Введение (Introduction). Вопросы демографического развития, в особенности рождаемости являются ключевыми в оценке устойчивости государства. Проблема улучшения демографической ситуации и повышения благосостояния населения – одна из ключевых демографических задач, которая уже не одно десятилетия стоит перед руководством страны и учеными-демографами. Однако несмотря на все принимаемые социальные меры, в полной мере не удается совместить положительный рост рождаемости и повышение уровня жизни населения. Объективный факт, что с появлением ребенка доходы среднестатистической семьи уменьшаются, несмотря на государственные социальные выплаты, в то время как расходы увеличиваются, что в итоге ведет к снижению благосостояния. Также есть предположение, что рост доходов в одних регионов ведет к сокращению показателей рождаемости, а в других, несмотря на низкий уровень доходов и высокий процент населения, проживающего за чертой бедности, показатели рождаемости растут. Очевидно, что одна и та же социальная мера, принимаемая на законодательном уровне, в регионах может получить индивидуальную реализацию, а иногда обратную от ожидаемых результатов, что снижает эффективность проводимой социальной политики. В этом заключается научная проблема, на изучение которой нацелено наше исследование, а именно определение региональных различий между коэффициентом рождаемости с долей населения, проживающего ниже черты прожиточного минимума.

Объектом исследования является демографическая ситуация в регионах СФО, а предметом – соотношение между рождаемостью и уровнем жизни населения СФО. Цель исследования – на примере регионов Сибирского федерального округа (СФО) и в том числе Республики Тыва проанализировать взаимосвязь между уровнем рождаемости и численностью населения с денежными доходами ниже границ бедности. Для достижения поставленной цели был применен корреляционный и регрессионный анализ. Источниками исследования послужили данные Росстата с 2010 по 2023 годы.

Методология и методы (Methodology and Methods). Анализ исследований, посвященных взаимосвязи показателей рождаемости и экономических характеристик благосостояния региона, семей, проживающих в регионе, демонстрирует противоречивость выводов. Во многом это обусловлено особенностями ситуации в стране в период сбора эмпирических данных, а также учетом/неучетом всей совокупности факторов, определяющих уровень рождаемости.

Важно обратить внимание, что исследователи используют различные показатели для оценки уровня рождаемости и экономического благополучия/неблагополучия соответственно. Так, рассматривая совокупность социально-экономических факторов, оказывающих влияние на численность родившихся в 2001-2012 гг. в России, О. В. Корева, Т. Е. Бойцова сделали выводы о влиянии на нее таких экономических характеристик, как среднедушевые денежные доходы населения, среднемесячная заработная плата, инвестиции в основной капитал на душу населения (Корева, 2013). С другой стороны, целый ряд исследований доказывают, что экономические факторы, в частности, уровень дохода, не являются значимыми при оценке влияния на рождаемость (Kumo, 2012; Kohler, 2002a; Рощина, 2005; Karabchuk, 2017; Grogan, 2006).

Стоит обратить внимание на теорию экономической депривации Истерлина (Easterlin, 1976), согласно которой в периоды экономической нестабильности уровень рождаемости снижается. Эта идея нашла подтверждение в трудах Оппенгеймера (Oppenheimer, 1988; Oppenheimer, 2003; Oppenheimer, 1997). Снижение рождаемости в период экономических спадов рассматривается исследователями как результат откладывания рождений, которое затем, может быть, и компенсировано в период экономического роста (Neels, 2010; Kohler, 2002; Kohler, 2002b; Puig-Barrachina, 2020).

Как показали Соботка с соавторами (Sobotka, 2011), взаимосвязь СКР и таким макроэкономическим индикатором, как величина ВВП неоднозначна. Используя данные по 26 странам за 1971-2008 гг., они выявили слабую корреляцию между изменениями в ВВП и СКР, отмечая, что это может быть следствием различий между странами, дифференциацией показателей.

Ряд исследований, базирующихся на микроданных выборочных опросов населения, показали, что такой экономический фактор, как доход домохозяйства, не повлиял на уровень рождаемости в России (Kohler, 2002; Рощина, 2005; Kumo, 2012; Karabchuk, 2017b). Однако это могло быть обусловлено спецификой периода, условиями жизни семей в начале экономической и социальной трансформации в 1990-х годах (Кумо, 2023). Рост рождаемости начался еще до введения мер по стимулированию рождаемости в 2006 г., ряд авторов, в частности, отмечает, что «переход от снижения рождаемости к росту можно рассматривать, в первую очередь, как соответствующий началу экономического роста» (Кумо, 2023).

С другой стороны, анализ данных мониторингового обследования РМЭЗ за 1994-2018 гг. показал, что более высокие совокупные доходы домохозяйства способствуют деторождению (Кумо, 2023). Исследование О. Л. Рыбаковского так же свидетельствует о наличии положительной связи между суммарным коэффициентом рождаемости и экономическими факторами (Рыбаковский, 2025). Для динамики региональной рождаемости в 2005-2015 гг. в регионах России была выявлена положительная связь с показателями экономического роста (Iwasaki, 2020).

Наибольший прирост суммарного коэффициента рождаемости в 2012-2015 гг. наблюдался в регионах с высоким уровнем благосостояния семей и показателями социально-экономического развития (Родина, 2023). Данные результаты схожи с тенденциями роста суммарного коэффициента рождаемости в 1999-2006 гг., когда его динамика была в значительной степени обусловлена социально-экономическими детерминантами (Родина, 2023). Сокращение уровня рождаемости в 2016-2019 гг. в большинстве российских регионов мало связано с динамикой социально-экономического развития (Родина, 2023).

Сложность исследования влияния экономического благополучия семей заключается в необходимости отделении воздействия мер политики от других факторов. Игнорирование этого положения порой приводит к несостоятельным попыткам обнаружить результативность мер политики повышения рождаемости.

Так, в работе Я. М. Рощиной и А. Г. Черкасовой (Рощина, 2009) было отмечено, что меры социальной политики, прежде всего, экономические, влияют на рождаемость женщин со средними доходами, однако для групп с высокими доходами более значимое влияние оказывают нематериальные стимулы. Неполные семьи в большей степени подвержены риску бедности по сравнению с другими типами семей (Натсак, 2024).

Исследования, проведенные в различных регионах в России, демонстрируют, что различия во взаимодействии экономических характеристик и показателей рождаемости по-разному проявляются в отдельных территориях, что может быть связано с влиянием этнокультурных факторов. Проведенные исследования показывают влияние высоких репродуктивных установок коренных этносов на уровень рождаемости в северных российских территориях. При этом в большинстве северных регионов положительная динамика рождаемости, вероятно, была связана с выплатой федерального и регионального материнских капиталов (Зырянова, 2018).

Воздействие экономических факторов на рождаемость по-разному проявляется в зависимости от очередности рождения детей. Исследование на панельных данных в разрезе регионов России показало, что влияние уровня реальных денежных доходов на коэффициенты, рассчитанные с учетом очередности рождений, сокращается по мере увеличения очередности рождения ребенка. Снижение уровня реальных доходов, рост уровня бедности, практически не оказывал влияние на рост коэффициентов рождаемости 2-го, 3-го, 4-го и последующих детей в период 2005-2017 гг. (Трынов, 2020).

Проведенные в России исследования доказывают, что не только реальные доходы населения, но и иные экономические факторы по-разному влияют на рождение детей разной очередности. Экономические факторы (доступность социальной инфраструктуры, характеристики экономической ситуации и благосостояние домохозяйств) прежде всего влияют на вероятность рождения первого и второго ребёнка (Козлова, 2024).

К детерминантам, оказывающим отрицательное влияние на реализацию репродуктивных намерений на микроуровне, исследователи относят низкую субъективную оценку материального положения семьи (Макаренцева, 2023). То есть играет роль не сам уровень материальной обеспеченности как таковой, а его оценка членами семьи, значимость высокого дохода для благополучия семьи, ценность детей и ценность материальных условий жизни.

Трудно не согласиться с исследователями, полагающими, что сравнение результатов различных проектов позволяет говорить о их противоречивом дискуссионном характере – «практически ни по одному фактору не сделаны однозначные выводы о его влиянии (или отсутствии такового) на репродуктивное поведение и рождаемость» (Трынов, 2020: 811).

При оценке влияния социально-экономических факторов используются различные индикаторы рождаемости, включая характеристики репродуктивного поведения, и экономических детерминант. Попытка выявить взаимосвязь осуществляется на основе массивов макроданных, что позволяет учесть макроэкономические характеристики положения регионов, и массивов выборочных исследований населения. Полученные результаты порой отличаются противоречивостью, что может быть обусловлено спецификой взаимодействия экономических факторов и рождаемости в различные периоды социально-экономического развития, недоучетом иных факторов, оказывающих влияние на репродуктивные установки, различием в характере взаимосвязи в зависимости от очередности рождения ребенка. Уровень бедности при этом практически не рассматривается в качестве экономической характеристики положения домохозяйств.

Республика Тыва по уровню рождаемости остается одним из лидеров среди российских регионов (Ростовская, 2023). Для Республики, с учетом относительного высокого уровня бедности населения (доли населения, доходы которого ниже официально установленной черты бедности) и, напротив, довольно высокого уровня рождаемости, даже на фоне близлежащих регионов, особый интерес представляет анализ взаимосвязи уровня бедности и рождаемости, с учетом изменений в масштабах экономических мер поддержки семей, направленных на рост рождаемости.

Суммарный коэффициент рождаемости в регионах Сибирского федерального округа с 2010 по 2023 год показывает, что рост числа рождённых детей, приходящихся на одну женщину, начавшийся в 2010–2011 годах, с 2014 года начал снижаться. В Республике Тыва на одну женщину приходится наибольшее число рождённых детей. Однако за исследуемый период это значение сократилось на одного ребёнка – что является наибольшим снижением среди регионов СФО (Рисунок 1). В Республике Алтай наблюдалась положительная динамика в 2010-2012 годах, после чего последовал период сокращения показателя. В остальных регионах СФО суммарный коэффициент рождаемости не превышает двух детей на одну женщину.

Динамика численности населения с денежными доходами ниже границы бедности (величины прожиточного минимума) за рассматриваемый период претерпела как рост, так и снижение. В Республике Тыва доля населения с доходами ниже прожиточного минимума выше, чем в других регионах СФО.
В период с 2010 по 2016 год прирост составил 7,8%, что совпадает с ростом рождаемости за аналогичный период. Похожая ситуация наблюдается в Республике Алтай, которая по доле населения с доходами ниже прожиточного минимума находится на втором месте: рост рождаемости здесь повторяет динамику рождаемости в Тыве, но на более низком уровне. В остальных регионах округа значительных колебаний численности населения с денежными доходами ниже границы бедности (величины прожиточного минимума) не отмечается — за исключением Алтайского края. В нём доля населения с доходами ниже прожиточного минимума снизилась с 24,3% в 2010 году до 13,3% к 2023 году.

Можно предположить, что положительный рост рождаемости отчасти связан с тем, что в период введения дополнительных социальных мер поддержке рождаемости в виде «материнского капитала» жители Республики Тыва, проживающие за чертой бедности, активнее другой части населения отреагировали на введённые меры стимулирования рождаемости, увидев в «материнском капитале» одну из возможностей улучшить свою жизнь.

В период с 2016 по 2023 гг. наблюдается снижение суммарного коэффициента рождаемости (число детей на 1 женщину) и численности населения с денежными доходами ниже границы бедности/величины прожиточного минимума. Наибольшие снижение произошло в Республике Тыва. Причина видится в отдельных мерах, направленных на борьбу с бедностью и улучшением социально-экономического положения граждан. Одной из таких мер является утвержденная постановлением Правительства Российской Федерации от 15 апреля 2014 г. № 296 (в редакции постановления Правительства Российской Федерации от 31 марта 2017 г. № 372) в 2014 году Государственная программа Российской Федерации «Социальная поддержка граждан». Также на снижение показателей бедности в определенной степени повлияло изменение самой методики расчета бедного населения. За анализируемый период было сделано несколько корректировок. В 2021 году было принято постановление Правительства РФ от 3 апреля №542, в котором утвердили методику расчёта показателя «Уровень бедности» на период до 2030 года включительно, а также признали утратившими силу отдельные положения постановления Правительства РФ от 17 июля 2019 года № 915. С 15 июня 2022 года в методику расчёта показателя «Уровень бедности» внесли изменения и дополнения постановлением Правительства России от 4 июня №1024.

Таким образом, мы наблюдаем следующую ситуацию при росте доли бедного населения, отмечается рост рождаемости. Однако при сокращении доли бедного населения (за счёт введения дополнительных социальных мер поддержки населения) наблюдается снижение показателей рождаемости.

В целях определения степени влияния социально-экономических факторов на уровень рождаемости разработана методика, основанная на методах статистического анализа.
В качестве переменной Y был принят – суммарный коэффициент рождаемости (число детей на 1 женщину), в качестве постоянных переменных X1 – численность населения с денежными доходами ниже границы бедности/величины прожиточного минимума (в процентах от общей численности населения субъекта). Расчет проводился для регионов Сибирского федерального округа, в том числе Республики Тыва (Таблица 1).

Научные результаты и дискуссия (Research Results and Discussion). Этапы проведения анализа:

1. Проверка переменных на нормальность распределения. Расчет парных коэффициентов корреляции требует предварительную проверку на нормальность распределения для переменных, либо применение непараметрических критериев. Мы воспользовались тестом Колмогорова-Смирнова в статистической программе SPSS.

В Таблице 2 представлены результаты проверки нормальности распределения для двух переменных
(У, Х1) Республики Тыва, проведенного с помощью одновыборочного критерия Колмогорова-Смирнова (КС).

Проверка гипотезы о нормальности. Нулевая гипотеза (H₀): Данные имеют нормальное распределение. Альтернативная гипотеза (H₁): Данные не распределены нормально. Однако статистика КС – максимальное отклонение эмпирической функции распределения от теоретической (нормальной). Асимптотическая значимость (p-value) – вероятность получить такие или более крайние отклонения, если H₀ верна. Результаты по переменным представлены в Таблице 3.

Таким образом, переменные У и Х1 имеют нормальное распределение, для Х1 p-value = 0,089 – близко к 0,05, но формально недостаточно для отвержения H₀ на стандартном уровне значимости (α = 0,05), что позволяет нам оставить для дальнейшего анализа выбранные переменные.

2. Проверка на автокорреляцию. С помощью проверки на возможную автокорреляцию при статистическом анализе определяется, насколько текущие значения данных зависят от предыдущих значений. Рассчитаем критерий Дарбина-Уотсона для нашей модели с помощью SPSS. DW-критерий X1 0,620.

В нашем случае можно говорить, что имеется положительная автокорреляция, когда d → 0, поскольку не выполняется условие d → 2, при котором нет автокорреляции.

Однако корректно применять методы проверки на автокорреляцию при больших объемах выборки. Так, например, метод проверки по критерию Дарбина-Уотсона (DW-критерию) корректен от 15 до 100 выборочных совокупностей (Durbin–Watson statistic, 2024). Поскольку в нашем анализе задействовано 14 наблюдений, то проверку на автокорреляцию учитывать не будем по причине малой выборочной совокупности.

3. Корреляционный анализ. В целях определения связи между факторами, была построена матрица парных коэффициентов корреляции, результаты представлены в таблице 4. Согласно шкале Чеддока (Макарова, 2006: 252), используемой для оценки связи коэффициентов корреляции, связь между суммарный коэффициент рождаемости (число детей на 1 женщину) и среднедушевыми доходами можно определить, как умеренную (от 0,3 до 0,5), заметную (от 0,5 до 0,7), высокую (от 0,7 до 0,9).

Коэффициенты корреляции между суммарным коэффициентом рождаемости (число детей на 1 женщину) (У) и численностью населения с денежными доходами ниже границы бедности/величины прожиточного минимума (в процентах от общей численности населения субъекта) (Х1) выявил следующие связи.

Группировка регионов по силе связи между факторами.

1. Сильная прямая связь (r≥0,65) характеризует высокий уровень корреляции между ростом бедности и рождаемостью (Новосибирская и Иркутская области, Республика Тыва).

2. Умеренная прямая связь (0,3≤r≤0,6) указывает, что повышение уровня бедности связано с ростом рождаемости (Алтайский и Красноярский края, Кемеровская область).

3. Слабая или нулевая связь (∣r∣<0,1) – факторы бедности практически не влияют на рождаемость (Республика Алтай и Хакасия, Омская область).

4. Сильная обратная связь (r≤−0,7) говорит, что сокращение доли бедного населения связан со ростом рождаемости – это противоречит общей тенденции большинства регионов (Томская область).

Х1 это негативный показатель, характеризует отрицательное социально-демографическое явление, поэтому наличие обратной связи между факторами свидетельствует о снижении числа бедного населения, т.е. рост рождаемости благоприятно влияет на улучшение материального положения бедного населения и сокращения его доли.

Для большинства регионов СФО повышение рождаемости сопряжено с ростом числа доли населения, проживающего за чертой бедности. Данный процесс заметен в Республике Тыва, Иркутской и Новосибирской областях, где отмечается по результатам корреляционного анализа прямая заметная связь между факторами. В Алтайском и Красноярском краях, Кемеровской области связь также обратная умеренная. Примечательно, что в Республике Хакасия связь между факторами минимальная составляет всего 0,07. Можно сказать, что в данном регионе рост или сокращение доли бедного населения не влияет на уровень рождаемости.

Таким образом, корреляционный анализ показал, что в некоторых регионах повышение рождаемости приводит к сокращению доли населения, проживающих за чертой бедности. Однако для большинства регионов повышение рождаемости сопряжено с увеличение доли населения, проживающего за чертой бедности. Авторы уверены, что большая совокупность факторов, имеющая возможное влияние на рост или сокращение численности населения с денежными доходами ниже границы бедности/величины прожиточного минимума), осталась за пределами поля исследования, например, доля сельского населения, национальные традиции, влияние которых только предстоит оценить в дальнейших исследованиях, в контексте других научных гипотез. Однако, несмотря на то что в модели учтён только один фактор (X 1), тогда как рождаемость сложный социально-демографический показатель и зависит от множества переменных (возрастная структура, образование женщин, доступность детских садов и т. д.), фактор Х1 получают на основе не одного показателя, а комплекса данных о распределении населения по величине среднедушевых денежных доходов и результата их соизмерения с границей бедности.

4. Регрессионный анализ. Для каждого региона СФО был проведен регрессионный анализ по двум показателям. Получены уравнения линейной множественной регрессии, на основе которых можно рассчитать значение одной переменной, на основе изменений другой (Таблица 5).