A. Методика расчета прогнозных значений РН на 2020 и 2021 годы
Как и в предыдущих выпусках этого доклада, ввиду отсутствия подробной информации о самых актуальных значениях каждого из элементов, необходимых для расчета РН и числа недоедающих (ЧН) (см. Приложение 1В), по последнему году приводятся только прогнозные данные, а соответствующие прогнозы построены на основе наиболее актуальных данных последних лет.
Но, как отмечалось в издании прошлого года, из-за пандемии COVID-19 и связанных с ней беспрецедентных ограничений, касающихся возможностей работы и передвижения людей, 2020 год был во многих отношениях уникальным. Поэтому в расчете прогнозных значений РН, особенно в том, что касалось оценки вероятных изменений CV и моделирования влияния неравенства в доступе к продовольствию на показатели недоедания, необходимо было учесть ряд дополнительных соображений. Оба эти аспекта требовали особого подхода.
Сейчас можно однозначно утверждать, что пандемия COVID-19 сказалась на возможностях людей получать доступ к продовольствию и это воздействие сохранялось и в 2021 году, поэтому при расчете прогнозных значений как по 2020, так и по 2021 году был применен особый подход прогнозирования CV.
Оценка изменений показателя FIsev в период с 2019 по 2021 год
Прогнозные значения ПЭП на 2020 и 2021 годы можно было рассчитать традиционным способом, т.е. на основе информации, предоставленной Отделом рынков и торговли ФАО, которая используется при составлении Сельскохозяйственного прогноза ФАО, но традиционный подход, используемый для расчета коэффициента вариации (CV), необходимо было модифицировать. Как правило, изменения CV|у (компонента CV, определяющего зависимость потребления продовольствия от различий в уровне доходов домохозяйств) обусловлены различиями средних показателей распространенности острого отсутствия продовольственной безопасности по ШВОПБ (FIsev) за три года, которые не связаны с изменениями запасов продовольствия. Использование средних показателей за три года позволяет учесть возможную избыточную вариабельность выборки в оценках FIsev на уровне стран (которая для большинства стран обусловлена относительно небольшими размерами выборок данных по ШВОПБ) и согласуется с допущением, что тренд CV|у носит относительно стабильный характер. Но из-за исключительной ситуации, сложившейся в 2020 году, использование последнего допущения представлялось проблематичным. Поэтому для прогнозирования значений CV|y 2020 года использовались изменения среднего значения FIsev за 2017–2019 годы и годовое значение этого показателя за 2020 год, а для прогнозирования значений CV|y 2021 года – изменения годового значения FIsev за 2020 и 2021 годы.
Корректировки доли изменения FIsev, обусловленной влиянием CV|y
Еще одним параметром, который необходимо было учесть в прошлом году при расчете значения РН 2020 года, является доля изменения FIsev, обусловленная влиянием CV|у. Эконометрический анализ зависимостей РН, ПЭП и CV|у за прошлые годы показывает, что обычно эта доля равна одной трети. Но из-за исключительности обстоятельств 2020, а теперь и 2021 года, эта закономерность регулярно ставится под сомнение. Так как в 2020 году национальных обследований потребления и расходов домохозяйств практически не проводилось, эмпирических данных, которые позволили бы ее надлежащим образом модифицировать, уже не будет. Поэтому было решено провести анализ чувствительности, меняя долю изменения FIsev, обусловленную влиянием CV|у, от минимального значения (одна треть) до максимального (единица). Тот же подход был принят в этом году. В результате был получен диапазон возможных значений CV|у и, соответственно, РН в 2020 и 2021 годах. Для полноты картины в Таблице A2.1 представлены нижняя и верхняя границы диапазона значений РН в 2020 и 2021 годах на глобальном, региональном и субрегиональном уровнях.
ТАБЛИЦА A2.1ДИАПАЗОН ПРОГНОЗНЫХ ЗНАЧЕНИЙ РН И ЧН В 2020 И 2021 ГОДАХ
ИСТОЧНИК: ФАO.
B. Методика прогнозирования показателя РН на период до 2030 года
Для того чтобы составить прогноз значений РН на период до 2030 года, мы составляем отдельные прогнозы для каждой из трех основных переменных, входящих в формулу расчета РН (ПЭП, CV и МППЭ), используя различные исходные данные в зависимости от рассматриваемого сценария.
Основным источником информации являются выходные данные рекурсивной динамической вычислимой модели общего равновесия (ВМОР) MIRAGRODEP, которая выдает ряды прогнозируемых значений на уровне стран для следующих параметров:
- реальный ВВП на душу населения (GDP_Vol_pc);
- коэффициент Джини (gini_income);
- индекс реальных цен на продовольствие (Prices_Real_Food);
- доля населения, живущего в условиях крайней нищеты (то есть населения, реальный дневной доход которого ниже 1,9 долл. США) (x190_ALL); и
- суточное потребление продовольствия на душу населения (DES_Kcal).
Модель MIRAGRODEP была откалибрована с учетом ситуации в мировой экономике в 2018 году, до начала пандемии COVID-19, и использована для составления прогнозов основных макроэкономических показателей на период с 2019 по 2030 год для двух сценариев: базисного, в котором учитывается воздействие пандемии, отраженное в последнем выпуске бюллетеня МВФ "Перспективы развития мировой экономики"409 за апрель 2022 года, и сценария без пандемии, который основан на данных этого бюллетеня за октябрь 2019 года, т. е. его последнего выпуска перед пандемией. Более подробное описание модели MIRAGRODEP, а также допущения, использованные для построения базисного сценария и сценария без пандемии, можно найти в работе Laborde and Torero (готовится к публикации)410.
Кроме того, мы используем медианные прогнозы общей численности населения (обоих полов), его половозрастной структуры, а также общего коэффициента рождаемости, представленные в редакции доклада "Мировые демографические перспективы" за 2019 год398.
Расчет значений ПЭП
Для расчета рядов значений ПЭП мы используем следующую формулу:
где T = 2021 для базового сценария и T = 2019 для сценария без пандемии COVID-19.
Иными словами, мы берем ряды данных DES_Kcal, рассчитанные с помощью модели, и корректируем их уровень таким образом, чтобы значение за год T соответствовало фактическому. (Это необходимо, поскольку модель MIRAGRODEP была откалибрована по значениям из ПБ за более ранний период).
Расчет значений МППЭ
Для расчета МППЭ мы просто вычисляем его на основе данных о половозрастной структуре населения, представленного в докладе "Мировые демографические перспективы" за 2019 год398 (медианная оценка).
Расчет значений CV
Как обычно, общий CV вычисляется по формуле 
компоненты которой означают, соответственно, изменчивость, обусловленную различиями между домохозяйствами по уровню дохода, и вариацию, обусловленную различиями между отдельными лицами по полу, возрасту, массе тела и уровню физической активности.
CV|r вычисляется просто на основе прогноза численности населения, представленного в докладе "Мировые демографические перспективы" (так же, как и при прогнозировании МППЭ), а CV|y рассчитывается с помощью линейной комбинации соответствующих макроэкономических и демографических переменных, основанной на оценках коэффициентов множественной регрессии прошлых значений CV|y, и с учетом прогнозов, полученных с помощью модели MIRAGRODEP и содержащихся в докладе "Мировые демографические перспективы".
Чтобы оценить коэффициенты, используемые в приведенной выше формуле, мы рассмотрели альтернативные модели (см. Таблицу A2.2), которые дают очень похожие прогнозы.
ТАБЛИЦА A2.2КОЭФФИЦИЕНТЫ РЕГРЕССИИ В ТРЕХ МОДЕЛЯХ, РАССЧИТАННЫЕ ПО РЕТРОСПЕКТИВНЫМ ЗНАЧЕНИЯМ CV|Y (2000–2019 ГОДЫ)
Как и для ЭЦРП, ряд значений CV|y, рассчитанных на годы с T + 1 по 2030 год по этой формуле для каждой страны отдельно, калибруется по наблюдаемым данным за год T:
где T = 2021 для базового сценария и T = 2019 для сценария без пандемии COVID-19.
C. Методика для анализа воздействия неравенства на показатели питания
Анализ неравенства в разделе 2.2 был проведен по шести показателям питания в разбивке по месту проживания населения (городские и сельские районы), благосостоянию домохозяйств, уровню образования и гендерным характеристикам с использованием диаграмм Equiplots. Эти диаграммы используются для отображения средних показателей распространенности в субпопуляциях соответствующих аспектов неравенства в разбивке по категориям (например, сельские и городские районы проживания, квинтили благосостояния). Они позволяют визуально интерпретировать уровни распространенности и разницу между группами, которая представляет абсолютное неравенство. Анализ проводился по регионам с использованием имеющихся данных по странам в каждом регионе. Проводился невзвешенный анализ с использованием последних данных национальных опросов за период с 2015 по 2021 год. Список стран, данные по которым использовались в ходе анализа каждого региона, приводится в Таблице A2.3; источники данных указаны в примечаниях к таблице.
ТАБЛИЦА A2.3СТРАНЫ С ДАННЫМИ О ПОКАЗАТЕЛЯХ ПИТАНИЯ, ПОЛУЧЕННЫМИ В ХОДЕ НАЦИОНАЛЬНЫХ ОБСЛЕДОВАНИЙ В ПЕРИОД С 2015 ПО 2021 ГОД, КОТОРЫЕ УЧАСТВОВАЛИ В ПРОВЕДЕНИИ АНАЛИЗА НЕРАВЕНСТВА
D. Методика оценки достижения целевых показателей в области питания на региональном и глобальном уровнях
Эти методические примечания относятся к результатам, представленным на Рисунке 15 в разделе 2.2 доклада, на котором показано соотношение стран, в разной степени достигших целевых показателей в разных категориях, т.е. соотношение числа стран, по которым имеются данные, относящиеся к каждой категории.
Прогресс по сравнению с базовым годом (2012 годом) оценивался в сравнении с целевыми показателями в области питания, установленными на 2030 год ЮНИСЕФ и ВОЗ26 с использованием адаптированной редакции правил, разработанных Технической экспертной консультативной группой ВОЗ-ЮНИСЕФ по мониторингу в области питания411.
Прогресс стран оценивался по соотношению между достигнутым прогрессом (относительное сокращение масштабов) и целевым показателем сокращения, установленным на 2030 год. Т.е. степень достижения показателей на настоящее время рассчитывалась по формуле
где Curr_AARRaw – СГТС по данным за последние годыax, а Req_AARR – СГТСay, который необходим для достижения соответствующего странового целевого показателя при принятии целевых показателей на 2030 год. Следует отметить, что прогресс в достижении целевого показателя по исключительно грудному вскармливанию (ИГВ) рассчитывался по снижению доли грудных детей, не получающих исключительно грудного вскармливания, т.е. как 100 минус доля получающих ИГВ.
Степень достижения показателей показана по состоянию на самый последний год, по которому имеются данные по сокращению, по сравнению с общим уровнем, необходимым для достижения соответствующего целевого показателя. Например, если в той или иной стране к 2020 году (самому последнему году, за который имеются данные) число детей с отставанием в росте сократилось на 30 процентов при целевом показателе на 2030 год в 50 процентов, то степень достижения для такой страны будет 30/50, или 60 процентов. Это означает, что достигнутый прогресс достаточен для достижения цели в период с базового 2012 по 2020 год, на 60 процентов, но в последние 10 лет до 2030 года стране не хватает еще 40 процентов.
Для представления общей картины по каждому региону степень достижения целевых показателей была представлена в виде пяти категорий:
- ухудшение (любое отрицательное изменение – отдаление от целевого уровня);
- степень достижения целевого показателя от 0 до 24,9 процента;
- от 25 до 49,9 процента;
- от 50 до 74,9 процента; и
- более 75 процентов.
Следует отметить, что, если распространенность (по всем показателям, кроме ИГВ) в последний год была ниже 3 процентов, степень достижения устанавливалась на 100 процентов, чтобы показать, что цель уже достигнута, даже при ухудшении положения. Степень достижения по ИГВ устанавливалась на уровне 100 процентов, если распространенность в последний год была не менее 70 процентов. Данные о степени достижения показателей по истощению и ИГВ приводятся только по странам, где последнее обследование проводилось не ранее 2015 года. При интерпретации достигнутого прогресса также важно иметь в виду, что степень достижения показателя изменяется экспоненциально, а не линейно (см. формулу выше).
E. Методика расчета стоимости и экономической доступности здорового рациона
ФАО продолжает систематический мониторинг этих новых показателей и ежегодно представляет их в настоящем докладе. Данные обновлялись по состоянию на 2020 год (см. разделы "Обновление информации о стоимости здорового рациона" и "Обновление информации об экономической доступности здорового рациона"). Кроме того, периодически будет пересматриваться весь ряд данных, что позволит уточнять и повышать точность показателей при поступлении новых данных и изменениях в методике. При обновлении информации о стоимости и доступности здорового рациона в этом году учитывались изменения в распределении доходов, пересмотренная информация о средней доле дохода, которую с уверенностью можно отнести на питание, и уточненная методика оценки стоимости рациона, которая обеспечивает более достоверные результаты, отличается большей прозрачностью и обеспечивает возможность долгосрочного мониторинга с использованием ежегодно сообщаемых данных о ценах. Во Врезке 6 (раздел 2.3) приводится краткий обзор этих изменений и их влияния. Полное описание источников данных и методики см. в Herforth et al. (готовится к публикации54).
Стоимость здорового рациона питания
Здоровый рацион обеспечивает не только достаточное количество калорий, но и достаточный уровень всех питательных веществ, необходимых для здоровой и активной жизни (см. раздел 2.1). Стоимость здорового рациона определяется как стоимость наименее дорогостоящих пищевых продуктов в наличии на соответствующей территории, отвечающих требованиям, сформулированным в рекомендациях по правильному питанию на основе имеющихся продуктов (РПП) для репрезентативного индивида, с балансом энергии 2330 ккал/день. В анализируемых РПП явным образом указаны рекомендуемые количества пищевых продуктов из каждой группы и обеспечено широкое представительство разных регионов. Несмотря на то, что здоровый рацион составлялся не по нормам потребления питательных веществ, а в соответствии со значениями, указанными в РПП, он в среднем почти на 95 процентов удовлетворяет потребности человека в питательных веществах и потому может почти всегда считаться отвечающим нормам с точки зрения потребления нутриентов.
Данные о наличии необходимых для здорового питания продуктов из каждой группы и ценах на них были получены из ПМС в форме средних национальных показателей за 2017 год. Определения товарных позиций стандартизированы на международном уровне, что позволяет классифицировать их по группам пищевых продуктов и рассчитать наименьшие затраты, необходимые для соблюдения требований РПП в каждой стране исходя из средних рыночных цен на соответствующие продукты в течение года412. Подробное описание здорового рациона и соответствующей методики см. в справочных публикациях с описанием методов к настоящему докладу54.
Экономическая доступность здорового рациона
В этом докладе для определения экономической доступности здорового рациона его стоимость сравнивается с распределением доходов населения разных стран по данным, взятым из базы данных Всемирного банка "Нищета и неравенство"51. Показателями доступности являются доля и число жителей страны, которые в 2020 году не могли позволить себе здоровое питание. Здоровый рацион питания считается экономически недоступным, если его стоимость превышает 52 процента дохода в стране. Это та часть дохода, которую с уверенностью можно отнести на питание: как показывают наблюдения, население в СНД тратит на питание в среднем 52 процента своего дохода (данные о расходах домохозяйств были получены из ПМС в форме национальных показателей за 2017 год).
На основе этого порогового значения и по результатам сравнения стоимости рациона с распределением доходов в стране мы получаем процентную долю населения, для которого соответствующий рацион является экономически недоступным. Умножив эту долю на численность населения каждой страны в 2020 году, полученную с использованием Показателей мирового развития (ПМР) Всемирного банка, мы устанавливаем количество людей в стране, которые не могут позволить себе здоровое питание. Подробное описание показателей экономической доступности здорового рациона и соответствующей методики см. в Приложении 3 к публикации ФАО, МФСР, ЮНИСЕФ, ВПП и ВОЗ (2020)3.
Обновление информации о стоимости здорового рациона
В настоящее время единственным источником данных о розничных ценах на продовольствие по стандартизированным на международном уровне товарным позициям является ПМС, которая является элементом более крупного проекта программы по расчету паритетов покупательной способности (ППС) для разных валют во всех странах мира. Однако эти данные публикуются только один раз в три-пять лет, что не позволяет проводить ежегодный глобальный мониторинг расходов на питание, результаты которого можно было бы использовать для планирования программ и мер политики. В отсутствие актуальных данных о ценах на продовольствие используемый в этом докладе метод обновления показателя стоимости рациона в период между выпусками ПМС основывается на индексах потребительских цен (ИПЦ), публикуемых ФАО. В этом массиве данных отслеживаются ежемесячные изменения общего ИПЦ и ИПЦ на продовольственные товары на национальном уровне по сравнению с базовым 2015 годом. Годовые ИПЦ рассчитываются как простые средние значения 12 ИПЦ в течение года. В частности, для всех стран, кроме Бермудских островов, Центральноафриканской Республики и Гайаны, для обновления данных о стоимости здорового рациона в 2020 году используются индексы потребительских цен (ИПЦ) на продукты питания и безалкогольные напитки. Данные по Бермудским островам взяты с сайта правительства413. Стоимость здорового питания оценивается путем умножения фактических затрат каждой страны на 2017 год, выраженных в местных валютных единицах (МВЕ), на коэффициент ИПЦ:
Стоимость здорового рациона сначала обновляется в МВЕ, а затем для ее сравнения в разных странах и политических образованиях она пересчитывается в международные доллары с использованием ППС для частного потребления, взятых из ПМР. Подробное описание методики см. в работе Bai et al. (готовится к публикации)414.
В 2017 году стоимость здорового рациона питания была рассчитана для 169 стран, а затем эти данные были обновлены по состоянию на 2018–2020 годы для всех стран, кроме Ангильи, Монтсеррата и китайской провинции Тайвань, для которых нет информации ни об ИПЦ, ни о ППС. Из оставшихся 166 стран по 22 странам отсутствуют данные о ППС за любой год в период с 2018 по 2020 годaz, а по одной стране (Острова Теркс и Кайкос) отсутствуют данные по ИПЦ. По этим 22 странам расчеты ППС были выполнены с использованием модели авторегрессии проинтегрированного скользящего среднего с учетом внешнего фактора (ARIMAX). В соответствии с методикой экстраполяции ППС, используемой в ПМР Всемирного банка, в спецификацию модели в качестве основного фактора, позволяющего прогнозировать ППС, включено соотношение между общим ИПЦ страны и ИПЦ базовой страны (в данном случае Соединенных Штатов Америки). Кроме того, в качестве внешних ковариатов используются ВВП на душу населения и потребительские расходы домохозяйств на душу населения, и при необходимости для заполнения пробелов к обоим рядам применяется метод сглаживания Хольта – Винтерса. Подход ARIMAX позволяет для каждой страны оценить несколько спецификаций модели, которые включают компонент авторегрессии, компонент интеграции, скользящее среднее и сочетание этих трех компонентов. Оптимальная спецификация выбирается, когда статистически значимым оказывается как минимум расчетный коэффициент ИПЦ, а также статистически значимыми оказываются параметры ARIMAX. Коэффициент ИПЦ является единственным статистически значимым коэффициентом, влияющим на изменчивость значений ППС в странах с аномальными временными рядами ППС. Для прогнозирования значений паритета покупательной способности по странам с менее волатильными рядами ППС также важны ретроспективный тренд ППС и оценки коэффициентов ВВП на душу населения и/или расходов на душу населения. С помощью подхода ARIMAX рассчитываются прогнозные значения выбранной оптимальной спецификации каждой страны.
Для одной страны, для которой информация об ИПЦ отсутствует (острова Теркс и Кайкос), расчеты были проведены на основе средней стоимости рациона в субрегионе (субрегионах) страны:
Расчетная стоимость рациона в 2018 году = (Стоимость рациона 2017/ Ср.стоимость рациона 2017s) × Ср.стоимость рациона 2018s
Расчетная стоимость рациона в 2019 году = (Расчетная стоимость рациона 2018 / Ср.расчетная стоимость рациона 2018 s) × Ср.стоимость рациона 2019s
Расчетная стоимость рациона в 2020 году = (Расчетная стоимость рациона 2019/ Ср.стоимость рациона 2019s) × Ср.стоимость рациона 2020s
Средняя стоимость по субрегионам в 2017, 2018 и 2019 годах рассчитывалась без учета островов Теркс и Кайкос.
Ограничением этого метода является то, что изменения стоимости здорового рациона в период между 2018 и 2020 годами зависят от (продовольственных) ИПЦ, и из-за отсутствия новых данных о ценах на конкретные продукты с более высокой пищевой ценностью не отражают ни изменений продовольственных цен на конкретные товары, ни различий в изменениях цен на различные группы пищевых продуктов. ФАО изучает возможности расширения представления информации о ценах на уровне товаров, чтобы обеспечить более частый и надежный мониторинг стоимости здорового рациона питания.
Обновление информации об экономической доступности здорового рациона
В этом докладе были обновлены данные об экономической доступности рациона за 2018– 2020 годы. Благодаря непрерывным обновлениям, основанным на поступающих результатах национальных обследований и расчетных данных, в базе данных "Нищета и неравенство"51 были обновлены данные о распределении доходов за 2017, 2018 и 2019 базовые годы для всех стран. На момент подготовки этого доклада данные о распределении доходов за 2020 год недоступны. Поэтому доля тех, кто не мог себе позволить здоровое питание в 2020 году, была вычислена на основе описанной выше стоимости здорового рациона с учетом изменений ИПЦ, а также данных о распределении доходов в 2019 году из базы данных "Нищета и неравенство"51. Умножив эту долю на численность населения соответствующей страны в 2020 году (по данным доклада Всемирного банка "Показатели мирового развития"), мы получили число тех, кто не мог позволить себе здоровое питание в этом году.
На момент подготовки этого доклада в базе данных "Нищета и неравенство" отсутствуют данные о распределении доходов по всем странам. Таким образом, из 169 стран, по которым есть информация о стоимости в 2017 году, показатели экономической доступности были рассчитаны для 143 стран. Эта информация была обновлена за 2018–2020 годы для всех стран, кроме китайской провинции Тайвань. Отсутствие ИПЦ на продовольствие по этой стране не позволило рассчитать стоимость и, следовательно, экономическую доступность.
Последние расчеты показателей экономической доступности были выполнены 24 мая 2022 года. Поскольку в настоящее время данные о распределении доходов в базе данных "Нищета и неравенство" постоянно обновляются, информация об экономической доступности рациона после этой даты может незначительно измениться.
