МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ БЕДНОСТИ И СОЦИАЛЬНОГО НЕРАВЕНСТВА В УСЛОВИЯХ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ НЕСТАБИЛЬНОСТИ

АННОТАЦИЯ

Данная работа посвящена исследованию динамики бедности и социального неравенства в условиях экономической нестабильности. В качестве основного метода применяется экономическое моделирование на основе проведенного социологического опроса, позволившего выявить ключевые факторы и циклические закономерности данных процессов. На основе анализа статистических данных доказывается, что экономические шоки усугубляют социальную дифференциацию и способствуют росту относительной бедности.

Ключевые слова: Моделирование бедности, социальное неравенство, экономическая нестабильность, социально-экономическое развитие, доходы населения, распределение доходов, коэффициент Джини, экономические кризисы, уязвимые группы.

В условиях стремительной трансформации российского общества и нарастающих кризисов, глобальной и национальной нестабильности, вызванной пандемией, геополитическими конфликтами и санкционным давлением – современный мир столкнулся с актуальной проблемой бедности и социального неравенства в условиях экономической нестабильности.

Последствия бедности представляют собой реальную угрозу замедление экономического роста в стране, ухудшение качества человеческого капитала из-за ограниченного доступа к образованию и здравоохранению, увеличение долговой нагрузки населения и рост преступности в стране. Поэтому разработка точных инструментов моделирования данной динамики для своевременной корректировки социально-экономической политики является насущной практической задачей, определяющей актуальность данного социологического исследования.

Эмпирическая база курсовой работы составляют результаты авторского исследования «динамики уровня бедности и социального неравенства в условиях экономической нестабильности», проведённого в интернете в период 06.08.2025 по 09.08.2025 года. В качестве основного метода сбора информации выступило заочное анкетирование, в ходе которого было опрошено 135 человек.

Результаты исследования выявили три наиболее значимых фактора финансовой устойчивости:

Наличие сбережений (OR = 8,58) - наиболее значимый предиктор

Уровень образования (OR = 4,39) - ключевой социальный лифт

Тип населенного пункта - значительный региональный дисбаланс

Построенная логистическая регрессионная модель показала высокую прогностическую способность (R² = 0,52, p < 0,001). Обнаружена взаимосвязь между ежемесячной экономией респондентов на базовых потребностях, что снижает возможности на финансовую стабильность.

Проведенный анализ данных выявил высокий уровень восприятия социального неравенства (72,6% респондентов) и ограниченный доступ к базовым социальным благам.

Выводы и рекомендации

Разработанная модель продемонстрировала свою результативность в области прогнозирования социально-экономических рисков, что позволяет ее использование в деятельности учреждений социальной защиты населения.

Практическая значимость исследования заключается в возможности:

• Раннего выявления групп социального риска
• Разработки адресных мер социальной поддержки
• Оценки эффективности социальных программ

Таким образом, перспективным направление для будущих исследований можно выделить детализацию модели с учетом панельных данных и анализа воздействия отдельных внешнеэкономических шоков.

Результаты исследования могут быть применены органами государственной власти при разработке социально-экономической политики, образовательными учреждениями при планировании программ подготовки, а также экономическими блоками правительства для сценарного прогнозирования.

Список литературы:

1. Аджемоглу Д. Почему государства терпят неудачи / Аджемоглу Д., Робинсон Д.. - Москва : : АСТ, 2025. - 672 с. – Текст : непосредственный.
2. Бауман З. Идет ли богатство немногих на пользу всем прочим. - 1-е изд. - Москва: : Изд-во Института Гайдара, 2015. - 107 с. . – Текст : непосредственный.
3. Бобков, В. Н. Динамика бедности и качества жизни в условиях пандемии COVID-19 / В. Н. Бобков, А. А. Гулюгина. – Текст : непосредственный // Уровень жизни населения регионов России. – 2021. – Т. 17, № 2. – С. 8–20.