78168 Кыргызская Республика: Минимальный уровень жизни и альтернативные методы адресности для государственных пособий Июнь, 2013 года Отдел по сокращению бедности и управлению экономикой Регион Европы и Центральной Азии Документ Всемирного банка 1 Кыргызская Республика: Минимальный уровень жизни и альтернативные методы адресности для государственных пособий Франциска Гассманн Июнь, 2013 СОДЕРЖАНИЕ СОДЕРЖАНИЕ.................................................................................................................................. 2 Резюме ............................................................................................................................................ 3 Введение ......................................................................................................................................... 6 Минимальные уровни жизни ....................................................................................................... 6 Черта бедности на национальном уровне ............................................................................... 7 Прожиточный минимум .......................................................................................................... 13 Гарантированный минимальный доход ................................................................................ 14 Минимальная заработная плата и базовая часть пенсии .................................................... 14 Почему стандарты настолько отличаются? Сравнение прожиточного минимума с продовольственной чертой бедности .................................................................................... 15 Как можно объяснить очень низкий уровень крайней бедности и количество получателей ЕПМС? ................................................................................................................. 17 Можно ли ГМД привязать к прожиточному минимуму? ..................................................... 20 Моделирование альтернативных методов адресности, порогов и пособий ......................... 21 Категориальная адресность .................................................................................................... 23 Адресность посредством прокси проверки нуждаемости ................................................... 32 Нынешняя методология с повышенным ГМД ....................................................................... 38 Экономическая эффективность альтернативных вариантов адресности ........................... 45 Заключение ................................................................................................................................... 46 Приложение 1: Модель для прокси проверки нуждаемости .................................................. 48 Приложение 2: Альтернативные модели моделирования роста получателей пособий ...... 53 Приложение 3: Эффективность затрат крайняя бедность ........................................................ 58 2 Резюме Целью настоящей аналитической записки является анализ и обсуждение взаимосвязи между различными стандартами прожиточного минимума используемые в настоящее время в Кыргызской Республике, а также анализ потенциала улучшения адресности и адекватности ежемесячного пособия малообеспеченным семьям (ЕПМС) произведенный путем изменения метода назначения и / или увеличения пособий. Кыргызская Республика использует различные стандарты минимального уровня жизни, каждый из которых обслуживает конкретную цель. Стандарты включают: национальные/страновые черты бедности, прожиточный минимум, гарантированный минимальный доход, минимальная заработная плата и базовый уровень пенсии. Страновые черты бедности (абсолютная и крайняя линии) ежегодно рассчитывается по данным Национального статистического комитета (НСК) на основе интегрированного обследования домохозяйств (ИОДХ), которое является основой для оценки характера и масштабов бедности в стране и оценки результатов политики социальной защиты. Бедность является следствием и определяет те домохозяйства со средним уровнем потребления ниже черты бедности. Анализ бедности имеет важное значение для разработки соответствующей государственной политики, направленной на поддержку наиболее бедных и уязвимых слоев населения. Это жизненно важно для оценки эффективности и затратности государственной политики. Две национальные черты бедности рассчитываются на основе фактического потребления населения. Крайняя бедность определяет те семьи и лица с уровнем потребления ниже минимально необходимого для удовлетворения ежедневного потребление калорий - 2100 ккал на человека. Черта абсолютной бедности включает в себя затраты на непродовольственные товары и услуги, признанные необходимыми для удовлетворения насущных потребностей. Величина прожиточного минимума является нормативом и регулируется законами Кыргызской Республики. Его продовольственный компонент отражает сбалансированную диету, обеспечивающую 2100 ккал на человека в день. Основными целями ПМ является оценка общего уровня жизни населения, выявление необходимости социального вмешательства со стороны политики и определение минимальные трудовых гарантий. Состав ПМ пересматривается каждые пять лет, а его стоимость корректируется ежеквартально НСК на основе зарегистрированных цен. Гарантированный минимальный доход является бюджетно обусловленным порогом для определения права на ЕПМС, нуждаемости в денежных трансфертов ориентированных на бедные семьи с детьми. Семьи имеют право на пособия, если доход семьи ниже ГМД. Уровень ГМД корректируется на нерегулярной основе, поскольку это зависит от имеющихся бюджетных ресурсов правительства. Поскольку значения различных минимальных стандартов значительно отличаются (см. таблицу ниже), доля населения со средним уровнем потребления ниже соответствующих порогов также меняется. В частности, основываясь на показателе среднего потребления на душу населения (основной показатель для оценки уровня бедности домохозяйства), ни один человек не имеет жизненный уровень ниже ГМД . Это, казалось бы противоречит тому факту, что 11 процентов населения получают пособия по ЕПМС. Основная причина этого заключается в разнице между административными измерением дохода семьи, который используется для ЕПМС и фактическим потреблением домохозяйства, который используется для оценки результатов политики (т.е бедности). 3 Абсолют.ЧБ Прод.ЧБ ПМ (общ.) ПМ (продов) ГМД Месяч. стоимость (сом) 1,745 1,050 3,502 2,276 310 Уровень бедности (%) 33.7 5.3 86.9 58.3 0.0 Кроме того, уровень ГМД низок по сравнению с крайней чертой бедности. Во время введения ГМД в 1998 г., он покрывал 50 процентов от значения крайней черты бедности тогда как в 2011 г. ГМД покрывает только 28 процентов. Нормативно – правовые акты, регулирующее ГМД не предусматривают регулярный механизм индексации ГМД, в отличие от ПМ или базовой пенсии. Решением может быть привязка ГМД к ПМ. С экономической и социальной точек зрения ПМ можно рассматривать как стандарт/измеритель благосостояния в будущем. Установка ГМД в процентах от ПМ гарантируют его регулярную корректировки с течением времени. Установка ГМД первоначально на 20-30 процентов к продовольственному компоненту ПМ для детей, предыдущего года является финансово возможным. С течением времени эта доля может быть увеличена для сокращения разрыва с крайней бедности. Остается вопрос, улучшит ли Change увеличение ГМД адресность и Р Измен. в in extreme разрыве poverty крайней gap бедности способность ЕПМС сократить а Extreme poverty gap (%) з 1.0 масштабы бедности. В принципе, 0.8 р 0.6 более высокий ГМД увеличивает 0.4 low число имеющих право семьи с ы Низ в 0.2 med детьми, и, возможно, количество 0.0 Ср Выс high реальных бенефициаров. Пока ГМД ниже черты крайней бедности, сокращение уровня бедности не Альт. Методы адресности возможно по определению. Тем не К Измен.in Change extreme в крайней poverty rate бедности менее, можно ожидать дальнейшего р 6 сокращения показателя разрыва Extreme poverty rate (%) . бедности, что означает, что крайне б 4 е low бедных станут менее бедными. 2 Низ д med н 0 Ср о Выс Отказ от концепции ГМД в целом и high с т переход на другую методику ь Альт. Методы адресности адресности может привести к лучшим результатам с учетом нынешнего состояния бюджета (вариант "низкий" на графике). Для этого, потенциал двух альтернативных методов адресности оцениваются в сравнении с более высоким ГМД. Первый способ подразумевает категориальный подход, в результате чего многодетные семьи имеют право на пособие, независимо от уровня дохода семьи. Анализ показывает, что по данным ИОДХ дети имеют больший риск попасть в категорию бедных по сравнению с остальной частью населения в среднем. Кроме того, семьи с большим количеством детей особенно уязвимы 4 При втором варианте, используемые инструменты оценки (оценка совокупного дохода семьи) заменяется приближенной оценкой уровня жизни семьи. Это так называемые прокси тесты при которых на основе данных ИОДХ, оценивается связь между низким уровнем потребления и наблюдаемыми характеристиками домохозяйства. Учитываются показатели, такие как демографический состав семьи, жилищные условия, владение активами, занятость и статус образования членов семьи, или местоположения используются для идентификации бедных домохозяйств. Эмпирический анализ дает оценку/баллы по каждому показателю. Подсчет общего балла домохозяйства обращающегося за пособием, будет определять, имеет ли семья право на пособие или нет. Сравнивая три альтернативы (повышение ГМД, пособие для семей с несколькими детьми, метод прокси-теста) показывает, что прокси тест подход достигает лучших результатов при одинаковом количестве затрачиваемых денежных ресурсов с точки зрения адресности и сокращения бедности. Этот подход позволяет сократить как ошибки включения так и ошибки исключения. Тем не менее, изменения в текущей методике оценки адрестности может повлечь за собой значительные затраты, особенно в начальное время. Кроме того, конечные результаты могут отличаться от результатов моделирования, поскольку не все семьи могут подать заявление на пособие. 5 Введение Одна из задач Стратегии развития социальной защиты на 2012 – 2014 гг. Правительства Кыргызской Республики – улучшение адресности ежемесячных пособий малообеспеченным семьям, имеющим детей (ЕПМС). ЕПМС является единственной программой государственных пособий в Кыргызской Республике, предоставляемой как помощь в крайнем случае, нацеленной на обеспечение гарантированного минимального дохода населению. В настоящее время, ЕПМС определяется путем проверки нуждаемости. Более того, только семьи с детьми могут подавать заявку на ЕПМС. Вторая задача Стратегии, тесно связанная с первой, нацелена на повышение эффективности пособия в сокращении бедности. Размер ЕПМС определяется разницей между подушевым семейным доходом и гарантированным минимальным доходом (ГМД). В настоящее время, размер ГМД определяется средствами, выделяемыми Министерством финансов в зависимости от наличия бюджетных ресурсов. Объем средств, выделяемых на социальные пособия, не фиксируется. МСР хотело бы пересмотреть ГМД и увязать его с другим показателем, используемым для формулирования политики в Кыргызской Республике. Такая связка используется для ежегодной корректировки ГМД, поддержания его реального значения и снижения бремени частых перерасчетов размеров пособий работниками социальной защиты на местном уровне. Более того, МСР рассматривает пилотирование альтернативных методов адресности, которые могли бы улучшить адресность ЕПМС. Данный отчет имеет две цели: первая, провести анализ и обсудить связи между разными минимальными стандартами, в настоящее время применяемыми в Кыргызской Республике с ЕПМС, и вторая, провести анализ потенциала альтернативных методов адресности и уровня пособий. Анализ в данном отчете, в основном, опирается на данные Кыргызского интегрированного обследования домохозяйств (КИОД) 2010 г. Отчет имеет следующую структуру: в следующем разделе проводится анализ и сравнение разных минимальных уровней жизни, применяемых в Кыргызской Республике. Затем моделируются разные варианты адресности с использованием статического микромоделирования. Категориальная адресность, прокси и текущая проверка нуждаемости с учетом более высокого ГМД анализируются и затем сравниваются в плане эффективности затрат. В последнем разделе приводятся выводы. Минимальные уровни жизни Минимальные уровни жизни можно определять разными способами в зависимости от намеченной цели. Например, черта бедности применяется для измерения результатов политики сокращения бедности. Их получают эмпирическим путем, и они измеряют уровень жизни с точки зрения потребления домохозяйства. Другие 6 стандарты основываются на нормативных решениях, таких как большинство прожиточных минимумов, применяемых в странах Восточной Европы и Центральной Азии. Другие стандарты определяют права, такие как минимальные зарплаты и пенсии. В данном разделе мы попытаемся ответить на некоторые вопросы, часто поднимаемые Правительством Кыргызской Республики. Во-первых, вкратце описываются разные стандарты. Затем мы сравниваем и обсуждаем различные взаимосвязанные стандарты, задавая вопросы, такие как: «Почему минимальный уровень жизни и черта продовольственной бедности настолько отличаются, хотя оба предполагают минимальное суточное потребление калорий 2100 ккал», и сможем ли мы объяснить очень низкие уровни крайней бедности и фактическое количество получателей ЕПМС. Черта бедности на национальном уровне Основная цель черты бедности на национальном уровне – анализировать степень и сущность бедности в стране и оценить (распределительные) результаты государственной политики. Более конкретно, черта бедности на национальном уровне используется для анализа эффективности адресности и воздействия политики социальной защиты на сокращение бедности, таких как ежемесячные пособия малоимущим семьям (ЕПМС) и другие социальные пособия, свободные от взносов (ЕСП, категориальные государственные льготы, компенсации за электроэнергию). Черты бедности на национальном уровне в Кыргызской Республике получают из данных национально репрезентативного обследования домохозяйств. Кыргызское интегрированное обследование домохозяйств (КИОД) ежегодно собирает информацию у более, чем 5 000 домохозяйств, отбираемых в процессе 2х-этапной случайной выборки. КИОД собирает подробную информацию о доходе и потреблении, демографическом составе домохозяйства, участии на рынке труда, активах, жилищных условиях, владении землей и скотом. Данные о расходах и потреблении домохозяйства затем используются для анализа структуры потребления домохозяйств и определения двух черт бедности, устанавливаемых на значениях, охватывающих минимальную потребительскую корзину. Продовольственная черта бедности Задача продовольственной черты бедности – определить крайне бедные домохозяйства и лица в обществе. В сущности, она устанавливается как денежное значение, включающее затраты на получение 2 100 ккал на человека в день1. В отличие от нормативных решений о том, из чего должен состоять минимальный пищевой рацион в 2 100 ккал, продовольственная черта бедности получается 1 Стандарт в 2 100 ккал, установленный Правительством Кыргызской Республики, соответствует международным стандартам, разработанным ВОЗ или ФАО. 7 эмпирически из данных КИОД. Она отражает фактические привычки потребления продуктов питания населения Кыргызстана. Более конкретно, она изучает потребление продуктов питания у малообеспеченных семей, принадлежащих от второго до пятого потребительских десяток, за исключением наибеднейших 10 процентов и наиболее состоятельных 40 процентов домохозяйств2. На основании анализа КИОД 2011 года Цирунян (2012 г.) делает вывод, что 86 разных продуктов питания составляют 97 процентов всего потребления продуктов питания. Используя их калорийные ценности и доли в общем потреблении продуктов питания, устанавливается стоимость минимальной продовольственной корзины. В Таблице 1 представлен состав минимальной продовольственной корзины в плане калорийной ценности и стоимости ежедневного минимального потребления продуктов питания в 2 100 ккал на человека. Абсолютная черта бедности Кроме продуктов питания, у домохозяйств есть также другие насущные потребности, такие как жилье, одежда, здоровье и образование. Абсолютная черта бедности отражает эти дополнительные потребности и включает непродовольственные товары и услуги. Чтобы рассчитать непродовольственную часть, контрольная группа включает домохозяйства с потреблением продуктов питания близким к продовольственной черте бедности (10 процентов над и ниже черты). Доля непродовольственного потребления в общем потреблении контрольной группы определяет непродовольственную часть, которая добавляется к продовольственной черте бедности. На основании анализа КИОД 2011 года общее потребление домохозяйства контрольной группы состоит из 62 процентов продуктов питания и 38 процентов непродовольственных товаров и услуг (Цирунян, 2012 год). 2 До этого контрольная группа включала домохозяйства из 3 -5 десятка (Постановление Правительства КР №115). Для получения дальнейшей информации см. Также Цирунян (2005, 2012). 8 Таблица 1. Состав минимальной продовольственной корзины по калорийной ценности и стоимости, 2011 год Доля в 2100 ккал (%) Доля в стоимости (%) Хлеб и зерновые продукты 58.1 27.1 Молоко и молочные продукты 4.8 8.6 Мясо и мясные продукты 4.4 19.3 Рыба и рыбные продукты 0.0 0.2 Растительное масло, маргарин и другие жиры 13.7 7.1 Яйца 0.6 1.6 Картофель 3.9 4.7 Овощи и бахчевые 3.1 11.1 Фрукты и ягоды 1.7 5.2 Сахар 8.9 12.1 Чай, кофе, какао 0.2 1.5 Безалкогольные напитки 0.2 0.4 Другие продукты питания 0.3 1.1 Всего 100 100 Источник: Цирунян (2012, стр.12) Диаграмма 1. Динамика значений продовольственной и абсолютной черт бедности, 1998-2011 гг. 9 Динамика развития национальной черты бедности Хотя данные КИОД собираются ежегодно, черта бедности не перерассчитывается ежегодно. Это затруднило бы анализ динамики развития бедности с течением времени, если бы стандарты менялись каждый год. Обычно после того, как черта бедности рассчитана, ее значение ежегодно корректируется при помощи индекса потребительских цен. Диаграмма 1 показывает динамику развития значений национальной черты бедности с 1998 г. С 1996 г. черта бедности перерассчитывалась 4 раза (см. ПКР, 2011 г. и Цирунян 2012 г.):  В 2000 г. из-за расширения размера выборки с 2 000 до 3 000 домохозяйств;  В 2003 г. из-за интеграции обследований бюджета домохозяйств и рабочей силы;  В 2008 и 2011 г. из-за того, что среднегодовая инфляция превысила 10 процентов; Вертикальные линии в диаграмме 1 указывают на годы, когда черта бедности перерассчитывалась. Последние два перерасчета имели большее воздействие, чем предыдущие. Диаграммы 2 и 3 показывают состав минимальной продовольственной корзины в плане калорийной ценности и стоимости в течение нескольких лет. Основную калорийную ценность все еще составляют хлеб и зерновые продукты, за которыми следуют жиры и сахар. За три года изменения были минимальными. Изменения слегка более выражены в плане состава стоимости минимальной продовольственной корзины. Со временем доля минимальной продовольственной корзины в абсолютной черте бедности слегка увеличилась с 60 процентов в 1998 г. до 62 процентов в 2011 г. (таблица 2). 10 Диаграмма 2. Состав минимальной продовольственной корзины по калорийной ценности, 2003-2011 гг. (Источник: ПКР 2011 г., Цирунян 2012 г.) Диаграмма 3. Состав минимальной продовольственной корзины по расходам, 2003 –2011 гг. (Источник: ПКР 2011 г., Цирунян 2012 г.) 11 Таблица 2. Состав абсолютной черты бедности, 1998-2011 гг. 1998 2003 2008 2011 Доля минимальной продовольственной корзины 60.2 62.9 63.9 62.2 Доля непродовольственных товаров и услуг 39.8 37.1 36.1 37.8 Источник: ПКР 2011, Цирунян 2012 Таблица 3. Состав прожиточного минимума согласно Постановления Правительства No. 694, 2009 г. (%) Среднее Взрослый Пенсионер Сред. Возраст. На душу трудоспособ. ребенок группа возраста 0-7 7-14 14-17 Продукты питания 65 61 70 71 71 72 71 Непродовольственные Товары 16 17 10 16 15 16 18 Услуги 17 19 20 13 14 12 11 Налоги 2 3 0 0 0 0 0 Всего 100 100 100 100 100 100 100 Месячная величина в 2011, сом 4390.02 4920.71 3932.23 3708.79 3278.8 3867.65 198.87 12 Таблица 4. Состав прожиточного минимума в кг и стоимость, среднемесячное на душу На основании постановления 2009г. 2011 г. В кг Доля Цена Доля продуктов (сом) продуктов Всего продуктов питания, из них 106.41 100 2853.52 100 Хлеб и злаки 18.83 17.7 416.24 14.6 Молоко и молочные продукты 45.33 42.6 525.56 18.4 Мясо и мясные продукты 6.32 5.9 856.32 30.0 Рыба и рыбные продукты 0.35 0.3 56.5 2.0 Растительное масло, маргарин и другие жиры 1.1 1.0 85.54 3.0 Яйца (16 * 60 гр) 0.96 0.9 105.63 3.7 Картофель 4.69 4.4 100.73 3.5 Овощи и бахчевые 13.66 12.8 239.92 8.4 Фрукты и ягоды 13.27 12.5 332.93 11.7 Сахар 1.66 1.6 103.2 3.6 Чай, кофе, какао 0.07 0.1 28.42 1.0 Другие продукты питания 0.17 0.2 2.53 0.1 Непродовольственные товары 702.4 Услуги 746.3 Налоги 87.8 Всего 4,390.02 Источник: Министерство социального развития Прожиточный минимум Прожиточный минимум регулируется Законом о гарантированных минимальных социальных стандартах от 26 мая 2009 года, №1703. Он основывается на нормативной потребительской корзине, состав которой определяется Рабочей группой, состоящей из представителей Министерств здоровья, социального развития, экономического регулирования и Национального статистического комитета. Министерство здравоохранения ведет обсуждение продовольственного компонента относительно минимальных калорических потребностей и питательной ценности. Министерство экономического регулирования отвечает за прогноз прожиточного минимума. До 2006 года минимальная потребительская корзина пересматривалась только каждые 10 лет (1995 г., 2006 г.). Теперь согласно новому Закону, пересматривается каждые 5 лет. В последний раз данный показатель пересматривался в 2009 г. Между пересмотрами прожиточный минимум обновляется ежеквартально Национальным статистическим комитетом с использованием индексов потребительских цен на основании зарегистрированных цен. Прожиточный минимум устанавливается для разных групп населения (мужчины трудоспособного возраста, женщины трудоспособного возраста, пенсионеры и дети разного возраста) и по областям (таблица 3). Прожиточный 3 До 2008 г. называлась Минимальной потребительской корзиной. 13 минимум применяется для оценки уровня жизни населения, определения мер социальной политики и минимальных государственных трудовых гарантий. Нынешний прожиточный минимум содержит 32 разных продуктов питания, составляющих 2 101 ккал на среднего человека в день4. В 2011 г. продукты питания составляли 65 процентов прожиточного минимума. Молоко и молочные продукты составляют большую часть продуктов питания в количественном отношении (кг), за которыми следуют хлеб и злаки, овощи и фрукты. В денежном выражении, мясо и мясные продукты составляют 30 процентов всей продовольственной корзины (таблица 4). Гарантированный минимальный доход Гарантированный минимальный доход (ГМД) является пороговой величиной, диктуемой бюджетом, который используется для определения правомочности на получение ежемесячного пособия малоимущим семьям (ЕПМС), являющегося денежным пособием, выдаваемым малоимущим семьям с детьми после проверки нуждаемости. Он регулируется Законом о государственных пособиях от 29 декабря, 2009 года, № 318. До 2010 года он назывался гарантированным минимальным уровнем потребления (ГМУП) и, в дополнение, применялся для определения размера ежемесячного социального пособия (ЕСП), категориальные государственные пособия для разных групп получателей, таких как лица с ограниченными возможностями здоровья с детства и лица пенсионного возраста без права на пенсию. Когда ГМД (ГМУП) был принят в 1998 г., он был установлен на уровне 50 процентов от черты крайней бедности. Однако, в законе не было положения, официально привязывающего ГМД к черте крайней бедности. Уровень ГМД зависит от средств, выделяемых Министерством финансов, поэтому ГМД полностью зависит от имеющихся бюджетных ресурсов. ГМД со временем обесценился. Несмотря на несколько корректировок в течение нескольких лет, величина ГМД никогда не достигала первоначального уровня 50 процентов от черты крайней бедности, как во время его внедрения. В 2011 г. величина ГМД составляла 8 процентов прожиточного минимума и 28 процентов черты крайней бедности (диаграмма 4). Минимальная заработная плата и базовая часть пенсии Официальная минимальная зарплата регулируется Законом о минимальной заработной плате в Кыргызской Республике от 12 октября 2008 года, № 210 и Законом о республиканском бюджете на 2011 год и прогнозе на 2012-2013 гг. от 30 марта 2011 г., № 8. Данный показатель применяется для определения гарантированной месячной зарплаты неквалифицированного рабочего, занятого 4 В 2006 году продовольственная корзина обеспечивала 2 431 ккал в день на среднего человека. 14 полный рабочий день в нормальных рабочих условиях. Минимальная зарплата не используется для расчета социальных пособий. Однако, если лицо, подающее заявление на пенсию, не имеет документов, удостоверяющих трудовой стаж, минимальная зарплата применяется для расчета размера его пенсии. На 1 июля 2011 года, размер минимальной зарплаты был установлен на уровне 690 сом, что составляет 16 процентов среднего прожиточного минимума. Базовая часть пенсии устанавливается относительно средних зарплат в стране. Закон о государственном пенсионном социальном страховании от 21 июля 1997 г., № 97, и Указ Президента о повышении базовой части пенсии устанавливают, что базовая часть пенсии не может быть меньше 12 процентов средних зарплат в предыдущем году. Чтобы иметь право на получение полной базовой пенсии, женщинам необходимо вносить взносы в течение 20 лет, а мужчинам – в течение 25 лет. На 1 октября 2011 года, размер полной базовой пенсии был увеличен на 500 сом, достигнув 1 500 сом в месяц (21 процент средних зарплат в 2010 г.). Диаграмма 4. Динамика развития ГМД (ГМУП), 1998-2011 гг. Почему стандарты настолько отличаются? Сравнение прожиточного минимума с продовольственной чертой бедности Хотя продовольственные корзины продовольственной черты бедности (ПЧБ) и прожиточного минимума (ПМ) основываются на дневном минимуме 2 100 ккал на человека, состав корзин и их стоимость значительно отличаются. Для прожиточного минимума стоимость месячной продовольственной корзины составляет, в среднем, 2 853 сом на человека, в то время как эмпирически полученная стоимость продовольственной корзины для продовольственной черты бедности составляла 1 340 сом на человека в 2011 г. Это меньше 50 процентов нормативного значения прожиточного минимума. Диаграмма 5 противопоставляет состав двух минимальных продовольственных стандартов. Заметьте, что первые 15 два многоярусных столбика в диаграмме 5 не могут быть сравнены непосредственно. Состав продовольственной черты бедности основывается на калорической доле разных продуктов, в то время как прожиточный минимум выражен в килограммах. Фактические потребление продуктов питания сопоставимым контингентом населения ПЧБ (2-5 децили) значительно отклоняется от нормативной корзины прожиточного минимума. Хлеб и злаки составляют почти 60 процентов суточных калорий, за которыми следуют жиры и сахар. Молоко и молочные продукты, занимающие важное место в прожиточном минимуме, составляют только 5 процентов фактического потребления. Важно помнить, что продовольственная корзина прожиточного минимума основывается на нормативных стандартах, представляющих хорошо сбалансированную и здоровую диету, как в плане калорий, так и питательной ценности (витамины, минеральные вещества, белки и т.д.) Различия в общей стоимости двух корзин можно объяснить разницей между фактическим и нормативным потреблением и ценами, используемыми для калькуляции стоимости. Корзина ПЧБ полностью основывается на ценовой информации, предоставленной домохозяйствами КИОД, в то время как прожиточный минимум основывается на зарегистрированных ценах. Тот факт, что большинство домохозяйств сами производят некоторую часть продуктов питания или получают их за счет охоты, рыбалки и сбора, может влиять на сообщаемые цены продуктов питания в КИОД. Их ценовая информация может иметь погрешности. Диаграмма 5. Состав продовольственной черты бедности и прожиточного минимума, 2011 г. 16 Сравнивая два многоярусных столбика на правой стороне диаграммы 5, можно заметить, что различия менее выражены при рассмотрении доли расходов на различные продукты питания в общем бюджете. Наибольшую часть в общей стоимости прожиточного минимума занимают мясо и мясные продукты, затем молоко и молочные продукты, и хлеб и злаки. Из-за большой доли хлеба и злаков в корзине ПЧБ, эти продукты питания также составляют самую большую часть в общем бюджете, необходимом для приобретения корзины ПЧБ. Мясо, сахар и овощи являются следующими крупными статьями расходов в бюджете ПЧБ. Сравнение состава калорий (килограммов) с составом расходов показывает уровни цен разных продуктов питания. Несмотря на то, что потребление хлеба и злаков составляет 60 процентов всей калорийной ценности корзины ПЧБ, они составляют только одну четвертую всей стоимости корзины. С другой стороны, мясо и мясные продукты составляют меньше 5 процентов минимального потребления калорий, но составляют 20 процентов стоимости минимальной корзины. Резюмируя, причина большой разницы между стоимостью двух минимальных продовольственных корзин заключается в разнице между фактическим потреблением домохозяйств и нормативными стандартами, используемыми для расчета прожиточного минимума. Разница между наблюдаемыми и зарегистрированными ценами, используемыми для калькуляции расходов двух корзин также может частично объяснить отличия. Как можно объяснить очень низкий уровень крайней бедности и количество получателей ЕПМС? Доля населения, живущая ниже различных минимальных стандартов, значительно различается в зависимости от разных измерений (таблица 5). 87 процентов населения Кыргызстана живет ниже общего прожиточного минимума (среднее значение на 1 человека), и 58 процентов живет ниже продовольственного прожиточного минимума. На основании эмпирически полученных черт бедности, 34 процента живет в абсолютной бедности и только 5 процентов населения потребляют меньше продовольственной черты бедности. Если взять ГМД как пороговую величину, то никто не потребляет меньше этой черты. Однако, согласно анализу охвата населения пособиями, 11 процентов населения живет в домохозяйствах, получающих ЕПМС. Как можно объяснить данный парадокс? Таблица 5. Уровни бедности по разным стандартам, 2010 Абсолют.ЧБ Прод.ЧБ ПМ (общ.) ПМ (продов) ГМД Месяч. стоимость (сом) 1,745 1,050 3,502 2,276 310 Уровень бедности (%) 33.7 5.3 86.9 58.3 0.0 Источник: КИОД 2010 17 Анализ бедности, в основном, используется для измерения масштабов и характера бедности и для анализа результатов государственной политики. Он определяет группы населения, живущие ниже абсолютной или продовольственной черты бедности. Уровень жизни домохозяйства определяется общим потреблением домохозяйства, за исключением расходов на налоги, алименты, сельскохозяйственной производство и платежи другим домохозяйствам. Общее потребление домохозяйства включает расходы на продукты питания, непродовольственные товары и услуги и учитывает владение товарами длительного пользования. Оно также учитывает потребление товаров собственного производства, особенно продуктов питания. Потребление домохозяйства является предпочтительным показателем благосостояния, так как он лучше отражает фактический уровень жизни домохозяйства. Он менее чувствителен к (сезонным) колебаниям дохода, потому что домохозяйства выправляют потребление со временем с учетом ожидаемого дохода5. Более того, домохозяйства обычно дают более правдивую информацию в рамках обследований бюджета домохозяйств, особенно, если в рамках обследования от них требуется вести дневник о потреблении и расходах. В общем, информация о доходах менее достоверна, так как люди обычно занижают данные о доходах. Общее потребление домохозяйства, потом, делится на количество членов домохозяйства без учета экономии за счет масштабов или демографического состава домохозяйства6. Затем среднее потребление домохозяйства на душу сравнивается с чертой бедности. Уровень гарантированного минимального дохода (ГМД) имеет совершенно другую цель. Как описано выше, он устанавливается Правительством Кыргызской Республики в зависимости от наличия бюджетных ресурсов. Главная цель ГМД – определить правомочность домохозяйства на получение ежемесячного пособия для малообеспеченных семей (ЕПМС) и определить размер пособия. Оценка правомочности (проверка нуждаемости) основывается на доходе домохозяйства, который включает все виды доходов, как формальные, так и неформальные. Домохозяйства должны представить документы, подтверждающие доход из формальных источников. Для учета земельной собственности, доход от земли рассчитывается при помощи регионального коэффициента. В то время как контролировать формальный доход несложно, социальному работнику труднее выявить неформальный доход, как например, доход от неформальной работы или денежных переводов или от натурального сельского хозяйства. Как уже сказано выше, продовольственная черта бедности показывает расходы на приобретение минимальной продовольственной корзины, обеспечивающей 2 100 ккал в день на человека. Она представляет собой расходы, которые домохозяйства должны произвести, чтобы купить все продукты питания в магазинах или на рынке. 5 Это также называется «гипотезой постоянного дохода». 6 Эквивалентные масштабы не применяются. Все измерения на душу населения. 18 Она не учитывает потребление продуктов собственного производства, от охоты или сбора. В среднем, продукты питания собственного производства составляют 33,5 процентов всех потребляемых продуктов питания (диаграмма 6, горизонтальная линия показывает средний национальный показатель). Этот процент выше в сельской местности и ниже в богатых домохозяйствах. Диаграмма 6. Доля продуктов питания собственного производства в общем потреблении продуктов питании, 2010 г. (Источник: КИОД 2010 г.) На основе данных ИОДХ, 3,9 процента населения живет в семьях с общим уровнем дохода семьи ниже ГМД. Определение «общего дохода семьи полученный в результате исследования, однако, не то же самое, что « административные доходы » использующийся для оценки правомочия получение пособия. Поэтому мы должны найти прокси для административного определения дохода, применяемого для оценки правомочности в данных обследования. Таблица 6 оценивает долю населения, у которых доход ниже ГМД, используя разные определения дохода. Исключение продуктов питания в натуральном выражении из общего потребления имеет ничтожно малый эффект на процент ниже ГМД. Использование общего дохода домохозяйства на члена семьи дает 4 процента населения ниже порога правомочности. Мы продолжаем, вычитывая конкретные формальные и неформальные платежи. ЕПМС вычитывается по определению, так как нам нужно понять правомочность до получения пособия. ЕСП вычитывается, так как оно исключается из проверки доходов. Затем мы вычитываем доход от частных денежных переводов, так как их трудно подтвердить. И тогда 6 процентов населения имеют доход меньше ГМД. Это меньше, чем 11 процентов, живущих в домохозяйствах, получающих ЕПМС. 19 Таблица 6. Население с доходом ниже ГМД по разным критериям дохода, 2010 Показатель дохода (на человека) Население ниже ГМД (%) Общее потребление домохозяйства 0.0 Общее потребление домохозяйства, без продуктов питания в натуральном выражении 0.2 Общий доход домохозяйства 3.9 Общий доход домохозяйства, без ЕСП, ЕПМС 4.6 Общий доход домохозяйства, без ЕСП, ЕПМС, частных денежных переводов 5.9 Источник: КИОД 2010 Можно ли ГМД привязать к прожиточному минимуму? Одним из вопросов, связанных с ГМД, является обесценивание его реальной стоимости со временем. Действующий закон не предусматривает регулярную индексацию. С другой стороны, прожиточный минимум, в основном, используется для прогнозирования динамики уровня жизни в стране, но не играет роли в адресности или установлении размеров пособий. И все же он ежеквартально перерассчитывается и учитывает изменения цен в стране. С точки зрения экономической и социального развития, прожиточный минимум можно рассматривать как ориентир благосостояния для достижения в будущем. Гарантированный минимальный доход можно было бы первоначально определить как процент прожиточного минимума. Со временем с учетом растущей экономики Правительство Кыргызской Республики могло бы поднять этот процент и медленно приближать к прожиточному минимуму. Привязка ГМД к прожиточному минимуму имеет свои преимущества. Это довольно распространенная практика в регионе. Россия, Казахстан, Словакия, Литва, Туркменистан и Чехия – это некоторые страны, применяющие прожиточный минимум как стандарт для определения порога правомочности на социальную помощь. Так как прожиточный минимум регулярно перерассчитывается, ГМД бы автоматически корректировался. Это можно было бы делать ежегодно, чтобы снизить бремя перерасчета прав на пособия. В Чехии, например, уровни правомочности корректируются только, если цены выросли на более, чем на 5 процентов. Вопрос в том, на каком уровне прожиточного минимума следует первоначально установить ГМД. Как обсуждалось выше, прожиточный минимум включает продовольственные и непродовольственные статьи. В целях привязки ГМД к прожиточному минимуму, стоимость базового продовольственного пакета могла бы служить контрольной 20 точкой. Более того, так как ЕПМС нацелен на детей, контрольным уровнем является стоимость продовольственной корзины для детей, которая равнялась 2 633 сом в месяц на ребенка в 2011 г. В среднем, 38 процентов продуктов питания – собственного производства для нижних 40 процентов населения (42 процента в сельской местности для нижних 40 процентов). Установление стандарта на 60 процентах продовольственного прожиточного минимума для детей обеспечило бы ГМД, равное 1 580 сом в 2012 (таблица 7). Это в 4 раза больше значения ГМД, который был поднят до 370 сом в 2011 г. (580 сом в ноябре 2012 г.). С точки зрения бюджета, этот уровень, кажется, не выполнимым. Тем не менее, установление ГМД первоначально на 30 процентах продовольственной корзины прожиточного минимума для детей за предыдущий год возможно более финансово устойчиво. По мере экономического роста уровень ГМД как долю прожиточного минимума можно было бы повысить со временем. Но это полностью произвольное решение, не основанное на каком-либо нормативном или эмпирическом стандарте, а диктуемое бюджетом. Министерство социального развития использует разные варианты для своих бюджетных прогнозов ЕПМС. До сих пор их предложения продолжают привязывать ГМД к черте крайней бедности. Их цель - повысить уровень ГМД до 100 процентов продовольственной черты бедности. Таблица 7. Значения ГМД для разных уровней прожиточного минимума Как % прод. корзины прожиточ. минимума для детей 20% 30% 40% 50% 60% Потенциальные значения ГМД (сом) 527 790 ,054 1,362 1,580 Моделирование альтернативных методов адресности, порогов и пособий Нынешние ежемесячные пособия малоимущим семьям (ЕПМС) представляют собой единственное социальное пособие, предназначенное специально для наибеднейших домохозяйств. Правомочность устанавливается в зависимости от уровня среднего семейного дохода или наличия детей в семье. Средний семейный доход не должен превышать гарантированный минимальный доход (ГМД). Размер пособия определяется разницей между подушевым семейным доходом и ГМД, умноженной на количество детей до 16 лет (или до 21, если они – студенты очного обучения). 362 тысячи бенефициариев получили ЕПМС в 2010г. Средний размер пособия составил 235 сом в месяц на получателя7. 7 Информация предоставлена Министерством социального развития, февраль 2012 г.) 21 Таблица 8. Получатели ЕПМС и расходы, административные данные, 2005- 2011 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011расчет Получатели ЕПМС, тыс. 482 481 475 434 371 362 398 Сред. ЕПМС в месяц (сом 89 124 125 120 172 235 90 Всего годовых расходов на ЕПМС (млн сом) 508 773 695 673 755 1330 1411 Источник: Министерство социального развития Анализ результатов Кыргызского интегрированного обследования домохозяйств (КИОД) 2010г. показывает, что ЕПМС в самом деле является прогрессивным пособием, предоставляемым главным образом малоимущим семьям (таблица 9). Практически две трети всех пособий получает наибеднейший квинтиль. Большую озабоченность вызывают размер ошибок исключения и достаточность пособия, которая определяется долей пособия в общем потреблении домохозяйств - получателей. Не больше одного человека из трех в наибеднейшем квинтиле проживает в домохозяйстве, получающем ЕПМС. Более 70% наибеднейшей группы не охвачены пособием. Ограниченный размер пособия уменьшает его значение в суммарном семейном потреблении даже для наибеднейших домохозяйств. В среднем, ЕПМС составляет меньше, чем 10% суммарного семейного потребления в нижнем квинтиле. В результате, воздействие на сокращение бедности - минимальное. Признавая значительные ошибки исключения и ограниченное воздействие нынешнего ЕПМС на сокращение бедности, Министерство социального развития (МСР) изучает альтернативные пути улучшения адресности ЕПМС. Таблица 9. Показатели адресности ЕПМС, 2010 Квинтиль потребления* I II III IV V Все Охват 28.9 10.8 9.0 4.7 2.3 11.2 Распределение получателей 51.8 19.4 16.1 8.5 4.2 100.0 Распределение пособий 61.4 19.7 10.4 5.6 2.9 100.0 Доля в общем потреблении (только получатели) 8.4 4.9 2.5 2.6 1.8 5.9 Примечание: Квинтили основаны на подушевом годовом потреблении до пособий с предполагаемой предельной склонностью в 33 процента. Источник: КИОД 2010 г. В следующем разделе будут моделированы два альтернативных варианта адресности, которые будут сопоставляться с текущей методологией с учетом более высокого Гарантированного минимального дохода (ГМД). В анализе используются 22 данные КИОД 2010г. Все результаты основаны на ситуации 2010г. Для каждого метода мы моделируем сценарии с низким, средним и высоким уровнем пособий, исходя из бюджетных параметров, предоставленных МСР. Сценарий с низким уровнем пособий составлен на основе распределения бюджетных средств в 2010г. в размере 1,330 млн сом. Сценарий со средним уровнем пособий прогнозирует увеличение бюджета до 2,000 млн сом, и сценарий с высоким уровнем пособий будет нацелен на выделение 5,600 млн. сом в год. Категориальная адресность Одной из альтернатив нынешней проверки нуждаемости является предоставление ЕПМС отдельным категориям населения, известным нам как подверженные высокому риску крайней бедности. Правомочность определяется, например, исходя из демографических характеристик. Общеизвестными примерами категориальных пособий являются пособия на содержание детей или социальные пенсии. Ежемесячное социальное пособие (ЕСП) – пример категориального пособия, поскольку его предоставление не зависит от семейного дохода, а от конкретных характеристик бенефициариев, как, например, статус нетрудоспособности. Недостатком категориальной адресности является ее неточность. Всегда будут утечки денежных средств в небедные домохозяйства. Чем больше корреляция между идентифицированными категориями и бедностью, тем меньше ошибок в адресности. Положительная сторона категориальной адресности заключается в том, что она сокращает административную нагрузку как для заявителей, так и для разработчиков политики. Ее также можно легко скомбинировать с другими методами адресности. Первоочередной задачей является определение категорий, позволяющих проводить различие между крайне бедными и прочими домохозяйствами для ограничения ошибок включения, а также обеспечения высокого уровня охвата крайне бедных. Категории могут быть определены на основе демографических индикаторов, географического местоположения, жилищных характеристик, владения некоторыми товарами долговременного пользования или какой-нибудь их комбинации. В целях географической адресности необходимо в идеальном случае подсчитать уровень бедности, по крайней мере, на районном уровне. Это невозможно сделать с КИОД, поскольку выборка только репрезентативна на областном уровне. Поиск других категориальных индикаторов с целью выявления крайне бедных на областном уровне выявил демографические индикаторы как потенциальных кандидатов категориальной адресности. Как и в других странах с низкими и средними доходами, бедность в Кыргызской Республике в высокой степени связана с наличием детей в семье. Чем больше детей в семье, тем выше риск бедности в домохозяйстве. Крайняя бедность среди детей до 6 лет составляет 9,4% по сравнению со средним общенациональным показателем - 5.3%. 23 Для последующего анализа мы сосредоточим внимание на наибеднейших 10% населения. Домохозяйства, принадлежащие к наибеднейшим 10%, имеют в среднем 2,7 детей до 16 лет, по сравнению с 1,2 детьми в других домохозяйствах. Наиболее высокое среднее количество детей отмечено в наибеднейших домохозяйствах в Ошской и Таласской областях с 3,6 и 3,4 детьми в среднем в каждом домохозяйстве (график 7). Диаграмма 7. Среднее количество детей на домохозяйство (Источник: КИОД 2010) Люди, живущие в домохозяйствах с тремя или более детьми до 16 лет, подвержены значительно высокому риску отнесения к наибеднейшим 10% населения (таблица 10). Такой риск возрастает с каждым дополнительным ребенком. 24 Таблица 10. Характеристика наибеднейших 10 процентов населения, %, 2010 Принадлежат Доля Принадлежат Доля в общ. наибедн.10% в общ.населении наибедн.10% населении Всего 10.0 100 По возрасту: Иссык-Куль 8.2 8.1 младше 6 16.8 11.7 Жалал-Абад 15.2 18.9 6-15 11.0 22.0 Нарын 22.2 4.8 16-20 8.0 10.3 Баткен 10.9 8.1 21-40 11.6 24.9 Ош 12.3 25.3 41-60 5.9 23.5 Талас 8.2 4.2 61-70 6.3 4.1 Чуй 5.8 14.9 71 или старше 7.7 3.5 Бишкек 1.4 15.7 Домохозяйства с Домохозяйства с Без детей <16 2.0 20.9 Без детей <6 4.4 54.4 1 ребенок< 16 4.1 22.8 1 ребенок<6 10.1 28.4 2 детей < 16 9.2 27.5 2 детей <6 21.4 13.9 3 детей < 16 15.1 17.7 3 детей <6 55.3 3.2 4 детей < 16 18.8 8.0 4 или больше детей <6 0.0 0.1 5 детей <16 57.6 2.6 6 или больше детей<16 91.4 0.5 Ребенок с инвалидностью 13.8 1.1 Взрослый с Инвалидностью 15.4 5.8 Примечание: наибеднейшие 10% определяются по общему потреблению домохозяйства на душу до ЕПМС (с учетом предельной склонности 33%). Источник: КИОД 2010 25 Если исходить из анализа крайне бедных домохозяйств, количество детей представляется хорошим индикатором для выявления наибеднейших домохозяйств в Кыргызской Республике. Было проверено несколько вариантов: e1 трое или более детей до 16 лет e2 трое или более детей до 16 лет, по меньшей мере один из них младше 6 лет e3 трое или более детей до 16 лет, ИЛИ двое или более детей до 6 лет e4 так же, как в e1, но для Нарына и Баткена: 2 или более детей e5 так же, как в e2, но для Нарына и Баткена: 2 или более детей e6 так же, как в e3, но для Нарына и Баткена: 2 или более детей до 16, ИЛИ один или более детей до 6 лет. Выбор домохозяйств с тремя или более детьми до 16 лет определяется исходя из конфигурации бедности, как это представлено в таблице 10. Можно варьировать более и менее строгие критерии определения правомочности. Вариант (e2) требует, чтобы по меньшей мере одному из троих детей было до 6 лет, в то время как вариант e3 также охватывает домохозяйства, которые в настоящее время имеют двоих детей до 6 лет. Анализ также показал, что ситуация немного другая в Нарыне и Баткене. Риск бедности в этих двух областях уже значительно выше для домохозяйств с двумя или более детьми, если сравнить с другими домохозяйствами в области. Поэтому варианты e4, e5 и e6 допускают другие критерии определения правомочности в Нарыне и Баткене. Одной из главных особенностей категориальной адресности является то, что все отвечающие критериям домохозяйства имеют право на пособие вне зависимости от уровня дохода. В таблицах 11 и 12 отражены уровни охвата по каждому моделированному варианту, с учетом того, что безусловно все правомочные домохозяйства подадут заявки (т.е. при идеальной реализации). Анализируя прогнозированные результаты по каждому потребительскому квинтилю, уровни охвата наибеднейшего квинтиля колеблются от 50 до 72%, результатом чего являются ошибки исключения от 28 до 50%. В основе ошибки исключения стоят домохозяйства, имеющие меньше троих детей (или двоих в Нарыне и Баткене, в зависимости от моделированного варианта). Высокий уровень охвата можно достичь с вариантом e6, при котором все домохозяйства с тремя или более детьми до 16 лет (двое или более детей в Нарыне и Баткене) или по меньшей мере с двумя детьми до 6 лет (один ребенок до 6 лет в Нарыне и Баткене) будут правомочны. Наиболее щедрый вариант (e6) может также породить наибольшую ошибку включения, где 63% бенефициариев не принадлежат к наибеднейшему квинтилю. Вариант e2 – с наиболее строгими определениями – может иметь своим результатом самую минимальную ошибку включения (55%). 26 Таблица 11. Моделируемый охват и уровни распределения категориальных адресных вариантов, % Охват Распределение получателей Квинтиль e1 e2 e3 e4 e5 e6 e1 e2 e3 e4 e5 e6 Q1 58.9 49.9 67.1 63.5 53.3 72.1 40.9 45.1 38.4 39.0 43.7 37.0 Q2 39.6 29.7 47.1 45.5 33.0 52.2 27.6 26.9 27.0 28.0 27.1 26.8 Q3 26.1 17.7 31.6 30.3 20.1 36.0 18.1 15.9 18.0 18.6 16.4 18.4 Q4 13.3 9.4 20.1 15.9 11.0 23.7 9.2 8.5 11.5 9.8 9.0 12.2 Q5 6.0 4.0 8.9 7.5 4.7 11.1 4.2 3.6 5.1 4.6 3.8 5.7 всего 28.8 22.2 35.0 32.6 24.4 39.0 100 100 100 100 100 100 Ошибки искл. 41.1 50.1 32.9 36.5 46.7 27.9 Ошибки включения 59.1 54.9 61.6 61.0 56.3 63.0 Примечание: Квинтили определены исходя из суммарного подушевого семейного потребления до ЕПМС (при предельной склонности к потреблению в 33%). Ошибка исключения = 100% - охват Q1; Ошибка включения = 100% - бенефициариев, относящихся к Q1. Источник: КИОД 2010г. Поскольку намеченной целью ЕПМС являются крайне бедные домохозяйства, в таблице 12 отражены только наибеднейшие 10% населения и степень охвата по областям. Степень охвата выше в бедных областях и ниже в более богатых регионах, как Бишкек и Чуй. В Нарыне и Баткене менее строгие квалификационные критерии приводят к значительно более высокому охвату в вариантах с e4 по e6 по сравнению с e1 по e3. В некоторых областях, таких как Ош и Талас, уровень охвата может практически достичь 90% среди наибеднейшего дециля. Таблица 12. Моделируемый охват наибеднейших 10 процентов по областям, % e1 e2 e3 e4 e5 e6 Иссык-Куль 65.6 61.0 70.6 65.6 61.0 70.6 Жалал-Абад 62.8 46.0 76.1 62.8 46.0 76.1 Нарын 40.5 37.5 49.6 79.2 70.1 87.3 Баткен 38.6 30.8 53.7 65.0 51.9 72.4 Ош 86.1 79.9 88.4 86.1 79.9 88.4 Талас 85.9 75.7 94.3 85.9 75.7 94.3 Чуй 31.6 23.6 47.0 31.6 23.6 47.0 Бишкек 6.9 6.9 12.9 6.9 6.9 12.9 27 Примечание: Дециль определяется на основе суммарного подушевого семейного потребления до ЕПМС (при предельной склонности к потреблению в 33%). Это выявляет наибеднейшие 10% в стране. Источник: КИОД 2010г. Для дальнейшего моделирования мы выбираем варианты с наименьшими ошибками включения (e2) и с наименьшими ошибками исключения (e6). Для каждого из данных двух вариантов категориальной адресности мы моделируем шесть сценариев пособий, при которых фиксированные пособия предоставляются каждому ребенку до 16 лет или каждому домохозяйству. Размеры пособия определяются исходя из бюджетных прогнозов и количества правомочных детей или домохозяйств, полученных из КИОД 2010г. Таблица 13. Сценарии пособий для моделирования категориальных пособий Низкий Средний Высокий Бюджет: 1330 Бюджет: 2,000 Бюджет: 5,600 Млн сом Млн сом Млн сом Правомочные дети, Ежемес. пособия на ребенка до 16 лет (сом) кол-во E2: домохозяйства с 3 и более детьми до 16 лет, из них хотя бы 1 ребенок младше 6 673,387 165 248 693 E6: домохозяйства с 3 и более детьми до 16 лет, или 2 или более детьми младше 6 лет 1,083,137 102 154 431 для Нарына и Баткена: 2 или более детей<16, или 1 и более детей младше 6 лет Правомочные Ежемесяч.пособия на домохозяйства (сом) Домохозяйства E2: домохозяйства с 3 и более детьми до 16 лет, из них хотя бы 1 ребенок младше 6 лет 190,829 581 873 2445 E6: домохозяйства с 3 и более детьми до 16 лет, или 2 или более детьми младше 6 лет 364,939 304 457 1279 для Нарына и Баткена: 2 или более детей<16, или 1 и более детей младше 6 лет Примечание: количество правомочных детей и домохозяйств, взятых из КИОД 2010. Бюджетная информация получена у МСР. В таблице 14 подытожены основные результаты моделирования воздействия на бедность шести сценариев с пособиями. Также представлен текущий уровень бедности (до и после ЕПМС). По сценарию с низким уровнем пособий воздействие 28 на абсолютную нищету остается очень незначительным. Разница заметна только при двух десятичных числах. Чем выше пособия, тем сильнее эффект на уровень бедности. С точки зрения сокращения бедности, почти не имеет значения, предоставляется ли пособие как фиксированная сумма правомочному ребенку или домохозяйству. Однако, в плане распределения и утечки пособий, фиксированные размеры пособий каждому ребенку в правомочных домохозяйствах приводит к чуть более прогрессивному распределению (таблица 15). Таблица 14. Моделируемое воздействие на бедность, категориальные варианты E2 и E6 Абсолютная бедность Крайняя бедность Уровень % Разрыв % Уровень % Разрыв % До ЕПМС 33.93 7.55 5.63 0.84 После ЕПМС 33.68 7.43 5.34 0.79 E2: пособие на 1 ребенка низкий 33.32 7.31 5.40 0.76 средний 33.03 7.20 5.14 0.72 высокий 31.72 6.61 3.79 0.56 E2: пособие на домохозяйство низкий 33.26 7.33 5.40 0.77 средний 33.16 7.21 5.39 0.74 высокий 31.73 6.65 4.01 0.61 E6: пособие на ребенка низкий 33.27 7.34 5.47 0.77 средний 33.12 7.24 5.28 0.74 высокий 31.89 6.69 4.04 0.58 E6: пособие на домохозяйство низкий 33.40 7.36 5.48 0.78 средний 33.16 7.26 5.28 0.76 высокий 32.17 6.76 4.12 0.61 29 Примечание: уровни бедности до и после пособий учитывают эффект замещения (предельная склонность 33%). Источник: КИОД 2010 г. Таблица 15. Моделируемое распределение пособий, категориальные варианты E2 и E6, % e2 e6 Квинтиль Фиксир. Фиксир. Фиксир. Фиксир. пособие пособие пособие пособие на реб. на д\х на реб. на д\х Q1 44.4 41.4 37.5 33.4 Q2 27.4 28.3 26.4 26.4 Q3 16.1 17.2 19.5 20.6 Q4 8.2 8.7 10.4 11.9 Q5 4.0 4.4 6.2 7.6 Всего 100 100 100 100 Примечание: квинтили основаны на общем подушевом потреблении домохозяйства до ЕПМС (с учетом предельной склонности 33%). Источник: КИОД 2010 г. Категориальные пособия для детей помогают не только детям, но и всем лицам, проживающим в правомочных домохозяйствах (таблица 16). По сравнению с текущей ситуацией, воздействие на бедность было бы выше в контексте сценариев со средними и высокими пособиями. С учетом бюджета 2012г., категориальные пособия справляются не лучше, чем проверенные на нуждаемость текущие ЕПМС в отношении сокращения крайней нищеты. Тем не менее, они, кажется, более эффективны в сокращении разрыва бедности (нижняя часть таблицы 16). 30 Таблица 16. Моделируемое воздействие на бедность для категориальных вариантов E2 и E6, по возрасту E2 (фикс.пособие на ребенка) E6 (фикс.пособие на ребенка) До После ЕПСМ ЕПМС Низк. Сред. Выс. Низк. Сред. Выс. Уровень крайней бедности (%) Младше 6 10.06 9.44 9.60 9.07 6.39 9.69 9.60 7.03 6-15 6.12 5.54 5.65 5.15 3.71 5.80 5.41 4.06 16-20 4.51 4.35 4.40 4.24 2.96 4.51 4.15 3.11 21-40 6.87 6.58 6.66 6.42 4.77 6.70 6.60 4.97 41-60 2.90 2.90 2.84 2.83 2.26 2.88 2.78 2.37 61-70 2.89 2.89 2.89 2.89 2.87 2.89 2.89 2.87 71 или старше 3.81 3.81 3.81 3.56 2.60 3.81 3.43 2.46 Разрыв крайней бедности (%) младше 6 1.59 1.46 1.39 1.30 0.92 1.45 1.37 1.03 6-15 0.92 0.84 0.81 0.75 0.56 0.83 0.79 0.60 16-20 0.45 0.44 0.41 0.39 0.34 0.41 0.39 0.30 21-40 1.07 1.00 0.96 0.91 0.72 0.98 0.94 0.75 41-60 0.44 0.43 0.41 0.39 0.33 0.41 0.40 0.33 61-70 0.30 0.30 0.30 0.30 0.30 0.29 0.29 0.26 71 или старше 0.82 0.81 0.79 0.77 0.72 0.78 0.76 0.68 Примечание: уровень бедности до и после пособий учитывает эффект замещения (предельная склонность 33%). Источник: КИОД 2010 г. 31 Адресность посредством прокси проверки нуждаемости Одним из недостатков проверки нуждаемости является трудность в подтверждении семейного дохода и активов, в особенности в странах с большим неформальным сектором, широко распространѐнным натуральным сельским хозяйством и притоком денежных переводов. Хотя проверка нуждаемости, применяемая в настоящее время для ЕПМС, работает относительно хорошо по предоставлению пособий малоимущим семьям, уровень охвата среди малоимущих остается низким (см. выше). Признавая несовершенства текущего подхода, имеет смысл изучить возможность прокси проверки нуждаемости (ППН) с целью выявления правомочных домохозяйств и выделения ЕПМС. При ППН правомочность определяется на основе ряда измеримых индикаторов, тесно коррелирующих с бедностью. Модели могут также включать семейный доход, но также распространено включать только те индикаторы, которые легко измерить. Поскольку получение пособия не связано напрямую с уровнем заявленного семейного дохода, подавление стимула к работе менее важно. Более сложный аспект ППН связан с информацией и коммуникацией. Поскольку правомочность определяется баллами, получаемыми в результате эконометрического моделирования, органам социальной защиты, возможно, будет трудно разъяснять населению процесс и потенциально негативные решения. Данный метод также требует достаточного потенциала как на центральном, так и на местном уровнях для регулярной калибровки модели и ее надлежащей реализации на местах. Процесс применения можно упростить, тем самым сокращая административную нагрузку для клиентов и служащих. По сравнению с проверкой нуждаемости, запросы на подготовку документации по ППН обычно минимальны. Тем не менее, необходимы посещения домохозяйств для проверки информации, представленной заявителями. В прокси проверке нуждаемости используется ограниченное количество индикаторов, которые (i) легко наблюдать, (ii) домохозяйствам трудно манипулировать и (iii) сильно коррелируются с бедностью. Совместно с Институтом социальной политики (ИСП) была разработана модель потребления, которая может служить основой для определения индикаторов для включения в ППН. Исходя из дискуссий с МСР, было принято решение включить подушевой доход домохозяйства в качестве дополнительного индикатора, аналогичного модели ППН, используемой в Грузии. С целью определения соответствующих индикаторов мы поэтапно оцениваем регрессионные модели OLS отдельно для городской и сельской местности, принимая к сведению различия в структуре потребления и форме собственности по месту проживания. Подсчитанные баллы (коэффициенты) далее используются для прогнозирования уровня экономического благосостояния домохозяйства и его правомочности на социальные пособия и услуги. Модель, использованная для дальнейшего анализа в данном отчете, представлена в приложении 1. Подсчитанные коэффициенты незначительно отклоняются от 32 модели, разработанной ИСП8. Для сопоставления прогнозированного уровня потребления с исходным состоянием бедности мы выбираем нижние 34% и нижние 6% лиц на основе прогнозированного потребления. 71% абсолютно бедных, выявленных по подушевому потреблению до ЕПМС, также определены как бедные по прогнозированному потреблению. Совпадение ниже при рассмотрении крайней нищеты. 58% крайне бедных определяются таким же образом при использовании прогнозированных величин9. Таблица 17. Сравнение фактических и прогнозных уровней бедности Абсолютная бедность по прокси Абсолютная бедность не бедный бедный не бедный 85.5 14.5 100 бедный 28.8 71.3 100 Крайняя бедность по прокси Крайняя бедность не бедный бедный не бедный 97.1 2.9 100 бедный 42.1 57.9 100 Примечание: фактические уровни бедности до ЕПМС; бедность по прокси, основанная на прогнозном потреблении Как и с обычной проверкой нуждаемости, необходимо определить критический порог для выявления правомочных домохозяйств. В таблице 18 представлены охват и нормы распределения по трем различным порогам: нижние 10 (p10), 15 (p15) и 20% (p20) населения, определенные при помощи модели ППН. Поскольку ППН прогнозирует правомочность на основе ряда индикаторов, всегда будут ошибки исключения и включения. Охват наибеднейших 20% населения – самый высокий с наиболее щедрым порогом (p20). 67% наибеднейшего квинтиля получат пособия. Установление критического порога на уровне 10% лишит 58% наибеднейших 20% населения возможности получить пособия. Ошибки включения максимальны при наиболее щедром критическом пороге (нижние 20%), и минимальны при наиболее строгом определении критического порога (нижние 15%). 8 Было невозможно точно воспроизвести модель, разработанную ИСП. Модель ИСП также представлена в приложении в качестве справочного материала, который имел прямое воздействие на последующее моделирование. 9 Ранговый коэффициент корреляции Спирмана для прогнозного и фактического подушевого потребления (до ЕПМС) равен 0,81 с p<0.000. 33 Таблица 18. Моделируемый охват и уровень распределения разных критических порогов прокси проверок нуждаемости, % Охват Распределение получателей Квинтиль Нижние 10% Нижн.15% Нижн.20% Нижн.10% Нижние 15% Нижние 20% Q1 42.2 54.9 66.7 82.1 73.5 66.8 Q2 5.0 11.1 20.9 9.8 14.9 21.1 Q3 3.0 7.1 8.8 5.9 9.4 8.8 Q4 1.1 1.6 3.1 2.2 2.2 3.1 Q5 0.1 0.1 0.3 0.1 0.1 0.3 Всего 10 15 20 100 100 100 Ошибки исключения 57.8 45.2 33.3 Ошибки включения 18.0 26.5 33.2 Примечание: Квинтили основаны на общем подушевом потреблении домохозяйства до ЕПМС (с учетом предельной склонности 33%). Ошибки исключения = 100% - охват Q1; ошибки включения = 100% - получатели, принадлежащие Q1. Источник: КИОД 2010 Уровень охвата наибеднейших 10% населения (в масштабе всей страны) различается по областям. Разница в уровнях охвата напрямую связана уровнем жизни в регионах. Чем беднее область, тем больше потенциальных получателей (таблица 19). Таблица 19. Моделируемый охват наибеднейших 10 процентов по областям, % p10 p15 p20 Иссык-Куль 34.3 49.4 58.6 Жалал-Абад 66.6 71.1 89.5 Нарын 61.3 77.7 82.7 Баткен 19.6 45.2 51.4 Ош 74.4 84.4 91.3 Талас 39.7 40.3 46.7 Чуй 47.5 51.3 62.3 Бишкек 0.0 16.6 16.6 34 Примечание: Дециль определяется исходя из суммарного подушевого семейного потребления до ЕПМС (при предельной склонности к потреблению в 33%). Это выявляет наибеднейшие 10% в стране. Источник: КИОД 2010г. Для дальнейшего моделирования мы проведем оценку шести различных сценариев пособий для каждого из трех вариантов. Далее мы введем критерий категориальной адресности, аналогичный нынешнему ЕПМС. Только домохозяйства с детьми имеют право на пособие10. Фиксированные пособия назначаются на ребенка или на домохозяйство. Размер пособий зависит от наличия бюджетных средств (низкий, средний, высокий) и соответствующего количества правомочных детей или домохозяйств (таблица 20). Таблица 20. Сценарии пособий для моделирования прокси проверок нуждаемости Низкий Средний Высокий Бюджет:1330 Бюджет:2000 Бюджет:5600 Млн сом млн сом млн сом Правомочные дети, Ежемесяч. пособие на ребенка до 16 лет (сом) Кол-во P10: домохозяйства хотя бы с 1 реб.< 16, принадлежащие нижним 10% согласно ППН 264,235 419 631 1,766 P15: домохозяйства хотя бы с 1 реб.< 16, принадлежащие нижним 15% согласно ППН 386,677 287 431 1,207 P20: домохозяйства хотя бы с 1 реб.< 16, принадлежащие нижним 20% согласно ППН 500,525 221 333 932 Правомочные Ежемесяч.пособие на домохоз. (сом) домохоз, кол-во P10: домохозяйства хотя бы с 1 реб.< 16, принадлежащие нижним 10% согласно ППН 79,487 1,394 2,097 5,871 P15: домохозяйства хотя бы с 1 реб.< 16, принадлежащие нижним 15% согласно ППН 122,775 903 1,357 3,801 P20: домохозяйства хотя бы с 1 реб.< 16, принадлежащие нижним 20% согласно ППН 171,788 645 970 2,717 Примечание: количество правомочных детей и домохозяйств, полученных из КИОД 2010. Бюджетная информация получена у МСР. 10 Это только незначительно влияет на уровень охвата, так как 99 процентов домохозяйств, принадлежащих нижним 20%, выявленных ППН, имеют детей до 16 лет. 35 Таблица 21. Распределение пособий для различных вариантов прокси проверки нуждаемости P10 и ребенок<16 P15 и ребенок <16 P20 и ребенок<16 Квинтиль Пос-е на реб. Пос-е на д/х Пос-е на реб. Пос-е на д\х Пос-е на реб. Пос-е на д\х Q1 82.3 80.4 74.7 72.7 68.9 65.0 Q2 10.5 11.1 14.7 15.1 19.9 22.1 Q3 5.1 5.6 8.5 9.4 8.1 8.9 Q4 2.0 2.8 2.1 2.7 2.9 3.7 Q5 0.1 0.1 0.1 0.1 0.2 0.4 Примечание: квинтили основаны на общем подушевом потреблении домохозяйства до ЕПМС (с учетом предельной склонности 33%). Источник: КИОД 2010 Диаграмма 8. Программы социальной помощи в крайнем случае: распределение пособий наибеднейшим 20 процентам (источник: ВБ) Использование ППН для назначения пособий малоимущим семьям с детьми улучшит адресность нынешнего ЕПМС, в особенности для двух нижних критических порогов (таблица 21). В самом жестком случае (P10), более 80% назначенных пособий получат наибеднейшие 20% населения. Это относительно высокая отметка, которая бы поставила Кыргызстан в ряд ведущих стран с программами социальной помощи в крайнем случаев (график 8). 36 Распределительная разница между фиксированными платежами на ребенка или домохозяйство незначительная с небольшим плюсом для первого случая. Что касается эффекта сокращения бедности, наибольшее воздействие заметно на крайней бедности. Назначение пособий по ППН, даже по малобюджетному сценарию, может иметь больше воздействия, чем нынешний ЕПМС (таблица 22). Что касается абсолютной нищеты, разница небольшая относительно уровня бедности, но сокращение разрыва абсолютной бедности будет увеличиваться. Таблица 22. Моделируемое воздействие на бедность для разных сценариев прокси проверки нуждаемости Абсолютная бедность Крайняя бедность Уровень(%) Разрыв(%) Уровень(%) Разрыв(%) До ЕПМС 33.93 7.55 5.63 0.84 После ЕПМС 33.68 7.43 5.34 0.79 P10: пособие на ребенка низкий 33.77 7.23 4.36 0.62 средний 33.75 7.06 3.99 0.54 высокий 33.25 6.21 2.07 0.29 P10: пособие на д\х низкий 33.78 7.23 4.10 0.63 средний 33.69 7.07 3.86 0.56 высокий 33.21 6.25 2.79 0.29 P15: пособие на ребенка низкий 33.62 7.24 5.04 0.67 средний 33.48 7.08 4.23 0.59 высокий 33.00 6.26 3.16 0.31 P15: пособие на д\х низкий 33.76 7.24 5.28 0.67 средний 33.54 7.09 3.99 0.60 высокий 32.92 6.29 2.73 0.33 P20: пособие на ребенка низкий 33.73 7.24 5.15 0.70 средний 33.43 7.09 4.77 0.63 высокий 32.81 6.29 2.97 0.38 P20: пособие на д\х низкий 33.74 7.25 5.20 0.71 средний 33.61 7.10 5.17 0.65 высокий 32.38 6.33 3.21 0.42 Примечание: уровни бедности до и после пособий учитывают эффект замещения (предельная склонность 33%). Источник: КИОД 2010 В таблице 23 представлены уровни и разрывы крайней бедности по различным сценариям ППН для различных возрастных групп. С учетом нынешнего бюджета (низкие сценарии), риск крайней бедности для детей можно было бы сократить 37 посредством введения ППН. Воздействие максимальное, если правомочность на пособие ограничивается домохозяйствами, принадлежащим нижним 10 и 15% согласно баллам ППН. В общем, крайняя бедность будет сокращаться практически для всех возрастных групп. Таблица 23. Моделируемое воздействие на бедность для сценариев прокси проверки нуждаемости по возрасту P10 (фикс.пос.на реб.) P15 (фикс.пос.на реб.) P20 (фикс.пос.на реб) До После ЕПМС ЕПМС низк. сред. выс. низк. сред. выс. низк. сред. выс Уровень крайней бедности (%) младше 6 10.06 9.44 7.54 6.87 2.41 9.10 7.33 5.46 9.46 8.69 5.39 6-15 6.12 5.54 4.67 4.47 2.46 4.96 4.43 3.25 5.21 4.59 2.95 16-20 4.51 4.35 3.23 2.76 2.00 3.98 3.13 2.13 4.15 3.98 2.07 21-40 6.87 6.58 5.31 4.85 2.37 6.38 5.20 3.88 6.46 6.01 3.59 41-60 2.90 2.90 2.51 2.30 1.33 2.78 2.46 1.94 2.78 2.67 1.94 61-70 2.89 2.89 2.89 2.04 1.25 2.89 2.87 2.01 2.45 2.45 1.34 71 или старше 3.81 3.81 2.56 2.55 2.55 3.19 2.46 2.44 3.19 3.14 2.18 Разрыв крайней бедности (%) Младше 6 1.59 1.46 1.11 0.93 1.29 1.15 0.61 0.33 1.22 1.06 0.42 6-15 0.92 0.84 0.67 0.58 0.74 0.66 0.37 0.31 0.71 0.62 0.30 16-20 0.45 0.44 0.34 0.31 0.37 0.33 0.24 0.26 0.35 0.31 0.22 21-40 1.07 1.00 0.79 0.69 0.88 0.80 0.49 0.36 0.85 0.76 0.39 41-60 0.44 0.43 0.34 0.31 0.38 0.35 0.24 0.18 0.36 0.33 0.20 61-70 0.30 0.30 0.22 0.19 0.25 0.22 0.13 0.05 0.24 0.22 0.11 71 или старше 0.82 0.81 0.72 0.70 0.55 0.73 0.69 0.55 0.74 0.71 0.59 Примечание: уровни бедности до и после пособий учитывают эффект замещения (предельная склонность 33%). Источник: КИОД 2010 Нынешняя методология с повышенным ГМД Учитывая относительно эффективные результаты адресности действующей проверки нуждаемости в плане распределения пособий (см. выше), повышение ГМД может быть достаточным для улучшения эффективности ЕПМС. Теоретически, повышая средний размер пособия, можно ожидать более высокого охвата наибеднейшего квинтиля (сокращение ошибок исключения) и более выраженного воздействия на сокращение крайней бедности. Моделирование пособий, проверенных на нуждаемость, представляет несколько сложностей. Точность проверки нуждаемости зависит от достоверности данных, представленных заявителями, и способности органов социальной защиты проверить доход семьи. Кроме этого, необходимо учесть фактический и 38 ожидаемый рост числа получателей пособий. Повышение порога правомочности на социальную помощь, т.е. ГМД, предположительно увеличит количество правомочных домохозяйств. Предполагается, что повышение ГМД увеличит количество заявителей и правомочных домохозяйств. В идеале, эти предположения предусмотрены в модели, имитирующей эффект такого изменения политики. Существует ряд исследований, направленных на моделирование увеличения количества получателей как таковых или изменений в количестве получателей в связи с политическими реформами. К методам относятся стохастические имитационные модели (Pudney et.al. 2006; Hancock et.al. 2003), модели качественного выбора (Duclos 1997), или модели дискретного выбора (Blundell et.al. 1988; Edmonds 2005; Duclos 1995; Younger 2003). В других исследованиях было имитировано потенциальное воздействие увеличения бюджетных средств путем анализа предельных выгод или оценки спроса (Younger 2003; Lanjouw & Ravallion 1999). Возможность применения таких моделей зависит главным образом от двух факторов (Blundell et.al. 1988): качество данных, как например, занижение сведений, и уровень ошибок при определении права на получение социальной помощи, такие как ошибки расчетов для определения правомочности и ошибки в определении адресности. В контексте настоящего анализа ряд факторов препятствует имитированию изменения в количестве получателей после повышения ГМД. Во-первых, количество домохозяйств-получателей ЕПМС в выборке КИОД очень маленькое. Во-вторых, используя данные КИОД, невозможно точно подсчитать семейный доход, лежащий в основе административной оценки правомочности. Например, невозможно воспроизвести применение земельных коэффициентов, чтобы посчитать доход от земли. Земельные коэффициенты различаются по районам и по качеству земли. КИОД не предоставляет достаточно информации для того, чтобы определять соответствующие коэффициенты за землевладение. Помимо этого, доходы из различных источников могут быть занижены в КИОД или в процессе подачи заявок. В-третьих, текущий уровень получения ЕПМС занижен. В особенности это касается общей суммы пособий за год. Подробный анализ получения пособий на основе месячных данных показывает, что только 20% получателей ЕПМС сообщали о получении пособия каждый месяц в 2010г. Еще 20% сообщали о пособиях в течение четырех месяцев или реже. Использование помесячной информации значительно повышает заявленные средние ежемесячные пособия и приближает их величину к административным данным11. И наконец, небольшое количество наблюдений в сочетании с выявленными ошибками адресности препятствует использованию данных КИОД для продвинутого моделирования. Мы попытались получить переменные дохода, которые точнее соответствуют административному доходу, используемому в проверке нуждаемости (таблица 24). 11 Согласно ежемесячным данным КИОД 2010 г., средний размер ЕПМС – 221 сом на ребенка. Это довольно близко к административно среднему показателю 235 сом в 2010 году. 39 Каждое определение исключает дополнительный источник дохода. Общий доход домохозяйства исключает стоимость продуктов питания собственного производства. Определение дохода 2 исключает ЕСП и ЕПМС. Определение дохода 4 далее исключает местные субсидии, но что более важно, доход от частных платежей, такие как денежные переводы. Последнее трудно уточнить в процессе подачи заявок. Исключение частных денежных переводов сокращает средний подушевой доход почти на 200 сом. Определение дохода 5 исключает все социальные пособия и частные платежи. В последнем столбике таблицы 24 рассчитывается процент населения с детьми, у которых доход ниже ГМД12. Таблица 24. Уровни средних доходов для различных определений дохода Средний Миним. Макс. Ниже ГМД Сом в месяц %* 1. Доход на человека, без пнв 2,026 5 23,544 3.9 2. Доход на человека, без пнв, ЕСП, ЕПМС 2,015 5 23,544 5.1 3. Доход на человека Без пнв, ЕСП, ЕПМС, мс 2,010 5 23,544 5.1 4. Доход на человека без пнв, ЕСП, ЕПМС, мс, частных денеж.переводов 1,874 4 23,012 6.4 5. Доход на человека без пнв, пен,стип, псс, ЕСП, ЕПМС, мс, част.денеж.переводов 1,555 2 19,923 14.2 *) Процент населения, проживающий в домохозяйствах с детьми и доходом ниже ГМД. ГМД = 310 сом в месяц. пнв=продукты питания в натуральном выражении; мс=местные субсидии; стип=стипендии, псс=пособия по социальному страхованию; пен=пенсии. Источник: КИОД 2010 Далее, мы моделируем возможность роста домохозяйств с детьми, получающих пособия, по Blundell et.al. (1988) и Edmonds (2005). Зависимая переменная – существующее количество получателей ЕПМС. Независимые переменные включают подушевой доход без продуктов питания в натуральном выражении, ЕСП, ЕПМС, местные субсидии и частные платежи (определение 4), предполагаемая социальная помощь, характеристики домохозяйства и индикаторы местоположения. Предполагаемая социальная помощь рассчитывается как разница 12 Заметьте, что на основании подушевого потребления домохозяйства ни одно домохозяйство не оказалось бы ниже ГМД (см. таблицу 6). 40 между ГМД и подушевым доходом, умноженным на количество правомочных детей. Мы оцениваем модель двоичного выбора посредством пробит модели, где получение пособия (yi) является функцией различных детерминантов хi: Pr (yi = 1|x) = F (xiβ) В таблице 25 представлены расчетные результатов. Хотя уровень оцененного права на пособие не влияет на возможность получения ЕПМС, уровень подушевого дохода имеет значение. Чем выше доход, тем меньше возможность получить пособие. То же самое с количеством детей в домохозяйстве. Все переменные местоположения важны, отражая тот факт, что получение пособия более вероятно за пределами Бишкека, в сельских и высокогорных районах. Испытание той же модели, но с расчетными выплатами на основе более высокого ГМД также значительно возвращает коэффициент для права на получение пособия. Это может означать, что повышение ГМД может привести к росту заявлений на получение пособия. Таблица 25. Возможность роста числа получателей пособий Завис.переменная: получение ЕПМС (1/0) Коэффиц. станд.ошибка z P>z Ln (право на получение) -0.022 0.035 -0.7 0.517 Ln (подушевой доход - определение 4) -0.286 0.065 -4.4 0.000 Кол-во правомоч.детей 0.291 0.050 5.8 0.000 Размер домохозяйства 0.022 0.038 0.6 0.565 Возраст главы д\х -0.058 0.019 -3.1 0.002 Возраст главы д\х в квадрате 0.000 0.000 2.6 0.009 У главы нет высш. образования -0.112 0.158 -0.7 0.480 Глава – женщина 0.029 0.144 0.2 0.841 У д\х-ва есть доход в виде зарплаты 0.276 0.159 1.7 0.082 Глава разведен 0.054 0.228 0.2 0.814 Глава – вдовец 0.005 0.172 0.0 .977 В д\х-ве есть с\х оборудование 0.010 0.113 0.1 0.926 У д\х-ва есть земля 0.438 0.171 2.6 0.010 Д\х-во получает ЕСП 0.517 0.310 1.7 0.095 Иссык-Куль 3.768 0.296 12.7 0.000 Жалал-Абад 4.392 0.289 15.2 0.000 Нарын 4.420 0.354 12.5 0.000 Баткен 4.754 0.285 16.7 0.000 41 Ош 4.719 0.292 16.2 0.000 Талас 3.606 0.314 11.5 0.000 Чуй 2.905 0.476 6.1 0.000 Сельская местность 0.233 0.088 2.6 0.008 Высокогорные районы 0.394 0.211 1.9 0.062 Константа -3.109 0.834 -3.7 0.000 псевдо R2 0.2827 n 3332 Примечание: включает только домохозяйства с детьми. Устойчивые стандартные ошибки. Источник: КИОД 2010 Следующим шагом мы оцениваем двухэтапную модель отбора (тобит модель 2-го типа), где мы оцениваем возможность получения пособия на первом этапе и размер выплат на втором этапе, но только для домохозяйств - получателей (результаты в приложении 2). Модель показывает, что уровень дохода негативно коррелируется как с возможностью получения пособия, так и с размером пособия для домохозяйств - получателей. Однако, количество детей перестает иметь значение на втором этапе. В конце, мы применяем модель переключающейся регрессии, где средний ЕПМС регрессирует в связи с (i) доходом, уровнем ГМД, количеством правомочных детей и прочими особенностями домохозяйства и местоположения, как указано выше, и (ii) серией эффектов взаимодействия всех прежних переменных с фиктивным переменным для теоретического получения пособия. Целью модели является прогнозирование пособий при более высоком ГМД. Вопреки ожиданиям, из-за отрицательного коэффициента уровня ГМД в модели, прогнозы делать невозможно. Поскольку ни одна из моделей не позволяет прогнозировать будущие социальные пособия при повышенном ГМД, мы вынуждены основывать последующее моделирование на текущей ситуации. Это значит, мы предполагаем, что ни одно дополнительное домохозяйство не подаст заявление на пособие после повышения ГМД. Трудно сказать, приведет ли это к недооценке или переоценке результатов моделирования, так как новые заявления могут быть по ошибке включены или исключены. Для моделирования предположим, что домохозяйства получают ЕПМС в течение всего года, т.е. 12 месяцев. Это значит, что мы сначала заменим отмеченные в исследовании годовые значения подтверждѐнными помесячными значениями, умноженными на 12 (см. также выше). Это представляет низкий сценарий. Повышение ГМД основано на прогнозах МСР. Средний сценарий прогнозирует увеличение ГМД до 530 сом в месяц с предполагаемым средним размером ЕПМС в 446 сом. Согласно высокому сценарию, ГМД повысится до 1050 сом в месяц, результатом чего будет ЕПМС в размере 698 сом. Для моделирования мы 42 повышаем нынешние размеры ЕПМС с соответствующим увеличением процента для всех домохозяйств - получателей. Таблица 26. Имитационные сценарии для повышения ГМД низкий средний высокий ГМД в месяц (сом) 310 530 1050 Средний ЕПМС в месяц (сом) 235 446 698 Повышение в отношении низкого сценария 90% 197% В целях сравнения в таблице 27 отражен охват наибеднейших 10% нынешним ЕПМС. В Чуйской области или Бишкеке не проживает ни один человек, принадлежащий наибеднейшим 10% и получающий ЕПМС. Высокие уровни охвата наблюдаются в Оше, Нарыне и Баткене. Таблица 27. Охват наибеднейших 10 процентов по областям, % Нынешний ЕПМС Иссык-Куль 12.1 Жалал-Абад 25.6 Нарын 35.7 Баткен 33.9 Ош 56.5 Талас 7.0 Чуй 0 Бишкек 0 Источник: КИОД 2010 В таблицах 28 и 29 представлено моделированное воздействие различных уровней ГМД на бедность. Хотя низкий сценарий основан на фактическом ГМД 2010г. (310 сом в месяц), моделирование показывает несколько пониженный уровень бедности по низкому сценарию по сравнению с текущей ситуацией после ЕПМС. Это является результатом приписывания домохозяйствам – получателям заявленные помесячные ЕПМС за целый год. Повышение ГМД имеет только ограниченное воздействие на бедность. Отчасти, это является следствием того, что 43 при моделировании предполагалось, что изменений в охвате наибеднейших домохозяйств не будет. Кроме этого, в КИОД мало данных по правомочным домохозяйствам. Поэтому воздействие на бедность остается ограниченным. Таблица 28. Моделируемое воздействие на бедность для разных сценариев ГМД Абсолютная бедность Крайняя бедность Уровень (%) Разрыв (%) Уровень (%) Разрыв (%) До ЕПМС 33.93 7.55 5.63 0.84 После ЕПМС 33.68 7.43 5.34 0.79 ГМД низкий 33.63 7.39 5.34 0.78 средний 33.54 7.25 5.21 0.74 высокий 33.33 7.08 5.06 0.70 Примечание: уровни бедности до и после пособий учитывают эффект замещения (предельная склонность 33%). Источник: КИОД 2010 Таблица 29. Моделируемое воздействие на бедность для разных сценариев ГМД по возрасту ГМД До ЕПМС После ЕПМС низкий средний высокий Уровень крайней бедности (%) Младше 6 10.06 9.44 9.44 9.23 8.87 6-15 6.12 5.54 5.54 5.30 5.02 16-20 4.51 4.35 4.35 4.35 4.35 21-40 6.87 6.58 6.58 6.37 6.22 41-60 2.90 2.90 2.90 2.89 2.86 61-70 2.89 2.89 2.89 2.89 2.89 71 или старше 3.81 3.81 3.81 3.76 3.76 Разрыв крайней бедности (%) Младше 6 1.59 1.46 1.44 1.32 1.20 6-15 0.92 0.84 0.83 0.78 0.73 16-20 0.45 0.44 0.44 0.44 0.43 21-40 1.07 1.00 0.99 0.93 0.88 41-60 0.44 0.43 0.42 0.41 0.40 61-70 0.30 0.30 0.30 0.30 0.30 71 или старше 0.82 0.81 0.81 0.80 0.79 Примечание: уровни бедности до и после пособий учитывают эффект замещения (предельная склонность 33%). Источник: КИОД 2010 44 Экономическая эффективность альтернативных вариантов адресности На первый взгляд, различные моделированные выше варианты ненамного отличаются в плане действенности и эффективности. Для лучшего сравнения мы подсчитываем затраты на сокращение разницы в уровне бедности на 1 сом по каждому варианту. Необходимо отметить, что мы включили только затраты на пособия. Административные расходы не включены. Предполагается, что административные расходы на категориальную адресность будут на том же уровне, что и на текущую проверку нуждаемости или ниже. Хотя упразднение проверки нуждаемости высвободит время для местного персонала, следует учесть увеличение нагрузки вследствие растущего количества получателей. Переход к ППН требует много затрат во время запуска. Необходимо внедрить совершенно новую систему, требующую от персонала расширенного укрепления потенциала, коммуникационной и информационной работы. После внедрения новой системы административные расходы могут быть на том же уровне, что и при нынешней проверке нуждаемости. В диаграмме 9 проводится сравнение эффективности затрат на пособия в различных вариантах. По сравнению с нынешним ЕПМС только адресность по ППН может быть более экономически эффективным в отношении сокращения абсолютной бедности. Что касается сокращения разрыва крайней бедности (см. диаграмму 10 в приложении 3), заключение аналогичное, особенно если сравнить средние и высокие сценарии со средними и высокими сценариями с ГМД. Интересно, что наиболее жесткий вариант категориальной адресности (e2) на среднем уровне с пособиями, предоставляемыми на ребенка, более экономически эффективен, чем повышение ГМД до среднего уровня. 45 Диаграмма 9. Эффективность затрат моделируемых вариантов – сокращение разрыва абсолютной бедности (без административных расходов) Заключение Задачей данного отчета было провести анализ и обсудить связи между разными минимальными уровнями жизни, применяемыми в настоящее время в Кыргызской Республике, и проанализировать возможности изменения методов адресности и/или размеров ЕПМС. Различные минимальные стандарты служат различным целям. Черта бедности на национальном уровне используется в первую очередь для анализа наблюдаемых уровней жизни и измерения результатов политики. Прожиточный минимум также служит основой для измерения жизненного уровня населения. Но это нормативный стандарт, который представляет собой основное отличие от черты бедности, определяемой в результате эмпирических исследований. ГМД, с другой стороны, является минимальным стандартом, определяемым исключительно исходя из бюджетных средств. Различия в уровнях и долях населения ниже черты можно большей частью объяснить различиями в индикаторах, использованных для (i) измерения бедности, и (ii) оценки правомочности для получения пособия. Первый индикатор основан на потреблении домохозяйств, в то время как второй использует 46 семейный доход. Кроме этого, с данными КИОД невозможно полностью воспроизвести административный семейный доход, используемый для оценки правомочности. Во второй части отчета был проведен анализ возможности использования альтернативных методов адресности и уровней пособий путем применения статического микромоделирования. Категориальная адресность, прокси проверка нуждаемости и повышение текущего ГМД были проанализированы с изучением потенциальных ошибок исключения и включения и также ожидаемого воздействия на бедность. В итоге было проведено сопоставление всех моделированных вариантов, исходя из их экономической эффективности в сокращении разрыва в уровне бедности. Для сокращения ошибок исключения можно рассмотреть возможность перехода к категориальной адресности или адресности на основе ППН. Повышение ГМД в условиях нынешней проверки нуждаемости представляется менее экономически эффективным в плане сокращения бедности по сравнению с основанной на ППН системой или даже с некоторыми жесткими категориальными определениями. Однако, переход к совершенно новой системе адресности может быть сопряжѐн со значительными расходами, в особенности на начальном этапе. Более того, фактическая реализация может привести к различным результатам, моделированным в данном отчете. Обе модели – категориальная адресность и адресность с ППН – предполагали отличную реализацию. Это весьма маловероятно, так как некоторые домохозяйства могут не подать заявление на получение пособия. 47 Приложение 1: Модель для прокси проверки нуждаемости Мы используем модель взвешенной поэтапной регрессии OLS, чтобы найти наиболее сильные индикаторы, которые хорошо коррелируются с бедностью среди длинного списка индикаторов. Зависимой переменной является натуральный логарифм подушевого потребления до ЕПСМ (предполагается 66 процентов замены). Нормализация абсолютных стоимостей потребления при помощи логарифма снижает погрешность оценки, вызванной смещенным распределением подушевого потребления. Расчетная модель может быть написана следующим образом: Ln(yi) = α + βXi + εi где уi – подушевое потребление домохозяйства до пособий, α – константа, βa – вектор коэффициентов, Xi – вектор индикаторов домохозяйств и εi – остаточный член. Мы оцениваем модели отдельно для городской и сельской местности с учетом разных условий проживания. Критерии отбора для включения индикаторов в поэтапную регрессию были установлены на уровне p < 0.10. В Таблице 30 представлены результаты оценки. Таблица 30. Индикаторы прокси нуждаемости для потребления домохозяйства на человека* Городская модель Сельская модель Коэфф. Ст.ошибка P>t Коэфф. Ст. ошибка P>t ln (подуш. доход) 0.308 0.010 0.000 0.099 0.008 0.000 размер д\х -0.071 0.005 0.000 -0.103 0.005 0.000 кол-во коров 0.054 0.015 0.000 0.076 0.008 0.000 д\х с 2 детьми -0.031 0.011 0.005 -0.136 0.023 0.000 д\х, имеющие стиральн. маш. 0.038 0.011 0.000 0.090 0.014 0.000 кол-во коз -0.010 0.005 0.048 0.004 0.002 0.012 д\х с 5 и более детьми -0.310 0.035 0.000 д\х пользуется печкой или очагом для приготовления пищи -0.025 0.014 0.073 глава д\х - женщина -0.034 0.013 0.010 глава д\х – вдовец -0.027 0.016 0.097 в д\х есть моб. тел. 0.133 0.013 0.000 0.092 0.016 0.000 глава д\х никогда не был женат/замужем 0.086 0.032 0.007 члены д\х с высш.образованием 0.029 0.006 0.000 0.059 0.009 0.000 48 Туалет во дворе -0.071 0.013 0.000 У д\х есть гараж 0.072 0.021 0.001 0.098 0.025 0.000 Кол-во дом.птицы 0.007 0.002 0.000 0.003 0.001 0.005 Члены д\х без среднего образования 0.013 0.007 0.056 глава д\х – безработ. -0.096 0.022 0.000 кол-во пенсионеров -0.063 0.007 0.000 -0.016 0.009 0.094 в д\х есть компьютер 0.088 0.020 0.000 0.162 0.038 0.000 в д\х есть спутник.ТВ 0.078 0.023 0.001 0.073 0.030 0.015 Иссык-Куль -0.094 0.021 0.000 -0.083 0.025 0.001 Жалал-Абад -0.181 0.016 0.000 -0.145 0.017 0.000 Нарын -0.248 0.036 0.000 -0.262 0.029 0.000 Баткен -0.088 0.025 0.001 Ош -0.180 0.016 0.000 Талас -0.105 0.038 0.006 0.091 0.030 0.003 Чуй -0.099 0.020 0.000 Жилых комнат на человека 0.134 0.012 0.000 Дополнитель. дом 0.166 0.040 0.000 У д\х есть авто 0.062 0.013 0.000 0.087 0.018 0.000 Кол-во лошадей 0.323 0.080 0.000 0.023 0.012 0.051 В д\х есть 1 ребенок -0.065 0.022 0.003 В д\х есть 3 детей -0.104 0.027 0.000 В д\х есть 4 детей -0.167 0.032 0.000 Члены д\х имеют собственный бизнес 0.037 0.015 0.011 члены д\х с сред. спец. образованием 0.032 0.011 0.004 кол-во пенсионеров по старости 0.053 0.019 0.006 ln (земля) 0.017 0.004 0.000 стены не из кирпича, бетонных плит или дерева -0.052 0.017 0.002 центральное отопление 0.168 0.066 0.011 водоснабжение 0.113 0.026 0.000 константа 5.627 0.089 0.000 7.177 0.073 0.000 кол-во наблюдений 2957 1945 скорректирован. R2 0.704 0.579 * Зависимая переменная: натуральный логарифм подушевого потребления домохозяйства до ЕПМС (предельная склонность 33%). Источник: собственные расчеты на базе КИОД 2005. Расчетные модельные коэффициенты являются баллами для прокси проверки нуждаемости. Для каждого домохозяйства подсчитывается балл путем умножения индикаторов на коэффициенты и возвращения логарифмических значений обратно в абсолютные значения. 49 Переменные, включенные в модель выше, были предоставлены Институтом социальной политики (ИСП), который в настоящее время оказывает поддержку МСР. Цель заключалась в том, чтобы использовать ту же модель прокси проверки нуждаемости для моделирования в этом отчете. Однако, было невозможно в точности воспроизвести модель ИСП, несмотря на то, что использовались одни и те же данные. Далее для сравнения приведены модели, разработанные ИСП. Городская местность: Резюме модели Модель R R квадрат Выравненный Ст. ошибка R квадрат расчетов а 1 ,825 ,681 ,678 ,27442 a. Предикторы: (константа), n2_horse, obl_1, pc, unempl_ hh, nevermarried, business, det1n, ad_housing, garage, obl_2, n_Higher_educ_sum, pens_sum, obl_ 4, n2_poultry, n_rooms, antena, obl_5, wash12, n_ cow, obl_6, car, mobile, det2n, WC_out, obl_3, inc_pc_ out_s_ln, HH size Коэффициентыа Нестандартизир. Стандартиз. Коэффициенты Коэффициенты Модель B Станд.ошибка Beta t Sig. 1 (Constant) 5,671 ,091 62,061 ,000 inc_pc_out_s_ln ,314 ,011 ,405 29,003 ,000 HH size -,095 ,005 -,337 -19,393 ,000 det1n -,033 ,013 -,029 -2,527 ,012 det2n -,036 ,015 -,029 -2,433 ,015 nevermarried ,089 ,028 ,035 3,207 ,001 unempl_hh -,067 ,022 -,032 -2,997 ,003 pens_sum -,054 ,007 -,084 -7,327 ,000 n_Higher_educ_sum ,034 ,006 ,059 5,165 ,000 business ,111 ,041 ,029 2,705 ,007 obl_1 -,035 ,018 -,025 -1,961 ,050 obl_2 -,146 ,018 -,105 -8,275 ,000 obl_3 -,217 ,021 -,128 -10,281 ,000 obl_4 -,082 ,021 -,048 -3,870 ,000 obl_5 -,115 ,017 -,081 -6,600 ,000 obl_6 -,068 ,021 -,040 -3,183 ,001 50 n_rooms ,091 ,009 ,147 9,851 ,000 WC_out -,068 ,013 -,068 -5,268 ,000 garage ,045 ,018 ,029 2,511 ,012 ad_housing ,099 ,036 ,029 2,756 ,006 car ,074 ,015 ,058 4,955 ,000 pc ,123 ,024 ,055 5,041 ,000 antena ,092 ,020 ,051 4,576 ,000 mobile ,115 ,013 ,109 9,096 ,000 wash12 ,047 ,011 ,048 4,161 ,000 n_cow ,078 ,017 ,051 4,496 ,000 n2_poultry ,008 ,002 ,056 4,977 ,000 n2_horse ,118 ,051 ,025 2,297 ,022 a. Зависимая переменная: pccd_M_out_s_ln Сельская местность: Резюме модели Модель R R квадрат Выравненный Ст. ошибка R квадрат расчетов а 1 ,767 ,588 ,582 ,30422 a. Предикторы: (Константа), agrequipm, det2n, gaz_oper, n_SecProf_educ_sum, unempl_hh, n_Higher_educ_ sum, obl_1, antena, mobile, pc, det4n_, n2_poultry, n2_goat, obl_2, garage, pens_sum, wash12, det3n, obl_6, car, water_oper, n2_horse, S_plot_ln, n_cow, inc_pc_out_s_ln, obl_3, det1n, HH size Коэффициентыа Нестандартизир. Стандартиз. Коэффициенты Коэффициенты Модель B Станд.ошибка Beta t Sig. 1 (Constant) 7,416 ,068 108,608 ,000 inc_pc_out_s_ln ,075 ,007 ,186 10,162 ,000 HH size -,138 ,006 -,537 -21,396 ,000 51 det1n -,063 ,022 -,057 -2,878 ,004 det2n -,126 ,025 -,113 -5,030 ,000 det3n -,085 ,030 -,065 -2,814 ,005 det4n_ -,082 ,037 -,054 -2,215 ,027 n_Higher_educ_sum ,050 ,011 ,073 4,693 ,000 n_SecProf_educ_sum ,038 ,012 ,046 3,104 ,002 unempl_hh -,055 ,029 -,029 -1,896 ,058 pens_sum -,019 ,010 -,031 -1,810 ,070 obl_1 -,075 ,023 -,055 -3,235 ,001 obl_2 -,135 ,023 -,095 -5,859 ,000 obl_3 -,221 ,025 -,161 -8,855 ,000 obl_6 ,126 ,024 ,092 5,346 ,000 water_oper ,098 ,029 ,057 3,337 ,001 gaz_oper ,131 ,040 ,052 3,326 ,001 garage ,124 ,025 ,079 4,887 ,000 car ,108 ,019 ,090 5,561 ,000 pc ,232 ,052 ,069 4,468 ,000 antena ,084 ,030 ,044 2,809 ,005 mobile ,065 ,016 ,064 4,068 ,000 wash12 ,066 ,015 ,069 4,328 ,000 S_plot_ln ,023 ,004 ,100 5,752 ,000 n_cow ,084 ,008 ,185 10,475 ,000 n2_goat ,005 ,001 ,050 3,015 ,003 n2_poultry ,005 ,001 ,063 4,027 ,000 n2_horse ,017 ,008 ,037 2,199 ,028 agrequipm ,040 ,018 ,036 2,202 ,028 a. Зависимая переменная: pccd_M_out_s_ln 52 Приложение 2: Альтернативные модели моделирования роста получателей пособий 1. Тип-2 модель тобит Пробит регрессия Кол-во obs = 3332 LR chi2(22) = 544.35 Prob > chi2 = 0.0000 Логарифмич. правдоподобие = -691.53344 Псевдо R2 = 0.2824 ------------------------------------------------------------------------------ d_umb | Коэф. Стд.ошибка z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- ln_pcfy3 | -.2523902 .0391052 -6.45 0.000 -.3290349 -.1757454 n_gmi | .2911457 .0536265 5.43 0.000 .1860398 .3962516 hsize | .0245057 .0441402 0.56 0.579 -.0620074 .1110188 age | -.0581834 .0191806 -3.03 0.002 -.0957767 -.02059 age2 | .0004761 .0001854 2.57 0.010 .0001127 .0008395 d_lowedu | -.1128453 .1541475 -0.73 0.464 -.4149688 .1892783 f_head | .0266887 .1402354 0.19 0.849 -.2481676 .301545 d_incwage | .2741455 .1453254 1.89 0.059 -.0106872 .5589781 d_divorced | .0649842 .2359928 0.28 0.783 -.3975533 .5275216 d_widowed | .0137846 .1656947 0.08 0.934 -.3109711 .3385403 d_agequip | .0070303 .1115631 0.06 0.950 -.2116294 .22569 d_land | .4400522 .1685047 2.61 0.009 .1097892 .7703153 d_msb | .5153132 .2732005 1.89 0.059 -.0201499 1.050776 obl1 | 3.766478 113.7353 0.03 0.974 -219.1507 226.6837 obl2 | 4.388291 113.7353 0.04 0.969 -218.5288 227.3054 obl3 | 4.411022 113.7355 0.04 0.969 -218.5064 227.3285 53 obl4 | 4.752949 113.7353 0.04 0.967 -218.1642 227.6701 obl5 | 4.716819 113.7353 0.04 0.967 -218.2003 227.6339 obl6 | 3.606594 113.7354 0.03 0.975 -219.3106 226.5238 obl7 | 2.891972 113.7358 0.03 0.980 -220.0261 225.8101 u_r2 | .2385113 .0900523 2.65 0.008 .062012 .4150106 d_mount | .4031583 .2065906 1.95 0.051 -.001752 .8080685 _cons | -3.440484 113.7369 -0.03 0.976 -226.3607 219.4797 ------------------------------------------------------------------------------ Source | SS df MS Number of obs = 281 -------------+------------------------------ F( 21, 259) = 42.43 Model | 1928.54596 21 91.8355217 Prob > F = 0.0000 Residual | 560.533544 259 2.16422218 R-squared = 0.7748 -------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.7565 Total | 2489.0795 280 8.88956965 Root MSE = 1.4711 ------------------------------------------------------------------------------ ln_ent | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- ln_pcfy3 | -1.623377 .0810701 -20.02 0.000 -1.783018 -1.463737 n_gmi | .0302432 .1436253 0.21 0.833 -.2525787 .3130651 hsize | -.2090389 .1320273 -1.58 0.115 -.4690224 .0509447 age | .0168692 .0492159 0.34 0.732 -.080045 .1137834 age2 | -.0001331 .0004763 -0.28 0.780 -.0010711 .0008049 d_lowedu | -.2012735 .3879065 -0.52 0.604 -.9651255 .5625786 f_head | -.0541882 .3632687 -0.15 0.882 -.7695245 .6611481 d_incwage | .2316895 .3135998 0.74 0.461 -.3858405 .8492195 54 d_divorced | -.6532749 .6556171 -1.00 0.320 -1.944293 .6377437 d_widowed | -.4678354 .4482064 -1.04 0.298 -1.350428 .4147572 d_agequip | .4622653 .254635 1.82 0.071 -.0391531 .9636838 d_land | -.1095685 .5258476 -0.21 0.835 -1.14505 .9259125 d_msb | .2642892 .5980016 0.44 0.659 -.9132749 1.441853 obl1 | -1.745937 1.621487 -1.08 0.283 -4.938912 1.447039 obl2 | -1.266667 1.602454 -0.79 0.430 -4.422165 1.888831 obl3 | -1.006365 1.638839 -0.61 0.540 -4.233511 2.220781 obl4 | -1.805582 1.581693 -1.14 0.255 -4.920198 1.309034 obl5 | -1.620636 1.587865 -1.02 0.308 -4.747405 1.506132 obl6 | -1.951749 1.639767 -1.19 0.235 -5.180723 1.277224 obl7 | (omitted) u_r2 | -.3673468 .231282 -1.59 0.113 -.8227793 .0880857 d_mount | -.766498 .4372629 -1.75 0.081 -1.627541 .0945451 _cons | 18.10215 2.278335 7.95 0.000 13.61574 22.58857 2. Смена модели регрессии линейная регрессия Number of obs = 3332 F( 45, 3286) = 12.98 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.2158 Root MSE = 1.5934 ------------------------------------------------------------------------------ | Robust lnmumb | Коэф. Стд.ошибка t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- dlnpcfy3 | .4263656 .1608561 2.65 0.008 .1109773 .741754 55 dvgmi | -.0172137 .007016 -2.45 0.014 -.0309698 -.0034576 dn_gmi | .0358344 .2310168 0.16 0.877 -.4171171 .4887859 dhsize | .2924787 .1957706 1.49 0.135 -.0913659 .6763233 dage | .0433226 .0914671 0.47 0.636 -.1360157 .2226608 dage2 | -.0005977 .0010098 -0.59 0.554 -.0025776 .0013821 ddlowedu | -.3812912 .4367076 -0.87 0.383 -1.237538 .4749554 df_head | -.1816839 .4808505 -0.38 0.706 -1.124481 .7611131 ddincwage | -.851428 .5142836 -1.66 0.098 -1.859777 .1569207 dddivorced | -.3664674 .9639066 -0.38 0.704 -2.256386 1.523451 ddwidowed | .2346539 .678201 0.35 0.729 -1.095085 1.564393 ddagequip | -.0790017 .4408598 -0.18 0.858 -.9433895 .7853861 ddland | 1.466775 .6690525 2.19 0.028 .1549734 2.778577 ddmsb | 2.652455 .9731739 2.73 0.006 .7443669 4.560544 dobl1 | -.1202268 .7734345 -0.16 0.876 -1.636689 1.396236 dobl2 | 2.27545 .9352396 2.43 0.015 .4417391 4.109162 dobl3 | .0167864 1.488873 0.01 0.991 -2.902427 2.936 dobl4 | 2.364094 1.060536 2.23 0.026 .2847164 4.443472 dobl5 | 1.556326 .8677961 1.79 0.073 -.1451495 3.257802 dobl6 | -1.301817 .7632963 -1.71 0.088 -2.798401 .1947676 dobl7 | -1.006736 .8230802 -1.22 0.221 -2.620538 .6070658 durbrur | -1.137448 .5774693 -1.97 0.049 -2.269684 -.0052116 ddmount | .8979756 1.271255 0.71 0.480 -1.594556 3.390508 ln_pcfy3 | -.3578935 .0622737 -5.75 0.000 -.4799926 -.2357944 v_gmi | (omitted) n_gmi | .2782909 .0466295 5.97 0.000 .186865 .3697168 hsize | -.029986 .0285043 -1.05 0.293 -.0858739 .025902 age | -.0425962 .0161371 -2.64 0.008 -.0742359 -.0109565 56 age2 | .0003695 .0001546 2.39 0.017 .0000663 .0006727 d_lowedu | -.0875606 .1207588 -0.73 0.468 -.3243306 .1492095 f_head | .1292146 .1021268 1.27 0.206 -.0710241 .3294532 d_incwage | .1256947 .1439987 0.87 0.383 -.1566416 .4080309 d_divorced | -.0601917 .1120203 -0.54 0.591 -.2798283 .159445 d_widowed | -.1547938 .1158749 -1.34 0.182 -.3819881 .0724005 d_agequip | -.1268566 .11365 -1.12 0.264 -.3496887 .0959754 d_land | .1242595 .0649462 1.91 0.056 -.0030796 .2515986 d_msb | .1034007 .2476807 0.42 0.676 -.3822234 .5890249 obl1 | -.1864246 .0645318 -2.89 0.004 -.3129512 -.059898 obl2 | .0936988 .069646 1.35 0.179 -.0428552 .2302528 obl3 | .2328626 .3588665 0.65 0.516 -.4707619 .9364872 obl4 | .5803277 .1109869 5.23 0.000 .3627173 .7979381 obl5 | .4484145 .0905632 4.95 0.000 .2708484 .6259805 obl6 | -.1613494 .0802073 -2.01 0.044 -.3186107 -.004088 obl7 | -.2442419 .0611296 -4.00 0.000 -.364098 -.1243859 u_r2 | .2343226 .0745059 3.15 0.002 .0882399 .3804052 d_mount | .3763997 .3427784 1.10 0.272 -.2956811 1.048481 _cons | 4.17438 .7729143 5.40 0.000 2.658937 5.689822 57 Приложение 3: Эффективность затрат крайняя бедность Диаграмма 10. Эффективность затрат моделируемых вариантов – сокращение разрыва крайней бедности (без административных расходов) Расходы на сокращение разрыва крайней бедности на 1 сом 58