Socialinė teorija, empirija, politika ir praktika
Socialinė teorija, empirija, politika ir praktika
Download

Socialinė teorija, empirija, politika ir praktika ISSN 1648-2425 eISSN 2345-0266

2019, vol. 18, pp. 23–45 DOI: https://doi.org/10.15388/STEPP.2019.2

Ar socialinės išmokos mažina gyventojų skurdą? Poveikio lyginamoji analizė senosiose ir Rytų Europos šalyse

Rasa Balvočiūtė

Šiaulių universitetas
Šiauliai University
rasa.balvociute@gmail.com
https://orcid.org/0000-0001-9822-9070

Santrauka. Straipsnyje pateiktas socialinių išmokų poveikio skurdui mažinti dviejose ES šalių (senųjų ir Rytų Europos) grupėse tyrimas. Skurdžiausiai gyvenančių gyventojų dalies pokyčiams įvertinti buvo sudaryti panelinių duomenų regresinės analizės modeliai, į kuriuos buvo įtraukti tokie veiksniai, kaip antai gyventojų pajamos, socialinės apsaugos išmokos, darbo rinkos aktyvumas, gyventojų įsiskolinimų ir pajamų santykis, ilgalaikis nedarbas, gyventojų išsilavinimo lygis. Tyrimo rezultatai atskleidė esminius socialinės paramos poveikio gyventojų skurdui skirtumus: senosiose ES šalyse testuojamos socialinės paramos augimas mažina skurdžiausiai gyvenančių žmonių dalį; Rytų Europos šalyse, kurioms būdingas liberalesnis arba „likutinės“ gerovės modelis, skurdžiausiai gyvenančių gyventojų dalies pokyčius lemia cikliniai ekonominės raidos svyravimai ir ilgalaikio nedarbo pokyčiai. Svarbiausias veiksnys mažinant skurdą išlieka ilgalaikio nedarbo mažinimas. Testuojamoji socialinė parama jose nėra tokia veiksminga kaip senosiose ES šalyse.

Pagrindiniai žodžiai: socialinės [apsaugos] išmokos, testuojamoji socialinės parama, piniginis skurdas, materialinis nepriteklius, ilgalaikis nedarbas.

The Impact of Cash Social Benefits for Reducing Poverty in the European Union

Summary. This article presents an analysis of the impact of cash social benefits on poverty reduction in two groups of EU countries (The “Old,” Western Europe and the “New,” Eastern Europe ). Models of a regression analysis of panel data were compiled to assess the changes in the most deprived part of the population, which included factors such as population income, social assistance payments, labor market activity, population indebtedness, long-term unemployment and education levels of the population. The results of the survey revealed the essential differences in the impact of social assistance on poverty: in the old EU countries, means-tested social benefits reduce the growth of poverty and material deprivation; in the Eastern European countries, which are characterized by a more liberal or “residual” welfare model, the poorest part of the population changes due to cyclical fluctuations in economic development and changes in long-term unemployment. Therefore, the key for reducing poverty is to reduce long-term unemployment. Means-tested social benefits in them are as effective as in the old EU countries.

Keywords: cash social benefits, means-tested, monetary poverty, material deprivation, long-term unemployment.

Received: 20/8/2018. Accepted: 10/11/2018
Copyright © 2019 Rasa Balvočiūtė. Published by Vilnius University Press

This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Licence, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original author and source are credited.

Įvadas

Neatsižvelgiant į vyraujančią ideologijos, politikos ar socialinę struktūrą, visuomenė nuolat susiduria su skurdo ir socialinės atskirties problemomis. Paradoksalu, tačiau technikos pažanga ir spartus ekonomikos vystymasis pastarąjį šimtą metų ne visada ir ne visur sumažino skurstančiųjų skaičių, tam tikrais atvejais jis net padidėjo. Kaip rodo „Eurostat“ (2017a) duomenys, ES (27) šalyse 2005–2016 metais kas šeštas namų ūkis patyrė skurdo riziką, ir situacija kasmet tik blogėjo. Per pastarąjį dešimtmetį nuolatinį skurdą patiriančių namų ūkių dalis ES išaugo 1 procentinį punktą (proc. p.). Labiausiai padidėjo vienišų gyventojų skurdas (1,8 proc. p.) ir namų ūkių, kuriuose gyvena vienas suaugęs su vienu ar daugiau vaikų (2,6 proc. p.). Visuotinai pripažįstamose gerovės šalyse Švedijoje ir Danijoje gyventojų skurdo rizika atitinkamai padidėjo 6,7 proc. p. ir 1,7 proc. p., Vokietijoje – 4,3 proc. p., Liuksemburge – 2,8 proc. p. Skurdo rizika tampa viena iš svarbiausių Europos socialinės politikos problemų. Ne tik besivystančiose, bet ir ekonomiškai išsivysčiusiose šalyse didėjant šalių išlaidoms, skirtoms socialinėms reikmėms, aktualus išlieka klausimas – kaip pasirūpinti skurdžiausiais gyventojais ir užtikrinti jiems minimalų pragyvenimo lygį.

Kaip teigia šios srites tyrimus atliekantys mokslininkai (Esping-Andersen, 2002; Kuivalainen, 2004), socialinė apsauga, jos išmokų kryptingumas ir efektyvumas yra svarbiausia skurdo mažinimo priemonė. Per paskutiniuosius trisdešimt metų išsivysčiusiose ES šalyse ištobulintos socialinių išmokų schemos iš dalies leido stabilizuoti padėtį, tačiau skurdo rizikos lygis daugelyje šalių nors ir lėtai, tačiau augo, didėjo skurdo rizikos gylis. Ypač nepageidaujamos tendencijos matomos Rytų Europos šalyse, kuriose dar ieškoma tinkamų socialinės paramos būdų, o socialinų išmokų schemos yra formuojamos atsižvelgiant ne tik į senųjų ES šalių patirtį, bet ir į sparčius socialinės ir ekonominės aplinkos pokyčius. Siekiant nustatyti šių procesų priežastis, atliekama nemažai mikro- ir institucinio lygmens tyrimų, tačiau aktualus išlieka socialinės apsaugos išmokų efektyvumo klausimas – ar teikiamos socialinės apsaugos išmokos leidžia sumažinti skurdą skirtingo išsivystymo ir gyventojų pajamų lygio Europos Sąjungos šalyse? Šios problematikos makrolygmens tyrimus riboja analizuojamų šalių skirtumai ir santykinai trumpas vertinamų procesų laikotarpis, tačiau šiuolaikinių ekonometrinės panelinių duomenų analizės metodų taikymas išplečia tyrimų galimybes.

Tyrimo tikslas – įvertinti socialinės apsaugos išmokų poveikį skurdui mažinti Europos Sąjungos senosiose ir naujosiose (Rytų Europos) šalyse, nustatyti skurdo pokyčius lemiančius veiksnius.

Straipsnyje aptariamas socialinės apsaugos išmokų vaidmuo gerovės valstybės koncepcijoje, analizuojama piniginio skurdo, materialinio nepritekliaus sampratos ir pagrindinės jų dimensijos, atlikta gyventojų piniginio skurdo ir materialinio nepritekliaus pokyčių ES šalyse analizė. Sudarytas socialinių išmokų poveikio skurdui mažinti vertinimo modelis įtraukiant ne tik gyventojų piniginį skurdą, bet ir materialinį nepriteklių. Atlikta lyginamoji šio poveikio analizė dviejose ES šalių grupėse. Tyrimui naudoti „Eurostat“ (2017) duomenų bazės duomenys, kuriems apdoroti naudojami aprašomosios statistikos, lyginamosios ir daugiamatės panelinių duomenų regresinės analizės metodai.

Socialinės paramos išmokos gerovės valstybės koncepcijoje

Socialinės [apsaugos] išmokos, teikiamos namų ūkiams ir asmenims pagal socialinės apsaugos programas siekiant palengvinti jų poreikių naštą, dažnai siejamos su gerovės valstybės samprata, jos tikslais ir raidos bruožais, institucinėmis skurdo mažinimo priemonėmis. Atsižvelgiant į tai išskiriami skirtingi gerovės valstybės (angl. welfare state) tipai ir jiems būdingos socialinių išmokų schemos. Yra keletas gerovės valstybės tipologijų, pateikiamų sociologijos, socialinės ekonomikos mokslų darbuose. Titmuss (1974) vienas iš pirmųjų išsamiai aprašė skirtingas gerovės valstybės formas, atspindinčias tam tikrą individo (šeimos), visuomenės, rinkos ir valstybės sąveiką užtikrinant gyventojų gerovę. Jo pateikti trys gerovės valstybės tipų modeliai – liberalus arba „likutinės“ gerovės (angl. residual model of welfare), institucinio pajamų perskirstymo (angl. institutional redistributive) ir pramonės laimėjimų arba subsidiarinis (angl. industrial achievement-performance arba handmaiden model) – jų skirtumus parodo socialinių išmokų skyrimo būdas, valstybės tikslai ir dalyvavimas paskirstant socialinės apsaugos lėšas. Naujesnė Esping-Andersen (1990) gerovės valstybės tipologijų išskiria tris gerovės režimus: konservatyvus-korporatyvinis (angl. conservative-corporatist), liberalus (angl. liberal) ir socialdemokratinis (angl. social-democratic), kurių panašumai ir skirtumai grindžiami gyventojų socialinių teisių, visuomenės struktūros, tam tikrų jos sluoksnių galių ir atsakomybės sąveikomis. Taip pat akcentuojama istorinės šalies raidos, tradicijų, kultūrinių ir religinių veiksnių įtaka gyventojų gerovei užtikrinti.

Valstybės socialinė politika yra gerovės valstybės raiškos priemonių visuma, atspindinti gyventojų socialinės apsaugos tikslus. Daugelyje senųjų ES šalių dominuojančią socialinę politiką, nulemtą istorinių formavimosi ypatumų, galima nesunkiai priskirti kuriam nors gerovės valstybės tipui. Tradiciškai socialdemokratinėmis gerovės valstybėmis laikomos Skandinavijos šalys, kuriose svarbiausias vaidmuo tenka valstybei, kuri per socialinį draudimą įtraukia visus gyventojus į socialinės apsaugos schemas. Socialinės išmokos yra dosnios, garantuojančios didelę visuomenės dekomodifikaciją. Vokietijai, Prancūzijai, Italijai būdingas pramonės laimėjimų arba korporatyvinis gerovės valstybės modelis, kuriame valstybės ir socialinio draudimo vaidmuo yra svarbus, tačiau socialine apsauga pirmiausiai priklauso nuo gyventojų dalyvavimo darbo rinkoje ir socialinio statuso. Šių šalių socialiai orientuota rinka pasižymi aktyviu darbdavių ir darbuotojų dialogu, pramonės šakų lygmens kolektyvinėmis sutartimis, įvairiomis paramos šeimai schemomis, palengvinant jos narių dalyvavimą darbo rinkoje. Liberaliausia socialinė politika pasižymi JAV, Kanada, Europoje – Jungtinė Karalystė, kur valstybė užtikrina tik minimalią paramą, o socialines garantijas individai gauna dalyvaudami rinkoje kaip darbuotojai arba sukurdami sau (ir kitiems) darbo vietas. Šio tipo gerovės valstybėse svarbus vaidmuo tenka testuojamai paramai (Aidukaitė ir kt., 2012), teikiamai valstybės, gyventojams susidūrus su laikinais sunkumais. Piniginė ir nepiniginė parama teikiama neatsižvelgiant į rinkos ar darbo santykius, o atsižvelgiant į nustatytą minimalų pragyvenimo lygį. Ekonomiškai stipriose liberalios gerovės valstybėse įsidarbinus ar kitaip įsitraukus į darbo rinką gaunamos pajamos dažniausiai užtikrina aukštesnį nei minimalų pragyvenimo lygį. Dirbantieji įprastai dalyvauja įvairių rūšių socialinę apsaugą (nedarbo, sveikatos, senatvės ir kt. atveju) teikiančiuose privačiuose draudimo fonduose, kurių išmokos yra pakankamos, kad apdraustieji galėtų patenkinti pagrindines savo reikmes.

Nepaisant minėtų modelių skirtumų, „senosios“ Europos gerovės valstybės būdingiausi bruožai yra didelė valstybės atsakomybė už piliečių gerovę (tiesiogiai per socialinį draudimą, institucinę paramą arba teisinį reglamentavimą), solidarumas, universalizmas ir didelės viešosios išlaidos socialinei paramai. Pripažįstama, kad geriau ekonomiškai išsivysčiusios šalys turi didesnių galimybių ne tik teikti paramą skurstantiems, bet ir vykdyti preventyvią socialinę politiką, kuri užkirstų kelią gyventojams nuskurdinti.

Panašu, kad naujosios ES narės Rytų Europos šalys vis dar ieško savojo gerovės valstybės modelio, tačiau yra požymių, kad joms artimiausias šiuo metu yra liberalusis gerovės režimas (Aidukaitė ir kt., 2012; Halleröd ir kt., 2015). Taip pat manoma, kad joms būdingas mišrus gerovės valstybės modelis, tačiau, skirtingai nuo senųjų ES šalių, įsitvirtinant rinkos santykiams jose pereinama nuo korporatyvinio prie liberalaus modelio nesukūrus šio tipo modeliui būtinų sąlygų ir reikiamo teisinio reglamentavimo. Kaip pažymi Aidukaitė ir kt. (2012), pokomunistiniam gerovės valstybės režimui būdingas socialinio draudimo dominavimas socialinės apsaugos sistemoje, didelė apimtis, tačiau gana žemas išmokų lygis, ribotas privačių fondų dalyvavimas užtikrinant gyventojų socialinę apsaugą. Besiformuojanti šių šalių rinka, verslo subjektai neturi gilių korporatyvinės darbuotojų socialinės apsaugos tradicijų. Silpnos darbuotojų derybinės galios trukdo pasiekti didesnių socialinės apsaugos garantijų. Vidutiniškai 8–10 proc. dirbančiųjų šiose šalyse (išskyrus Čekijos Respubliką, Slovakiją ir Slovėniją) gauna darbo pajamas, mažesnes nei skurdo rizikos riba (Eurostat, 2017b). Šis modelis iš esmės skiriasi nuo senųjų Europos valstybių gerovės modelių, todėl prasminga atlikti gerovės valstybės ir su ja susijusių problemų lyginamuosius tyrimus.

Bendriausia prasme šiuolaikinėje valstybėje socialinių išmokų paskirstymą lemia šalies socialinė ir ekonominė politika, o jos dydį arba finansinių lėšų, reikalingų socialinėms išmokoms, apimtį – valstybės biudžeto pajamų perskirstymo politika. Ekonominiu požiūriu svarbu yra tai, kad socialinių išmokų poreikis ir apimtis beveik nepriklauso nuo piniginių išteklių, reikalingų gyventojų socialinei apsaugai, šaltinių ir jų surinkimo būdų. Šalys, kurioms būdingas didesnis pajamų perskirstymas, socialinei apsaugai gali skirti daugiau lėšų, tačiau jų panaudojimo efektyvumas savaime nėra garantuotas. Vertinant socialinių išmokų apimtį ES šalyse tarp senųjų ir naujųjų šalių, matoma didelių skirtumų: 2016 m. „Eurostat“ (2017c) duomenimis, EU (27) šalyse socialinėms išmokoms teko 27,6 proc. šių šalių sukuriamo BVP. Tokiose šalyse, kaip antai Danija, Suomija, Prancūzija, ši agreguotų išlaidų dalis sudarė daugiau kaip 30 proc. Rytų Europos šalyse – Estijoje, Latvijoje, Lietuvoje ir Rumunijoje – ji nesiekė 15 procentų.

Socialinės apsaugos išmokos yra skiriamos į draudžiamąsias ir nedraudžiamąsias, o šios – į kategorines (universalias) ir testuojamas, kitaip – socialinės paramos išmokas. Socialinė parama yra papildomos naudos (piniginės ir(arba) nepiniginės) suteikimas namų ūkiams, kurių pajamos yra nepakankamos (žemiau skurdo ribos) ir kurie negali pagerinti savo materialinės padėties gaudami socialinio draudimo išmokas (netekus darbo, vaiko auginimo, gydymo, būsto išlaikymo ir kt.). Socialinės paramos poreikį parodo gyventojų gaunamos pajamos, tiksliau skurdo rizikos riba (angl. at-risk-of-poverty threshold), apskaičiuojama kaip 60 proc. nacionalinių ekvivalentinių disponuojamųjų pajamų medianos, ir skurdo rizikos lygis (angl. at-risk-of-poverty rate). Skurdo rizikos riba, nustatyta skaičiuojant PGS, ES senosiose ir naujosiose šalyse skiriasi daugiau nei du kartus (Balvočiūtė, 2017), tačiau skurdo rizikos lygio skirtumai tarp šalių nėra tokie akivaizdūs – 2016 m. 27 ES šalyse jis sudarė 17,3 proc., o standartinis nuokrypis buvo vos 4 proc. p. Gyventojų, patiriančių sunkų materialinį nepriteklių, dalis ES šalyse mažėjo, tačiau kai kuriose Rytų Europos šalyse (Bulgarijoje, Latvijoje, Lietuvoje, Vengrijoje) ji išlieka vis dar didelė. Tai rodo, kad, neatsižvelgiant į gyventojų perkamąją galią, materialinę padėtį ir socialinės apsaugos išmokų dydžio skirtumus, skurdo rizika ES šalyse yra panaši ir jai būdingos didėjimo tendencijos. Nors testuojamoji socialinė parama sudaro tik nedidelę dalį bendrų šiose šalyse gyventojams teikiamų socialinės paramos išmokų, tačiau ir šiuo atveju skirtumai yra reikšmingi. Pavyzdžiui, Danijoje testuojamoji parama sudaro 11,3 proc. sukuriamo BVP, o Baltijos šalyse ji nesiekia 0,5 proc. Per pastaruosius 15 metų naujosiose ES šalyse ir taip nedidelė, palyginti su senosiomis šalimis, socialinės paramos dalis dar labiau sumažėjo. Socialinė parama gali būti efektyvi tik tuo atveju, jei ji mažina gyventojų skurdą ir socialinę atskirtį. Vis dėlto senosiose ir Rytų Europos šalyse reikšmingiausiai skiriasi draudžiamųjų ir kategorinių socialinių išmokų, teikiamų ligos atveju, pensinio amžiaus žmonėms, šeimos nario mirties atveju, dalis.

Nors daugelyje ES šalių dominuojanti socialinės apsaugos sistema yra paremta socialinio draudimo, šios srities viešųjų paslaugų teikimo ir kategorinių paramos išmokų schemomis, tačiau skirtingas socialinės apsaugos reglamentavimu ir reguliavimu užsiimančių institucijų vaidmuo ir pajamų perskirstymo lygis sukūrė skirtingus gerovės valstybės režimus. Kaip pažymi Ringen (1988) ir Nelson (2012), tiek kategorinėmis, tiek ir socialinei apsaugai skirtomis viešosiomis paslaugomis siekiama tolygaus jų paskirstymo, neatsižvelgiant į gyventojų pajamas ir materialinę padėtį. Tačiau tyrimai rodo, kad skurdas ne tik ne mažėja, bet didėja daugelyje Europos šalių (žr. 1 ir 2 pav.). Pastaraisiais metais socialinio ir ekonominio stabilumo nebeužtikrina Skandinavijos šalims būdingas socialiai orientuotas ir kitose senosiose ES šalyse įsitvirtinęs konservatyvusis ir korporatyvinis gerovės režimai. Kaip parodė Kuivalainen (2004) tyrimas, tiek Skandinavijos, tiek ir kitose seniausias socialinių išmokų schemas taikančiose šalyse – Jungtinėje Karalystėje, Nyderlanduose, Vokietijoje – socialinės išmokos dažnai negali užtikrinti aukštesnio pragyvenimo lygio, nei siekia skurdo riba. Per pastarąjį dešimtmetį ekonomikos augimas šiose šalyse buvo sparčiausias (pokyčiai siekė 1,3–1,5 karto) (Eurostat, 2017d), tačiau socialinėms išmokoms skiriama dalis išliko nepakitusi, o tam tikrose šalyse (Latvijoje, Lietuvoje, Lenkijoje, Slovakijoje) net sumažėjo. ES institucijos šią situaciją 2009 m. įvertino kaip nepakankamai gerą ir numatė, kad gyventojų minimalios pajamos turėtų siekti skurdo rizikos ribą (Europos Komisija, 2009). Ši riba yra nustatoma kiekvienoje ES šalyje individualiai, atsižvelgiant į gyventojų disponuojamąsias pajamas – ji sudaro 60 proc. pajamų medianos. Tačiau tik nedaugelyje ES šalių gyventojų minimalios pajamos siekia 50 proc. šio dydžio, dažniausiai jos sudaro tik 20–40 proc. (Nelson, 2012; Van Mechelen ir kt., 2011). Minimalių pajamų padidinimas dažnai yra sudėtingas ir ilgas procesas, reikia papildomų išlaidų, pajamų paskirstymo politikos ir socialinio draudimo sistemos reformų, todėl socialinė parama tampa svarbiausia priemone mažinant gyventojų piniginį skurdą ir materialinį nepriteklių.

Skurdo samprata ir pagrindinės dimensijos

Mokslinėje literatūroje skurdo samprata yra nagrinėjama įvairiais aspektais. Kaip teigia Zabarauskaitė ir Gruževskis (2015), šiuolaikinėje visuomenėje skurdas vis labiau suvokiamas kaip kultūros fenomenas, atspindintis tam tikrų vertybių, socialinių įgūdžių ir komunikacinių kompetencijų trūkumą, tačiau kartu pripažįstama, kad jis dažniausiai yra piniginio (finansinio), materialinio, bendriausia prasme ekonominio, nepritekliaus pasekmė. Atsižvelgiant į vertinimo būdą, ekonominis skurdas gali būti absoliutus ir santykinis. Analizuojant gyventojų skurdo skirtumus ir jo pokyčius įvairiose šalyse dažniausiai naudojamas skurdo rizikos lygio rodiklis. Jis parodo gyventojų, kurie gyvena namų ūkiuose, gaunančiuose pajamas, mažesnes nei skurdo rizikos riba, dalį. Šis santykinis skurdo rodiklis gali įgyti kelias reikšmes, nelygu, kokį skurdo gylį siekiama įvertinti. Mokslo darbuose dažniausiai ši riba yra nustatoma kaip vienam gyventojui tenkanti pajamų dalis, sudaranti iki 60 proc. ekvivalentinių nacionalinių disponuojamųjų pajamų medianos. Tačiau gali būti skaičiuojama ir 70, 50 ir 40 proc. skurdo rizikos riba (Eurostat ilc_li duomenys), bei palyginami atitinkami skirtingų šalių skurdo rizikos rodikliai. Visi šie santykiniai rodikliai susiję su gyventojų gaunamomis pajamomis, taigi rodo piniginį arba finansinį skurdą. Tačiau ne visi mažas pajamas gaunantys gyventojai gali būti vadinami skurstančiais, o skurdo problema turėtų apimti kur kas platesnį požiūrį nei vien tik finansiniai sunkumai (Zabarauskaitė, Gruževskis, 2015). Jei jie gyvena pasiturinčiuose namų ūkiuose ir yra visiškai išlaikomi kitų šeimos narių, turi paskolas, kurių grąžinimas yra atidėtas, naudojasi paveldėtu turtu, tada jų pragyvenimo lygis gali būti pakankamai geras ar net didelis. Taip pat galima ir priešinga situacija – dideles pajamas gaunantys gyventojai gali atsidurti skurde, jei dėl susidariusių aplinkybių turi paskolų, kurių grąžinimas negali būti atidėtas, ar dėl praeityje nesėkmingos individualios verslo veiklos, pasibaigusios bankrotu, gyventojai netenka gyvenamojo būsto. Taigi skurdas gali būti ne piniginis, t. y. kai susiduriama su bloga materialine padėtimi, ir minimalaus pragyvenimo lygis nebeužtikrinamas dėl namų ūkių turimo turto praradimo arba įsiskolinimų. Šiuo atveju skurdui vertinti yra naudojamas materialinio nepritekliaus rodiklis (angl. material deprivation), kuris atspindi ekonomines sąlygas ar materialinę padėtį, kai gyventojai ne savo noru susiduria tam tikrais sunkumais.

„Eurostat“ statistinių duomenų aiškinamajame žodyne (Eurostat Statistic Explain, 2017a) pateikiami šie galimų materialinių sunkumų tipai, kai neišgalima:

1) sumokėti privalomų įmokų (skolos ir pan.), hipotekos ar mokesčių už komunalines paslaugas;

2) užtikrinti pakankamą gyvenamojo būsto apšildymą;

3) sumokėti nenumatytas, bet privalomas sumokėti išlaidas;

4) reguliariai valgyti mėsą ir gauti būtiną baltymų kiekį;

5) bent vieną savaitę atostogauti išvykstant iš namų.

Įsigyti ilgalaikio vartojimo prekių, tokių kaip:

6) spalvotą televizorių;

7) skalbimo mašiną;

8) automobilį;

9) telefoną.

Materialinio nepritekliaus lygio rodiklis parodo tą dalį gyventojų, kurie susiduria su bent trimis sunkumais iš išvardytų sąraše. Sunkus materialinis nepriteklius – kai gyventojai neturi galimybių įsigyti bent keturių iš išvardytų materialinių gėrybių ar paslaugų. Didžiausią skurdo riziką patiria mažas pajamas gaunančių ir materialinį nepriteklių patiriančių namų ūkių gyventojai. Tačiau skurdą lemiančių „mišrių“ dedamųjų (mažos pajamos – gera materialinė padėtis arba pakankamai didelės pajamos – sunki materialinė padėtis) atvejų gali būti gana nemažai – kai kuriose šalyse toks pragyvenimo lygis būdingas apie 12–20 proc. namų ūkių (Notten, Guio, 2016).

Vis dėlto piniginis skurdas yra labiausiai paplitusi ir pastebima skurdo forma – 2016 m. Europos Sąjungoje 17,3 proc. gyventojų patyrė piniginį nepriteklių skaičiuojant jų gautas pajamas kartu su socialinėmis išmokomis. Materialinį nepriteklių tais pačiais metais patyrė 15,7 proc. Bendrijos gyventojų (Eurostat, 2017e). Materialinė (ekonominė) gerovė, sujungianti pajamų ir materialinės padėties veiksnius į visumą, gali būti apibūdinama individualiu ir namų ūkių vartojimu. Vartojimą lemia uždirbamos (ar gaunamos kaip socialinės išmokos) pajamos, turimas turtas, materialinės gėrybės ar gaunamos būtinos paslaugos (pvz., šiluma, komunalinės paslaugos ir kt.), tačiau vartojimo dedamųjų įtaka skiriasi priklausomai nuo vertinimo laikotarpio. Ilguoju laikotarpiu turimas turtas ne tik patenkina būtiniausias gyventojų reikmes – užtikrina gyvenamąjį būstą, gyventojų mobilumą ir pan., bet ir gali būti „konvertuojamas“ į pinigines pajamas ir panaudojamas trumpojo laikotarpio reikmėms užtikrinti. Nors turėti stogą virš galvos ir gauti bent minimalias būsto šildymo ir kitas būtiniausias paslaugas yra ne mažiau svarbu nei gauti minimalias pajamas, tačiau socialinės apsaugos išmokos (ypač testuojamosios) pirmiausiai yra skirtos minimaliam vartojimo lygiui trumpuoju laikotarpiu užtikrinti.

Taigi materialinė padėtis, turimas turtas parodo realų vartojimą, o pajamos – potencialų vartojimą (Guio, 2009; Guio ir kt., 2012; Notten, Guio, 2016; Townsend, 1979), tačiau tiek pajamos, tiek ir materialinė padėtis yra nulemti kolektyvinio namų ūkių išteklių padalijimo kiekvienam jų nariui. Taigi gyventojų pajamos ir materialinė padėtis yra du vienas kitą papildantys veiksniai, kuriais gali būti vertinama namų ūkiuose gyvenančių individų ekonominė gerovė. Jos žemutinę liniją pažymi skurdo (piniginio) riba ir sunkaus materialinio nepritekliaus lygis. Ši riba dėl skirtingų gerovės standartų įvairiose šalyse gali skirtis, tačiau ją lemiantys veiksniai išlieka tie patys: tai pajamos, piniginės socialinės apsaugos išmokos ir nepiniginė parama, turimas turtas ir galimybės pasiskolinti, namų ūkių dydis, juose dirbančių šeimos narių skaičius, būsto, vaikų priežiūros, sveikatos palaikymo ir kitos išlaidos.

Socialinės apsaugos išmokų poveikio skurdui mažinti tyrimai

Socialinės apsaugos išmokų teikimo ir jų veiksmingumo tyrimai atliekami jau tris dešimtmečius. Ankstyvieji tyrimai buvo daugiausiai susiję su pavieniais socialinės apsaugos išmokų teikimo atvejų tyrimais (Korpi, 1989; Esping-Andersen, 1990; Eaderly ir kt., 1996), o duomenys šiems tyrimams buvo renkami pačių tyrėjų per gyventojų apklausas. Vėlesniuose tyrimuose dažniausiai nagrinėjamos socialinės apsaugos išmokų rūšys, rodikliai, jais remiantis analizuojami skirtumai ir veiksmingumas atskirose šalyse ar jų grupėse (Lødemel ir Schulte, 1992; Lødemel, 1997; Cantillon et al., 2004; Nelson, 2007; Van Mechelen ir kt., 2011). Vėliau, išaugus šios srities reprezentatyvių duomenų kiekiui ir jų prieinamumui, vis didesnį susidomėjimą rodant ES socialine apsauga besirūpinančioms institucijoms, dar daugiau tyrėjų įsitraukė į mokslines diskusijas. Pasirodė nemažai darbų, nagrinėjančių piniginio ir materia­linio skurdo matavimo būdus ir priežastis, skirtingų socialinės apsaugos išmokų poveikis skurdui mažinti vertinant skurdo lygio pokyčius „iki“ ir „po“ išmokų suteikimo (Fusco ir kiti, 2011; Figari, 2012; Guio, 2009; Guio ir kiti, 2012; Nolan ir Whelan, 2010; Notten, 2013, 2015 ir kiti). Socialinės apsaugos išmokų poveikio skurdui mažinti tyrimų gerovės valstybės kontekste nėra daug, nors šia problematika domisi nemažai mokslininkų. Naujausius šios srities tyrimus pateikė Nelson (2012), Notten, Guio (2016). Ypač trūksta kompleksinių lyginamųjų tyrimų, kuriuose būtų tiriamas socialinių išmokų poveikis piniginiam skurdui ir materialiniam nepritekliui, kartu sujungiant šias dvi skurdo dedamąsias.

Atkinson ir kiti (2002) apibrėžia dvi skurdo mažinimo kryptis – vertikalią ir horizontalią – ir galimą jų veiksmingumą. Vertikalus skurdo mažinimo veiksmingumas leidžia nustatyti, kiek pagal tam tikrą socialinės apsaugos išmokų programą atliktų grynųjų pinigų pervedimų atiteko neturtingiesiems, o horizontalus veiksmingumas – kokiu mastu programa pasiekia visus šalies gyventojus, patiriančius skurdą, t. y. atspindi programos aprėptį. Universaliosios (kategorinės) socialinės apsaugos išmokos gali būti mažiau veiksmingos mažinant skurdą, nes yra teikiamos visiems gyventojams, kurie atitinka tam tikros kategorijos atvejus (pvz., ligos, nedarbo, pensijų ir kt.), arba kaip tam tikros kategorinės išmokos (parama gimus vaikui, našlaičiams ir kt.), kurias garantuoja valstybė. Tačiau kategorinių socialinės apsaugos išmokų administravimas yra pigesnis, nes sukurta teisinė bazė ilgą laiką (iki reformų ar kitų pakeitimų) išlieka nepakitusi. Testuojama parama yra veiksmingesnė dėl to, kad pasiekia labiausiai skurstančius gyventojus pagal tiek skurdo gylį, tiek ir aprėptį. Tačiau šios paramos administravimas gali būti gerokai brangesnis, nes paramą teikiančios institucijos turi periodiškai vertinti potencialių paramos gavėjų pajamas ir materialines sąlygas. Siekiant įgyvendinti strategijos „Europa 2020“ tikslą sukurti tvarią socialiai orientuotą rinkos ekonomiką ir bent 20 mln. sumažinti skurstančių arba tokią riziką patiriančių žmonių skaičių (Eurostat Statistic Explain, 2017b), šalims narėms būtina įvertinti vienų ir kitų socialinės paramos rūšių naudą mažinant skurdą.

Šios problematikos individualaus lygmens (gyventojų ir namų) ūkių tyrimai įtraukiant kai kurias Rytų Europos šalis (Bulgariją, Vengriją, Lenkiją, Estiją) buvo atlikti Braithwaite, Grootaert, Milanovich (2000). Šiame tyrime buvo siekiama nustatyti socialinės apsaugos išmokų teikimo panašumus ir skirtumus įvairiose šalyse, dažniausiai remiantis namų ūkių tyrimais. Tyrimo rezultatai taip pat svarbūs vertinant vertikalų socialinės apsaugos išmokų veiksmingumą (kitaip – taiklumą) šiose šalyse. Vis dėlto duomenų trūkumas ribojo tyrėjų galimybes pateikti gilesnes įžvalgas.

Nelson (2012) tyrime daugiausia dėmesio skiriama materialinio nepritekliaus skirtumams tarp ES (26) šalių paaiškinti, pasirinkti individo ir šalies lygmens duomenų daugiapakopės logistinės regresinės analizės modeliai. Šiame tyrime kaip priklausomas kintamasis įtrauktas materialinio nepritekliaus lygis šalyse, o vienos pakopos modelyje nepriklausomi kintamieji atspindėjo individualias charakteristikas (amžių, lytį, šeimos, kurioje gyvena, dydį, išsilavinimą). Šalies lygmens modeliuose įtraukti BVP/1 gyventojui ir kiti rodikliai – kategorinių (universaliųjų) socialinių išmokų, viešųjų paslaugų dalis BVP, dirbančiųjų darbo rinkoje aktyvumo lygis, išsilavinimas, nedarbo ir ilgalaikio nedarbo lygiai, švietimui skirtų išlaidų dalis BVP bei socialinės apsaugos išmokų lygio rodiklis. Tyrimo nustatyta, kad ES šalyse neigiamas socialinės apsaugos išmokų ir gyventojų materialinio nepritekliaus ryšys yra gana stiprus ir stabilus. Tačiau kategorinės (universaliosios) paramos išlaidos, viešosios paslaugos ir švietimo išlaidos statistikai nėra reikšmingos, todėl nedaro poveikio materialinio nepritek­liaus pokyčiams. Svarbus tyrimo rezultatas, parodantis, kad panašesnis gyventojų materialinio nepritekliaus lygis yra didesnių socialinės apsaugos išmokų šalyse, leidžia manyti, kad šios išmokos yra tikrai svarbios mažinant skurdą. Be to, atliekant kitus šios problematikos tyrimus, tikslinga šalis skirstyti pagal socialinės apsaugos išmokų teikimo intensyvumo lygius.

Tam, kad būtų paaiškinti tarpvalstybiniai gyventojų materialinio nepritekliaus skirtumai, Figari (2012) naudojo individualius regresinės analizės fiksuotų efektų modelius kiekvienai šaliai. Tyrimas apėmė 11 ES šalių, kuriose nustatyti reikšmingi gyventojų materialinio nepritek­liaus atskirų dedamųjų (būtiniausių mokesčių apmokėjimo ir daiktų įsigijimo, apsirūpinimo būstu ir kt.) gylio skirtumai. Šalyse, kurioms būdingas didesnis gyventojų materialinis nepriteklius, pajamos yra veiksmingesnė priemonė mažinant gyventojų skurdą. Tačiau tirtose šalyse pajamų augimas nepakankamai prisideda prie gyventojų materialinės padėties gerėjimo. Nustatyta, kad šie pokyčiai priklauso nuo gyventojų užimtumo ir gaunamų pajamų šaltinių.

Notten, Guio (2016) atliko socialinių išmokų poveikio sprendžiant pajamų skurdo ir gyventojų materialinio nepritekliaus problemas tyrimą keturioms šalims – Vokietijai, Graikijai, Lenkijai ir Jungtinei Karalystei (atliktas poveikio 2008 ir 2013 metais palyginimas) taikant neigiamos binominės regresinės analizės ir mažiausiųjų kvadratų metodus. Šiame tyrime poveikis vertinamas nustatant gilaus materialinio nepritekliaus lygio ir paramos gavėjų skaičiaus pokyčių elastingumą socialinės apsaugos išmokoms. Šis poveikis buvo palygintas su socialinės apsaugos išmokų poveikiu piniginiam skurdui bei atliktas absoliučių ir santykinių materialinio nepritekliaus rodiklių pokyčių pajamų skurdo ribos atžvilgiu vertinimas. Tyrimo rezultatai parodė, kad skirtingos socialinės apsaugos išmokos daro poveikį ne tik piniginiam skurdui, bet ir gyventojų materialinio nepritekliaus mastui ir gyliui. Tačiau šis poveikis skirtingose šalyse nustatytas nevienodas. Vokietijoje ir Jungtinėje Karalystėje 2013 m., palyginti su 2008 m., beveik visais skirtingo materialinio nepritekliaus lygio atvejais nustatytas didesnis poveikis, o Lenkijoje jis buvo mažesnis arba išliko nepakitęs. Tačiau nesant viso laikotarpio poveikio analizės, sudėtinga įvertinti, kaip iš tikrųjų kito šis poveikis. Autoriai pažymi, kad skurdui mažinti svarbu įvertinti socialinės apsaugos poveikį dinaminiu požiūriu, kartu atsižvelgiant į sudėtingas skirtingų išmokų sąveikas.

Lietuvoje šios problematikos moksliniai tyrimai dažniausiai atliekami siekiant nustatyti socialinės paramos veiksmingumą atsižvelgiant į jos gavėjų  charakteristikas (Lazutka ir kiti, 2008, 2013; Salanauskaitė, Verbist, 2013; Zabarauskaitė, Gruževskis, 2015; Navickė, 2015), tačiau socialinės apsaugos išmokų poveikis skurdui ES senosiose ir Rytų Europos šalyse ilguoju laikotarpiu nėra vertintas.

Gyventojų piniginio skurdo ir materialinio nepritekliaus pokyčiai ES šalyse

Piniginio skurdo pokyčiai daugelyje ES šalių rodo tendencijas, atitolinančias gerovės valstybės siekius. Vos keliose šalyse – Suomijoje, Jungtinėje Karalystėje, Lenkijoje, Čekijos Respublikoje – skurdo rizika mažėjo arba išliko nepakitusi (1 ir 2 pav.). Didžiausi augančio skurdo pokyčiai palietė viršutinį skurdo rizikos lygio „sluoksnį“ – sparčiausiai augo gyventojų, kurių pajamos nesiekė 50–60 proc. disponuojamųjų pajamų medianos, dalis. Skurdžiausias pajamas gaunančių gyventojų (40 proc. disponuojamųjų pajamų medianos) dalis keitėsi nežymiai, tačiau daugelyje šalių išlieka augimo tendencijos. Tokius skurdo rizikos pokyčius galėjo lemti bendras pajamų nelygybės augimas šiose šalyse.

10-11.jpg

1 pav. Piniginio skurdo rizikos (40, 50 ir 60 proc. disponuojamųjų pajamų medianos)
lygio pokyčiai senosiose ES šalyse 2005–2016 m.

Šaltinis: sudaryta autorės pagal „Eurostat“ (2017a) duomenis

Viršutinės skurdo ribos senosiose ir Rytų Europos šalyse skirtumas išlieka stabilus – sudaro apie 5 proc. p. Tai rodo, kad skurdo rizikos pokyčiai ES senųjų ir Rytų Europos šalių grupėse analizuojamu laikotarpiu buvo panašūs.

Vis dėlto piniginio skurdo rizikos rodiklis nevisiškai atspindi gyventojų pragyvenimo lygį konkrečioje šalyje, nes jis priklauso nuo vidutinių pajamų toje šalyje. Dėl ekonomikos augimo didėjant vidutinėms pajamoms didėja ir skurdo rizikos riba, todėl piniginio skurdo rizika gali išlikti nepakitusi, nors gyventojų perkamoji galia dėl kainų augimo gali būti sumažėjusi. Šiuo požiūriu materialinio nepritekliaus rodiklis geriau atspindi gyventojų ekonominę gerovę šalyje, nes jis parodo jų realų vartojimą.

11-11.jpg

2 pav. Piniginio skurdo rizikos (40, 50 ir 60 proc. disponuojamųjų pajamų medianos)
lygio pokyčiai Rytų Europos šalyse 2005–2016 m.

Šaltinis: sudaryta autorės pagal „Eurostat“ (2017a) duomenis

Materialinio nepritekliaus lygis ES šalyse stipriai varijuoja, tačiau bendra tendencija yra mažėjanti. Vis dėlto senosiose ES šalyse šie pokyčiai yra mažiau pastebimi – kai kuriose šalyse (Airijoje, daugelyje pietinių Europos šalių) gyventojų, patiriančių gilų skurdą, dalis netgi padidėjo. Tokiose Rytų Europos šalyse kaip Latvija, Lietuva, Lenkija situacija gerėjo sparčiau nei kitur ir per paskutinįjį dešimtmetį nuo įstojimo į Bendriją sunkaus materialinio nepritekliaus lygis sumažėjo daugiau nei penktadaliu, tačiau 2016 m. šiose šalyse vidutiniškai kas dešimtas gyventojas vis dar gyveno patirdamas sunkų materialinį nepriteklių. Gyventojų materialinį skurdą mažinantys pokyčiai buvo nulemti spartaus ekonomikos augimo Rytų Europos šalyse ir iš dalies dėl atnaujinamų socialinės apsaugos sistemų, orientuotų į šių šalių konvergencijos su senosiomis ES šalimis tikslų įgyvendinimą.

Didžiausią skurdą patiriančių gyventojų dalis vertinant jų gaunamas pajamas ir materialinio nepritekliaus lygį (3 pav.) analizuojamu laikotarpiu kito analogiškai. Rytų Europos šalyse šiems pokyčiams būdingas procikliškumas – augant ekonomikai, materialinio nepritekliaus lygis šalyse mažėjo, ekonomikos nuosmukio ir recesijos laikotarpiu aiški augimo tendencija. Senosioms ES šalims toks materialinio nepritekliaus lygio jautrumas ekonomikos ciklams yra kur kas mažiau pastebimas. Tai lėmė šioms šalims būdingas labai žemas materialinio nepritekliaus lygis ir taiklių, į skurdo mažinimą orientuotų socialinės apsaugos sistemų veikimas.

12-11.jpg

3 pav. 1-ojo kvartilio (mažiausias) pajamas gaunančių gyventojų, patiriančių sunkų materialinį nepriteklių, lygio pokyčiai 2005–2016 senosiose ir Rytų Europos šalyse

Šaltinis: sudaryta autorės pagal „Eurostat“ (2017f) duomenis

Socialinės apsaugos išmokos (skaičiuojant procentais nuo BVP) beveik visose ES šalyse pastarąjį dešimtmetį didėjo, tačiau laikotarpio pradžioje buvę skirtumai – daugelyje Rytų Europos šalių ši dalis buvo perpus mažesnė nei senosiose šalyse – 2017 m. išliko beveik nepakitę (Eurostat, 2017c). Sparčiai pastarąjį dešimtmetį augusiose Rytų Europos šalių ekonomikose socialinės apsaugos išmokų poreikis išliko gana didelis (Eurostat, 2017f), tačiau kai kurių jos išmokų (ypač testuojamosios paramos) lygis net „susitraukė“. Toks prasilenkiančių ekonomikos augimo ir socialinės apsaugos išmokų efektas būdingas Latvijai, Lietuvai (vertinant senatvės pensijų išmokų dalį) ir Čekijos Respublikai, Vengrijai, Lenkijai, Slovakijai (vertinant neįgalumo išmokų dalį). Testuojamoji minimalioms pragyvenimo reikmėms skirta išmokų dalis sumažėjo beveik visose Rytų Europos šalyse, išskyrus Vengriją ir Slovakiją.

Piniginio / materialinio skurdo rizikos ir socialinės apsaugos išmokų pokyčių skirtumai ir ypatumai leidžia daryti prielaidą, kad Rytų Europos šalyse gyventojų skurdo mažėjimas yra sietinas su ekonomikos augimu, bendros šalių ekonominės situacijos pokyčiais. Tikėtina, kad senosiose ES šalyse svarbesnis vaidmuo tenka socialinės apsaugos sistemai, institucijoms ir jų teikiamoms išmokoms gyventojams siekiant išbristi iš skurdo.

„Eurostat“ duomenų bazėje pateikiamas socialinių išmokų (įskaitant arba neįskaitant pensijų išmokas) nulemtas skurdo sumažėjimo procentinis dydis (angl. impact of social transfers (excluding pensions) on poverty reduction), kuriuo matuojamas piniginių socialinių išmokų poveikis skurdui mažinti Europos šalyse. Šis poveikis reikšmingai skiriasi senosiose ir Rytų Europos šalyse (žr. 4 pav.).

13-11.jpg

4 pav. Socialinių išmokų (išskyrus pensijas) poveikis skurdo rizikai mažinti 18 ES šalių 2005–2016 m.

Šaltinis: sudaryta autorės pagal „Eurostat“ (2017g) duomenis.

Daugumoje Rytų Europos šalių (išskyrus Čekijos Respubliką, Vengriją ir Slovėniją) 2005–2016 m. socialinės apsaugos išmokos sumažino skurdo riziką 20–30 proc., o daugumoje senųjų ES šalių po socialinių išmokų skurdas sumažėjo 40–50 proc. Tai rodo, kad senosiose ES šalyse socialinės apsaugos sistemos yra efektyvesnės nei Rytų Europoje. Vis dėlto šis rodiklis parodo tik socialinės apsaugos išmokų poveikį piniginiam skurdui, lieka neįvertintas gyventojų materialinio nepritekliaus lygis.

Socialinės paramos poveikio skurdui mažinti metodologija
ir tyrimo modelis

Tyrimo objektas – socialinės apsaugos išmokų poveikis piniginiam skurdui ir sunkiam materialiniam nepritekliui mažinti ES šalyse. Siekiant atlikti poveikio skirtumų lyginamąją analizę tyrimui pasirinktos dvi šalių grupės – dešimt senųjų ES šalių (Belgija, Danija, Vokietija, Prancūzija, Liuksemburgas, Nyderlandai, Austrija, Suomija, Švedija, Jungtinė Karalystė) ir aštuonios į Europos Sąjungą 2004 m. įstojusios Rytų Europos šalys (Čekijos Respublika, Estija, Latvija, Lietuva, Vengrija, Lenkija, Slovėnija, Slovakija). Šalys sugrupuotos pagal BVP dalį, skiriamą socialinėms išmokoms, taikant klasterinės analizės hierarchinį objektų jungimo metodą. Objektų (šalių) panašumui įvertinti buvo taikytas Euklido atstumo kvadrato matas. Bulgarija, Rumunija ir Kipras iš tyrimo imties buvo pašalintos dėl duomenų trūkumo. Tyrimui taip pat taikyti aprašomosios statistikos, lyginamosios, panelinių duomenų regresinės analizės metodai.

Aktualiuose socialinių išmokų poveikio skurdui tyrimuose taikomi statiniai ekonometriniai modeliai, kuriuose priklausomas kintamasis pasirinktas materialinio nepritekliaus lygio rodiklis (Nelson, 2012) arba materialinį nepriteklių patiriančių gyventojų skaičius (Notten, Guio, 2016). Šie modeliai leidžia įtraukti daugiau poveikį paaiškinančių kintamųjų ir atlikti poveikio analizę keliais lygmenimis (makrolygmens, namų ūkių, individų), tačiau neleidžia analizuoti tarpgrupinių duomenų kitimo bėgant laikui. Tokią galimybę suteikia panelinių duomenų regresinė analizė, derinanti skerspjūvio ir laiko kintamuosius. Taip pat svarbus vėluojančių kintamųjų įtraukimas į vertinimo modelius, nes kai kurių egzogeninių veiksnių, tokių kaip ekonominė raida, darbo rinka, gyventojų išsilavinimas ir kt., poveikis gali būti ilgalaikis. Šiame tyrime nepriklausomų kintamųjų poveikis endogeniniam kintamajam patikrintas taikant mažiausiųjų kvadratų (MKM) ir fiksuotų efektų (FEM) metodus. Kadangi buvo atliktas kintamųjų pokyčių poveikio vertinimas, į modelius įtraukti kintamieji buvo standartizuoti atliekant jų logaritmavimą arba diferencijavimą. Siekiant sudarytų modelių validumo, duomenys buvo tikrinami dėl autokoreliacijos (Durbin-Watson’o statistika, koreliogramos) ir heteroskedastiškumo (Whiteo testas). Modelių patikimumas įvertintas skaičiuojant kintamųjų koeficientų standartines paklaidas, t ir F statistikas bei jų tikimybes.

Šiame tyrime siekiama nustatyti socialinės apsaugos išmokų poveikį skurdžiausiai gyvenantiems ES šalių (naujųjų ir senųjų) gyventojams sudarant panelinių duomenų makro­lygmens modelius, kuriuose priklausomas kintamasis yra 1-ojo kvintilio (mažiausias) pajamas gaunančių gyventojų, patiriančių sunkų materialinį nepriteklių, lygis (MatDepr1kvin) (Eurostat, 2017f), sujungiantis piniginį ir materialinės padėties skurdą. Tyrime atsiribojama nuo viešųjų socialinės apsaugos paslaugų, kurios taip pat gali daryti poveikį piniginiam skurdui ir materialiniam nepritekliui mažinti. Kiti poveikio vertinimo rodikliai ir juos reprezentuojantys kintamieji buvo pasirinkti atsižvelgiant į svarbiausius gyventojų skurdo pokyčius lemiančius veiksnius, nustatytus analizuojant socialinių išmokų ir skurdo sąveiką gerovės valstybės koncepcijoje, taip pat remiantis kitų autorių (Nelson, 2012; Notten, Guio, 2016) empiriniais tyrimais.

Kontroliuojami kintamieji aprašyti 1 lentelėje.

1 lentelė

Kontroliuojami kintamieji

Kintamojo aprašymas

Disponuojamos pajamos, atėmus socialinės apsaugos išmokas, tenkančias vienam namų ūkio nariui (DisposInc_sb)

Namų ūkių koreguotos disponuojamos pajamos vienam gyventojui, išreikštos perkamosios galios standartu (PGS), yra koreguotos disponuojamos pajamos, padalytos iš faktinio namų ūkio vartotojų individualaus vartojimo ir bendro gyventojų skaičiaus šalyje. Taip pat įskaičiuotos sumos, atitinkančios individualių prekių ir paslaugų (ne piniginė socialinė parama), kurias šie namų ūkiai nemokamai gauna iš valstybės institucijų ir kitų namų ūkių, išlaidų vertę. Socialinės apsaugos išmokos nėra įskaičiuojamos (Eurostat, 2017h).

Socialinės apsaugos išmokos (SocprotbenPGS)

Socialinės apsaugos išmokos yra piniginės arba natūrinės išmokos namų ūkiams, skirtos sumažinti nepakankamų pajamų riziką ir palengvinti finansinę naštą esant tam tikriems atvejams. Tai yra visos – draudžiamosios ir nedraudžiamosios – socialinės apsaugos išmokos (PGS) (Eurostat, 2017i).

Testuojamos socialinės paramos išmokos

(MtestedPGS)

Socialinės paramos išmokos, kurių skyrimas tiesiogiai arba netiesiogiai priklauso nuo gavėjo pajamų ar turto. Gali būti nustatoma tik teisė gauti paramą ir(arba) teisė gauti tam tikrą paramos sumą. Laikoma griežčiausia ar paskutine priemone (angl. last resort), kai socialinio draudimo sistema neužtikrina minimalaus pragyvenimo lygio (PGS) (Eurostat, 2017i).

Namų ūkių bendrasis skolos ir pajamų santykis

(Ndebt_toincR)

Namų ūkių bendrasis skolos ir pajamų santykis apibrėžiamas kaip skolos, įsipareigojimai, padalyti iš disponuojamų pajamų (Eurostat, 2017j). Šį kintamąjį į poveikio modelį įtraukė Noten ir Guio (2016) kaip namų ūkių galimybę skolintis ir taip gauti pajamų piniginiam skurdui ir materialiniam nepritekliui mažinti.

Darbo jėgos aktyvumas

(LabActiv)

18–64 metų gyventojų grupės darbo jėgos ir to paties amžiaus visų gyventojų skaičiaus santykis (proc.) (Eurostat, 2017k).

Ilgalaikio nedarbo lygis

(LongUnempl)

Ilgalaikiais bedarbiais laikoma darbingo amžiaus populiacijos dalis, kuri norėtų dirbti, bet neturi darbo daugiau kaip 12 mėnesių (proc.) (Eurostat, 2017l).

Bendrasis vidaus produktas, tenkantis vienam gyventojui

(BVP_pok)

BVP rinkos kainomis (EUR) – visų ekonominės veiklos rūšių pridėtinių verčių pagrindinėmis kainomis suma pridėjus mokesčius produktams bei atėmus subsidijas produktams. Į modelį įtrauktas BVP, tenkančio vienam gyventojui, grandininis pokytis (proc.) (Eurostat 2017d).

Gyventojų užimtumas pagal išsilavinimo lygius

(Edu_3_8)

Užimtų gyventojų dalis (proc.) pagal išsilavinimo lygį. Gyventojų išsilavinimo 3–8 lygiai pagal ISCED (2011) švietimo lygių klasifikatorių – aukštesnis nei pradinis, pagrindinis ir nebaigtas vidurinis išsilavinimas (proc.) (Eurostat 2017m).

Poveikiui vertinti senosiose ir naujosiose ES šalyse sudaryti penki modeliai, į kuriuos įtraukti tie patys nepriklausomi kintamieji, tačiau dėl vėliau pradėtų rinkti „Eurostat“ duomenų bazėje pateikiamų duomenų naujosioms šalims skirtame modelyje laiko pseudokintamųjų yra mažiau – nagrinėjami 2005–2016 metų duomenys. Regresinė analizė atlikta dviem etapais. Pirmame etape sudarytas endogeninis pajamų pokyčių poveikio (β koeficientai) mažiausias pajamas (1-o kvintilio) sunkų materialinį nepriteklių patiriančių gyventojų dalies pokyčiams modelis:

Δln(MatDepr1kvini,t) = α + δ3td2004t + ... + δ12td2016t + β1Δln(Ndebt_toincRi,t) +

+ β2Δln (SocprotbenPGS) + β3Δln (SocprotbenPGSi,t-1) + β4Δln(DisposInc_sbi,t) + Δei,t

Patikrinus poveikį abiejose šalių grupėse taikant MKM ir FEM metodus, statistiškai reikšmingo ryšio nebuvo nustatyta. Tai rodo, kad analizuojamu laikotarpiu visos socialinės apsaugos išmokos – draudžiamosios ir nedraudžiamosios – nedarė poveikio skurdžiausiai gyvenančių gyventojų dalies pokyčiams. Modelis buvo modifikuotas bendras socialinės apsaugos išmokas pakeičiant testuojamomis socialinės paramos išmokomis, kurios daugelio tyrėjų yra pripažįstamos kaip tiesiogiai mažinančios skurdą, ir patikrintas MKM ir FEM metodais:

Δln(MatDepr1kvini,t) = α + δ3td2004t + ... + δ12td2016t + β1Δln(Ndebt_toincRi,t) +

+ β2Δln (MtestedPGSi,t) + β3Δln (MtestedPGSi,t-1) + β4Δln(DisposInc_sbi,t) + Δei,t

Antrame regresinės analizės etape buvo sudarytos keturios bazinio modelio specifikacijos papildomai įtraukiant egzogeninius ekonomikos pokyčių, aktyvumo darbo rinkoje, ilgalaikio nedarbo ir gyventojų išsilavinimo (λ koeficientai) kintamuosius:

(1) Δln(MatDepr1kvini,t) = α + δ4td2005t + ... + δ12td2016t + β1Δln(Ndebt_toincRi,t) +

+ β3Δln (MtestedPGS i,t-1) + λ1Δln (BVP_pcap i,t) + λ2Δln (BVP_pcap i,t-1) + Δei,t

(2) Δln(MatDepr1kvini,t) = α+δ3td2004t + ... +δ12td2016t + β1Δln(Ndebt_toincRi,t) +

+ β3Δln (MtestedPGS i,t-1) + β4Δln(DisposInc_sbi,t) + λ3Δln (LabActivi,t) + Δei,t

(3) Δln(MatDepr1kvini,t) = α+δ3td2005t + ... + δ12td2016t + β1Δln(Ndebt_toincRi,t) +

+ β3Δln(MtestedPGSi,t-1) + β4Δln(DisposInc_sbi,t) + λ4Δln(LongUnempi,t) +

+ λ5Δln(LongUnempi,t-1) + Δei,t

(4) Δln(MatDepr1kvini,t) = α + δ3td2004t + ... + δ12td2016t + β1Δln(Ndebt_toincRi,t) +

+ β3Δln (MtestbenefPGS i,t-1) + β4Δln(DisposInc_sbi,t) + λ6Δln (Edu_3_8i,t) + Δei,t .

Senųjų ES ir Rytų Europos šalių grupėms buvo patikrintos šios hipotezės:

H1 – gyventojų disponuojamos pajamos (atėmus socialinės apsaugos išmokas) mažina 1 kvintilio pajamas gaunančių ir materialinį nepriteklių patiriančių šalies gyventojų dalį;

H2 testuojamos paramos išmokos mažina 1 kvintilio pajamas gaunančių ir materialinį nepriteklių patiriančių šalies gyventojų dalį. Į modelį įtraukti einamojo laikotarpio ir vėluojantys kintamieji;

H3 – namų ūkių galimybės skolintis mažina 1 kvintilio pajamas gaunančių ir materialinį nepriteklių patiriančių šalies gyventojų dalį;

H4 – bendras šalies ekonomikos augimas mažina 1 kvintilio pajamas gaunančių ir materialinį nepriteklių patiriančių šalies gyventojų dalį. Į modelį įtraukti einamojo laikotarpio ir vėluojantys kintamieji;

H5 – darbo jėgos aktyvumas mažina 1 kvintilio pajamas gaunančių ir materialinį nepriteklių patiriančių šalies gyventojų dalį;

H6 – ilgalaikis nedarbas didina 1 kvintilio pajamas gaunančių ir materialinį nepriteklių patiriančių šalies gyventojų dalį. Į modelį įtraukti einamojo laikotarpio ir vėluojantys kintamieji;

H7 – augantis gyventojų išsilavinimas mažina 1 kvintilio pajamas gaunančių ir materialinį nepriteklių patiriančių šalies gyventojų dalį.

Tyrimo rezultatai senųjų ES šalių grupei:

MKM

FEM

MKM

FEM

MKM

FEM

MKM

FEM

α

-0.308

(0.658)

-0.421

(0.575)

-1.209*

(0.09)

-1.282

(0.102)

-0.219*

(0.744)

-0.42

(0.551)

-0.401

(0.545)

-0.493

(0.486)

td2005

3,657***

(0.91)

3.459** (0.021)

3.289** (0.013)

0.05

(0.962)

td2006

0.831

(0.347)

0.751

(0.421)

0.167

(0.863)

-0.049

(0.963)

td2016

0.104 (0.008)

0.161

(0.866)

0.709

(0.403)

0.714

(0.417)

-0.017

(0.985)

-0.04

(0.964)

-0.08

(0.927)

-0.107

(0.905)

d_Ndebt_to_incRi,t

-0.099** (0.05)

-0.104*

(0.075)

-0.045

(0.297)

-0.004

(0.414)

-0.062 (0.188)

-0.028

(0.626)

-0.042

(0.388)

-0,019

(0.745)

ld_MtestbenefPPS i,t

1.03

( 0.247)

1.07

( 0.273)

ld_MtestbenefPPS i,t-1

-2.182***

(0.008)

-2.604***

(0.005)

-2.08**

(0.014)

-2.367**

(0.001)

-2.269***

(0.008)

-2,764***

(0.003)

-2.21***

(0.008)

-2.702***

(0.003)

ld_DisposInc_sb i,t

-8.021

( 0.441)

-3.509

(0.797)

-7.174

(0.477)

0,413

(0.975)

-0.376

(0.97)

3.694

(0.776)

ld_BVP_pok i,t

0.057

(0.705)

0.09

(0.595)

ld_BVP_pok i,t-1

0.007

(0.963)

0.014

(0.935)

d_LabActivi,t

0.118

(0.777)

0.274

(0.567)

d_LongUnempl,t

-0.136 (0.865)

-0.042 (0.963)

d_LongUnempl,t-1

0.856

(0.299)

0.908

(0.312)

Log-likelihood

-211.8501

-210.5118

-216.7031

-215.0502

-208.4297

-195.6494

-198.0218

-195.1933

Test statistic:

LM = 16.5333 p-value 0.622

F(9, 79) = 0.179

p-value 0.996

LM = 23.205

p-value

0.473

F(9, 85) = 0.234

p-value

0.99

LM = 13.479

p-value

0.762

F(9, 76) = 0.4388

p-value

0.91

LM = 14.269

p-value

0.817

F(9, 76) = 0.399

p-value

0.93

Durbin-Watson

1.893

1.898

1.839

1.926

1.907

1.921

1.889

1.907

n

100

100

100

100

100

100

100

100

Hipotezėms patvirtinti buvo tikrinamos šios sąlygos: β>0, p>0,05; λ>0, p>0,05. Bent vienam β1,2,3,4>0, p<0,05; bent vienam λ1-6>0, p<0,05.

Tikrinant H1, H4, H5, H6, H7 hipotezes statistiškai reikšmingo ryšio nebuvo nustatyta – disponuojamų pajamų (atėmus socialinės paramos išmokas), darbo jėgos aktyvumo, ilgalaikio nedarbo, gyventojų išsilavinimo, aukštesnio nei pagrindinis, ir BVP/1 gyventojui pokyčiai nedaro poveikio senųjų ES šalių skurdžiausių gyventojų dalies pokyčiams. Tikrinant H2 hipotezę nustatyta, kad einamojo laikotarpio testuojamųjų išmokų augimas nėra reikšmingas, tačiau, kai šios išmokos įtraukiamas kaip vėluojantis kintamasis, jų poveikis yra svarbus, t. y. praėjusio laikotarpio testuojamos paramos augimas 1 proc. p. mažina senųjų ES šalių skurdžiausių gyventojų dalį daugiau kaip 2 proc. p. Tikrinant H4 hipotezę nustatytas statistiškai reikšmingas ryšys – didėjant namų ūkių galimybėms skolintis (didėjanti bendrų namų ūkio pajamų paskolų dalis), senųjų ES šalių skurdžiausiai gyvenančių gyventojų dalis šiek tiek mažėja: įsiskolinimų /pajamų santykiui padidėjus 1 proc. p. skurdžiausiai gyvenančių gyventojų dalis sumažėja 0,099 proc. p. Fiksuotų efektų modelyje nustatytas ryšys buvo labai silpnas.

Tyrimo rezultatai Rytų Europos šalių grupei:

MKM

FEM

MKM

FEM

Α

-0.727

(0.566)

-0.414

(0.753)

-2.246*

(0.07)

-2.735

(0.038)

td2006

1.274

(0.51)

1.655

(0.46)

-0.505

(0.789)

-1.604

(0.464)

td2015

-0.487

(0.765)

-0.795

(0.631)

0.64

(0.686)

0.724

(0.655)

d_Ndebt_to_incRi,t

-0,05

(0.594)

-0.142

(0.266)

0.047

(0.665)

0.115

(0.447)

ld_MtestbenefPPS i,,t-1

1.16

(0.573)

2.31

(0.296)

-2.76

(0.242)

-0.671

(0.798)

ld_DisposInc_sb i,,t

12.022

(0.293)

21.124

(0.113)

ld_BVP_poki,,t

-0.224

(0.117)

-0.254*

(0.096)

ld_BVP_poki,,t-1

-0.4***

(0.007)

-0.363**

(0.023)

d_LongUnempli,t

1.17**

(0.033)

1.185**

(0.037)

d_LongUnempli,t-1

1.518***

(0.008)

1.2**

(0.048)

Log-likelihood

-193.6309

-189.735

-176.2541

-172.8828

Test statistic:

LM = 20.4565

p-value 0.308

F(7, 57) = 1.04

p-value 0.414

LM = 24.1849

p-value 0.189

F(7, 50) = 1.007

p-value 0.437

Durbin-Watson

2.047

2.047

2.1

2.09

n

79

79

72

72

Hipotezėms patvirtinti buvo tikrinamos šios sąlygos: β>0, p>0,05; λ>0, p>0,05. Bent vienam β1,2,3,4>0, p<0,05; bent vienam λ1-6>0, p<0,05.

Vertinant gyventojų disponuojamų pajamų (atėmus socialines paramos išmokas) (H1 hipotezė) ir darbo jėgos aktyvumo (H5 hipotezė) poveikį skurdžiausiai gyvenančių gyventojų dalies pokyčiams nepavyko panaikinti paklaidų koreliacijos, todėl šios hipotezės nebuvo patikrintos. Tikrinant H2 hipotezę statististiškai reikšmingo ryšio nenustatyta nei su einamuoju, nei su vėluojančiu kintamaisiais. Tai rodo, kad testuojamųjų paramos išmokų augimas nemažina skurdžiausiai gyvenančių gyventojų dalies šiose šalyse. Tikrinant H3, H5, H7 hipotezes statistiškai reikšmingų ryšių nenustatyta – namų ūkių įsiskolinimo pajamų atžvilgiu, darbo jėgos aktyvumo ir gyventojų išsilavinimo, aukštesnio nei pagrindinis, pokyčiai nedaro poveikio skurdžiausiai gyvenančių gyventojų dalies pokyčiams. Tikrinant H4 hipotezę nustatyta, kad bendras ekonomikos augimas 1 proc. p. Rytų Europos šalyse mažina skurdžiausiai gyvenančių gyventojų dalį 0,36–0,4 proc. p. ir, atvirkščiai, ekonomikos nuosmukis šią dalį didina. Tačiau šis poveikis yra vėluojantis; einamojo laikotarpio ekonomikos augimas ar nuosmukis nedaro poveikio.

Ilgalaikis nedarbas turi didelių socialinių pasekmių patiems bedarbiams, neigiamai veikia visą visuomenę ir šalies ekonomikos augimą bei viešuosius finansus. Ilgalaikis nedarbas yra viena iš nuolatinio skurdo priežasčių. Ilgalaikio nedarbo pokyčiai (patvirtinta H6 hipotezė) šiose šalyse daro tiesioginį poveikį skurdžiausiai gyvenančių gyventojų dalies pokyčiams – 1 proc. p. išaugus ilgalaikiam nedarbui, einamuoju laikotarpiu skurdžiausiai gyvenančių žmonių dalis padidėjo 1,17 (1,185) proc. p. Ankstesnio laikotarpio „vėluojantis“ poveikis yra dar stipresnis – skurstančiųjų dalis padidėja 1,5 (1,2) proc. p. Šis poveikis yra reikšmingas ir dėl stipraus ilgalaikio nedarbo procikliškumo. Didžiausio ekonomikos pakilimo laikotarpiu (2008 m. pradžioje) ilgalaikis nedarbas Rytų Europos šalyse sumažėjo beveik 10 proc. p., palyginti su augimo laikotarpio pradžia ir buvo beveik toks pat kaip ir senosiose ES šalyse (žr. 5 pav.). Tačiau po to prasidėjęs ekonomikos nuosmukis, recesija ir lėtas atsigavimas nulėmė staigaus ilgalaikio nedarbo augimą. Pavyzdžiui, 2010 metais beveik visų Rytų Europos šalių (išskyrus Latviją) ekonomikos po krizės pradėjo augti, tačiau ilgalaikis nedarbas jose taip pat didėjo, o tai lėmė skurstančiųjų gyventojų dalies augimą. Senosiose ES šalyse ilgalaikio nedarbo pokyčiai buvo nuosaikesni (būdingas 0,6 proc. p. vidutinis metinis augimas) ir be reikšmingų ciklinių svyravimų. 2016–2017 m. laikotarpiu ilgalaikio nedarbo lygis visose ES šalyse – ir senosiose, ir Rytų Europos – buvo panašus ir siekė 3,4 proc.

14-11.jpg

5 pav. Ilgalaikio nedarbo lygis ES šalyse 2004–2016 m.

Šaltinis: sudaryta autorės pagal „Eurostat“ (2017l) duomenis.

Socialinė parama ilgalaikiams bedarbiams abiejose šalių grupėse teikiama mokant jiems nedarbo išmokas, tačiau jų dydis ir teikimo laikotarpis labai skiriasi. Rytų Europos šalyse nedarbingumo išmokų dydis yra kelis kartus mažesnis nei senosiose. Daugelyje naujųjų ES šalių jos teikiamos ne ilgiau kaip vienerius metus (Vanhercke, Natali, Bouget, 2017). Vėliau, jei nedarbo laikotarpis tęsiasi, teikiama universalioji, dažniausiai testuojamoji piniginė ir nepiniginė socialinė parama, kurios tikslas yra užtikrinti minimalias gyventojų pragyvenimo reikmes. Vis dėlto, kaip pripažino Europos socialinio tinklo (ESPN)1 ekspertai, socialinė parama ilgalaikio nedarbo atveju veiksminga yra tik keturiose Europos šalyse – Kipre, Lichtenšteino Karalystėje, Islandijoje ir Olandijoje. Kitos šalys nuolat susiduria su problemomis mažinant ilgalaikių bedarbių skurdą.

Išvados

Gyventojų disponuojamų pajamų ir socialinės apsaugos išmokų augimas daugelyje ES šalių nemažina gyventojų piniginio ir materialinio skurdo, ir to labiausiai tikėtina priežastis yra didėjanti pajamų nelygybė. Senosiose ES šalyse, nesvarbu, koks joms būdingas gerovės valstybės modelis, mažiausias pajamas gaunančių gyventojų materialinio nepritekliaus lygis yra paveikus testuojamosioms socialinės paramos išmokoms. Tai rodo, kad socialinės apsaugos sistemos šiose šalyse yra veiksmingesnės ir parama pasiekia skurdžiausius gyventojus. Augantys namų ūkių įsiskolinimai, palyginti su pajamomis, taip pat mažina skurdžiausiai gyvenančių žmonių ekonominę padėtį, tačiau jų poveikis nėra didelis. Rytų Europos šalys yra mažiau homogeniškos nei senosios ES šalys, vertinant jas pagal gyventojų piniginio skurdo, materialinio nepritekliaus ir socialinių išmokų skurdui mažinti skirtumus tarp šalių. Vis dėlto tyrime nustatyti bendri dėsningumai rodo, kad Rytų Europos šalyse skurdžiausiai gyvenančių gyventojų dalies pokyčius lemia cikliniai ekonominės raidos svyravimai ir ilgalaikio nedarbo pokyčiai. Nors ilgalaikis nedarbas šiose šalyse mažėja (išskyrus Slovėniją), tačiau jis išlieka svarbiausias gyventojų skurdą lemiantis veiksnys. Ekonomikos nuosmukis daliai jų gyventojų reiškia staigų piniginį ir materialinį nepriteklių, o tai, kad nėra tinkamai sureguliuotos socialinės apsaugos, skatina imtis mažiau kvalifikuoto ar prastesnės kokybės darbo, ieškoti pajamų „šešėlinėje“ ekonomikoje arba emigracijoje. Testuojamoji socialinė parama gyventojams liberalėjančia socialine politika pasižyminčiose Rytų Europos šalyse neatlieka svarbiausios funkcijos – nemažina skurdžiausiai gyvenančių žmonių skaičiaus. Geriau išvystytas senųjų ES šalių ūkis, didesnis darbo užmokestis, didėjantis gyventojų skaičius lemia didesnį vartojimą, o tai savo ruožtu leidžia suteikti daugiau darbo vietų ne tik tų šalių piliečiams, bet ir imigrantams. Kai kuriose senosiose ES šalyse (Vokietijoje, Jungtinėje Karalystėje, Airijoje) išliekant gana dideliems imigracijos srautams ilgalaikis nedarbas didėja nežymiai arba jo lygis beveik nesikeičia, o socialinės apsaugos sistemos vis dar „susitvarko“ su gyventojų skurdo problema.

Literatūra

Aidukaitė, J., Bogdanova, N., Guogis, A. 2012. Gerovės valstybės kūrimas Lietuvoje: mitas ar realybė? Vilnius: Lietuvos socialinių tyrimų centras.

Atkinson, A. B., Cantillon, B., Marlier, E., Nolan, B. 2002. Social Indicators: The EU and Social Inclu­sion. Oxford: Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/0199253498.001.0001

Balvočiūtė, R. 2017. The Evaluation of EU Countries Population At-Risk-of-Poverty: The Aspect of Income Inequality Changes, Regional Studies on Economic Growth, Financial Economics and Managemen 7: 307–317. Cham: Springer.

Braithwaite, J., Grootaert, C., Milanovich, B. 2000. Poverty and social assistance in transition countries. London: St. Martin‘s Press.

Cantillon, B., Marx, I., Van den Bosch, K., Van Mechelen, N. 2004. The Evolution of Minimum Income Protection in 15 European Countries 1992–2001. Antwerpen: Centrum voor Sociaal Beleid Herman Deleeck.

Eardley, T., Bradshaw, J., Ditch, J., Gough, I., Whiteford, P. 1996. Social Assistance in OECD Countries: Volume I Synthesis Reports. Department of Social Security Research Report No. 46. London: HMSO.

Esping-Andersen, G. 1990. The Three Worlds of Welfare Capitalism. Princeton: Princeton University Press.

Esping-Andersen, G. 2002. Positive-Sum Solutions in a World of Trade-Offs? In G. Esping-Andersen (ed.) Welfare States in Transition: National Adoptions in Global Economies. London: Sage.

Europos Komisija. (2009). Europos ekonomikos ir socialinių reikalų komiteto nuomonė dėl darbo ir skurdo. Globalus požiūris [interaktyvus]. Prieiga per internetą: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/LT/TXT/PDF/?uri=CELEX:52009IE1471 &from=LT [žiūrėta 2018 04 09].

Eurostat (2017a). At-risk-of-poverty rate by poverty threshold and household type (ilc_li03) [interaktyvus]. Prieiga per internetą: https://ec.europa.eu/eurostat/data/database [žiūrėta 2018 05 22].

Eurostat (2017b). In-work at-risk-of-poverty rate by age and sex (ilc_iw01) [interaktyvus]. Prieiga per internetą: https://ec.europa.eu/eurostat/data/database [žiūrėta 2018 05 22].

Eurostat (2017c). Tables by functions, aggregated benefits and grouped schemes – in % of the GDP (spr_exp_gdp) [interaktyvus]. Prieiga per internetą: https://ec.europa.eu/eurostat/data/database [žiūrėta 2018 05 22].

Eurostat (2017d). Real GDP growth rate (nama_10_gdp) [interaktyvus]. Prieiga per internetą: https://ec.europa.eu/eurostat/data/database [žiūrėta 2018 06 04].

Eurostat (2017e). Material and social deprivation rate by age and sex (ilc_mdsd07) [interaktyvus]. Prieiga per internetą: https://ec.europa.eu/eurostat/data/database [žiūrėta 2018 06 16].

Eurostat (2017f). Severe material deprivation rate by income quintile and household type (ilc_mddd13) [interaktyvus]. Prieiga per internetą: https://ec.europa.eu/eurostat/data/database [žiūrėta 2018 06 16].

Eurostat (2017g). Impact of social transfers (excluding pensions) on poverty reduction by sex (tespm050) [interaktyvus]. Prieiga per internetą: https://ec.europa.eu/eurostat/data/database [žiūrėta 2018 06 16].

Eurostat (2017h). Adjusted gross disposable income of households per capita in PPS (nasa_10_nf_tr) [interaktyvus]. Prieiga per internetą: https://ec.europa.eu/eurostat/data/database [žiūrėta 2018 06 16].

Eurostat (2017i). Net social protection benefits (spr_net_ben) [interaktyvus]. Prieiga per internetą: https://ec.europa.eu/eurostat/data/database [žiūrėta 2018 06 16].

Eurostat (2017j). Gross debt-to-income ratio of households (nasa_10_ki) [interaktyvus]. Prieiga per internetą: https://ec.europa.eu/eurostat/data/database [žiūrėta 2018 06 24].

Eurostat (2017k). Employment and activity by sex and age - annual data (lfsi_emp_a) [interaktyvus]. Prieiga per internetą: https://ec.europa.eu/eurostat/data/database [žiūrėta 2018 06 24].

Eurostat (2017l). Long-term unemployment by sex - annual average (une_ltu_a) [interaktyvus]. Prieiga per internetą: https://ec.europa.eu/eurostat/data/database [žiūrėta 2018 06 24].

Eurostat (2017m). Employment rates by sex, age and educational attainment level (%) (lfsa_ergaed) [interaktyvus]. Prieiga per internetą: https://ec.europa.eu/eurostat/data/database [žiūrėta 2018 06 24].

Eurostat Statistic Explain (2017a). Glossary:Material deprivation [interaktyvus]. Prieiga per internetą: https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php/Glossary:Material_ deprivation [žiūrėta 2018 04 16].

Eurostat Statistic Explain (2017b). Europe 2020 indicators – poverty and social exclusion [interaktyvus]. Prieiga per internetą: http://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained /index.php/Europe_2020_ indicators _-_poverty_and_social_exclusion [žiūrėta 2018 04 16].

Fenger, H. J. 2007. Welfare Regimes in Central and Eastern Europe: Incorporating Post-communist Countries in a Welfare Regime Typology, Contemporary Issues and Ideas in Social Sciences, 3 (2): 1–30.

Figari, F. 2012. Cross-national differences in determinants of multiple deprivation in Europe, Journal of Economic Inequality, 10 (3). https://doi.org/10.1007/s10888-010-9157-9

Fusco, A., Guio, A. C., Marlier, E. 2011. Income Poverty and Material Deprivation in European Countries. Working Paper 2011–04. Luxembourg: CEPS/INSTEAD.

Guio, A. 2009. What can be learned from deprivation indicators in Europe. Methodologies and working papers. Luxembourg: European Commission. Prieiga per internetą: http://epp.eurostat.ec.europa.eu.proxy.bib.uottawa.ca/cache/ITY_OFFPUB/KS-RA-09-007/EN/KS-RA-09-007-EN.pdf [žiūrėta 2018 04 10].

Guio, A., Gordon, D., Marlier, E. 2012. Measuring material deprivation in the EU: Indicators for the whole population and child-specific indicators. Eurostat Methodologies and working papers. Luxembourg: Office for Official Publications of the European Communities (OPOCE).

Halleröd, B., Ekbrand, H., Bengtsson, M. 2015. In work poverty and labour market trajectories: Poverty risks among the working population in 22 European countries, Journal Of European Social Policy, 25(5): 473–488. https://doi.org/10.1177/0958928715608794

Korpi, W. 1989. Power, Politics, and State Autonomy in the Development of Social Citizenship: Social Rights during Sickness in Eighteen OECD Countries since 1930, American Sociological Review, 54(3): 309–328. https://doi.org/10.2307/2095608

Kuivalainen, S. 2004. A Comparative Study on Last Resort Social Assistance Schemes in Six European Countries. Research Report 146. Helsinki: STAKES.

Lazutka, R., Žalimienė, L., Skučienė, D., Ivaškaitė-Tamošiūnė, V., Šumskaitė, L. 2008. Socialinė parama Lietuvoje: remiamųjų padėtis ir paramos rezultatai. Vilnius: Londvila.

Lazutka, R., Skuciene D., Černiauskas G., Bartkus A., Navicke J., Juneviciene J. 2013. Socialinis draudimas Lietuvoje: kontekstas, raida, rezultatai. Vilnius: Lietuvos socialinių tyrimų centras.

Lødemel, I. 1997. The Welfare Paradox: Income Maintenance and Personal Social Services in Norway and Britain, 1946–1966. Oslo: Scandinavian University Press.

Lødemel, I., Schulte, B. 1992. Social Assistance: A Part of Social Security or the Poor Law in New Disguise? In European Institute of Social Research (eds) Reforms in Eastern and Central Europe: Beveridge 50 Years After. Leuven: Acco.

Navickė, J. 2015. Between a risk society and a welfare state: social risk resilience and vulnerability to poverty in Lithuania, Socialinė teorija, empirija, politika ir praktika, Nr. 10.

Nelson, K. 2007. Universalism versus Targeting: The Vul­nerability of Social Insurance and Means-tested Mini­mum Income Protection in 18 countries 1990–2002, International Social Security Review, 60(1): 33–58. https://doi.org/10.1111/j.1468-246X.2007.00259.x

Nelson, K. 2012. Counteracting material deprivation: The role of social assistance in Europe, Journal of European Social Policy, 22(2): 148–163. https://doi.org/10.1177/0958928711433658

Nolan, B., Whelan, C. T. 2010. Using non-monetary deprivation indicators to analyse poverty and social exclusion in rich countries: Lessons from Europe?, Journal of Policy Analysis and Management, 29(2): 305–325. https://doi.org/10.1002/pam.20493

Notten, G. 2013. Measuring performance: Does the assessment depend on the poverty proxy? ImPRovE Working Paper 13/13. Antwerpen, BE, 1–46.

Notten, G. 2015. How poverty indicators confound poverty reduction evaluations: The targeting performance of income transfers in Europe, Social Indicators Research, 127 (3): 1039–1056. https://doi.org/10.1007/s11205-015-0996-4

Notten, G., Guio, A. C. 2016. The impact of social transfers on income poverty and material deprivation. ImPRovE Working Paper 16/17. Antwerp: Herman Deleeck Centre for Social Policy – University of Antwerp.

Ringen, S. 1988. Direct and indirect measures of poverty, Journal of social policy, 17(03): 351–365. https://doi.org/10.1017/S0047279400016858

Salanauskaitė, L., Verbist G. 2013. Šeimos išmokų reforma Lietuvoje: mikrosimuliacinė poveikio pajamų pasiskirstymui analizė. Lietuvos statistikos darbai, 52(1).

Vanhercke, B., Natali, D., Bouget, D. 2017. Social policy in the European Union: state of play 2016. Seventeenth annual report. Brussels: ETUI aisbl.

Van Mechelen, N., Marchal, S., Goedemé, T., Marx, I., Cantillon, B. 2011. The CSB-Minimum Income Pro­tection Indicators Dataset (CSB-MIPI), CSB Working Paper, 11(5). Antwerpen: Herman Deleeck Centre for Social Policy.

Titmuss, R. M. 1974. Social Policy An Introduction. London: Allen & Unwin.

Townsend, P. 1979. Poverty in the United Kingdom. Harmondsworth: Penguin.

Zabarauskaitė, R., Gruževskis, B. 2015. Skurdo kultūros apraiškos socialinės paramos gavėjų grupėje, Filosofija. Sociologija, 26 (2): 99–112.