Statistical study of the Russian population’s income and expenditure

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

Introduction. The paper proposes an original author’s approach to the statistical study of income and expenses of Russian residents, based on the presentation of the balance of income and expenses per capita in constant prices of 2023. Theoretical analysis. The calculation is based on the assumption that the possibility of accumulation is the most reliable indicator of the citizens’ financial well-being quality. And the difference between per capita income and expenses reflects the availability of free monetary resources for savings purposes in addition to satisfying ordinary current needs, regardless of their necessity. Еmpirical analysis. The data obtained indicate unevenness of accumulation opportunities in different regions of Russia, which shows significant differentiation in the population’s standard of living. Moreover, the calculation indicates a different plane of measurement of these disproportions in comparison with classical comparisons of income and expenses and the decisive importance of the resource-geographical factor for accumulation opportunities. Results. The application of the author’s approach allowed us to establish that the most prosperous regions in terms of accumulation of funds for the period 2000–2023 in Russia were the Nenets, Yamalo-Nenets and Chukotka Autonomous districts. The outsiders in this list are the Stavropol and Krasnodar regions. Comparison of the balance of income in constant prices of 2023 for 2000 and 2023 allowed us to conclude that the greatest increase was achieved for the already mentioned leading regions. While the result was negative for Kalmykia and Krasnodar region – here the opportunities for accumulation in 2023 were lower than in 2000.

Sobre autores

Olga Gavel

Financial University under the Government of the Russian Federation

ORCID ID: 0000-0001-9838-6770
Leningradsky avenue, 49

Bibliografia

  1. Чапаргина А. Н. Исследование доходов населения Мурманской области: тенденции и детерминанты // Север и рынок: формирование экономического порядка. 2020. № 3 (69). С. 157–174. https://doi.org/10.37614/2220-802X.2.2020.69.011, EDN: YVFTII
  2. Хвостова Д. Д. Эконометрическое исследование среднедушевых денежных доходов населения Российской Федерации: региональный срез // Вестник молодых ученых Самарского государственного экономического университета. 2018. № 1 (37). С. 119–126. EDN: XQWFRJ
  3. Бондаренко Н. А., Сюпова М. С. Влияние уровня экономического развития регионов на дифференциацию доходов населения // Вестник Тихоокеанского государственного университета. 2018. № 1 (48). С. 89–98. EDN: XPICFF
  4. Клачкова О. А., Солонина Д. О. Влияние уровня развития финансового сектора на неравенство в доходах в российских регионах // Журнал Новой экономической ассоциации. 2022. № 2 (54). С. 94–110. https://doi.org/10.31737/2221-2264-2022-54-2-5, EDN: ZPNOXH
  5. Святова О. В., Доренская И. Н., Чаплыгина М. А., Коломейцев В. А., Зюкин Д. В. Влияние развития сельхозпроизводства в регионах на реальные доходы населения // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. 2021. № 3. С. 94–99. EDN: TMMQJY
  6. Гениберг Т. В. Исследование и оценка динамики и структуры денежных доходов и расходов населения Российской Федерации в 2022–2023 гг. // Вестник экономики, права и социологии. 2023. № 4. С. 38–43. EDN: AYMITS
  7. Евсеев Н. Ю. Статистический анализ расходов на потребление домашних хозяйств Российской Федерации // Журнал У: Экономика. Управление. Финансы. 2020. № 4 (22). С. 118–127. EDN: YHYYZJ
  8. Кочкин Т. Н. Анализ взаимосвязи средних потребительских расходов на душу населения и экономических показателей региона методом математической регуляции // Вектор экономики. 2020. № 7 (49). С. 20. EDN: PSWUHA
  9. Бериков В. Б., Белова Т. И., Лосева А. В. Анализ устойчивости типологии российских регионов по показателям возможностей достижения финансовой самостоятельности // Вопросы статистики. 2015. № 12. С. 9–26. EDN: VBBXOT
  10. Головина А. С. Построение модели множественной линейной регрессии для исследования среднедушевых денежных доходов населения субъектов Российской Федерации // Аллея Науки. 2019. Т. 4, № 1 (28). С. 33–39. EDN: ZAAJOP
  11. Зеляк Е. Ф., Кашенкова О. В., Шайдорова И. И. Исследование динамики дифференциации доходов населения // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2018. № 3 (109). С. 20. EDN: NTOKRB
  12. Скребец А. А. Исследование доходов населения Ставропольского края // Интеграция наук. 2019. № 1 (24). С. 183–186. EDN: YWVYOL
  13. Суханова Е. И., Ширнаева С. Ю. Исследование реальных располагаемых доходов населения России: эконометрический подход // Наука XXI века: актуальные направления развития. 2019. № 1–2. С. 144–147. EDN: LBVGDK
  14. Шишкина Н. В. Теоретические основы исследования социально-экономической категории «доходы населения» // Экономика и предпринимательство. 2024. № 6 (167). С. 59–62. https://doi.org/10.34925/EIP.2024.167.6.008, EDN: PLSNSW

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».