Региональные программы материнского капитала: влияние на рождаемость в России
Фото: РОО «Объединение многодетных семей города Москвы»
Введение
Характерной тенденцией последних нескольких десятилетий в России, как и во многих развитых и развивающихся странах мира, является снижение общего уровня рождаемости. При этом суммарный коэффициент рождаемости в России остаётся ниже среднемирового значения (в 2020 году – 1,5 против 2,4). Процесс снижения общего уровня рождаемости на фоне снижения смертности носит название «второй демографический переход». Концепция перехода связана с фундаментальными изменениями в образе жизни современного человека (Захаров, 2012). Развитие науки и техники с течением времени способствовало улучшению условий жизни людей, в том числе сокращению младенческой смертности и увеличению продолжительности жизни. Возможность «жить дольше» позволила населению более эффективно управлять собственным временем и ресурсами, больше времени уделять образованию, карьере и самореализации, а не потребностям, связанным с безопасностью и выживанием, как это было раньше (Lesthaghe, 2014). Тенденция к тратам значительной части сил и времени на собственное развитие оказала влияние на сдвиги в демографических процессах: возраст вступления в брак увеличился и, как следствие, вырос возраст матери при рождении первого ребёнка. Соответственно, и число рождаемых детей начало сокращаться, что в долгосрочной перспективе привело к снижению уровня рождаемости в стране. Поскольку одновременно с этим процессом происходил и рост продолжительности жизни, в структуре населения начал формироваться дисбаланс между долями пожилого и молодого населения.
Для сохранения численности населения на одном уровне суммарный коэффициент рождаемости должен составлять около 2,1. Приоритетной целью концепции демографической политики Российской Федерации до 2025 года является увеличение рождаемости на территории Российской Федерации (Указ Президента РФ от 09.10.2007 № 1351 (ред. от 01.07.2014) «Об утверждении концепции демографической политики Российской Федерации на период до 2025 года»). В указе Президента РФ от 07.05.2018 № 204 «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года» в качестве одной из целей демографического развития обозначено увеличение суммарного коэффициента рождаемости до 1,7.
Одной из мер в данном направлении является «усиление стимулирующей роли дополнительных мер государственной поддержки семей, имеющих детей, в формате предоставления материнского капитала». В 2007 году на всей территории Российской Федерации начала реализовываться программа федерального материнского капитала (далее — ФМК), который предоставляется семьям, в которых родился (был усыновлён) второй ребёнок (либо третий ребёнок или последующие дети, если при рождении (усыновлении) второго ребёнка право на получение этих средств не оформлялось). В 2011 году в отдельных регионах России стали вводиться дополнительные формы материальной поддержки семей с детьми — региональный материнский капитал (далее — РМК). Регионы Российской Федерации получили некую самостоятельность в реализации данной программы — принятие решения по её внедрению, величине выплат, установлению ограничений на получение и использование, а также финансированию РМК легло на плечи органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации.
Целью данного исследования является оценка влияния программ РМК на уровень рождаемости в регионах Российской Федерации с использованием эконометрических моделей на панельных данных с учётом различий в социально-экономических характеристиках регионов, а также условий реализации и периодов действия программ РМК.
Обзор литературы
Вопросы оценки влияния различных государственных мер на уровень рождаемости и определения их результативности достаточно часто поднимаются в современных исследованиях как российскими, так и зарубежными авторами. В статье (Gonzalez, 2013) было рассмотрено влияние мер материальной поддержки семей с детьми на изменение рождаемости в Испании в 2007 году. Проверялось предположение о связи резкого введения материального стимулирования рождаемости и увеличения её уровня. Исследование показало, что данные события находятся в прямой зависимости: за год реализации программы поддержки количество рождённых детей увеличилось на 6%, при этом частично ввиду сокращения числа абортов. Введённое материальное пособие оказало влияние на родительские инвестиции во время, проводимое с детьми в течение первого года жизни ребёнка, ввиду сокращения материнской занятости в этот временной период (в сравнении с периодом до момента введения выплаты). Положительное влияние детских выплат на рождаемость также было доказано на примере Израиля, где детское пособие является «одной из самых важных статей социальных расходов государства» (Cohen et al., 2013). Данный эффект подтверждается для всех доходных групп, религий, а также этнических и возрастных подгрупп. Отмечается, что для категории населения с более высокими доходами данная связь слабее, нежели для категории населения с низкими доходами.
Можно также выделить ряд работ, в которых исследуется влияние льгот по подоходному налогу, предоставляемых государством семьям с детьми, на уровень рождаемости и сдвиги в календаре рождений. Так, в статье (Dickert Conlin & Chandra, 1999) авторы рассчитали, что увеличение налоговой выгоды от рождения ребёнка на 500 долларов США повышает вероятность рождения ребёнка в последнюю неделю декабря на 26,9%. В (Gans & Leigh, 2009) было обнаружено, что более 1000 рождений детей в Австралии были «перемещены» во времени, чтобы гарантировать родителям получение «бэби-бонуса» (единовременной выплаты при рождении ребёнка). В статье (Chen, 2011) на примере налоговой политики Франции показывается, что фертильность реагирует как на положительные, так и на негативные изменения в налоговых льготах.
Исследования влияния мер материальной поддержки семей с детьми в России также показывают наличие положительной связи с изменением уровня рождаемости. В работе (Рыбаковский, 2016) проанализирована динамика коэффициента рождаемости в Российской Федерации в период с 1999 года по 2013 год и сделан вывод, что наблюдаемый рост рождаемости в период после 2006 года (общее число рождений возросло в 1,3 раза) был отчасти вызван активной демографической политикой, проводимой государством (56% прироста рождаемости).
В исследовании (Архангельский, 2015) приведены результаты социологического опроса населения в Пермском крае, Новгородской и Калужской областях 2013 года: 25–30% опрошенных ответили, что после введения материнского капитала приняли решение родить ребёнка либо ускорили принятие этого решения. В статье (Левковская и другие, 2017) проводилось локальное исследование направлений реализации программ материнского капитала в городе Волгоград. По результатам опроса было выявлено, что наибольшая доля получивших материнский капитал направляет его на улучшение жилищных условий (80%), далее идёт образование детей (8%) и другие цели. Большинство женщин заинтересованы в развитии программ материнского капитала, а также в расширении направлений использования выделяемых средств.
Эконометрическая оценка программ материальной поддержки семей с детьми в Российской Федерации проводилась в работе (Slonimczyk & Yurko, 2014). На данных Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (РМЭЗ НИУ ВШЭ) с 1994 года по 2011 год было выявлено, что эффект увеличения рождаемости в связи с введением федеральной программы маткапитала был достигнут в основном за счёт изменений в календаре рождений, а не из-за прироста в долгосрочной рождаемости. Введение материнского капитала повысило рождаемость примерно на 0,15 ребёнка на женщину и привело к увеличению почти на 12% доли домохозяйств с двумя и более детьми.
В работе (Sorvachev & Yakovlev, 2020) на основе данных Росстата по регионам Российской Федерации, данных переписи населения 2010 и 2015 годов, данных Российской базы данных рождаемости и смертности, а также данных РМЭЗ НИУ ВШЭ с использованием методов разрывной регрессии и разности разностей было показано, что введение программ федерального и регионального материнских капиталов привело к значимому увеличению рождаемости как в краткосрочной, так и долгосрочной перспективе (в среднем на 20% за десятилетний период), при этом рождаемость росла быстрее в регионах с дефицитом жилья и с более высоким отношением суммы материнского капитала к средней цене на жилье.
Также можно выделить ряд работ, в которых помимо мер материальной поддержки семей с детьми изучается влияние других факторов на уровень рождаемости. В статье (Полулях и другие, 2009) получено, что для большинства федеральных округов Российской Федерации зависимость общего коэффициента рождаемости от среднедушевых доходов является прямой, для ЮФО слабой и обратной, а для СФО отсутствует совсем. Авторы подчёркивают необходимость дифференциации проводимой государственной демографической политики по федеральным округам и субъектам, так как разработанные меры могут приводить «как к прямым, так и к обратным последствиям, то есть снижению рождаемости в тех округах, которые традиционно считаются лидерами по приросту населения».
В работе (Трынов и другие, 2020) на панельных данных для 85 регионов Российской Федерации за период 2005–2017 годы в модели для СКР значимыми и положительными оказались коэффициенты при реальных денежных доходах населения и коэффициенте брачности, значимыми и отрицательными при коэффициенте фондов (характеризует степень социального расслоения общества), охвате детей дошкольным образованием, ожидаемой продолжительности жизни при рождении, доли городского населения и числе абортов на 100 родов. В моделях, в которых в качестве зависимых переменных были взяты коэффициенты рождаемости по очерёдности рождения детей, ни один из социально-экономических показателей (кроме числа абортов) не показал устойчивых результатов.
В работе (Журавлева & Гаврилова, 2017) на примере данных РМЭЗ НИУ ВШЭ с 1994 года по 2015 год на основании построенных пробит-, логит- и МНК-регрессий авторы приходят к выводу, что «средний возраст родов непрерывно растёт, а число детей в семье падает». Авторы выяснили, что рождаемость стимулируют наличие партнёра, отсутствие детей, отсутствие разнополых детей, проживание в сельской местности, проживание с другими родственниками. Доход мужа не оказывает никакого влияния на вероятность рождения как первого, так и последующих детей, в отличие от доходов женщины, который значим в обоих случаях.
Проведённый анализ работ показывает значимую связь материальных стимулов со стороны государства на уровень рождаемости. При этом следует отметить, что исследований, посвящённых анализу влияния выплат регионального материнского капитала на рождаемость в регионах РФ, ранее не проводилось.
Анализ уровня рождаемости и программ регионального материнского капитала в регионах России
Для исследования динамики уровня рождаемости в России нами использовались значения суммарного коэффициента рождаемости (СКР), который очищен от влияния когортного эффекта.
Источник: составлено авторами по данным законодательных актов субъектов Российской Федерации
С 1990 года до 1999 года наблюдалось стабильное снижение СКР, связанное с уменьшением численности женщин детородного возраста и сложной экономической ситуацией в стране. В период 1999–2015 годов происходил рост рождаемости, которому способствовали структурный подъем демографической волны, рост числа женщин активного репродуктивного возраста активная демографическая политика государства (Рыбаковский & Таюнова, 2017). Начиная с 2015 года в Российской Федерации начался новый период снижения СКР, сопровождаемый уменьшением численности женщин наиболее активного детородного возраста (25–39 лет). При этом, как отмечается в работе (Казенин, 2020), СКР по третьим и последующим детям по стране в целом уже более десяти лет продолжает расти, то есть в России наблюдается одновременный рост бездетности и многодетности, что является исторически новым явлением для России. Аналогичная тенденция наблюдалась в последние десятилетия в ряде стран Западной и Центральной Европы.
Регионы России неоднородны по показателям рождаемости. В 2010 году, когда до ввода программ РМК на территории Российской Федерации уже 3 года реализовывалась программа федерального материнского капитала, на всей территории России наблюдались преимущественно невысокие значения СКР за исключением нескольких субъектов: Чеченская Республика (3,45), Республика Тыва (3,03), Республика Ингушетия (2,99) и Республика Алтай (2,48). Наименьшие значения СКР были у Ленинградской области (1,17), Республики Мордовия (1,24) и Тульской области (1,31). В среднем по стране рассматриваемый показатель по состоянию на 2010 году был равен 1,57 ребёнка на одну женщину.
В 2020 году для большинства субъектов характерны невысокие значения СКР (Рисунок 1), а максимальные значения показателя наблюдаются в тех же регионах, что и в 2010 году. При этом даже в регионах-лидерах СКР существенно снизился в 2020 году по сравнению с 2010 годом: в Чеченской Республике на 34%, в Республике Тыва на 1,9%, в Республике Ингушетия на 61%, в Республике Алтай на 18,9%. В среднем по стране значение СКР составило 1,51.
На данный момент не все регионы Российской Федерации реализуют программы РМК. По состоянию на начало 2022 года РМК выплачивают в 74 регионах (кроме Москвы, Астраханской, Пензенской областей, Пермского, Ставропольского краёв, Республики Крым, Республики Ингушетия, Удмуртской Республики, Республики Татарстан, Чеченской Республики). В некоторых регионах программы РМК вводились на определенный период и на данный момент уже не реализуются. Например, в Пермском крае программа действовала до 30 июня 2018 года. Динамика количества регионов, реализующих программу РМК в 2011–2020 годах, представлена в Таблице 1. Условия предоставления РМК сильно различаются по регионам. Данные Таблицы 2 показывают, что в большей части регионов выплаты предоставляются после рождения третьего ребёнка. Также с 2019 года резко (в 3,5 раза по сравнению с 2018 годом) увеличилось число регионов, предоставляющих выплаты за второго ребёнка. Появились регионы, в которых стали платить за первого ребёнка, — это все регионы ДФО и Липецкая область. При этом уровень рождаемости в регионах Дальнего Востока выше среднероссийского, то есть относительно этих регионов программы РМК можно рассматривать как способ борьбы со снижением численности постоянного населения, которое обусловлено в основном миграционным оттоком в центральную часть Российской Федерации.
Размеры РМК отличаются значительно (Таблица 2). Так, в 2020 году минимальный размер РМК за третьего ребёнка составил 50 тысяч рублей, а максимальный — в 10 раз больше, 500 тысяч рублей. Средний размер РМК стабильно растёт, так как почти все регионы ежегодно проводят индексацию сумм с учётом инфляции.
Помимо размеров РМК регионы различаются по целям их использования. В 2020 году 16 регионов разрешали использовать РМК на тех же условиях, что и федеральный маткапитал.
Источник: Росстат
Источник: рассчитано авторами по данным законодательных актов субъектов Российской Федерации
В остальных регионах РМК можно было использовать только на конкретные цели — например, на строительство, приобретение или ремонт жилья, подключение к электрическим и газовым сетям, санаторно-курортное лечение ребёнка, приобретение автомобиля, мебели. Также следует отметить, что есть и регионы, где предоставляются единовременные выплаты по программам РМК, причём в большинстве случаев независимо от материального положения семьи, в то время как ежемесячные пособия — только семьям с доходами ниже определённого уровня, а выдача земельных участков в большинстве регионов ограничена семьями, нуждающимися в улучшении жилищных условий (Казенин & Козлов, 2020).
Данные
Для проведения исследования были взяты социально-экономические и демографические показатели Росстата по регионам Российской Федерации с 1995 года по 2020 год. Данные по суммам РМК были взяты из законодательных актов субъектов Федерации (собрано совместно с Гончаровой А. А. в рамках исследовательской рабочей группы по экономико-математическому моделированию демографических процессов НИУ ВШЭ). Эти суммы были пересчитаны исходя из условия ежегодной индексации. Для таких субъектов, как Костромская область и Удмуртская Республика, в качестве выплаты при рождении третьего ребёнка рассматривалась не величина РМК (ввиду его отсутствия), а социальная выплата на погашение займа (кредитного договора).
После проведения первичного анализа данных из выборки были удалены город Севастополь, Республика Крым, Чеченская Республика и Чукотский АО из-за отсутствия полного набора данных за рассматриваемый период времени. Ненецкий АО в данном исследовании рассматривается в совокупности с Архангельской областью (ввиду отсутствия отдельных данных по АО), а Ханты-Мансийский АО, Ямало-Ненецкий АО и Тюменская область исследуются как обособленные единицы. Таким образом, после исключения указанных субъектов из общей выборки набор данных представляет собой панель наблюдений по 80 регионам Российской Федерации.
Перечень всех исследуемых показателей приведён в следующем разделе.
Модели и гипотезы
В нашей работе мы опираемся на институциональный подход к исследованию демографического развития, который акцентирует внимание на государстве и семье (двух важнейших институтах современного общества) и их взаимодействии. В данном подходе, в отличие от теории второго демографического перехода, более весомая роль отводится мерам демографической политики государства по влиянию на рождаемость. Как правило, для оценки эффектов воздействия программ используют подходы типа разность разностей, разрывной регрессии, мэтчинга и так далее. В нашем же случае мы хотим оценить не только сам факт введения программы материнского капитала в регионе, но и размер выплат, который существенно различается по регионам, в том числе по покупательной способности. Для определения влияния выплат по программам РМК на СКР в данном исследовании использовались регрессионные модели на панельных данных регионов РФ. Для выбора наиболее подходящей спецификации модели (сквозной регрессии, с фиксированными или случайными эффектами) были проведены тесты Вальда, Бройша – Пагана и Хаусмана. По результатам тестов была выбрана спецификация модели с фиксированными эффектами (1), учитывающая ненаблюдаемые и неизменяемые во времени индивидуальные эффекты, характерные для каждого субъекта Российской Федерации:
ln yi,t = αi + ln xi,t-1 * β + γt + εi,t, (1);
где ln yi,t — значение логарифма СКР для i-го объекта в момент времени t; αi — детерминированный индивидуальный эффект региона i, не зависящий от времени t; γt — временной эффект в виде набора дамми-переменных на года; ln xi,t-1 — строка логарифмов объясняющих переменных для i-го региона в момент времени t - 1; β — вектор оценок коэффициентов; εi,t ̴ N(0,Ϭ2i,t) — случайные ошибки.
В качестве факторов, влияющих на уровень рождаемости, рассматривались три группы переменных: экономические, демографические и развития инфраструктуры. При принятии решения о рождении ребёнка семьи опираются на текущую социально-экономическую ситуацию ввиду невозможности точного прогнозирования ситуации в будущем. Принятие окончательного решения, процесс вынашивания и рождения ребёнка в сумме составляют около года, что обуславливает необходимость рассмотрения всех независимых переменных с годовым лагом. Модель (1) является линейной в логарифмах. Выбор сделан между линейной, полулогарифмической и линейной в логарифмах моделях на основании информационных критериев, а также тестов Бокса — Кокса и PE-теста МакКиннона, Уайта и Дэвидсона (для сравнения линейной и линейной в логарифмах моделей).
К экономическим факторам были отнесены: среднедушевые денежные доходы населения (рублей в месяц), уровень безработицы (%), средняя цена квадратного метра жилья на вторичном рынке (рублей), величина регионального материнского капитала при рождении первого (РМК1), второго (РМК2), третьего или последующих детей (РМК3) (рублей) соответственно, а также федерального маткапитала (ФМК) (рублей). Все стоимостные показатели нормировались на величину прожиточного минимума для учёта межрегиональных различий в уровнях цен, а также для учёта инфляции. С помощью дамми-переменных учитывались ограничения, накладываемые органами исполнительной власти субъектов на получение и использование регионального материнского капитала. Однако эти переменные оказались незначимыми во всех спецификациях моделей.
Обсудим направление «связь факторов модели с рождаемостью». С точки зрения экономической теории (Becker, 1960), дети являются «товарами длительного пользования», которые приносят полезность своим родителям. При приобретении товара у потребителя всегда есть возможность выбора между качеством и количеством, который в большинстве случаев определяется уровнем дохода индивида. Так же и в случае с детьми: семьи с более высокими доходами ставят в приоритет «качество детей», а не их количество. Под «более высоким качеством детей» в этом случае понимается уровень расходов, направляемых родителями на содержание и развитие ребёнка. Если доход начинает расти, то более вероятно, что дополнительные расходы пойдут на вложения именно в «качество детей», а не в количество. Мы предполагаем, что увеличение доходов в регионе будет вызывать снижение рождаемости, но скорее всего такая тенденция будет прослеживаться до достижения определенного порога доходов, после которого семья уже сможет себе позволить содержание второго и последующих детей, то есть связь с доходом нелинейная, мы моделируем её с помощью включения также среднедушевых доходов в квадрате.
Ещё одним экономическим фактором, способным оказывать влияние на уровень рождаемости, является безработица. В работе (Oppenheimer, 1988) нестабильная занятость среди молодёжи влияет на долгосрочное социально-экономическое положение, которое, в свою очередь, определяет момент вступления в брак и создания семьи. Данный вывод прослеживается и в работе (Breen, 1997): принятие решения о рождении ребёнка может быть отложено ввиду наличия неопределённости в сроках занятости, что влияет на способность молодых семей брать на себя такое обязательство, как рождение ребёнка. В исследовании (Butz & Ward, 1979) между безработицей и рождаемостью, обратно предыдущим предположениям, наблюдается прямая зависимость. Это объясняется тем, что в период спада экономики женщине тяжелее трудоустроиться, а значит, альтернативная стоимость детей в такие периоды будет ниже, следовательно, это благоприятный период для деторождения. Мы предполагаем, что уровень безработицы отрицательно связан с уровнем рождаемости.
Стоимость квадратного метра на вторичном рынке жилья также может оказывать влияние на принятие решения о рождении ребёнка. Увеличение количества членов семьи обуславливает необходимость расширения площади проживания. Если стоимость жилья начинает расти, то финансовые затраты на расширение жилищной площади также увеличиваются, а значит, рождение каждого следующего ребёнка становится всё «дороже». Исходя из этого, выдвинем предположение, что стоимость квадратного метра жилья на вторичном рынке и СКР находятся в обратной зависимости.
Влияние таких показателей, как коэффициент младенческой смертности и ожидаемая продолжительность жизни при рождении, стоит рассматривать с точки зрения концепции демографического перехода (Davis, 1945). Если раньше высокая младенческая смертность заставляла женщин тратить достаточное количество энергии на рождение и взращивание новых поколений, то с течением времени риск рождения мёртвого ребёнка довольно сильно сократился ввиду развития науки и техники. Высвободившиеся время и энергия у женщин приводили к перераспределению собственных ресурсов на другие сферы жизни: образование и карьеру. Затрачиваемое на это время приводило к более позднему вступлению в брак и более позднему рождению детей. На этом основании было выдвинуто предположение, что снижение коэффициента младенческой смертности и увеличение продолжительности жизни населения приводят к снижению СКР.
Коэффициенты брачности и разводимости также могут оказывать влияние на рождаемость. В работе (Becker, 1981) на примере стран Европы рождение детей рассматривается как основная цель вступления в брак, при этом увеличение числа разводов обуславливает «сокращение желания иметь большую семью». Влияние числа разводов на рождаемость может не иметь ярко выраженной тенденции, так как расторжение брака могло произойти уже после окончания детородного периода женщины, таким образом, не оказав никакого влияния на рождаемость, или же, наоборот, в семье могли появиться ещё дети, но расторгнутый брак аннулировал данную возможность. В нашем исследовании предполагается, что уровень рождаемости находится в прямой зависимости от коэффициента брачности и в обратной — от коэффициента разводимости.
Для характеристики уровня развития инфраструктуры в регионе рассматривался коэффициент охвата детей дошкольным образованием в процентах от общей численности детей от года до шести лет. Величина данного показателя может быть обусловлена как доступностью мест в дошкольных образовательных учреждениях, так и рядом других индивидуальных причин (финансовые возможности родителей, физиологические особенности ребёнка и другие). Для родителей, не имеющих возможности заниматься развитием ребёнка в домашних условиях (без посещения дошкольного образовательного учреждения), отсутствие возможности отдать ребёнка в дошкольное образовательное учреждение может играть существенную роль при принятии решения о рождении ребёнка. Исходя из сказанного, можно предположить, что охват детей дошкольным образованием может положительно влиять на рождаемость.
Также в качестве фактора, влияющего на уровень рождаемости в регионе, рассматривалась доля населения, проживающего в сельской местности. Как отмечается в статье (Журавлёва & Гаврилова, 2017), в сельской местности рождаемость выше, чем в городах, так как в сёлах для семей более важно не «качество» детей, а их количество, при этом дети воспринимаются скорее как дополнительная рабочая сила в семье.
В работе были оценены модели для двух временных периодов: для всего периода имеющихся данных и после введения ФМК с 2007 года. В моделях не обнаружена проблема мультиколлинеарности. Для оценённых моделей были проведены тесты Бройша – Пагана и Вулдриджа, которые показали наличие в модели гетероскедастичности и автокорреляции первого порядка. В связи с этим в моделях для стандартных ошибок использовалась коррекция Дрисколла – Края (Driscoll & Kraay,1988).
Результаты
Результаты оценки моделей в логарифмах представлены в таблице 3. Все модели являются в целом значимыми на однопроцентном уровне значимости, коэффициент детерминации (R2-within) достаточно высокий для обеих моделей (0,910 и 0,847 соответственно).
Из всех четырёх рассматриваемых видов РМК значимыми оказались только выплаты за рождение первого и второго ребёнка. Увеличение РМК за рождение второго ребёнка на 1% будет приводить к увеличению СКР в среднем на 0,006%. Связь РМК за рождение первого ребёнка с СКР оказалась отрицательной: увеличение РМК за рождение первого ребёнка будет приводить к снижению рождаемости на 0,003% в обеих моделях. Можно предположить, что полученный результат связан со сравнительно недавним началом реализации программ поддержки первых рождений (которое пришлось на период спада СКР в России), а также с малым числом субъектов, которые на данный момент оказывают материальную поддержку семьям, в которых рождается первый ребёнок. РМК на третьего ребёнка оказался незначимым.
Примечание: все переменные взяты в логарифмах, в случае нулевых значений исходных переменных добавлялась единица. Зависимая переменная — логарифм СКР. Регрессоры включены в модель с лагом в один год. Значимость коэффициентов модели: *** p < 0.01, ** p < 0.05, * p < 0.1. В скобках представлены стандартные ошибки Дрисколла — Края
Источник: рассчитано авторами
Используя результаты оценки модели (Таблица 3, столбец 1), можно рассчитать средний по Российской Федерации размер выплат РМК на второго ребёнка, необходимый для увеличения СКР до 1,7 (целевой показатель правительства Российской Федерации; использование данного порога в качестве разбиения регионов показывает, как проводимая демографическая политика региональных властей влияет на рождаемость в регионах достигших целевых показателей правительства Российской Федерации и, наоборот, в тех, кто только на пути к этой цели) при прочих равных. Исходя из данных для 2020 года, эта величина оказалась сопоставимой с размерами ФМК.
Для всех трех рассматриваемых моделей значимым фактором оказался коэффициент брачности — увеличение числа браков благоприятно воздействует на изменение уровня рождаемости. Для модели с 1997 года по 2020 год увеличение коэффициента брачности на 1% вызовет увеличение СКР на 0,28%. Для модели 2007–2020 годов увеличение коэффициента брачности на 1% способствует увеличению СКР на 0,317% соответственно. Для модели 1997– 2020 годов значимым и отрицательным оказался коэффициент перед продолжительностью жизни, что согласуется с нашими первоначальными гипотезами. Другие демографические факторы оказались незначимыми.
В обеих моделях отрицательным и значимым оказался коэффициент при среднедушевых доходах, то есть рост среднедушевых доходов в них ведёт к снижению рождаемости. Квадрат среднедушевых доходов оказался незначимым.
Обратная связь рождаемости с уровнем безработицы была обнаружена в модели 2007– 2020 годов — при росте безработицы на 1% СКР уменьшается в среднем на 0,007%.
Увеличение коэффициента охвата детей дошкольным образованием на 1% будет приводить к снижению рождаемости на 0,151% по модели 2007–2020 годов. Данный результат можно связать с постоянной высокой загруженностью дошкольных учреждений и отсутствием доступных мест в них, что может сказываться на принятии решения о рождении ребёнка.
В модели 2007–2020 годов также оказалась значимой доля сельского населения, при увеличении которой на 1% СКР увеличивается на 0,093%.
Для сравнения силы влияния факторов на СКР были рассчитаны стандартизированные коэффициенты регрессии и проведена декомпозиция коэффициента детерминации (R 2-within) для модели 1997–2020 годов.
Наибольшие значения стандартизированных коэффициентов оказались у переменных: ФМК (2,44), доля сельского населения (0,32), брачность (0,27), охват дошкольным образованием (0,22), продолжительность жизни (0,11), доход (0,07), РМК2 (0,06), уровень безработицы и стоимость жилья (0,03). Таким образом, ФМК значимо больше влияет на СКР, чем РМК. Это можно объяснить тем, что программы РМК действуют не во всех регионах, в то время как программа ФМК охватывает всю страну и суммы ФМК значительнее: в среднем за период 53,7 прожиточных минимума, а РМК1 — 2,8, РМК2 — 10,8, РМК3 — 11,7.
Для выявления групп факторов, объясняющих большую часть дисперсии СКР, была проведена декомпозиция коэффициента детерминации по вектору Шепли (Israeli, 2007). Все факторы были разбиты на шесть групп: экономические факторы (доход, доход в квадрате, стоимость жилья и безработица), демографические факторы (продолжительность жизни, младенческая смертность, разводимость, брачность, доля сельского населения), дошкольное образование, РМК (все виды), ФМК и временные эффекты. Наибольшую часть величины коэффициента детерминации объясняет группа временных дамми-переменных (31%). Для данной модели коэффициенты при временных дамми на период 1999–2007 годов значимы и положительны, а для 2008–2020 годов отрицательны. Таким образом, на величину СКР самое большое влияние оказывают временные эффекты, в частности макрошоки (кризис 2008 года, затем кризис 2014 года и пандемия COVID-19). На втором месте находится группа демографических факторов (24%), на третьем — экономических (14%). Программы ФМК и РМК также описывают достаточно большую часть дисперсии СКР (15% и 12% соответственно).
Проверка робастности результатов
Для проверки робастности результатов проводилась оценка регрессионных моделей на подвыборках. Для учёта специфики наиболее «детородных» субъектов России были оценены модели отдельно для субъектов Российской Федерации, для которых значение СКР по состоянию на 2010 года было больше 1,7 (на основе целевого показателя из Указа Президента Российской Федерации, о котором говорилось выше) и меньше этого значения. Оценка по подвыборкам также была проведена с учётом религиозных предпочтений населения региона — для субъектов, в которых доля населения, исповедующего ислам или буддизм, превышает 40% (данный порог определялся по данным Открытого портала данных Российской Федерации за 2015 год и выбран таким, поскольку разрыв со следующей группой регионов значителен: в других регионах доля населения, исповедующего ислам или буддизм, менее 20%), и иные регионы, в которых преобладает православие. Для исповедующих ислам и буддизм рождение большого числа детей является давно закрепившейся традицией, поэтому предполагается, что меры, предпринимаемые государством для увеличения рождаемости, в этих регионах могут оказывать не такой значимый эффект. Среди исходной выборки субъектов к исповедующим ислам и буддизм были отнесены восемь субъектов Российской Федерации (Кабардино-Балкарская Республика, Карачаево-Черкесская Республика, Республика Дагестан, Республика Ингушетия, Республика Калмыкия, Республика Дагестан, Республика Тыва, Республика Башкортостан, Республика Татарстан; при этом Чеченская Республика не рассматривалась из-за неполного набора данных).
Примечание: все переменные взяты в логарифмах, в случае нулевых значений исходных переменных добавлялась единица. Зависимая переменная — логарифм СКР. Регрессоры включены в модель с лагом в 1 год. Значимость коэффициентов модели: *** p < 0,01, ** p < 0,05, * p < 0,1. В скобках представлены стандартные ошибки Дрисколла — Края
Источник: рассчитано авторами
Заметим, что первые попытки оценить связь в виде (1) были сделаны в работе (Свистильник, 2022), но там не были рассмотрены данные подвыборки, а также исследовались другие временные промежутки.
Результаты оценки регрессионных моделей на подвыборках за период 1997–2020 годов приведены в Таблице 4. Все модели оказались статистически значимы на однопроцентном уровне значимости.
Для всех моделей оказался значим коэффициент брачности. Знак при коэффициенте брачности положителен, то есть увеличение числа зарегистрированных браков положительно влияет на уровень рождаемости. Значимым оказался также коэффициент охвата детей дошкольным образованием. Знак перед этой переменной отрицательный, как и в модели для России в целом.
Для категории субъектов с СКР ниже 1,7 по состоянию на 2010 год значимым оказался фактор среднедушевых денежных доходов. При этом связь нелинейная — после достижения определенного значения отношения среднедушевых денежных доходов к прожиточному минимуму рождаемость начинает расти. В рассматриваемой модели данное отношение равно 2,9. При этом 14 (24%) регионов находятся правее вершины параболы, то есть рост среднедушевых доходов в них ведёт к увеличению рождаемости. В модели, где СКР по состоянию на 2010 год выше 1,7, фактор доходов оказался незначим.
Для регионов с преобладанием православия и для регионов с СКР < 1,7 значимым и отрицательным фактором оказалась цена на жильё. При увеличении семьи, как правило, требуется увеличение площади жилья, а высокие цены на жилье препятствуют росту рождаемости. Таким образом, направленность программ материнского капитала на улучшение жилищных условий является важной мерой, что также подтверждается нашими результатами. ФМК и РМК за рождение второго ребёнка оказался значимым и положительным во всех моделях, оценённых на подвыборках, кроме регионов, исповедующих ислам и буддизм (в этих регионах РМК на второго ребёнка не выплачивался). Зато для этой подвыборки оказался значимым и отрицательным РМК за третьего ребёнка. Для регионов с СКР больше 1,7 коэффициенты при переменных ФМК и РМК за второго ребёнка намного превышают коэффициенты при этих же переменных в моделях для регионов, где СКР меньше 1,7 (0,156 против 0,087 и 0,193 против 0,006 соответственно). Получается, что программы материнского капитала оказывают более сильное влияние на СКР в регионах с изначально более высоким уровнем рождаемости. Это может быть связано с тем, что РМК за второго ребёнка выплачивался в 29% регионов с СКР больше 1,7 (в 6 из 21 в 2020 году), а в регионах с СКР меньше 1,7 — всего в 15% (9 из 59 в 2020 году). Значит, чтобы усилить влияние РМК за второго ребёнка на рождаемость, нужно более активно использовать эту меру поддержки в регионах с низким уровнем СКР.
Заключение
В результате проведённого исследования для всех рассматриваемых моделей была установлена положительная связь между СКР и РМК за рождение второго ребёнка, что свидетельствует о том, что программы регионального материнского капитала нужно продолжать и по возможности увеличивать размер предусмотренных по ним выплат. При оценке моделей по подгруппам было выявлено, что стимулирование рождаемости в регионах с первоначально её высоким уровнем (больше 1,7) позволило более существенно повлиять на увеличение СКР, чем в регионах с низкой рождаемостью. Также результаты действия программ РМК были обнаружены в регионах, где большая часть населения исповедует православную религию. Отрицательная связь между РМК за рождение третьего ребёнка СКР в субъектах с большой долей мусульман может быть обоснована существующими традициями в данной религии: люди привыкли иметь много детей вне зависимости от мер материальной поддержки государства, поэтому РМК не оказывает на них решающее влияние.
Все модели показали наличие значимой положительной связи СКР с выплатами по программе ФМК, что свидетельствует о необходимости продолжения данной программы, в частности, поддерживая улучшение жилищных условий. Наши модели для регионов с преобладанием православия показали, что высокие цены на жилье являются ограничением рождаемости, поэтому необходимо продолжать и усиливать поддержку возможности покупки жилья для семей с детьми.
Отрицательная связь СКР с уровнем безработицы в регионах свидетельствует о необходимости поддержки семей в соответствии с ситуацией, складывающейся на рынке труда, а с коэффициентом охвата детей дошкольным образованием — о наличии проблем в этой сфере (переполненность учреждений, нехватка кадров, недостаточное качество предоставляемых услуг), которые необходимо решать на государственном уровне. Наличие положительной связи СКР и уровня брачности говорит о необходимости проведения активной пронаталистской политики, направленной на укрепление института семьи, сохранения семейных ценностей.
Связь рождаемости с доходами для моделей по всем регионам за рассматриваемый период оказалась отрицательной: в регионах с более высокими доходами рожают меньше, что согласуется с теорией Гарри Бейкера.
Декомпозиция коэффициента детерминации показала, что на ФМК приходится 15% объяснённой дисперсии СКР, на программы РМК — 12%. Самый большой вклад у временных эффектов (31%), у демографических и экономических факторов 24% и 14% соответственно.
Основные ограничения данного исследования связаны со спецификой используемых данных. В оценённых моделях не учитывается календарный график сдвига рождений, который можно отследить только на данных микроуровня. Также в моделях не учтено явным образом влияние на уровень рождаемости целей возможного расходования РМК (покупка жилья, выдача денег наличными и тому подобное), которые существенно различаются по регионам. Не удалось должным образом учесть в моделях влияние на СКР сумм выплат по программам РМК на первого ребёнка, так как они начали вводиться в регионах только в 2019 году.
В качестве дальнейших направлений исследований можно выделить определение приоритетных форм предоставления РМК по целям использования, способных существенно повлиять на увеличение уровня рождаемости.
Список источников
Архангельский В. Н. (2015). Помощь семьям с детьми в России: оценка демографической результативности. Социологические исследования, 3, 56-64.
Журавлёва Т. Л., Гаврилова Я. (2017). Анализ факторов рождаемости в России: что говорят данные РМЭЗ НИУ ВШЭ? Экономический журнал Высшей школы экономики, 21(1), 145–187.
Захаров С. В. (2012). Какой будет рождаемость в России? Второй демографический переход и изменение возрастной модели рождаемости. Демоскоп Weekly, 495-496.
Казенин К. И. (2021). Рождаемость в России в 2020 г. Региональная динамика. Экономическое развитие России, 28(3), 50-54.
Казенин К. И., Козлов В. А. (2020). Региональные меры поддержки многодетных семей в РФ. Журнал исследований социальной политики, 18(2), 191-206.
Левковская Н. Г., Андрющенко О. Е., Свищева В. А. (2017). Специфика реализации семьями права на материнский капитал. Социум и власть, 3(65), 41–45.
Полулях Ю. Г., Мамаш Е. А., Ойдуп Т. М. (2009). Анализ зависимости общего коэффициента рождаемости от среднедушевых денежных доходов населения в федеральных округах. Региональная экономика: теория и практика, 7(18), 44-51.
Рыбаковский Л. Л. (2016). Результативность как основной показатель оценки состояния и тенденций рождаемости. Социологические исследования, 4, 23–30.
Рыбаковский О. Л., Таюнова О. А. (2018). Цели стратегии миграционного развития России. Народонаселение, 21(1), 22-30.
Свистильник Я. О. (2022). Исследование влияния регионального материнского капитала на рождаемость в регионах России. Новая экономика, бизнес и общество. Материалы Апрельской научно-практической конференции молодых исследователей Новая экономика, бизнес и общество, 11 апр. — 19 мая 2022 г., г. Владивосток (с. 84–89). Владивосток: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации; Дальневосточный федеральный университет; Школа экономики и менеджмента.
Трынов А. В., Костина С. Н., Банных Г. А. (2020). Исследование социально-экономической детерминации рождаемости на основе анализа региональных панельных данных. Экономика региона, 16(3), 807–819.
Becker G. S. (1960). An economic analysis of fertility. In: G. S. Becker (Ed.), Demographic and economic change in developed countries (pp. 209–240). Princeton: Princeton university press.
Becker G. S. (1981). A treatise on the Family: Enlarged Edition. Cambridge, London: Harvard University Press, 424. Breen, R. (1997). Risk, recommodification and stratification. Sociology, 31(3), 473–489.
Butz W. P., Ward M. P. (1979). The Emergence of Countercyclical U.S. Fertility. American Economic Review, 69(3), 318–328.
Chen D. L. (2011). Can Countries Reverse Fertility Decline? Evidence from Frances Marriage and Baby Bonuses, 1929-1981. International Tax and Public Finance, 18(3), 253-272.
Cohen A., Dehejia R., Romanov D. (2013). Financial Incentives and Fertility. The Review of Economics and Statistics, 95(1), 1–20.
Davis K. (1945). The World Demographic Transition. The Annals of the American Academy of Political and Social Science, 237(1), 1-11.
Dickert-Conlin S., Chandra, A. (1999). Taxes and the Timing of Births. Journal of Political Economy, 107(1), 161177.
Driscoll J., Kraay A. (1988). Consistent Covariance Matrix Estimation with Spatially Dependent Panel Data. The Review of Economics and Statistics, 80(4), 549–560.
Gans J., Leigh A. (2009). Born on the First of July: An (un) Natural Experiment in Birth Timing. Journal of Public Economics, 93(1-2), 246-263.
Gonzalez L. (2013). The Effect of a Universal Child Benefit on Conceptions, Abortions, and Early Maternal Labor Supply. American Economic Journal: Economic Policy, 5(3), 160–188.
Israeli O. (2007). A Shapley-based decomposition of the R-square of a linear regression. Journal of Economic Inequality, 5(2), 199–212.
Lesthaeghe R. (2014). The second demographic transition: A concise overview of its development. The Proceedings of the National Academy of Sciences, 111(51), 18112–18115.
Oppenheimer V. K. (1988). A Theory of Marriage Timing. American Journal of Sociology, 94(3), 563–591.
Slonimczyk F., Yurko A. (2014). Assessing the impact of the maternity capital policy in Russia. Labour Economics, 30, 265-281.
Sorvachev I, & Yakovlev E. (2020). Shortand Long-Run Effects of a Sizable Child Subsidy: Evidence from Russia. IZA Discussion Papers, 13019, 60.
Оригинал публикации: Вакуленко Е. С., Ивашина Н. В., Свистильник Я. О. (2023). Региональные программы материнского капитала: влияние на рождаемость в России. Экономика региона, 19(4), 1077-1092. https://doi.org/10.17059/ekon. reg.2023-4-10.