INCOME INEQUALITY IN SIBERIA THROUGH THE PRISM OF THE KUZNETS CURVE: FEATURES OF THE REGIONAL TRAJECTORY
Статья поступила в редакцию: 05.07.2026
Статья принята к публикации: 24.08.2026
Статья опубликована: 28.08.2026
Keywords:
регион, неравенство доходов, ВРП на душу населения, кривая Кузнеца; коэффициент Джини; уравнение регрессии, шумAbstract
Social inequality has always been of particular interest for study. One tool for analyzing such inequality is the Kuznets curve. This article examines how this curve works for regions of the Siberian Federal District (SFD). To this end, scatter plots with trend lines based on the Gini coefficient and gross regional product (GRP) per capita were constructed and analyzed, and regression equations for the Kuznets curve were developed. Statistical data for the period from 2000 to 2024 served as the source of information. Regions of the SFD in which income inequality increased and decreased over the analyzed period were identified, and regions with a trend line atypical for the Kuznets curve were highlighted. Removing noise (deviations) and recalculating the average GRP and Gini coefficient values results in the graph assuming a standard appearance. Based on the results of the study, it can be noted that the Kuznets curve generally works; however, due to random fluctuations caused by regional factors, the regression equation may become distorted and the graph may deviate from its shape.
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: Издательский дом «Академический».
Условия использования. Статьи текущего года распространяются по подписке на журнал «Финансовый менеджмент». Все права защищены. Полная версия статьи доступна на сайте Научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU www.elibrary.ru/contents.asp?titleid=9552 . Материалы предыдущих лет распространяются по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) . Метаданные всех статей распространяются по открытой лицензии и могут свободно использоваться в информационных, научных и библиографических целях.
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
References
Васильев М. Д. Аналитический обзор основных показателей оценки благосостояния нации: плюсы и минусы // LIII итоговая студенческая научная конференция Удмуртского государственного университета: Материалы всероссийской конференции, Ижевск, 01–30 апреля 2025 года. Том 1. Ижевск: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Удмуртский государственный университет", 2025. С. 152-157.
Антропов В.В. Социально-экономическое неравенство в современном мире: инструментарий оценки, тенденции и стратегии преодоления // Экономика. Налоги. Право. 2022. № 15 (3). С. 21-37. DOI: 10.26794/1999-849X2022-15-3-21-37 EDN: GYWMDS.
Ткаченко А. Саймон Кузнец о демографических проблемах // Демографическое обозрение. 2016. Т. 3, № 1. С. 71-93. EDN: WFEJAJ.
Шкиотов С.В., Вовк К.Д. Неравенство в доходах общества как следствие экономического роста: работает ли кривая Кузнеца в России? // Финансовый менеджмент. 2025. № 11-2. С. 616-621. EDN: ZOIPUW.
Романов И.В. Современная проблематика экономического неравенства // Актуальные проблемы науки и практики: Гатчинские чтения-2019: Сборник научных трудов по материалам VI Международной научно-практической конференции, Гатчина, 17-18 мая 2019 года. Том 1. Гатчина: Государственный институт экономики, финансов, права и технологий, 2019. С. 547-551. EDN: ZFEWQW.
Поспелова Е.А., Казакова М.В. Неравенство доходов и экономическая сложность в зарубежных странах: есть ли взаимосвязь? // Экономические отношения. 2018. Т. 8, № 2. С. 151-172. DOI: 10.18334/eo.8.2.39174 EDN: XTFCXB.
Чекулина Т.А., Шуметов В.Г., Барбашова Е.В., Лясковская О.В. Возможности методов многомерного факторного и кластерного анализа благосостояния населения регионов Центральной России // Вестник ОрелГИЭТ. 2020. № 4(54). С. 96-107. DOI: 10.36683/2076-5347-2020-4-54-96-107 EDN: SDAOBM.
Туманянц К., Арженовский С., Арькова О. и др. Неравенство и экономический рост в России: эконометрические оценки зависимостей // Деньги и кредит. 2023. Т. 82, № 2. С. 52-77. EDN: VWVXWJ.
Официальный сайт Росстата. Индекс Джини, ВРП. [Электронный ресурс]. URL: https://rosstat.gov.ru/statistics/accounts (дата обращения: 30.06.2026).
Копырин А.С., Видищева Е.В. Технологии обработки и очистки данных, выявления и устранения шумов на временном ряду // Вестник Академии знаний. 2020. № 39(4). С. 220-227. DOI: 10.24411/2304-6139-2020-10466 EDN: IIEPYU.
Каламбет Ю.А.Козьмин, Ю.П., Самохин А.C. Фильтрация шумов: Сравнительный анализ методов // Аналитика. 2017. № 5 (36). С. 88-101. EDN: ZIVVAJ.
Жидкова Е.А., Корчагина И.В. Влияние добычи полезных ископаемых на предпринимательство в регионе ресурсного типа (кейс Кемеровской области - Кузбасса) // Развитие территорий. 2023. № 1. С. 74-85. DOI: 10.32324/2412-8945-2023-1-74-85 EDN: TPDGOK.
Просеков А.Ю., Федулова Е.А., Рада А.О., Кононова С.А., Алабина Т.А. Кемеровская область: старые проблемы и новое будущее // ЭКО. 2018. № 11. С. 47-62. EDN: JETHRV.
Деревцова И.В., Грязнов А.Н., Семенцов К.В., Чалов Е.Е. Майнинг как угроза обеспечения экономической безопасности иркутской области // Baikal Research Journal. 2022. № 2. [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/mayning-kak-ugroza-obespecheniya-ekonomicheskoy-bezopasnosti-irkutskoy-oblasti (дата обращения: 12.06.2026).
NEFTEGAZPRO.RU: сайт о строящихся объектах. [Электронный ресурс]. URL: https://www.neftegazpro.ru/masshtabnye-obekty/irkutskaya-neftyanaya-kompaniya-perenosit-zapusk-novogo-zavoda-polimerov-na-2026 (дата обращения: 20.06.2026).
