Statistical study of the Russian population’s income and expenditure

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

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

About the authors

Olga Yurievna Gavel

Financial University under the Government of the Russian Federation

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

References

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

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).