коэффициент Джини в России увеличился до 0,408 (40,8%) с 0,405 в 2023 году. Это свидетельствует о возврате к досанкционному уровню неравенства 2021 года (0,409), что вызывает обеспокоенность.
• Коэффициент фондов: Этот показатель, отражающий разрыв между 10% самых богатых и 10% самых бедных россиян, также увеличился в 2024 году, составив 15,1 раза, по сравнению с 14,8 раза в 2023 году. Это означает, что доходы самых богатых в 15,1 раза превышают доходы самых бедных.
• Распределение долей доходов: На долю 10% наиболее обеспеченного населения в 2024 году приходилось 30% всех доходов, в то время как на долю 10% наименее обеспеченного — всего 2%. Эта диспропорция подчеркивает глубину неравенства.

Отраслевая дифференциация заработных плат:

• Значительный рост заработных плат наблюдается в отдельных секторах, прежде всего в обрабатывающей промышленности и сфере военных выплат. Это подтверждается официальными данными Росстата.
• В 2024 году заработные платы в обрабатывающих производствах выросли на 24,1% по сравнению с 2023 годом, в то время как в целом по России рост составил 17,7%.
• В июле 2025 года средняя номинальная заработная плата в обрабатывающей промышленности составила 103 122,50 рубля в месяц, тогда как средняя заработная плата по экономике в июле 2025 года составила 99 305 рублей. Этот разрыв указывает на неравномерное развитие отраслей и является одним из факторов увеличения дифференциации доходов.

Факторы, влияющие на дифференциацию доходов

Дифференциация доходов — это результат сложного взаимодействия множества факторов, которые можно систематизировать по нескольким группам:

1. Личностные факторы:
   • Физические и интеллектуальные способности: Врожденные таланты и индивидуальные особенности.
   • Образовательный и профессиональный уровень: Высшее образование, узкая специализация, востребованные навыки часто ведут к более высоким доходам.
   • Наличие предпринимательских способностей: Способность к инновациям, риску и организации бизнеса.
   • Мотивация и трудолюбие: Готовность к усердной работе и саморазвитию.
   • Владение собственностью: Наличие активов (недвижимость, акции), приносящих рентный доход.
   • Половозрастная и количественная структура домохозяйства: Молодые специалисты или пенсионеры, большие семьи часто имеют более низкий среднедушевой доход.
2. Условия жизни:
   • Начальные условия: Уровень дохода семьи, в которой родился человек, доступ к качественному образованию и здравоохранению.
   • Доступность образования: Возможности получения качественного и востребованного образования.
   • Место проживания: Доходы в крупных городах обычно выше, чем в сельской местности или депрессивных регионах.
3. Случайные факторы:
   • Например, удачные инвестиции, наследство или, наоборот, непредвиденные расходы на лечение.
4. Политические факторы:
   • Государственная политика в области доходов, цен и занятости: Минимальная заработная плата, регулирование тарифов, политика на рынке труда.
   • Степень развитости системы социальной защиты: Размер и доступность пенсий, пособий, льгот. Эти факторы определяют направленность и интенсивность воздействия других факторов на дифференциацию доходов.
5. Макроэкономические факторы:
   • Макроэкономические колебания (экономические кризисы): В периоды кризисов, как правило, растет безработица и усиливается дифференциация доходов.
   • Отраслевая структура экономики: Преобладание высокодоходных отраслей (например, IT, финансовый сектор) или, наоборот, низкооплачиваемых секторов.
6. Социальные и культурно-исторические факторы:
   • Социальная стратификация общества: Исторически сложившиеся социальные слои и их влияние на доступ к ресурсам.
   • Культурно-исторические традиции: Отношение к труду, образованию, предпринимательству.
7. Географические факторы:
   • Размер страны и объективно существующие различия между ее частями: Географические, исторические, климатические особенности, влияющие на экономическое развитие регионов.

Комплексный учет всех этих факторов позволяет не только объяснить наблюдаемые тенденции в дифференциации доходов, но и разработать более точные и эффективные меры по снижению неравенства и бедности.

Современные методологические подходы к оценке бедности и неравенства в России

Измерение бедности и неравенства — это не статичная задача, а постоянно развивающийся процесс, требующий адаптации к новым реалиям и международным стандартам. В России Росстат активно совершенствует свои методологические подходы, стремясь предоставить наиболее полную и объективную картину уровня жизни населения. Эти изменения особенно заметны в последние годы, когда были внедрены новые методы оценки бедности.

Эволюция методов измерения бедности

Исторически основным методом измерения бедности в России, используемым Росстатом, был абсолютный подход. Он оценивает бедность как долю населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума. Этот подход прост и интуитивно понятен: если доход человека не позволяет ему приобрести минимальный набор товаров и услуг, он считается бедным.

Однако методология расчета прожиточного минимума претерпела существенные изменения. Ранее уровень бедности определялся как доля населения с доходами ниже прожиточного минимума, который рассчитывался ежеквартально на основе стоимости потребительской корзины, включающей минимальные наборы продуктов питания, непродовольственных товаров и услуг.

С 2021 года Росстат изменил методику расчетов бедности, перейдя на более современный и гибкий подход. Согласно Постановлению Правительства РФ от 26 ноября 2021 г. № 2049 «Об утверждении Правил определения границ бедности в целом по Российской Федерации и по субъектам Российской Федерации…», «граница бедности» на соответствующий отчетный квартал или год определяется иначе. Теперь она устанавливается путем умножения базовых границ бедности, которые были зафиксированы на уровне прожиточного минимума IV квартала 2020 года, на индекс потребительских цен (ИПЦ) за отчетный квартал или год к IV кварталу 2020 года, рассчитываемый цепным методом.

Этот переход от потребительской корзины к медианному доходу в расчете прожиточного минимума, а затем к фиксированной базовой «границе бедности», индексируемой на инфляцию, позволяет:

• Снизить волатильность показателя прожиточного минимума, который ранее мог значительно колебаться в зависимости от цен на компоненты потребительской корзины.
• Обеспечить большую сопоставимость данных за разные периоды.
• Учесть реальную инфляцию, отражая покупательную способность денег.

Относительная и многомерная бедность

Помимо абсолютного подхода, который фокусируется на нехватке минимальных средств к существованию, современная статистика все больше внимания уделяет другим аспектам бедности.

Относительная бедность:

С 2018 года Росстат начал рассчитывать показатель относительной бедности. В рамках этого подхода, порогом бедности является располагаемый доход, составляющий 40-60% от национального медианного дохода. Этот метод позволяет оценить, насколько человек «отстает» от среднего уровня благосостояния в обществе, даже если его доход превышает абсолютный прожиточный минимум. Он особенно важен для стран с высоким уровнем неравенства, где формально небогатые слои населения могут чувствовать себя бедными из-за значительного разрыва с основной массой.

Многомерная бедность (международный метод):

Одним из наиболее прогрессивных шагов Росстата стало внедрение международного метода оценки бедности, который учитывает не только уровень дохода, но и так называемые материальные лишения (материальная депривация) и низкий уровень занятости. Этот подход признает, что благосостояние — это не только деньги, но и доступ к базовым услугам и возможность вести полноценную жизнь.

Материальные лишения означают ситуацию, когда человек не может позволить себе по крайней мере четыре из следующих девяти базовых потребностей из-за нехватки средств:

1. Погашение задолженности (по коммунальным платежам, аренде, кредитам).
2. Недельный отпуск вне дома хотя бы раз в год.
3. Потребление мяса, птицы или рыбы (или их эквивалента) хотя бы раз в два дня.
4. Поддержание жилища в тепле.
5. Наличие телефона (включая мобильный).
6. Наличие цветного телевизора.
7. Наличие стиральной машины.
8. Наличие личного автомобиля.
9. Замена ветхой мебели.

Индексы материальных деприваций показывают долю домохозяйств, которые из-за нехватки средств не могут позволить себе те или иные базовые потребности. Этот метод позволяет более точно идентифицировать уязвимые группы и разработать адресные меры поддержки, направленные не только на увеличение доходов, но и на повышение доступности необходимых товаров и услуг.

Низкий уровень занятости в рамках этого метода определяется как работа менее 20% от трудового потенциала. Это показатель, который отражает недоиспользование трудовых ресурсов и потенциальную уязвимость домохозяйств, где члены семьи работают неполный рабочий день или имеют низкооплачиваемую работу.

Совершенствование методологических положений по расчетам индексов немонетарной бедности активно обсуждается на заседаниях Научно-методологического совета Росстата, что свидетельствует о постоянном стремлении к улучшению качества статистических данных.

Расхождения статистических данных и восприятия населения

Несмотря на все усилия Росстата по совершенствованию методологии и представлению объективных данных, часто возникают расхождения между официальной статистикой, например, о росте зарплат, и субъективным восприятием населения. Почему это происходит?

• Прозрачность и формализация секторов экономики: Росстат, как правило, фиксирует данные по крупным и средним предприятиям, где занятость официальна, а доходы прозрачны. Именно в этих секторах (например, обрабатывающая промышленность, государственное управление) наблюдается наиболее значительный рост заработных плат.
• Теневой сектор и неформальная занятость: Значительная часть экономики может оставаться менее видимой для официальной статистики. Доходы, полученные в теневом секторе или в рамках неформальной занятости, часто не учитываются или учитываются не полностью, что приводит к занижению реальных доходов для некоторых слоев населения.
• Особенности выборки: Выборочные обследования бюджетов домашних хозяйств, несмотря на свою представительность, могут не всегда идеально отражать ситуацию во всех социальных группах, особенно в самых высокодоходных или самых низкодоходных.
• Медианное против среднего: Когда средний доход растет, но медианный (или модальный) остается относительно стабильным, это может означать, что основные доходы увеличиваются у небольшой группы людей, а большинство населения не ощущает значительного улучшения своего положения.
• Инфляционные ожидания и субъективная оценка: Население часто воспринимает рост цен на самые необходимые товары и услуги как более значимый, чем официальные индексы инфляции, что формирует ощущение «съедания» доходов.
• Индексация социальных выплат: Несмотря на индексацию, для пенсионеров и получателей пособий рост доходов может быть недостаточным для поддержания прежнего уровня жизни из-за общего роста цен.

Понимание этих расхождений критически важно для формирования государственной политики. Оно указывает на необходимость не только совершенствования статистических методов, но и на важность коммуникации с населением, а также на разработку мер, которые будут адресованы не только формальному, но и неформальному сектору экономики.

Взаимосвязь доходов, потребления и перспективы совершенствования статистического анализа

Доходы и потребление — это две стороны одной медали, тесно взаимосвязанные и отражающие благосостояние населения. Невозможно получить полную картину уровня жизни, рассматривая только одну из этих категорий. Интеграция данных и постоянное совершенствование аналитических методик открывают новые горизонты для более глубокого понимания социально-экономических процессов.

Интеграция данных о доходах и потреблении

Исторически и методологически, сбор данных о доходах и расходах населения тесно связан. Обследование бюджетов домашних хозяйств является не просто источником информации о денежных поступлениях, но и важнейшим инструментом для получения статистических данных о потреблении продуктов питания и непродовольственных товаров.

• Фактическое потребление: В рамках обследований регистрируется фактическое потребление основных продуктов питания на душу населения, показываемое как среднее за месяц на члена домашнего хозяйства. Эти данные детализируются по видам продуктов (мясо, молоко, хлеб и т.д.), что позволяет оценить структуру питания и ее изменение во времени.
• Показатели благосостояния: Интеграция данных о доходах и потреблении позволяет получить комплексную картину благосостояния населения. Например, низкий уровень потребления определенных групп продуктов при относительно высоком номинальном доходе может указывать на высокую долю обязательных платежей или наличие «серых» доходов, которые не фиксируются в полной мере. И наоборот, высокий уровень потребления при низких официальных доходах может сигнализировать о значительной доле неформальных доходов или использовании сбережений.
• Анализ качества жизни: Сопоставление динамики реальных располагаемых доходов с изменением структуры потребления (например, доля расходов на продукты питания, жилищно-коммунальные услуги, досуг) дает возможность оценить не только количественный, но и качественный аспект изменения уровня жизни. Увеличение доли расходов на непродовольственные товары длительного пользования или услуги обычно свидетельствует о повышении благосостояния.

Таким образом, комплексный анализ доходов и потребления позволяет не просто констатировать факты, но и понять глубинные процессы, влияющие на качество жизни населения, а также выявить уязвимые точки в системе социально-экономических отношений.

Перспективы применения эконометрических моделей

С развитием статистического инструментария и увеличением объема доступных данных эконометрические модели становятся незаменимым инструментом для более глубокого анализа, прогнозирования и оценки эффективности государственной политики.

• Прогнозирование динамики доходов: Эконометрические модели, основанные на корреляционно-регрессионном анализе, могут быть применены для прогнозирования будущей динамики среднедушевых денежных доходов. Методы экстраполяции трендов, такие как метод экспоненциального сглаживания, позволяют на основе исторических данных строить обоснованные прогнозы на кратко- и среднесрочную перспективу. Например, можно прогнозировать, как изменение ВВП, инфляции или уровня безработицы повлияет на доходы населения.
• Оценка эффективности государственных программ: Один из наиболее ценных аспектов эконометрического моделирования — это возможность оценки эффективности государственных программ регулирования доходов и социальной поддержки. Путем включения в модель индикаторов, отражающих объем социальных выплат, изменение налоговой нагрузки или программы поддержки занятости, можно количественно оценить их влияние на уровень и распределение доходов. Это позволяет корректировать политику, направляя ресурсы в наиболее действенные меры.
• Количественная оценка факторов дифференциации: Для более точной количественной оценки зависимости между факторами дифференциации доходов (образование, возраст, регион, отрасль) и самими доходами населения может быть построен сложный эконометрический модель с использованием алгоритма пошагового регрессионного анализа. Этот алгоритм позволяет постепенно добавлять или удалять факторы из модели, выбирая наиболее значимые и минимизируя влияние мультиколлинеарности.
• Прогнозирование неравенства: Прогнозирование тенденций степени неравенства в распределении доходов населения (например, динамики коэффициента Джини или коэффициента фондов) также может быть осуществлено на основе метода экспоненциального сглаживания. Это помогает предвидеть потенциальные социальные напряжения и своевременно реагировать на них.

Направления совершенствования методик изучения доходов

Чтобы статистический анализ доходов населения оставался актуальным и эффективным, необходимо постоянное совершенствование методик, учитывающее как внутренние, так и мировые тенденции.

1. Совершенствование статистического учета доходов и расходов: Необходимо продолжать работу по повышению точности и детализации сбора данных, особенно в части учета неформальных доходов и доходов от собственности, которые могут быть недооценены.
2. Легализация части теневых доходов: Теневая экономика искажает реальную картину доходов. Разработка и внедрение эффективных стимулов для легализации части теневых доходов позволит получить более полную и достоверную статистику.
3. Нормализация трансграничного движения доходов и капиталов: В условиях глобализации все большее значение приобретает учет доходов, получаемых гражданами за рубежом, а также движение капиталов. Совершенствование методологии в этой области позволит более полно оценивать благосостояние.
4. Учет мирового опыта: Изучение и адаптация передовых международных практик (например, методологий Евростата, Всемирного банка) в области измерения доходов, бедности и неравенства позволит России интегрироваться в глобальную систему статистического мониторинга и повысить сопоставимость своих данных.
5. Развитие информационных технологий: Использование больших данных (Big Data), машинного обучения и искусственного интеллекта может значительно улучшить качество и скорость обработки статистической информации. Эти технологии позволяют выявлять скрытые закономерности, строить более сложные прогностические модели и автоматизировать сбор данных. Например, анализ транзакций по банковским картам (при соблюдении анонимности) может дать более точную картину реального потребления и доходов.
6. Дальнейшее развитие многомерных показателей бедности: Расширение спектра показателей материальных лишений, включение в анализ других аспектов депривации (например, доступа к качественному образованию, здравоохранению, культурным благам) позволит создать более целостную и точную картину бедности.

Эти направления работы позволят сделать статистический анализ доходов населения еще более мощным инструментом для понимания социально-экономической реальности и формирования эффективной государственной политики, направленной на повышение благосостояния всех граждан.

Заключение

Исследование статистических методов анализа доходов населения позволило нам глубоко погрузиться в одну из наиболее чувствительных и значимых областей социально-экономической статистики. От понимания базовых категорий доходов и их классификации до применения сложнейших эконометрических моделей и анализа актуальных данных Росстата, мы прошли путь от теории к практике, выявив ключевые тенденции и факторы, формирующие благосостояние в Российской Федерации.

Мы установили, что доходы населения — это динамичный и многогранный феномен, требующий комплексного подхода к анализу. От номинальных до располагаемых реальных доходов, каждый показатель вносит свой вклад в общую картину, позволяя оценить покупательную способность и доступность ресурсов для граждан. При этом важнейшую роль играют фундаментальные экономические теории, от марксистской до институциональной, каждая из которых предлагает свой ракурс для интерпретации статистических данных и понимания причин неравенства.

Особое внимание было уделено нормативно-правовой базе и методологическим изменениям в России, в частности, переходу к расчету прожиточного минимума на основе медианного дохода и внедрению международных стандартов оценки бедности. Эти шаги Росстата свидетельствуют о стремлении к повышению объективности и релевантности статистической информации, что критически важно для формирования адресной социальной политики.

Детальный анализ статистических методов — от кривой Лоренца и коэффициента Джини до корреляционно-регрессионного и кластерного анализа, а также логнормального распределения — продемонстрировал богатство инструментария, доступного исследователям. Эти методы позволяют не просто констатировать факт неравенства, но и измерить его степень, выявить взаимосвязи с различными социально-экономическими факторами и даже прогнозировать будущие тенденции.

Актуальные данные Росстата за 2023-2025 гг. показывают положительную динамику роста доходов и реальных зарплат, а также снижение уровня бедности. Однако одновременно наблюдается и рост неравенства, выраженный в увеличении коэффициента Джини и коэффициента фондов, что возвращает показатели дифференциации к досанкционному уровню. Это подчеркивает неоднородность экономических процессов и указывает на необходимость более тщательного изучения факторов, влияющих на распределение доходов, включая личностные, социально-экономические, политические и макроэкономические аспекты.

Внедрение концепции многомерной бедности, учитывающей материальные лишения и уровень занятости, открывает новые возможности для более точного определения уязвимых групп населения и разработки эффективных мер поддержки. При этом важно учитывать расхождения между официальной статистикой и общественным восприятием, что требует повышения прозрачности данных и учета специфики различных секторов экономики.

Наконец, мы подчеркнули важность интеграции данных о доходах и потреблении для получения комплексной картины благосостояния и обозначили перспективы дальнейшего совершенствования статистического анализа. Применение эконометрических моделей для прогнозирования динамики доходов и оценки эффективности государственных программ, а также развитие информационных технологий и учет мирового опыта, станут ключевыми направлениями для повышения точности и полноты изучения доходов населения.

Таким образом, данное исследование не только систематизирует существующие знания и методы, но и предлагает актуальный, глубокий анализ текущей ситуации в России. Оно подчеркивает значимость статистических методов как основы для принятия обоснованных управленческих решений, направленных на повышение уровня жизни, снижение бедности и сглаживание неравенства в обществе. Полученные выводы и рекомендации могут послужить ценной основой для дальнейших исследований и формирования эффективной социальной и экономической политики.

Список использованной литературы

1. Беликова, Е. В. Уровень жизни населения и его сберегательное поведение / Е. В. Беликова // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 3: Экономика. Экология. – 2013. – № 2. – С. 176-179.
2. Бондарь, А. В. Макроэкономика: учебное пособие / А. В. Бондарь, В. А. Воробьев, Л. Н. Новикова. – Минск: БГЭУ, 2013. – 354 с.
3. Бондаренко, Н. Типология личного потребления населения России // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. – 2010. – № 1 (57). – С. 34-44.
4. Бондаренко, В. М. Факторы роста экономики России в условиях развернувшегося глобального системного кризиса // Мир. – 2013. – № 3. – С. 10-11.
5. Булатов, А. С. Экономика / А. С. Булатов. – Москва: Бек, 2012. – 114 с.
6. Глущенко, В. В. Финансы. Финансовая политика, маркетинг, менеджмент. Финансовый риск. Ценные бумаги. Страхование / В. В. Глущенко, И. И. Глущенко. – Железнодорожный, Моск. обл.: ТОО НЦП «Крылья», 2009. – 416 с.
7. Гончарова, М. В. Экономическое содержание социальной поддержки населения как элемента социально ориентированной финансовой политики // Финансы и кредит. – 2012. – № 13.
8. Гринберг, Р. С. Экономика современной России: состояние, вызовы, перспективы // Проблемы теории и практики управлении. – 2014. – № 11. – С. 18-20.
9. Грязнова, А. Г. Проблемы усиления воздействия государственных финансов на экономику и социальную сферу России // Финансы и кредит. – 2011. – № 25.
10. Ермилов, В. Г. Взаимодействие макроэкономической и финансовой политик: перспективы и проблемы // Финансы. – 2012. – № 10.
11. Колесов, А. С. Финансовая политика: цели и задачи // Финансы. – 2012. – № 10.
12. Кривонос, Ю. Е. Экономическая теория: Конспект лекций. – Таганрог: ТТИ ЮФУ, 2009. – 261 с.
13. Лаврушин, О. И. Взаимодействие денежно-кредитной и финансовой политики // Финансы и кредит. – 2013. – № 1.
14. Мигранова, Л. А. Экономическое поведение: анализ и перспективы / Л. А. Мигранова, В. Б. Тореев, А. В. Ярашева // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. – 2014. – № 1 (31). – С. 116-124.
15. Можина, М. А. Распределительные отношения: доходы и потребление населения (из научного наследия) / М. А. Можина; под общ. ред. Н. М. Римашевской. – Москва: Рос. Акад. Наук, Ин-т соц-эконом, проблем народонаселения, 2012. – 324 с.
16. Николаева, И. П. Экономическая теория: Учебник. – Москва: Дашков и К, 2013. – 327 с.
17. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики. – URL: https://rosstat.gov.ru/statistics/wages/free_doc/new_site/population/trud/sr-zarplata/t1.doc (дата обращения: 13.10.2025).
18. Петров, В. П. Стоимость. Деньги. Экономические кризисы перепроизводства. – Москва: Либроком, 2012. – 104 с.
19. Поляк, Г. Б. Финансы. Денежное обращение. Кредит: учебник для вузов / под ред. Г. Б. Поляка. – 2-е изд. – Москва: ЮНИТИ-ДАНА, 2009. – 512 с.
20. Райзберг, Б. А. Словарь современных экономических терминов / Б. А. Райзберг, Л. Ш. Лозовский. – 5-е изд. – Москва: Айрис-пресс, 2009. – 480 с.
21. Сахаров, Д. М. Финансовая политика государства в свете проблем глобализации // Финансы. – № 2.
22. Сухарев, О. С. Экономическая политика развития: стратегические цели и задачи // Инвестиции в России. – 2015. – № 4. – С. 31-32.
23. Финансовая система и экономика / под ред. В. В. Нестерова, Н. С. Желтова. – Москва: Финансы и статистика, 2010. – 402 с.
24. Финансовые проблемы и перспективы современной экономики: Межвузовский сборник статей / под ред. В. В. Мищенко, Н. Б. Грищенко, О. В. Немировской. – Барнаул: Изд-во Алт. ун-та, 2011. – 176 с.
25. Френкель, А. Российская экономика в условиях кризиса / А. Френкель, Я. Сергиенко, Б. Тихомиров, Л. С. Рощина // Экономическая политика. – 2015. – № 4. – С. 25-28.
26. Федеральный закон от 24.10.1997 № 134-ФЗ «О прожиточном минимуме в Российской Федерации» (с изменениями от 29.10.2024). – URL: https://rulaws.ru/laws/Federalnyy-zakon-ot-24.10.1997-N-134-FZ-(red.-ot-29.12.2020-s-izmeneniyami-ot-29.10.2024)-quot-O-prozhitochnom-minimume-v-Rossiyskoy-Federatsii-quot/ (дата обращения: 13.10.2025).
27. РАСПРЕДЕЛЕНИЕ И ДИФФЕРЕНЦИАЦИЯ ДЕНЕЖНЫХ ДОХОДОВ НАСЕЛЕНИЯ пункт 1.9.3 Федерального плана статистических работ. – URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/met-raz_doh-nas.pdf (дата обращения: 13.10.2025).
28. Уровень бедности. – URL: https://rosstat.gov.ru/folder/13964 (дата обращения: 13.10.2025).
29. Доходы населения России // Википедия. – URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%94%D0%BE%D1%85%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BD%D0%B0%D1%81%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%A0%D0%BE%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%B8 (дата обращения: 13.10.2025).
30. Эконометрическая модель выявления факторов дифференциации доходов населения // Статистика и Экономика. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ekonometricheskaya-model-vyyavleniya-faktorov-differentsiatsii-dohodov-naseleniya (дата обращения: 13.10.2025).
31. Среднедушевые номинальные денежные доходы. – URL: https://stat.gov.kz/ru/industries/social-statistics/level-of-life/publications/4531/ (дата обращения: 13.10.2025).
32. Приказ Росстата от 02.07.2014 N 465 (ред. от 20.11.2018) «Об утверждении Методологических положений по расчету показателей денежных доходов и расходов населения». – URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_166030/ (дата обращения: 13.10.2025).
33. КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ДИНАМИКИ ДЕНЕЖНЫХ ДОХОДОВ НАСЕЛЕНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ // КиберЛенинка. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/korrelyatsionno-regressionnyy-analiz-dinamiki-denezhnyh-dohodov-naseleniya-rossiyskoy-federatsii (дата обращения: 13.10.2025).
34. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПОЯСНЕНИЯ Расчет показателей денежных доходов и расходов населения. – URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/metod-poyasnen_dohodi.pdf (дата обращения: 13.10.2025).
35. КОРРЕЛЯЦИОННО – РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ СОЦИАЛЬНО – ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ НА СРЕДНЕДУШЕВЫЕ ДЕНЕЖНЫЕ ДОХОДЫ НАСЕЛЕНИЯ // Управленческий учет. – URL: https://www.uprav-uchet.ru/jour/article/view/2873 (дата обращения: 13.10.2025).
36. Росстат внедрил новый международный метод измерения бедности // Банки.ру. – URL: https://www.banki.ru/news/lenta/?id=10915998 (дата обращения: 13.10.2025).
37. Дифференциация доходов населения // Википедия. – URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%94%D0%B8%D1%84%D1%84%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%BD%D1%86%D0%B8%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D0%B4%D0%BE%D1%85%D0%BE%D0%B4%D0%BE%D0%B2_%D0%BD%D0%B0%D1%81%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F (дата обращения: 13.10.2025).
38. Приказ Росстата от 31.07.2024 N 340 «Об утверждении форм федерального статистического наблюдения для организации федерального статистического наблюдения за уровнем жизни и обследованиями домашних хозяйств». – URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_398031/ (дата обращения: 13.10.2025).
39. Об утверждении Методологических положений по расчету показателей денежных доходов и расходов населения от 02 июля 2014. – URL: https://docs.cntd.ru/document/420210080 (дата обращения: 13.10.2025).
40. Росстат: Почти 12 млн россиян живут за чертой бедности – DW – 12.12.2024. – URL: https://www.dw.com/ru/rosstat-pocit-12-mln-rossian-zivut-za-certoj-bednosti/a-71493037 (дата обращения: 13.10.2025).
41. Методические подходы к оценке социально — экономических факторов, влияющих на дифференциацию доходов населения // Elibrary. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=30560411 (дата обращения: 13.10.2025).
42. Росстат сообщил о снижении доли населения за чертой бедности // Ведомости. – 2025. – 6 сентября. – URL: https://www.vedomosti.ru/economics/articles/2025/09/06/1063629-rosstat-soobschil-o-snizhenii-doli-naseleniya-za-chertoi-bednosti (дата обращения: 13.10.2025).
43. ДОХОДЫ НАСЕЛЕНИЯ. – URL: https://buryat.gks.ru/folder/33052 (дата обращения: 13.10.2025).
44. основные положения методологии обследования бюджетов домашних хозяйств. – URL: https://irkutskstat.gks.ru/storage/mediabank/Metodologiya_obbh.pdf (дата обращения: 13.10.2025).
45. Уровень и условия жизни. – URL: https://www.cisstat.org/sdgs/2022/sdg1_2_1.pdf (дата обращения: 13.10.2025).
46. О значении границ бедности и численности населения с денежными доходами ниже границы бедности в IV квартале 2024 года в целом по Российской Федерации. – URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/O-granicah-bednosti_IVkv_2024.pdf (дата обращения: 13.10.2025).
47. Анализ факторов, формирующих наблюдаемую дифференциацию доходов населения России // КиберЛенинка. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-faktorov-formiruyuschih-nablyudaemuyu-differentsiatsiyu-dohodov-naseleniya-rossii (дата обращения: 13.10.2025).
48. МЕТОДЫ ОЦЕНКИ УРОВНЯ И ДИФФЕРЕНЦИАЦИИ ДОХОДОВ НАСЕЛЕНИЯ // КиберЛенинка. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-otsenki-urovnya-i-differentsiatsii-dohodov-naseleniya (дата обращения: 13.10.2025).
49. Корреляционно-регрессионный анализ доходов населения Сахалинской области // КиберЛенинка. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/korrelyatsionno-regressionnyy-analiz-dohodov-naseleniya-sahalinskoy-oblasti (дата обращения: 13.10.2025).
50. Влияние социально-экономических факторов на уровень дифференциации доходов населения // КиберЛенинка. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-sotsialno-ekonomicheskih-faktorov-na-uroven-differentsiatsii-dohodov-naseleniya (дата обращения: 13.10.2025).
51. Методологические положения по статистике уровня жизни населения. – URL: http://www.gks.ru/free_doc/doc_2017/urov_g.htm (дата обращения: 13.10.2025).
52. Факторы, влияющие на дифференциацию доходов населения // Интерактив плюс. – URL: https://interactive-plus.ru/ru/article/117904/discussion_platform (дата обращения: 13.10.2025).
53. Методологические пояснения. – URL: https://mosstat.gks.ru/folder/20050 (дата обращения: 13.10.2025).
54. ДИФФЕРЕНЦИАЦИЯ ДОХОДОВ НАСЕЛЕНИЯ РОССИИ: СРАВНИТЕЛЬНАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА И ПРОГНОЗ // Вестник Алтайской академии экономики и права. – URL: https://vaael.ru/ru/article/view?id=2557 (дата обращения: 13.10.2025).
55. Уровень жизни в России: статистика по годам с 1992 по 2025 год. – URL: https://gogov.ru/articles/level-of-life (дата обращения: 13.10.2025).
56. уровень жизни населения // Евразийская экономическая комиссия. – URL: https://eec.eaeunion.org/upload/iblock/c38/c387b9854c602a806c9e0a05a81e3aa6.pdf (дата обращения: 13.10.2025).
57. Система показателей статистики уровня жизни населения. – URL: https://omsk.gks.ru/storage/mediabank/p123(1).pdf (дата обращения: 13.10.2025).
58. Разрыв между пенсией и зарплатой: где статистика пересекается с реальностью // АБН 24. – URL: https://abn.agency/analytics/razryv-mezhdu-pensiej-i-zarplatoj-gde-statistika-peresekaetsya-s-realnostyu (дата обращения: 13.10.2025).
59. Федеральная служба государственной статистики. – URL: https://rosstat.gov.ru/ (дата обращения: 13.10.2025).
60. Уровень жизни // Управление Федеральной службы государственной статистики по г. Москве и Московской области. – URL: https://mosstat.gks.ru/folder/20040 (дата обращения: 13.10.2025).