

Современные подходы к оценке многомерной бедности в странах СНГ
https://doi.org/10.34023/2313-6383-2025-32-2-67-74
Аннотация
В статье представлен комплексный анализ современных методологических подходов к измерению многомерной бедности в странах СНГ. Исследование основано на данных опроса, проведенного в 2024 г. в рамках проекта «Развитие статистики СНГ», и охватывает опыт национальных статистических служб и методологические подходы международных организаций, таких как ПРООН, Евростат и Всемирный банк. Особое внимание уделяется применению метода Алкаер – Фостера для расчета Индекса многомерной бедности, оценке индикатора риска бедности и социальной исключенности (AROPE) в соответствии с европейскими стандартами, а также подходу Всемирного банка (MPM), который интегрирует монетарные и немонетарные аспекты оценки.
Проведенный анализ выявляет значительные различия в выборе индикаторов, критериев и пороговых значений, предопределенные социально-экономическими условиями и государственными приоритетами стран региона. Полученные результаты способствуют более глубокому пониманию многоаспектности бедности и выявлению направлений для гармонизации подходов к ее измерению, что имеет важное значение для совершенствования государственной политики и разработки стратегических программ социально-экономического развития.
Подчеркивается необходимость дальнейшей интеграции результатов оценки многомерной бедности в механизмы формирования целевых мер социальной поддержки населения.
Об авторах
А. Е. КосаревРоссия
Косарев Андрей Евгеньевич – заместитель Председателя Межгосударственного статистического комитета Содружества Независимых Государств; эксперт Экспертного института
107450, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 39, стр. 1
101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20.
А. В. Кирьянов
Россия
Кирьянов Александр Викторович – заместитель начальника Управления социально-демографической статистики
107450, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 39, стр. 1
С. В. Прокопенко
Россия
Прокопенко Сергей Владимирович – специалист-эксперт Управления социально-демографической статистики, эксперт Центра экономических измерений и статистики
107450, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 39, стр. 1
101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20
Список литературы
1. United Nations Development Programme. Human Development Report 2023–24: Breaking the Gridlock: Reimagining Cooperation in a Polarized World. New York: UNDP; 2024. Available from: https://hdr.undp.org/system/files/documents/global-report-document/hdr2023-24reporten.pdf.
2. Alkire S., Foster J. Counting and Multidimensional Poverty Measurement. Journal of Public Economics. 2011;95(7–8):476–487. Available from: https://doi.org/10.1016/j.jpubeco.2010.11.006.
3. Review of the Practice of Measuring Multidimensional Poverty in the CIS Countries and the World. Project «Developing the CIS Statistics». Moscow: CIS-Stat; 2024. (In Russ.) Available from: https://new.cisstat.org/documents/20143/292010/CIS-Stat-Multidem-Poverty.pdf/.
4. United Nations Development Programme. Human Development Report 2021–22: Uncertain Times, Unsettled Lives: Shaping our Future in a Transforming World. New York: UNDP; 2022. Available from: https://hdr.undp.org/content/human-development-report-2021-22
5. GESIS – Leibniz Institute for the Social Sciences. Metadata for Official Statistics. Variable List: EU-SILC- 2022-Cross-sectional. Available from: https://www.gesis.org/en/missy/metadata/EU-SILC/2022/Cross-sectional/original.
6. Eurostat. Europe 2020 Indicators – Poverty and Social Exclusion. Available from: https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Europe_2020_indicators_poverty_and_social_exclusion#How_do_poverty_and_social_exclusion_affect_Europe.3F.
7. Korchagina I.I., Prokofieva L.M., Ter-Akopov S.A. European Experience in Measuring Poverty and Social Exclusion: AROPE Index. Population. 2019;22(3):162–175. (In Russ.) Available from: https://doi.org/10.19181/1561-7785-2019-00034.
8. SOEP. European Union Statistics on Income and Living Conditions (EU-SILC)-Like Panel for Germany Based on the Socio-Economic Panel (SOEP). Description of Target Variables: Longitudinal Version (January 2019). 292 p. Available from: https://www.diw.de/documents/dokumentenarchiv/17/diw_01.c.592700.de/eu-silc_codebook_de_version_january_19.pdf2019.
9. Eurostat. EU Statistics on Income and Living Conditions (EU-SILC) Methodology. Available from: https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=EU_statistics_on_income_and_living_conditions_(EU-SILC)_methodology.
10. European Commission. Methodological Guidelines and Description of EU-SILC Target Variables. DocSILC065. 2021 Operation (Version 4_09/12/2020). Available from: https://circabc.europa.eu/sd/a/f8853fb3-58b3-43ce-b4c6-a81fe68f2e50/Methodological%20guidelines%202021%20operation%20v4%2009.12.2020.pdf.
11. Eurostat. Description of EU-SILC Methodology and Target Variables. Available from: https://ec.europa.eu/eurostat/web/income-and-living-conditions/methodology.
12. Eurostat. Statistics Explained. Online Publications. Category: Poverty and Social Exclusion. Available from: https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Category:Poverty_and_social_exclusion.
13. World Bank. Poverty and Shared Prosperity 2020: Reversals of Fortune. Washington, DC: World Bank; 2020. Available from: https://openknowledge.worldbank.org/server/api/core/bitstreams/611fc6f2-140b-551e-9371-468eec64c552/content.
14. World Bank. Poverty and Shared Prosperity 2018. Piecing Together the Poverty Puzzle. Washington, DC: World Bank; 2018. Available from: https://www.worldbank.org/en/publication/poverty-and-shared-prosperity-2018.
15. UNDP. 2021 MPI Technical Notes. New York: UNDP; 2021. Available from: https://hdr.undp.org/system/files/documents/mpi2021technicalnotes.pdf.
Рецензия
Для цитирования:
Косарев А.Е., Кирьянов А.В., Прокопенко С.В. Современные подходы к оценке многомерной бедности в странах СНГ. Вопросы статистики. 2025;32(2):62-74. https://doi.org/10.34023/2313-6383-2025-32-2-67-74
For citation:
Kosarev A.E., Kiryanov A.V., Prokopenko S.V. Modern Approaches to Assessing Multidimensional Poverty in the CIS Countries. Voprosy statistiki. 2025;32(2):62-74. (In Russ.) https://doi.org/10.34023/2313-6383-2025-32-2-67-74