Проведя детализацию средних зарплат по регионам РФ, перейдем к анализу пенсионных выплат. Нужно отметить, что в отличие от данных по зарплатам, информацию по пенсиям легко получить только по 48 регионам, да и то с отставанием на год – сейчас есть только за 2017. Информацию о средних пенсиях по остальным пришлось выуживать из интернета поштучно, для каждого региона в отдельности из соответствующих публикаций региональных сайтов. При таком разнобое в источниках неизбежны расхождения данных, никуда не денешься.
Регионов в РФ не так уж много, и эта работа была не бог весть какой трудоемкой. Но сам факт отсутствия нужных данных удивил, честно говоря. Ведь эти цифры ПФР может получить даже легче, чем Росстат о зарплатах. Данных по средним пенсиям в Карачаево-Черкесии и Ингушетии не удалось найти даже вручную – поэтому на картограмме в районе Северного Кавказа пробел.
Пенсии по регионам России
Разместив данные о средних пенсиях на той же картограмме, получаем следующую картинку (Рисунок 1): самые высокие пенсии на Чукотке (соответствуют зарплатам), самые низкие – в Краснодарском крае и Воронежской области. Неожиданно, верно? Во всяком случае, для меня это было полной неожиданностью. Прикинув возможные причины, предполагаю, что в этих регионах велика доля пенсионеров, получающих минимальную пенсию. А вот причины ее минимальности могут быть самыми разными – от пенсий домохозяек до большой доли зарплат в конвертах в этих краях. Не суть, в рамках данного исследования мы эти причины выяснить не сможем.
Рисунок 1. Средние пенсии по регионам РФ в 2018 году. Обратите внимание на неравномерную цветовую шкалу
По аналогии с тем, как анализировались зарплаты по уровням, разделим на четыре уровня средние пенсии, соответственно, пенсионеров – на четыре сегмента. Получим распределение еще более контрастное, чем в части зарплат:
Рисунок 2. По оси X на этом графике указана средняя пенсия (центр пузырька), по оси Y – количество пенсионеров, которые получают пенсию этого уровня, а размер пузырька соответствует размеру фонда пенсионных выплат
Дотошный читатель может обратить внимание, что общая сумма пенсионных выплат по рисунку 2 составляет 6,7 трлн руб., в то время как точная сумма выплат по данным об исполнении бюджета ПФР – 7,17 трлн руб. (там все до копеечки!). Расхождение небольшое (6,4%) и связано, по-видимому, с неточностью цифр – из-за отсутствия данных по средним пенсиям Карачаево-Черкесии и Ингушетии. Вот если бы полученная нами сумма оказалась больше, чем отчет об исполнении бюджета ПФР, нужно было бы начинать искать ошибки данных и/или расчетов.
Итого мы видим, что подавляющее большинство пенсионеров получают пенсию ниже средней. По этому поводу в СМИ масса стонов, что в каком-то регионе пенсия не дотягивает до средней. Честно говоря, не знаю, как к этим стонам относиться – наверное, как на картинке. Потому что с ростом пенсий их среднее значение тоже будет расти, а весьма значительная доля пенсионеров всегда будет получать меньше среднего. Просто по определению.
Как пенсии покрывают прожиточный минимум
В отличие от данных по пенсиям, данные по прожиточному минимуму пенсионера (ПМП) найти легко. Они есть и сводные, и в отдельных публикациях, все совпадают между собой – просто мечта статистика.
Первый же шаг анализа – картограмма – показывает примечательную вещь: в ряде регионов пенсии с ПМП двигаются как бы в разных направлениях. Так, пенсия в Карелии меньше, чем в Мурманской области – 11,1 тыс. руб. против 15,15 в Мурманске, а прожиточный минимум в Карелии почти на 1,5 тыс. руб. ниже. То есть, пенсионеру в Карелии уютнее, по крайней мере, финансово.
Смотрим картограммы:
Рисунок 3
Как и в прошлой публикации, напоминаю, что цветовая шкала неравномерная:
Значит, надо посмотреть соотношение пенсий и ПМП. Расчет это простенький, результаты на картограмме выглядят следующим образом:
Рисунок 4. Чем насыщеннее синяя штриховка региона, тем больше превышение средней пенсии в нем над ПМП
Списки регионов с наибольшим и наименьшим превышением пенсий над ПМП получаются следующими:
6 регионов, где превышение самое большое |
6 регионов, где пенсия ближе всего к ПМП |
||
Ненецкий автономный округ |
280,2% |
Чеченская республика |
145,5% |
Ямало-Ненецкий авт. округ |
266,9% |
Республика Адыгея |
141,1% |
Сахалинская область |
235,2% |
Кабардино-Балкарская республика |
138,5% |
Тамбовская область |
214,5% |
Камчатский край |
134,7% |
Астраханская область |
211,8% |
Республика Саха (Якутия) |
133,1% |
Нижегородская область |
207,4% |
Орловская область |
130,6% |
Обратите внимание: в обеих колонках представлены как северные регионы, так и южные! Мне это показалось совершенно поразительным.
Небольшое наблюдение по ходу анализа
Нередко плач по низким пенсиям не выдерживает проверки: реальные цифры оказываются на уровне и даже выше других регионов, которые не плачут. Пример – Северная Осетия-Алания с постоянными причитаниями и большим числом пенсионеров, получающих социальную доплату к пенсии. Их пенсия ниже ПМП, средняя сумма доплаты – 2000 руб. При этом средняя пенсия по республике составляет 13 тыс. руб., что в 1,5 раза выше ПМП. Откуда плач-то? В Татарстане, Крыму, Приморском крае и еще целом ряде регионов аналогичные показатели, даже немного хуже, но оттуда стонов меньше, да и социальные доплаты назначаются куда реже.
Остается предположить, что внутри «пенсионного слоя» существует серьезное расслоение, и много пенсионеров получают очень большие пенсии – но этой информации найти не удается.
А если учесть иждивенцев?
Получается, мы собрали данные как по работающим и их зарплатам, так и по пенсионерам с пенсиями. Различия посмотрели. Но ведь есть еще дети и неработающие взрослые, например, домохозяйки. Можно ли их учесть при оценке доходов? Конечно, доходов только в части зарплат и пенсий. Дивиденды, доходы от продажи имущества и теневые доходы от анализа в данном случае ускользают.
Конечно, можно. Алгоритм достаточно простой:
- Зная среднюю зарплату и число занятых, находим общий фонд оплаты труда (ФОТ) региона.
- Зная пенсию и количество пенсионеров, находим региональный фонд пенсионных выплат.
- Складываем оба числа – это региональный фонд доходов в части зарплат и пенсий.
- Делим получившийся общий фонд на численность всего населения региона – и получаем доход в части зарплат и пенсий на душу населения.
Итого, как положено, картограмма:
Рисунок 5
Получается, что если не учитывать другие всякие доходы, то на душу населения больше всего получают все те же северá, их хорошо видно на картограмме: Чукотский и Ямало-Ненецкий АО, Магаданская область. Следом за ними – Сахалин, ХМАО, Камчатка, Тюменская область, Мурманская и Москва.
Что роднит эти регионы, помимо высоких широт? А та простая вещь, что пенсионеры там не остаются, а уезжают куда потеплее. Поэтому интерес представляет еще и разница между средней ЗП и вот таким доходом на душу населения. С одной стороны, нет смысла в строгом научном подходе при такой разнице. Но с другой, с бытовой, смысл в этой разнице очень даже можно найти: средняя ЗП показывает, сколько зарабатывает один занятый, а средний доход на душу населения – сколько приходится на человека с учетом пенсионеров (у них пенсии) и иждивенцев (пособия или ничего). И выясняется, что самая большая разница между ЗП и среднедушевым доходом в рублях все на тех северáх (строго тот же список: высокий доход хорошо делится), а в процентах – в совсем других регионах:
Регион (отображается в подписях) |
Уменьшение среднедушевого дохода по сравнению со средней ЗП, руб. / мес. |
То же, % |
Карачаево-Черкесская республика |
14 869,77 |
59,8% |
Республика Тыва |
18 384,52 |
55,5% |
Республика Дагестан |
11 480,22 |
49,1% |
Республика Бурятия |
17 096,74 |
48,2% |
Республика Алтай |
13 587,66 |
47,8% |
Чеченская республика |
11 743,21 |
47,8% |
Республика Адыгея |
11 916,10 |
46,1% |
Забайкальский край |
17 241,25 |
45,5% |
Иркутская область |
18 063,15 |
44,7% |
… |
… |
… |
Магаданская область |
28 718,11 |
33,9% |
Республика Мордовия |
8 670,20 |
33,9% |
Курская область |
10 101,13 |
33,8% |
Владимирская область |
9 776,25 |
33,2% |
Чукотский автономный округ |
32 737,19 |
32,3% |
Рисунок 6
Обратите внимание на рисунок 6: есть регионы с высокой зарплатой и относительно небольшим снижением среднедушевого дохода, а есть регионы, где и ЗП низкая, и доход сокращается по сравнению с ней значительно. Причины понятны: высокая (относительно) рождаемость и женщины-домохозяйки.
Еще одно небольшое наблюдение по ходу анализа
Появилось еще одно интересное наблюдение: между доходами (любыми, которые фигурировали в нашем анализе) и продолжительностью жизни никакой связи нет. От слова «совсем». Есть что-то вроде слабой обратной связи со средней пенсией – чем она больше, тем несколько короче жизнь. Но корреляция очень слабая, коэффициент корреляции меньше -30%, несерьезно.
Рисунок 7. Показательный график, есть о чем подумать
Зарплаты, пенсии и ВВП
Анализ неплохо показывает проблемные с точки зрения личных доходов регионы. Но, помимо личных доходов, существуют еще доходы государства и ВВП – точнее, ВРП (валовой региональный продукт). Как они соотносятся с зарплатами и пенсиями? На первый взгляд, соотнести все эти показатели между собой сложно. Но можно не усложнять и воспользоваться методикой оценки эффективности Друкера (книга «Эффективное управление») посредством соотношения доли в доходах и доли в расходах.
Доходами в нашем случае являются ВРП регионов, расходами, соответственно, заплаты (точнее, общий ФОТ региона) и пенсии (региональный фонд пенсионных выплат).
Доли ВРП регионов в общем ВВП России распределяются следующим образом:
Рисунок 8
Вот они, основные дольщики нашего ВВП, а также средние зарплаты и пенсии в этих регионах:
Регионы РФ |
Доля региона в ВВП РФ |
Средняя ЗП 2018 |
Средняя пенсия 2017 |
Доход на ДН в части ЗП и пенсий |
г. Москва |
20,65% |
89318 |
12400 |
54 395 |
Тюменская область |
9,89% |
70334 |
11181 |
39 182 |
г. Санкт-Петербург |
5,40% |
59576 |
12400 |
37 506 |
Московская область |
5,15% |
49692 |
15043 |
31 075 |
ХМАО |
4,38% |
67551 |
20126 |
41 995 |
Краснодарский край |
2,91% |
32857 |
10037 |
18 727 |
Свердловская область |
2,86% |
35911 |
11400 |
20 660 |
Не самые высокие, не так ли? Мне возразят: средняя зарплата не учитывает число занятых – и будут правы. Поэтому находим долю каждого региона в общероссийском ФОТ, потом делим долю в ВРП на долю в ФОТ и получаем следующую картограмму:
Рисунок 9
Да, количество работающих имеет значение: самыми эффективными оказываются не те регионы, что на картограмме рисунка 8, а другие.
Теперь посмотрим эффективность ВРП по пенсионным выплатам, а потом все сравним.
Рисунок 10
Регионы-лидеры эффективности по фактору производства «труд» даны в таблице:
Давайте скажем «спасибо» людям, которые вносят самый большой вклад в наше благосостояние! Предвижу возмущенные комментарии, вроде: «что, остальным теперь отделяться?», «А остальные нахлебники?» и подобные. Если допустить, что их сторонники делают свои утверждения серьезно (грамотный человек понимает, что в единой системе нужны все элементы), напомню следующее:
- Поскольку мы оперируем средними показателями, то при ликвидации худших единиц среднее значение поднимется, и появятся новые худшие. И что, будем организовывать фатальную воронку, убирая худших до полного уничтожения системы?
- Расчет сделан по денежным единицам. В реальности же любой регион, даже самый отсталый и низкоэффективный, может быть поставщиком необходимых ресурсов, которые в другом месте не получить. Необязательно эти ресурсы должны быть дорогими – например, поваренная соль.
- И самое важное. В данном расчете менее эффективными получаются регионы, где много детей. А это – наше будущее, без иронии. Поэтому поблагодарим регионы-лидеры за благосостояние страны, а всех матерей и отцов – за их родительское служение!
можно конкретнее? Дьявол в деталях.