Уровень бедности в России снизился на 0,8 п.п. в первом квартале 2023 года

Войти

снизилась на 0,8 п. п. В I квартале 2023 года нуждающимися оказались 19,6 млн человек В I квартале этого года число россиян с доходами ниже границы бедности составило 19,6 млн человек – это 13,5% от всего населения страны, следует из данных Росстата. По сравнению с аналогичным периодом прошлого года, когда таких граждан насчитывалось 20,9 млн, показатель сократился на 0,8 п. п. Значение границы бедности на человека рассчитывается путем умножения базовых границ бедности на индекс потребительских цен за отчетный период. В I квартале 2023 г. показатель был зафиксирован на уровне 14 026 руб. «На снижение уровня бедности повлияла реализация адресных социальных программ, направленных на наиболее уязвимые группы населения, а также рост заработных плат, пенсий и иных доходов», – отметил представитель Росстата. В I квартале в общей сложности денежные доходы населения составили 17,4 трлн руб., что на 8,7% больше показателя января – марта 2022 г. Реальные денежные доходы выросли на 0,1%. Доля оплаты труда в их структуре увеличилась с 62,4 до 63,9% период к периоду. В среднем россиянину начисляют 66 778 руб. зарплаты – это на 10,7% выше показателей I квартала 2022 г. Реальная зарплата за год прибавила 1,9%. Страховые пенсии с начала года проиндексированы на 4,8%, их средний размер составил 19 341 руб. Квартал к кварталу сумма выросла на 14,5% в номинальном и на 5,4% в реальном выражении. Через соцвыплаты россияне в совокупности получили в I квартале 2023 г. 3,4 трлн руб. Общий объем пособий увеличился по отношению к аналогичному периоду прошлого года на 4,1%, а их доля в общей структуре расходов составила 19,4%. Социальные выплаты в большей степени влияют именно на доходы той части населения, которая рискует оказаться ниже черты бедности, отметила автор Telegram-канала «Твердые цифры» экономист Елена Ахмедова. Пособия, скорее всего, будут расти по мере приближения к выборам 2024 г., прогнозирует она. «14 000 руб. (граница бедности) – это мало, а 19,6 млн человек, или 13,5% населения, – это много. Если смотреть на благосостояние как на способность обеспечивать базовые потребности, то уровень благосостояния растет, но для роста качества жизни в целом важно, чтобы население не просто оказывалось выше уровня бедности, но и продолжало двигаться вверх», – добавила она. Ранее «Ведомости» писали, что почти половина (47,2%) российских семей по итогам 2022 г. не могут справиться с неожиданными тратами вроде расходов на срочное лечение и незапланированный ремонт. Это следует из результатов комплексного наблюдения условий жизни населения, опубликованного Росстатом. Согласно официальной статистике 2022 г., 44,7% домохозяйств не имеют возможности заменить даже «самую простую» мебель, пришедшую в негодность, почти четверть респондентов (23,7%) не могут позволить покупать по две пары удобной и подходящей по сезону обуви для каждого члена семьи. В каждом шестом (16%) доме нет средств для покупки фруктов в любое время года, а раз в год уезжать на неделю отпуска не способны 44,5% опрошенных Росстатом. По итогам 2022 г. число граждан с доходами ниже границы бедности составило 15,3 млн человек (10,5% от всего населения) – это минимальный показатель за всю историю наблюдений (ведутся с 1992 г.). Но ситуация с бедностью в разных регионах отличается, заявила вице-премьер Татьяна Голикова в ходе расширенного заседания коллегии Министерства труда и социальной защиты 19 мая. Показатель варьируется от 4,5% в Санкт-Петербурге до 30,5% в Ингушетии. Федеральная граница бедности в прошлом году составила 13 545 руб., но у регионов есть и отдельные планки. Чиновница добавила, что Хакасия, Ингушетия, Адыгея, Карачаево-Черкесия, Калмыкия, Северная Осетия, Коми, Оренбургская область и Ненецкий автономный округ не достигли показателей по снижению бедности. А в Ингушетии, Хакасии, Адыгее и Туве зафиксирован ее рост.

Что думает Perplexity о подобном эксперименте? 💡То, что делают с нейросетями в “Мафии”, по сути демонстрирует, как они ведут себя как социальные агенты в условиях конфликта, неопределённости и давления — именно то, что потом нужно и в суде, и на рынке. Почему такие эксперименты важны В играх типа Mafia уже сейчас тестируют умение ИИ обманывать, распознавать ложь, координироваться и убеждать — это живой тест стратегического мышления и “социального интеллекта”, а не просто ответов на вопросы. Разница в стилях (кто логик, кто болтун, кто параноик) показывает, как архитектура и обучение модели проявляются в сложном поведении, а не только в бенчмарках. Идея “ИИ‑присяжных” Уже обсуждается и тестируется концепция LLM‑как‑жюри: панели моделей, которые оценивают сложные кейсы, тексты или решения и голосуют, иногда в формате многоагентного дебата. Исследования показывают, что люди не всегда принципиально предпочитают человека‑судью ИИ‑оценке, если ИИ объясняет логику и опирается на большую базу прецедентов. Такой “присяжный‑ИИ” был бы чем‑то вроде игрока в мафию, который не просто “угадывает виновного”, а учится: 🔸работать с противоречивыми свидетельствами; 🔸спорить с другими агентами (и людьми); 🔸объяснять решение в человеческих категориях справедливости и смягчающих обстоятельств. Многоагентные эксперименты на рынке В финансах уже запускают соревнования ИИ‑трейдеров, где автономные агенты торгуют в реальных или приближенных к реальным условиях и их соревнуют по доходности и устойчивости. Такая среда позволяет: 🔸видеть, как агенты ведут себя под стрессом (волатильность, просадка, конфликт сигналов); 🔸изучать коллективное поведение: усиливают ли они пузырь или гасят его, когда их много. Что общего у “Мафио́зных” ИИ, присяжных и трейдеров Везде один и тот же базовый объект: агент с ограниченной информацией, своими гипотезами и стратегией, который должен принимать решение под риском и конкуренцией. Игровые эксперименты — быстрый и безопасный способ увидеть: 🔸склонность к риску и осторожности; 🔸устойчивость к манипуляциям других агентов; 🔸умение менять мнение, когда новые данные ломают прежнюю картину. По сути, то, что сейчас делают в “Мафии” с нейросетями, — это прототип того, как завтра будут тестировать ИИ‑присяжных и ИИ‑трейдеров: тех же самых агентов, только с более серьёзными ставками.

Помните такую игру: Наступает ночь, ход мафии? Что будет, если заставить разные нейросети играть в это? Ктстати, там Яндекс GPT слился , так как он оцензурирован даже для этой игры. 😂 Но вот что было дальше, очень даже интересно в плане исследования нейросетей, как они играют друг против друга.🤔 Как они думают, как рассуждают, какие решения принимают? Это очень интересное исследование в принятии их решений, например если подобную логику перенести в реальный кейс - в плане суда присяжных, где будет например использоваться нейросеть. Как она будет принимать решения? Такие эксперименты можно даже на фондовый рынок перенести. Почему одна нейросеть покупает такие-то компании, другая другие? Почему они так делают, ведь исходные данные об отчетах эмитентов есть и прочее? Тоже как метод исследования ИИ. Автор ролика и канала (Тостер Скрипт) решил проверить разные нейросети в этой игре. «Мафия» — это популярная психологическая командная ролевая игра с детективным сюжетом, где мирные жители пытаются вычислить и обезвредить мафию, а мафия, скрываясь, «убивает» горожан, пока не останется в равном количестве или не уничтожит всех. Игра состоит из дневной фазы (обсуждение и голосование) и ночной фазы (мафия «убивает», шериф проверяет, доктор «лечит»), в которой участники, используя блеф, логику и интуицию, пытаются понять, кто есть кто, побеждая, когда их команда достигает своей цели. https://youtu.be/zHWieatMTHA

За год доля россиян с доходами ниже границы бедности