CC BY-NC-ND
44
Анализ эволюции потребительского поведения в России за период 2000-2005 гг.1)
Пеникас Г.И.
В статье анализируется эволюция структуры потребления разных слоев населения. Новизной исследования является сопоставление двух принципиально разных подходов к выделению слоев, однородных по потребительскому поведению. Если первый выделяет классы потребителей на основе социально-экономических характеристик, то второй - на основе наблюдаемой структуры потребления. Сопоставление показывает, что второй подход позволяет выделить более однородные классы потребителей. Данное различие подтверждается при исследовании структуры потребительского выбора, ее динамики и эволюции эластичности спроса на данные товары по доходу.
Введение
Вопросам эволюции потребительского поведения как индикатора уровня жизни посвящены многие работы как отдельных авторов (см. [9]), так и целых международных организаций (Всемирный банк и ОЭСР). Тем не менее любое исследование, посвященное данной теме, должно принимать во внимание два принципиальных ограничения.
Во-первых, при решении задачи разделения населения на некоторые классы возникает вопрос определения линии (уровня, границы) между разными слоями. Выбирая композитный индекс для этой цели, ученые сталкиваются с проблемой выбора между сложностью расчета показателя и адекватностью получаемого разбиения.
Во-вторых, каждое прикладное исследование уровня жизни опирается на массив исходных данных, который далеко не всегда удовлетворяет тем желаемых представлениям исследователя о репрезентативности относительно генеральной совокупности. Прежде всего необходимо постоянно помнить о существующем смещении отбора, когда в выборку не попадают ни самые бедные, ни самые богатые.
Данная работа ставит целью исследовать потребительское поведение домохо-зяйств России за 2000-2005 гг. Для этого проводится разбиение постоянной совокуп-
1) Автор благодарен С.А. Айвазяну за активное и плодотворное научное руководство данным исследованием. Также автор благодарен Франсуа Гарду за научное руководство во время обучения в университете Париж-1. Особую благодарность хотел бы выразить Г.Г. Канторовичу и Э.Б. Ершову за важные комментарии, высказанные ими во время обсуждения предварительных результатов исследования на научных семинарах в ГУ ВШЭ.
Пеникас Г.И. - аспирант ГУ ВШЭ, магистр университетов ГУ ВШЭ и Париж-1 (Пантеон -Сорбонна).
Статья поступила в Редакцию в октябре 2008 г.
ности домохозяйств, представленных во всех шести исследуемых годах, тремя способами: путем применения двух индексов и путем использования кластер-анализа. Далее рассматривается эволюция во времени бюджетных коэффициентов, отражающих структуру потребительского поведения домохозяйств. Затем анализируется эластичность спроса по доходу в рамках однородных слоев. В итоге обобщаются преимущества и недостатки каждого из подходов.
Исходные данные
В качестве исходных данных были взяты опросы домохозяйств в рамках Russian Longitudinal Monitoring Survey (RLMS)2). Опросы RLMS были начаты в 1990-х гг. Первые годы представляли собой скорее пробный сбор статистической информации, которая, будучи недостаточно репрезентативной, является ограниченно пригодной для анализа. Поскольку в 1999 г. не проводился опрос домохозяйств, автором было принято решение остановиться на рассмотрении непрерывного периода наблюдений с 2000 по 2005 гг., поскольку достаточно вероятно, что кризис 1998 г. и последовавший перерыв в 1999 г. сопровождались сменой тенденций в разных сферах экономики, в частности и в поведении потребителей.
Опрос RLMS представляет собой несбалансированную панель, т.е. с каждым годом новая часть домохозяйств входила в обследование, но часть старых - не охватывалась. Для целей формирования сбалансированной панели была построена табл. 1.
Таблица 1.
Количество домохозяйств, одновременно опрошенных в годах j и i
Год i Год j
2000 2001 2002 2003 2004 2005
2000 3192
2001 3100 3597
2002 3034 3487 3813
2003 2973 3382 3682 4014
2004 2917 3297 3577 3888 4235
2005 2917 3297 3577 3888 4235 4572
Таким образом, в первом приближении остается 2917 домохозяйств из 4572, которые присутствовали во всех шести последних годах обследования (далее будем обозначать их как «постоянная группа»).
Для рассмотрения корректности подобного выбора домохозяйств приводятся описательные статистики по ключевым переменным, обобщенные по постоянной группе и остальным домохозяйствам по состоянию на 2005 г.
Как показывает табл. 2, в постоянной группе не наблюдается существенного смещения относительно остальных, нерассматриваемых домохозяйств.
2) Типичную анкету опроса на английском языке для 2005 г. можно найти в Интернете: http://www.cpc.unc.edu/projects / rlms/data/questionnaires/rnhouse.pdf
Таблица 2.
Описательные статистики постоянной и оставшейся групп населения
в 2005 г.
Переменная
Среднее значение и стандартное отклонение
всего постоянная группа оставшаяся группа
Число членов семьи 2,76 2,79 2,70
1,42 1,41 1,43
Полезная площадь, м2 104,96 97,63 117,90
219,21 201,57 246,79
Жилая площадь, м2 81,71 81,67 81,80
210,80 207,74 216,14
Количество соток с/х земли 42,05 47,27 29,60
299,84 344,58 144,58
Расходы на еду, всего в месяц, руб. 3571,65 3214,69 4200,81
3134,25 2589,19 3835,16
Расходы на еду вне дома в неделю,
руб. 388,12 338,57 461,20
759,02 455,02 1054,66
После получения постоянной совокупности домохозяйств была проведена работа по удаления явно нетипичных наблюдений - выбросов. Изначально было использовано два критерия их определения:
• рассчитанный коэффициент сбережений выходил за пределы 100%3);
• наблюдается существенная разница между процентилями потребления и дохода, в которых находится домохозяйство.
Так по первому критерию было отбраковано 28 домохозяйств.
Как правило, в литературе под выбросом понималось домохозяйство, которое в распределении расходов находилось минимум на 30 процентилей выше, чем в распределении по доходам, т.е. было вероятно, что респондент занизил свои доходы. В обратной же ситуации сложно утверждать, что домохозяйство является выбросом. Ведь если семья могла себе позволить приобретения, но не совершила их - это легче объяснить определенными культурными и семейными традициями и установками, чем ситуацию, когда домохозяйство приобрело то, что позволить себе не могло.
Рассмотрение распределения разницы между процентилями по расходам и по доходам для российских домохозяйств указывает на высокую неоднородность ответов домохозяйств на два данных вопроса. С одной стороны, это типичная ситуация для развивающихся экономик, где сохраняется недоверие к статистическим службам. С другой стороны, необходимо отметить, что в целом доверие к ним выросло с
3) Конечно, коэффициент сбережений на уровне 100% также вызывает большие сомнения с точки практической реализуемости. Но, по крайней мере, таковой может существовать в теории.
2000 по 2005 гг. Тем не менее в виду высокой неоднородности домохозяйств выбор границы на уровне 30 процентилей удалял недопустимо большую часть наблюдений. Поэтому выбор был остановлен на определении выброса как случая, когда разница превышает 50 процентилей.
Таблица 3.
Описательные статистики4 постоянной группы домохозяйств в 2005 г.
(данные КЬМ8), руб.
Число Расход Денежные Доход* Доля сбережений,
домохо- средства %
зяйств отток приток по ответам респондентов по расчетам автора
Всего 2750 9874 11515 12977 4288 2,51 2,97
13100 18339 18057 4713 8,10 10,27
Возрастная когорта, лет
<35 133 12986 13996 16574 4898 2,11 2,60
13824 14288 18232 8975 7,11 10,57
35-44 368 12526 14355 14835 3869 2,17 2,49
13590 18702 17030 3183 9,12 9,14
45-54 479 11672 14576 17243 5100 2,17 3,00
11736 27356 24317 6321 7,03 10,90
55-64 376 10051 11563 13121 4890 3,22 2,99
16888 17487 11872 3874 8,62 9,72
65-74 395 6327 7454 8814 3562 2,15 2,98
8985 9794 17185 2636 6,72 9,72
>=75 999 8956 10258 11359 4032 2,73 3,17
12776 15595 16538 4295 8,57 10,73
Размер региона
Крупный 445 12080 13516 15799 5100 2,95 2,49
11906 13069 15250 3427 7,44 8,69
Средний 1621 10730 12662 14041 4633 2,69 3,37
14717 21655 20266 5429 8,57 10,49
Малый 684 6409 7494 8618 2943 1,79 2,34
8237 10416 12654 3058 7,27 10,65
Тип населенного пункта
Областной
центр 985 11920 13460 14977 4989 2,90 3,04
13452 15961 16060 3704 7,45 9,62
Город 766 10256 12579 14430 4747 2,40 2,91
12860 24712 21927 6525 8,74 9,69
ПГТ 168 9704 11396 12908 3688 3,63 2,37
22073 24530 18791 2977 9,71 8,69
Село 831 7131 8253 9281 3156 1,93 3,06
9524 10574 15479 3762 7,82 11,73
4) Звездочкой (*) отмечены величины, названные респондентами, остальные рассчитаны автором.
После определения выбросов в каждом году оказалось, что под эту категорию попадают 22,4% домохозяйств, что является неприемлемым. Учитывая возросшее доверие и выработавшуюся привычку ответа на вопросы ИЪМБ, было предложено остановиться на том, что выбросами будут считаться лишь домохозяйства, удовлетворяющие сформулированным критериям только в 2005 г. Тогда выбросов получается 6%, что уже является допустимым.
В итоге по отобранным данным была построена приведенная выше табл. 3, наглядно иллюстрирующая занижение домохозяйствами величин прямых доходов, которые не только часто уступают величине общего притока денежных средств, но и величинам заявленных расходов. Данные таблицы также подчеркивают адекватность отобранных выбросов, поскольку рассчитанные и заявленные доли сбережений в среднем сравнялись.
В ходе регрессионного анализа под выбросами также понимались домохозяйства с нулевым совокупным притоком денежных средств (295 наблюдений). Поскольку описательные статистики данных домохозяйств в сквозной выборке из 15 тыс. наблюдений не имели ярко выраженных отличительных особенностей, они не учитывались при расчетах, что не создавало смещения оцениваемых коэффициентов.
Методология выявления классов, однородных по уровню жизни
Классификация населения по уровню жизни была произведена тремя способами: кластер-анализом и путем применения двух индексов - меры малого дохода (МЕИ) и многокритериального индекса богатства-бедности (1МРИ). Интересно отметить, что классификация населения по любому критерию смещена в плане двух аспектов:
• относительность5) самого понятия бедности приводит к разным группировкам при использовании разных показателей;
• классификация населения по данным опроса нерепрезентативна, поскольку опрос не охватывает ни самых бедных, а именно бездомных, ни самых богатых, не желающих раскрывать информацию о себе из-за недоверия к сохранению конфиденциальности предоставленных данных.
Мера низкого дохода (МРК)
При расчете индекса МЕИ, применяемого в Канаде для оценки динамики бедности, используется медианное значение уровня доходов, скорректированного на число единиц потребления (МИС). К бедным относятся те домохозяйства, которые ежемесячно получают менее половины от медианы распределения. Тогда как к богатым относятся те, кто в месяц имеет в распоряжении сумму, превышающую медиану минимум на 50%.
Преимущество индекса состоит в простоте его расчета. Но данная унификация является одновременно его же недостатком, поскольку понятие бедности сильно зависит от социальной группы, к которой принадлежит домохозяйство.
5) В исследовательской практике встречается использование абсолютных критериев уровня жизни, отталкивающихся от определенных корзин минимального потребления. Но сам выбор данных корзин очень неоднозначен (см., например, [9]).
Многокритериальный индекс богатства-бедности (1МРК)
Для более корректной идентификации бедности параллельно рассчитан многокритериальный индекс богатства-бедности (1МРИ), который был предложен в работе [6]. Его особенность состоит в том, что он включает в себя три следующие компоненты.
1. Ненасыщение базовых потребностей.
Бедными считаются домохозяйства, доля расходов на питание в общих расходах которых минимум на треть больше, чем в среднем по референтной группе. Богатыми - те, кто тратят на треть меньше.
2. Маргинализация.
Бедными принимаются те домохозяйства, чьи совокупные расходы на треть меньше средних расходов по референтной группе. Богатыми - те, чьи расходы на треть выше.
3. Недостаточность денежных ресурсов.
Под бедными понимаются домохозяйства, которые находятся в 25 нижних про-центилях распределения дохода, скорректированного на число единиц потребления. Под богатыми - те, которые находятся в 25 верхних процентилях.
Причем при расчете первых двух критериев вводится поправка на неточность измерения средних величин. С этой целью рассчитываются верхние и нижние границы от среднего референтной группы по следующей формуле:
(1)
п
где а - статистика Стьюдента с числом степеней свободы, равным количеству домо-хозяйств в референтной группе и уровнем вероятности а = 5%, т и ст - среднее и дисперсия по референтной группе соответственно.
Далее, индекс 1МРИ может принимать пять значений, которые соответствуют пяти группам по уровню бедности в зависимости от комбинации значений обозначенных трех критериев:
• бедные (111);
• квазибедные (112, 121, 211);
• квазибогатые (332, 323, 233);
• богатые (333);
• средний класс (все остальные комбинации).
В рамках текущего исследования исходно были выбраны три подобных критерия определения референтных групп: возрастная когорта, величина региона и тип населенного пункта.
Для определения возрастной когорты было рассмотрено распределение домо-хозяйств по возрасту респондента. Соответственно было определено шесть следующих возрастных когорт.
Таблица 4. Распределение домохозяйств по возрастным когортам
Когорта Возраст, лет Доля от общего числа домохозяйств, %
1 < 35 7
2 35-44 17
3 45-54 26
4 55-64 17
5 65-74 20
6 > 75 12
Всего 100
Распределение населения по типу населенного пункта приводится ниже.
Таблица 5.
Распределение домохозяйств по типам населенного пункта
№ Тип населенного пункта Число домохозяйств Доля от общего числа домохозяйств, %
1 Региональный центр 1027 35
2 Город 807 28
3 Поселок городского типа (ПГТ) 191 7
4 Село 892 31
Всего 2917 100
Для создания третьего критерия были использованы данные о численности населения каждого пункта, доступного из базы КЬМБ.
Таблица 6.
Распределение домохозяйств по размеру региона проживания
№ Размер региона Число домохозяйств Доля от общего числа домохозяйств, %
1 Большой 485 17
2 Средний 1695 58
3 Малый 737 25
Всего 2917 100
В итоге для каждого года было получено 42 референтные группы. Поскольку отдельные референтные группы оказались незначительными по численности, было решено объединить их с наиболее близкими к ним в смысле одного из трех критери-
ев референтными группами так, чтобы численность каждой была не меньше 30 домо-
хозяйств6).
Кластер-анализ
Исходя из обоснованной в монографии Бородкина Ф.М. и Айвазяна С.А. [2] предпосылки, что анализ потребительского поведения более корректно проводить среди однородных групп населения, в качестве третьего способа разбиения исходной совокупности домохозяйств был выбран кластер-анализ методом к-средних на множестве потребительских благ.
Число центров тяжести к было экзогенно выбрано на уровне пяти с целью получить классификацию, сопоставимую с результатами распределения по индексу 1МРИ.
В качестве исходного множества потребительских благ использовалась как более детальная структура бюджета, состоявшая из девяти позиций (питание, жилье, одежда, бытовая техника, страхование, медицина, культура, транспорт, прочие), так и более агрегированная из трех (продукты питания, товары длительного потребления, услуги). Поскольку данное множество состоит из относительных величин долей расходов, которые лежат в пределах от нуля до ста процентов, при проведении кластер-анализа использовалась евклидова метрика.
Анализ наблюдаемых структур потребления
Прежде всего, были рассмотрены распределения населения по выбранным индексам классификации населения по уровню жизни7).
%
100 -| |—-1—-1—-1—-1—|-Т-
90 ■
80 - _
60 -
50 ■
40 -
30 -
10 ■
0 ]—и-и-и-и-и---
2000 г. 2001 г. 2002 г. 2003 г. 2004 г. 2005 г.
Рис. 1. Распределение населения по индексу МЕИ
Согласно индексу МЕИ, в 2005 г. доля среднего класса снизилась с заметным ростом бедных, что является сомнительным и, скорее всего, следствием способа его
6) Количество домохозяйств, равное 29, также понималось как достаточное и не объединялось с другими (таких наблюдалось только одна группа в 2000 г.).
7) В Приложении (табл. П1) приводятся точные данные по каждому году и способу выделения слоев населения по уровню благосостояния.
□ Богатые
□ Средний класс
□ Бедные
расчета. В частности, использование персентилей распределения в случае 1МРК позволяет более адекватно сравнивать население по третьему критерию (располагаемый доход на число единиц потребления), чем величины половины и полутора уровней медианы (при использовании МЕК). Далее будет проиллюстрирован более серьезный недостаток индекса МЕК.
%
100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0
■ Богатые п Квазибогатые п Средний класс п Квазибедные □ Бедные
2000 г. 2001 г. 2002 г. 2003 г. 2004 г. 2005 г.
Рис. 2. Распределение населения по индексу 1МРК
В целом график распределения по индексу 1МРК отмечает положительную тенденцию возрастания среднего класса и снижения долей крайних групп. Поскольку выбор бедных и богатых в рамках индекса 1МРК является достаточно строгим, то для сопоставимости с другими рекомендуется сравнивать доли бедных и квазибедных вместе, равно как богатых и квазибогатых. В частности, доли бедных и квазибедных из первого распределения по индексу 1МРК являются сопоставимыми с долей бедных из второго распределения (по МЕК).
%
100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0
■ Богатые
□ Квазибогатые
□ Средний класс
□ Квазибедные
□ Бедные
2000 г. 2001 г. 2002 г. 2003 г. 2004 г. 2005 г.
Рис. 3. Распределение населения методом кластер-анализа (9 благ; 5 групп)
После проведения кластер-анализа было построено распределение населения по пяти группам разного уровня жизни. Заметим, что наименование групп можно считать условным, поскольку кластер-анализ сам по себе лишь формирует однородные в некотором смысле (в нашем случае, в смысле потребительского поведения)
классы, но не знает правила, как определяется, включает ли полученный кластер богатых или бедных. Поэтому для разрешения данной коллизии наименования кластерам были присвоены исходя из их доли расходов на продукты питания. Соответственно кластер с наименьшей долей был определен как «богатые», а с наибольшей - как «бедные», остальные аналогичным образом.
100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0
■ Богатые
□ Квазибогатые
□ Средний класс
□ Квазибедные
□ Бедные
2000 г. 2001 г. 2002 г. 2003 г. 2004 г. 2005 г.
Рис. 4. Распределение населения в ходе кластер-анализа (3 блага; 5 групп)
Проведение кластер-анализа на множестве девяти агрегированных благ дало существенно неустойчивый результат (см. рис. 3) в отличие от группировки домохо-зяйств на основе трех агрегированных благ (рис. 5).
Рассмотрение распределения населения по группам бедности в разрезе как возрастных когорт8), так и возрастных групп не выявило существенных различий, что подтвердило устойчивость разбиения.
Для оценки устойчивости группировок были рассмотрены как ранговая корреляция по Спирмену между номерами группы по уровню жизни в разные годы, так и количество домохозяйств, постоянно присутствующих в конкретной категории.
Как видно из приводимых ниже таблиц, корреляция как между категориями по индексу 1МРИ, так и по кластер-анализу (СА) практически совпадает и в среднем составляет около 30%.
Невысокий коэффициент корреляции указывает на нежесткую классификацию, что объясняется, во-первых, относительным характером разбиения, проводившегося по данным каждого года, т.е. без учета данных других лет. Во-вторых, это есть естественное следствие изменения уровня жизни домохозяйств, которое не носит равномерного характера.
Поскольку при полученном разбиении количество домохозяйств, относившихся к одной и той же группе по уровню жизни, незначительно9), были рассмотрены возможности перемещения домохозяйств. Соответственно представляло интерес количество домохозяйств, которые могли относиться к категории выше/ниже (или равное) среднего класса.
%
8) Когорта в отличие от группы предполагает скользящий интервал возраста, т.е. если первая когорта в 2005 г. состояла из домохозяйств, где глава семейства был моложе 35 лет, то в 2000 г. - моложе 30 лет.
9) Доля неменявших группу домохозяйств (по каждой группе) не превышало 1% по результатам кластер-анализа и не насчитывало более одного домохозяйства при использовании индекса 1МРИ.
Таблица 7.
Корреляционная матрица значений категорий уровня жизни в разные годы (по индексу 1МРК)
1МРИ2000 1МРИ2001 1МРИ2002 1МРИ2003 1МРИ2004 1МРИ2005
ШРН2000 1,0000
ШРН2001 0,3711 1,0000
1МРИ2002 0,3706 0,3872 1,0000
1МРИ2003 0,3008 0,3734 0,3726 1,0000
1МРИ2004 0,2798 0,3359 0,3702 0,4150 1,0000
1МРИ2005 0,1846 0,2616 0,2188 0,2521 0,3437 1,0000
Таблица 8.
Корреляционная матрица значений категорий уровня жизни в разные годы (по кластер-анализу)
СА2000 СА2001 СА2002 СА2003 СА2004 СА2005
СА2000 1,0000
СА2001 0,3020 1,0000
СА2002 0,3000 0,3394 1,0000
СА2003 0,3024 0,3013 0,3390 1,0000
СА2004 0,3187 0,3493 0,3144 0,3649 1,0000
СА2005 0,2039 0,2543 0,2652 0,2930 0,3608 1,0000
Таблица 9.
Характеристики устойчивости разбиений на однородные группы
Отнесение Индекс 1МРИ Кластер-анализ
к группе по уровню жизни число домохо- доля от общего средняя доля*, % % от средней число домохо- доля от общего средняя доля*, % % от средней
в каждом году зяйств числа доли зяйств числа доли
домохо- домохо-
зяйств, % зяйств, %
Средний
класс или
выше 1456 57 85 67 289 11 51 22
Ниже
среднего класса 21 1 15 5 261 10 49 21
Выше
среднего класса 9 0 13 3 25 1 24 4
Окончание табл. 9.
Отнесение Индекс !МРИ Кластер-анализ
к группе по уровню жизни в каждом году число домохозяйств доля от общего числа домохо-зяйств, % средняя доля*, % % от средней доли число домохо-зяйств доля от общего числа домохо-зяйств, % средняя доля*, % % от средней доли
Средний класс или ниже 1496 59 87 67 811 32 76 42
Средний класс 624 25 72 34 14 1 27 2
Всего 2546 100 2546 100
* Доля, средняя за период 2000-2005 гг.
Необходимо отметить, что при разбиении по индексу 1МРИ средний класс доминирует в выборке, составляя 72,08%. Но как видно из сопоставления данных с результатами кластер-анализа, в случае последнего распределение является более равномерным. Например, относительно средней доли пропорция домохозяйств, относившихся к группе среднего класса или выше и к группе ниже среднего класса, представлены одинаково (22,32% и 20,86 соответственно) по сравнению с индексом 1МРИ, где соответствующие показатели равны 67,28 и 5,50%. Аналогично, не учитывая возможность принадлежности среднему классу, по кластер-анализу мы также получаем более устойчивую долю (20,86% - ниже среднего класса и 4,09% - выше среднего класса), чем при индексе 1МРИ (5,50 и 2,74% соответственно). Интересно, что как в рамках индекса 1МРИ, так и кластер-анализа высока доля домохозяйств, относившихся к категории не выше среднего класса (58,76 и 31,85% соответственно).
£
к е
л и
о
К
1 2 3 4 5
Номер кластера (КА на трех благах)
6
5
4
3
2
1
0
0
6
Рис. 5. Пересечение группировок
Особый интерес представляет рассмотрение пересечения группировок, т.е . насколько по-разному определялось домохозяйство по уровню жизни при применении разных методологий (индекса IMPR и кластер-анализа). Поэтому далее приводится диаграмма, отражающая в рамках каждой из групп индекса IMPR число домохо-зяйств по кластер-анализу.
Безусловно, в силу высокой доли среднего класса при группировке по индексу IMPR данная группа (№ 3) преобладает в каждом из слоев, определенных в ходе кластер-анализа. Тем не менее видно, что в группе бедных и богатых по кластер-анализу преобладают доли бедных, квазибедных и богатых, квазибогатых из индекса IMPR соответственно. Это указывает на схожесть состава групп, хотя не позволяет сделать вывод об их однозначной однородности.
Также в целях анализа статистической взаимосвязи между полученными группировками был рассчитан коэффициент квадратической сопряженности по алгоритму, предложенному в монографии Айвазяна A.C., Мхитаряна B.C. [1, т. 3, с. 117]. Вначале приведем таблицу сопряженности, которая лежит в основе построенного выше графика.
Таблица 10.
Сопряженность наблюдений категоризованных переменных уровня жизни, определенных по индексу IMPR и кластер-анализу
Категория кластер-анализа по трем благам (x(k))
Бедные Квазибедные Средний класс Квазибогатые Богатые Всего
Бедные 438 147 3 0 1 589
Категория Квазибедные 702 594 337 32 34 1699
индекса IMPR (x(j)) Средний класс 1817 3632 3264 1667 633 11013
Квазибогатые 14 160 402 547 243 1366
Богатые 0 1 101 345 162 609
Всего 2971 4534 4107 2591 1073 15276
Далее рассчитаем выборочный коэффициент квадратической сопряженности
С]к по следующей ниже формуле. Этот показатель распределен как С[(
m,-i)(mt-i)] ■
(2)
Xjk
= n
EE:
- i
i=i i=i "¡.".i
В данном случае %кк = 4395,05, что позволяет отвергнуть нулевую гипотезу
о статистической независимости двух рассмотренных категоризованных переменных уровня жизни.
Характеристики групп по основным социально -экономическим показателям
Чтобы понять причины расхождения (или не абсолютного совпадения) группировок по кластер-анализу и индексу 1МРИ, рассмотрим ряд описательных статистик, характеризующих представителей полученных групп. Важно отметить, что под одним и тем же наименованием (например, группа «богатые») в рамках индекса 1МРИ и кластер-анализа понимаются совершенно разные группы. Так, средние доходы и расходы богатых, определенных индексом 1МРИ, в два-три раза превышают соответствующие параметры кластера богатых.
Интересным представляется также тот факт, что средние доходы кластера квазибогатых существенно превышают средние доходы кластера богатых, тогда как в рамках индекса 1МРИ данной тенденции не просматривается.
Далее приводятся подробные описательные статистики (среднее и стандартное отклонение) по величине расходов для групп, полученных по индексу 1МРИ и в ходе кластер-анализа.
Таблица 11.
Среднее и стандартное отклонение расходов по группам индекса 1МРК, руб.
2000 г. 2001 г. 2002 г. 2003 г. 2004 г. 2005 г. Среднее по группе
Бедные 884 1118 1345 1882 1768 3181 1626
931 781 918 1697 1277 2039 1468
Квазибедные 1257 1796 2081 2836 2902 4640 2515
971 1303 1591 2003 1944 2828 2092
Средний класс 3056 4175 5237 6694 7739 9986 6176
3361 4451 4275 5561 6010 10072 6517
Квазибогатые 8723 12571 13867 17751 18766 26640 16432
9875 32939 10402 14811 18328 45179 25930
Богатые 17614 20402 27925 51043 43237 46994 34464
16612 17612 26604 78892 55234 49468 48338
Среднее по году 3756 5225 6421 8814 9877 11736 7638
6030 11910 8985 19061 17506 19507 15024
Таблица 12.
Среднее и стандартное отклонение расходов по кластерам, руб.
2000 г. 2001 г. 2002 г. 2003 г. 2004 г. 2005 г. Среднее
по кластеру
Бедные 2002 2737 3255 3924 3921 5041 3273
1877 2513 3275 3617 3529 5217 3417
Квазибедные 3140 4232 4859 6194 6253 8128 5461
2887 5273 4324 4891 5435 7657 5483
Средний класс 4471 6443 7615 9052 9462 10595 8160
4550 19686 8173 8159 7728 8720 10746
Окончание табл. 12.
2000 г. 2001 г. 2002 г. 2003 г. 2004 г. 2005 г. Среднее по кластеру
Квазибогатые 6202 7455 9796 15261 19667 19582 13420
12424 12468 16382 35834 36031 36016 28461
Богатые 5556 7018 10450 18062 16428 20745 12962
5692 7654 11513 41561 20079 20416 21785
Среднее по году 3756 5225 6421 8814 9877 11736 7638
6030 11910 8985 19061 17506 19507 15024
Отметим, что бедные, определенные методом кластер-анализа, в среднем осуществляют большие расходы, чем группа бедных по индексу 1МРИ. Однако по сравнению с остальными группами они имеют наименьшие расходы.
Анализ динамики бюджетных коэффициентов домохозяйств
Бюджетные коэффициенты представляют собой долю затрат на конкретный товар или услугу в общих расходах домохозяйства. Поэтому их анализ позволяет сделать вывод о наблюдаемых структурах потребления домохозяйств. Далее приводятся диаграммы профилей потребления домохозяйств в разрезе девяти товарных групп (питание, жилье, одежда, бытовая техника, страхование, здоровье, культура, транспорт, прочие), что позволяет сравнить результаты с аналогичным исследованием, проведенным на канадских данных в работе Гарда Ф. и др. ([6]).
В разрезе индекса МЕИ
Питание
-•-Бедные -"-Средний класс -*-Богатые
В разрезе индекса IMPR
Питание
-♦-Бедные Квазибедные -*-Средний класс -*"Квазибогатые -"»"Богатые
Рис. 6. Профили потребления в разрезе девяти благ по индексам МЕИ и 1МРИ
Интересно, что по сравнению с бюджетными коэффициентами, полученными в разрезе индекса 1МРИ, в случае применения индекса МЕИ не наблюдается коренных отличий в структуре потребительского поведения групп бедных и богатых. Напротив, при разбиении по индексу 1МРИ очень четко проявляется различие между данными крайними группами, когда доля бюджета, который идет на еду, в среднем в четыре раза выше у бедных, а доля прочих расходов, наоборот, в среднем в шесть раз выше у богатых.
Расчет дистанций между разными группами населения
С целью унификации всей информации, заложенной в бюджетных коэффициентах разных групп населения в разные периоды времени, и получения более структурированного вывода об эволюции потребительского поведения разных слоев населения в России были рассмотрены изменения дистанций между разными группами и между разными периодами времени. Как это определено в работе [7], под дистанцией понимается корень из среднего квадрата разности бюджетных коэффициентов. Причем был проведен двойной расчет дистанции: между разными группами по состоянию в каждом году (что показывало, насколько отличаются структуры потребления разных групп в один момент времени) и в рамках одной группы, но в разные периоды (что отражает изменение структуры потребления одного слоя населения за рассматриваемый период времени). Соответственно в первом случае применялась следующая формула:
I 1 к ~
(3) О, (I; К ДсЬл (I) - сЬй {])] ,
Vк к=1
где (I; ]) - численная мера дистанции между группами домохозяйств { и j в году
сЬ к (I) и сЬк (]) - доля расходов домохозяйств { и j на благо к в году I (бюджетный коэффициент); соответственно, I = 1;5 , ] = 1;5 , к = 1;9.
Таблица 13.
Межгрупповые дистанции (между группами индекса 1МРК), %
2000 г. 2001 г. 2002 г. 2003 г. 2004 г. 2005 г.
Бедные - квазибедные 5,12 7,29 5,78 5,83 7,72 5,65
Квазибедные - средний класс 8,49 6,19 7,32 7,67 6,58 5,05
Средний класс - квазибогатые 8,59 8,02 8,86 7,31 9,27 10,59
Квазибогатые - богатые 7,48 6,69 6,44 7,87 5,72 4,96
Средняя дистанция 7,55 7,08 7,19 7,21 7,44 6,97
Таблица 14. Межгрупповые дистанции (между кластерами), %
2000 г. 2001 г. 2002 г. 2003 г. 2004 г. 2005 г.
Бедные - квазибедные 18,89 17,57 17,70 17,42 18,28 17,70
Квазибедные - средний класс 19,09 18,60 17,91 17,83 16,25 15,70
Средний класс - квазибогатые 22,58 22,74 22,16 21,05 18,23 17,07
Квазибогатые - богатые 44,00 41,00 41,04 40,82 34,75 34,31
Средняя дистанция 28,14 26,71 26,50 26,13 23,12 22,52
В среднем наблюдается небольшое сближение структур потребления между разными группами, но, как видно из табл. 13, данная сходимость не носит стремительного характера.
Во втором случае при анализе изменения структуры потребления одной и той же группы в рамках некоторого периода времени (брались смежные года) применялась следующая формула:
(4)
А {<.; ^ ) = ^К £ К (Ь )-еЬа )]
где (t¡; tj) - численная мера дистанции между годами 11 и tj по группе г;
сЬк (^ ) и сЬ к ^ ) - доля расходов домохозяйства г на благо к в годах 11 и tj; со-
ответственно I = 1;5, к = 1; К, К = 9, t ! = 2000;2005, tj = 2000; 2005.
Межвременные дистанции (между годами по группам индекса 1МРК), %
Таблица 15.
2000-2001 гг. 2001-2002 гг. 2002-2003 гг. 2003-2004 гг. 2004-2005 гг.
Бедные 0,74 0,70 1,18 1,91 4,24
Квазибедные 2,68 1,69 1,32 0,48 2,36
Средний класс 0,63 0,49 1,30 1,17 1,02
Квазибогатые 2,18 1,33 1,22 1,88 2,52
Богатые 0,92 0,93 1,61 1,15 2,57
Средняя дистанция 1,66 1,11 1,33 1,42 2,74
Табл. 15 указывает на существенное изменение структур потребления одних и тех же групп в течение времени. Данный вывод представляется логичным, поскольку рост дохода, взросление членов домохозяйств и изменение общеэкономических условий провоцируют эволюцию вкусов и потребностей, что находит свое отражение в сделанном потребительском выборе.
Таблица 16.
Межвременные дистанции (между годами по кластерам), %
2000-2001 гг. 2001-2002 гг. 2002-2003 гг. 2003-2004 гг. 2004-2005 гг.
Бедные 0,41 0,62 1,47 2,37 1,43
Квазибедные 1,42 0,77 1,16 1,59 0,95
Средний класс 1,68 0,18 1,07 3,04 0,55
Квазибогатые 1,52 0,74 0,22 5,87 0,91
Богатые 6,08 1,45 3,30 4,50 1,40
Средняя дистанция 2,98 0,86 1,77 3,80 1,10
Ключевым наблюдением из сравнения величин дистанций, рассчитанных по методам индекса 1МРИ и кластер-анализа, является то, что межгрупповые дистанции в случае кластер-анализа выше, а межвременные - ниже, чем при использовании индекса 1МРИ. С одной стороны, это есть следствие метода отбора кластеров, предполагающего максимизацию межгрупповой дисперсии и минимизацию внутригруп-повой. С другой стороны, это указывает на тот факт, что кластер-анализ дает разбиение на более однородные и более устойчивые слои населения.
Эволюция профилей потребления во времени
С целью наглядности представления и проведения сопоставимого с более ранними работами (см. [7]) анализа структура потребления была преобразована из девяти товарных групп в три, более агрегированные: продовольственные и непродовольственные товары, услуги. Таблица сопоставления данных по средним долям расходов для каждой из групп в конкретном году по кластер-анализу и индексу 1МРИ приводится ниже (табл. 17).
Полученное двумя подходами распределение подтверждает теоретические представления о том, что доля расходов на продукты питания является индикатором уровня жизни (чем выше доля, тем менее обеспеченным является домохозяйство). Интересно, что при наивысшей доле расходов на питание у бедных при кластер-анализе она практически не изменилась и осталась на уровне 80%, тогда как по индексу 1МРИ она снизилась на 10 процентных пунктов до 72%.
Самым интересным наблюдением является концептуальное различие структур потребления богатых и квазибогатых при применении разных подходов. С одной стороны, индекс 1МРИ в качестве богатых выделяет домохозяйства с максимальной долей расходов на товары длительного потребления (63% в 2005 г.) и услуги (23%), а в качестве квазибогатых - домохозяйства с соответствующими долями на уровне 64 и 16%. Но, с другой стороны, кластер-анализ выделил кластер богатых, которые имеют максимальную долю из всех кластеров расходов на услуги (45% в 2005 г.), но не наибольшую - по расходам на товары длительного потребления (33%). Тогда как кластер квазибогатых характеризуется максимальной из всех групп долей расходов на товары длительного потребления (77%) и незначительной долей расходов на услуги (5%). Данное различие, как мы уже упоминали, вызвано принципиальным различием состава групп богатых и квазибогатых в рамках индекса 1МРИ и кластер-анализа.
Необходимо сразу отметить важную тенденцию смещения структур потребления в сторону от продовольственных товаров к товарам длительного потребления при использовании индекса 1МРИ. Данный вывод закономерен для всех групп, кроме богатых. Для них наблюдается относительно небольшое изменение структуры, т.е. можно предположить, что домохозяйства данной группы достигли оптимальной структуры потребления.
Интересно отметить, что для среднего класса, вполне возможно, траектория перемещения была бы более значительной, если бы не кризис доверия к банкам в 2004 г., что подтверждает динамика доли расходов на три рассмотренных блага в период 2002-2005 гг.
Для кластера богатых, с одной стороны, характеризующегося максимальной долей расходов на услуги в среднем, данная доля скачкообразно снизилась до 45%,
на 8 процентных пунктов. Это может быть объяснено циклическим свойством использования товаров длительного потребления, закупки которых осуществляются не постоянно, но периодически. Для кластера квазибогатых, расходующих максимальную долю на товары длительного потребления, с другой стороны, наблюдалось также снижение данной доли до 77%, на 10 процентных пунктов.
Таблица 17.
Сопоставление бюджетных коэффициентов в эволюции за 2000—2005 гг., %
Группа Кластер-анализ Индекс 1МРИ
продовольственные товары товары длительного потребления услуги продовольственные товары товары длительного потребления услуги
2005 г.
Бедные 80,05 16,15 3,79 71,62 23,81 4,57
Квазибедные 57,06 36,22 6,72 57,75 36,70 5,55
Средний класс 37,91 55,53 6,56 44,76 47,82 7,43
Квазибогатые 17,59 76,97 5,44 19,58 63,90 16,52
Богатые 22,44 32,73 44,82 13,90 63,31 22,79
2004 г.
Бедные 81,98 14,63 3,39 83,09 14,44 2,47
Квазибедные 58,40 35,60 6,00 63,22 32,41 4,36
Средний класс 37,90 54,86 7,24 46,54 45,07 8,39
Квазибогатые 16,35 77,89 5,75 24,91 59,93 15,16
Богатые 24,41 31,88 43,71 13,57 66,79 19,64
2003 г.
Бедные 78,97 17,42 3,61 78,10 18,46 3,45
Квазибедные 56,16 36,89 6,95 63,16 32,04 4,80
Средний класс 34,24 58,64 7,12 43,37 48,06 8,58
Квазибогатые 9,07 84,99 5,94 26,06 58,77 15,17
Богатые 19,68 30,55 49,77 12,70 66,24 21,06
Окончание табл. 17.
Группа Кластер-анализ Индекс ШРИ
продовольственные товары товары длительного потребления услуги продовольственные товары товары длительного потребления услуги
2002 г.
Бедные 81,02 16,07 2,91 80,16 17,93 1,91
Квазибедные 57,71 35,64 6,64 66,27 28,72 5,01
Средний класс 35,62 57,41 6,96 46,59 45,03 8,38
Квазибогатые 8,85 84,92 6,23 24,88 57,98 17,13
Богатые 24,32 28,74 46,94 16,73 59,92 23,35
2001 г.
Бедные 81,68 15,24 3,08 81,05 17,22 1,73
Квазибедные 58,79 35,06 6,14 61,17 34,33 4,50
Средний класс 35,49 57,28 7,22 46,66 44,88 8,45
Квазибогатые 7,82 85,31 6,87 27,69 59,06 13,25
Богатые 26,21 28,49 45,30 15,75 66,41 17,84
2000 г.
Бедные 81,53 14,84 3,64 81,98 16,81 1,21
Квазибедные 56,79 35,93 7,28 69,80 25,76 4,44
Средний класс 33,51 59,41 7,08 46,98 43,98 9,03
Квазибогатые 6,02 87,23 6,75 25,77 58,96 15,27
Богатые 18,99 28,04 52,96 14,55 63,81 21,65
Качество проведенной классификации подтверждает анализ эволюции структур потребления. В частности, по кластеру бедных и группе бедных можно наблюдать одинаковое влияние кризиса 2004 г. Диаграммы, как для группы, так и для кластера, отражают резкое возрастание доли расходов на продукты питания в 2004 г. при общей тенденции ее снижения с 2000 по 2005 гг.
Причем если общая тенденция для групп по индексу 1МРИ состоит в снижении доли расходов на продукты питания (кроме богатых), то для кластеров среднего класса и квазибогатых характерно ее возрастание, тогда как в остальных кластерах она оставалась неизменной (а в кластере бедных наблюдалось ее снижение).
Анализ эластичности спроса по доходу Теоретическая модель
Дальнейшее исследование следует логике работы Гарда Ф. и др. [5], в которой потребительское поведение и его динамика анализируется с точки зрения оценки эластичности спроса по доходу. Для данной цели строится «практически совершенная система спроса» (Almost Ideal Demand System - AIDS) и ее квадратичный вариант (QAIDS), позволяющий фиксировать кривые «доход - потребление» (кривые Энгеля), отражающие, что на одном уровне дохода одно и то же благо может быть нормальным благом, а на другом - благом роскоши.
Особенность модели, как показано в работе Дитона А. и Мюльбауэра Й. [4], состоит в том, что полученное из нее уравнение удовлетворяет требованиям теории к функции спроса в части ее интегрируемости. Притом заранее предполагается независимость предпочтений домохозяйств.
Функциональная форма модели отражает зависимость бюджетного коэффициента от реального дохода и его квадрата, т.е.
которую оно тратит на товар i в момент t;
Zht - матрица социально-экономических характеристик домохозяйства, к которым целесообразно отнести помимо числа членов семьи количества взрослых и детей, принадлежащие домохозяйству полезную (S_utile) и жилую (S_habit) площади и количество соток земли (S_agric);
e (p) = П p»ht - агрегированный индекс цен. Есть два основных варианта его расчета: способом Стоуна (Stone index) или Банкса [3]. В силу отсутствия в исходной базе данных информации о ценах за единицу блага по каждой из девяти выбранных товарных позиций в данном исследовании был использован общероссийский индекс цен10).
Соответственно для расчета эластичности спроса по доходу необходимо вначале получить производную функции спроса по логарифму реального дохода:
Затем, используя уравнение Слуцкого и подставляя полученный выше результат, получена формула, по которой была рассчитана эластичность спроса по доходу.
где м>'ш = р'ы4ы/Уы - бюджетный коэффициент, или доля дохода (Уы) домохозяйства к,
(6)
10) В рамках дальнейшего исследования предполагается учет индекса потребительских цен, уникального для каждого региона России.
b + 2с, v 7 Pt
ln I Yh'/
(7) =1+m=1 + ' ' ;(p}
Интересно отметить, что в случае, когда bt > 0 и ci < 0, благо является роскошью (тогда e'ht > 1 ) при низком доходе и благом второй необходимости11 (т.е. e'ht î (0; 1] ) при высоком.
В табл. 18 приведены корреляции основных величин (логарифма дохода, его квадрата, расходов на продукты питания (alim), товары длительного потребления (dur) и услуги (serv) как в абсолютном выражении, так и в относительном (W)).
Таблица 18.
Корреляционная матрица основных переменных модели
lnY LNY_sq alim W_ndur dur W_dur serv
lnY 1,0000
LNY_sq 0,9924 1,0000
alim 0,4317 0,4753 1,0000
W_ndur -0,2347 -0,2493 0,1450 1,0000
dur 0,3247 0,3629 0,2191 -0,2873 1,0000
W_dur 0,1635 0,1762 -0,1557 -0,8535 0,3050 1,0000
serv 0,2487 0,2678 0,2099 -0,2368 0,2271 -0,0644 1,0000
W_serv 0,1482 0,1527 0,0069 -0,3487 -0,0073 -0,1907 0,5620
Интересно отметить значимо высокую отрицательную корреляцию между долями расходов на продукты питания и на товары длительного пользования (-85%), что объясняется тем фактом, что с ростом уровня жизни наблюдается изменение структуры бюджета в сторону роста доли расходов на товары длительного потребления и снижения доли расходов на продукты питания. Одновременно невысокая положительная корреляция (22%) между данными расходами в абсолютном выражении также хорошо согласуется с описанной выше логикой, поскольку в целом с ростом доходов (что в большинстве случаев эквивалентно улучшению уровня жизни) увеличиваются расходы и на продукты питания, и на товары длительно потребления (но на последние во много большей степени, что следует из отрицательной корреляции между долями данных расходов).
11) В рамках данного исследования под благом первой необходимости предполагается такое, которое характеризуется нулевой эластичностью спроса по доходу, т.е. е'ы = 0, а второй необходимости -с положительной эластичностью.
Оценка модели QAIDS
Аналогично ряду ранее проведенных исследований (например, [3], [5], [6]), оценка регрессий в рамках теоретической модели потребовала инструментализации переменных логарифма дохода и квадрата его логарифма, которые были эндогенными в рамках исследуемой модели, как видно из нижеследующих статистик теста Хаусма-на12), которым тестировалась нулевая гипотеза об экзогенности данных переменных.
Таблица 19.
Статистики Хаусмана для проверки эндогенности переменных
Модель Х2(2) Уровень значимости
(Р-Уа1ие)
Продукты питания 53,11 0,0000
Товары длительного потребления 152,87 0,0000
Услуги 668,28 0,0000
В качестве дополнительных инструментов (помимо остальных экзогенных переменных) были взяты и оказались годными переменные опережений13), т.е. значения логарифма дохода в будущем периоде. Соответствующие значения статистики Саргана приводятся ниже.
Таблица 20.
Статистики Саргана для проверки годности выбранных инструментов
Модель Х2(2) Уровень значимости
(Р-Уа1ие)
Продукты питания 469,399 0,0000
Товары длительного потребления 293,130 0,0000
Услуги 64,648 0,0000
Далее приводятся значимые коэффициенты, полученные из регрессий по трем видам благ как на всей выборке, так и по отдельным группам и кластерам.
Интересно, что для кластера квазибогатых, которые характеризуются максимальной долей расходов на товары длительного потребления, коэффициенты регрессии значимы по данной товарной позиции. Тогда как для кластера богатых, для которых максимальна доля расходов на услуги, но не на товары длительного пользования, коэффициенты данной регрессии незначимы, что эквивалентно наличию единичной эластичности спроса на товары длительного потребления по доходу. Но, с другой стороны, как следует из табл. 23 с коэффициентами регрессии на долю расходов на услуги, наблюдается совершенно обратная ситуация, т.е. для кластера богатых (в среднем расходующих наибольшую долю на услуги) коэффициенты значимы,
12) Хотя необходимо отметить, что во всех случаях оцениваемая ковариационная матрица не являлась положительно определенной, что не позволяет делать однозначно строгих выводов.
13) Запаздывающие переменные определялись как негодные инструменты.
а для кластера квазибогатых характерна единичная эластичность спроса на услуги по доходу.
Таблица 21.
Коэффициенты при логарифме дохода и его квадрате в разных спецификациях (продукты питания)
Классификация Индекс 1МРИ Кластер -анализ
1пУ (1пУ)2 1пУ (1пУ)2
Вся совокупность 0,1698 -0,0133 0,1698 -0,0133
Бедные -0,0028
Квазибедные -0,2827 0,0281 0,0327 -0,0027
Средний класс 0,1567 -0,0072 0,0491 -0,0037
Квазибогатые 0,3587 0,0159 0,0433 -0,0026
Богатые -0,0054** 0,1288 -0,0080
Таблица 22. Коэффициенты при логарифме дохода и его квадрате в разных спецификациях (товары длительного потребления)
Классификация Индекс 1МРИ Кластер -анализ
1пУ (1пУ)2 1пУ (1пУ)2
Вся совокупность -0,1373 0,0103 -0,1373 0,0103
Бедные
Квазибедные 0,2818 -0,0272
Средний класс -0,1022 0,0036* -0,0295* 0,0016*
Квазибогатые -0,2935 0,0133* -0,0577 0,0032
Богатые -0,3498* 0,0198*
Таблица 23. Коэффициенты при логарифме дохода и его квадрате в разных спецификациях (услуги)
Классификация Индекс 1МРИ Кластер -анализ
1пУ (1пУ)2 1пУ (1пУ)2
Вся совокупность -0,0361 0,0034 -0,0361 0,0034
Бедные
Квазибедные -0,0219** 0,0021*
Средний класс -0,0549 -0,0035 -0,0193** 0,0021
Квазибогатые
Богатые 0,2692** -0,0148** -0,1201 0,0072
Примечание. Все приводимые коэффициенты значимы на 1-процентном уровне; отмеченные звездочкой (*) - на 5-процентном, двумя (**) - на 10-процентном.
Эволюция эластичности спроса по доходу в разных слоях населения
Ниже представлена временная динамика14) эластичности спроса по доходу в разрезе соответствующих благ по разным слоям населения, определенным как индексом 1МРИ, так и кластер-анализом.
По индексу ТМРИ
По кластер-анализу
8,00 7,00 6,00 5,00 4,00 3,00 2,00 1,00 0,00 -1,00
о 2,00
г
о 1,80
н я
ь 1,60
л и
е н 1,40
т е
и л 1,20
л б 1,00
д е р
ы т 0,80
р а о п 0,60
в о 0,40
"Бедные
Квази-бедные "Средний класс — Квази-богатые -Богатые "Среднее*
—Бедные
Квази-бедные "Средний класс "Квази-богатые —Богатые — Среднее*
1,80 1,70 1,60 1,50 1,40 1,30 1,20 1,10 1,00 0,90
1,05 1,00 0,95 0,90 0,85 0,80 0,75 0,70
2000 2001 2002 2003 2004 2005
Бедные "Квази-бедные Средний класс "Квази-богатые Богатые Среднее*
—Бедные Квази-бедные
— Средний класс —Квази-богатые
Богатые
— Среднее*
2000 2001 2002 2003 2004 2005
2000 2001 2002 2003 2004 2005
Рис. 7. Динамика эластичности спроса по доходу в разных классификациях по благам
Сопоставление полученных оценок эластичности спроса на продукты питания указывает на наличие монотонности оценок по кластерам, когда ее значение растет с ростом уровня жизни. Это можно объяснить тем, что в более обеспеченных слоях общества переходят на потребление более качественных, более изысканных и, соответственно, более дорогих продуктов питания и блюд из них. Фактически с ростом уровня жизни представителям домохозяйства требуется больше средств для удсв-
14) Ряд «Среднее» отражает величину эластичности, рассчитанную по модели регрессии на всей совокупности данных, а не отдельных группах (бедные, квазибедные и т.п.).
летворения потребности в одном и том же количестве калорий или ютилей15). Таким образом, если для бедных продукты питания являются просто нормальным благом, то для богатых - предметом роскоши.
Странным становится то, что подобного явления не наблюдается в оценках по группам индекса 1МРИ, где для квазибогатых продукты питания представляют собой предметы роскоши очень высокого порядка (эластичность спроса по доходу выше трех), а для богатых - инфериорное благо (исходя из отрицательных значений эластичности), тогда как для всех остальных - нормальное благо с единичной эластичностью. Проблема данных оценок состоит в отсутствии монотонности. Даже на интуитивном уровне представляется более вероятным, что скорее бедные (но не богатые) должны иметь нулевую или отрицательную16) эластичность спроса на продукты питания по доходу.
Сравнение оценок эластичности спроса на товары длительного потребления и услуги также указывает на отсутствие монотонности в оценках по группам индекса 1МРИ. Нелогичным является то, что для бедных товары длительного потребления и услуги - нормальные блага при том, что для квазибогатых они выступают предметами роскоши. Другой же факт различия значений эластичности спроса на услуги со стороны богатых объясняется тем, что, как было указано выше, группа богатых включает меньшее количество домохозяйств, чьи доходы и расходы в среднем в два-три раза превосходят аналогичные характеристики более многочисленного кластера богатых.
Представляется интересным тот факт, что если при использовании индекса 1МРИ оценка эластичности в среднем по всей совокупности несущественно отличается от оценок, полученных из регрессий по выделенным группам, то она существенно отличается от значений, выведенных из регрессий по кластерам. Так, в случае товаров длительного потребления и услуг среднее от эластичностей по кластерам на порядок выше средней по всей совокупности. Или, наоборот, при рассмотрении продуктов питания эластичность из регрессии по всей совокупности не информативна, поскольку регрессии по кластерам указали на наличие статистически значимых различий в уровнях эластичности для богатых, квазибогатых и всех остальных. Данное наблюдение подчеркивает пользу от проведения классификации исходной совокупности средствами кластер-анализа.
Также важно отметить, что преимущество оценок эластичности по кластерам, нежели по группам индекса 1МРИ, состоит в том, что эти оценки являются устойчивыми (т.е. в целом слабоволатильными во времени и имеющими малый разброс).
Ключевые выводы
1. Применение многокритериального индекса богатства-бедности (1МРИ) и кластер-анализа позволяет дифференцировать население по структуре поведения в отличие от индекса малого дохода (МЕИ).
2. Выделенные кластеры характеризуются однородностью и устойчивостью во времени потребительского поведения (определенного как в терминах бюждетных
15) Теоретическая единица измерения функции полезности.
16) В данном случае типичным является отмеченный Гиффеном период роста спроса на картофель при резком падении доходов населения Ирландии в XVII в.
коэффициентов, так и эластичностей спроса по доходу) в отличие от групп, определенных индексом 1МРИ.
3. На эволюцию потребительского поведения мог оказать влияние кризис доверия к банкам в 2004 г.
* * *
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика. М.: Финансы и статистика. Т. 1: Основы моделирования и первичная обработка данных (1983 г.). Т. 2: Исследование зависимостей (1985 г.). Т. 3: Классификация и снижение размерности (1989 г.).
2. Бородкин Ф.М., Айвазян С.А. Глава 4. Микроэкономический анализ качества и образа жизни населения // Социальные индикаторы: Учебник для вузов. М., 2004.
3. Banks J., Blundell R., Lewbel A. Quadratic Engel Curves and Consumer Demand // The Review of Economics and Statistics. 1997. Vol. 79. № 4. P. 527-539.
4. Deaton A., Muellbauer J. An Almost Ideal Demand System // The American Economic Review. 1980. Vol. 70. № 3. P. 312-326.
5. Gardes F., Duncan G., Gaubert P., Gurgand M., Starzec Ch. Panel and Pseudo-Panel Estimation of Cross-Sectional and Time-Series Elasticities of Food Consumption: The Case of U.S. and Polish Data // Journal of Business & Economic Statistics. 2005. Vol. 23. № 2.
6. Gardes F., Gaubert P., Langlois S. Pauvreté et convergence des consommations au Canada. CRSA/RCSA, 1999. 36.3. P. 1-27.
7. Gardes F., Louvet Ph. La convergence internationale des structures de consommation. Paris: CREDOC, 1986.
8. Pashardes P. Bias in Estimating the Almost Ideal Demand System with the Stone Index Approximation // The Economic Journal. 1993. Vol. 103. № 419. P. 908-915.
Ravaillon M. Poverty Comparisons. Washington DC: World Bank, 1995.
Приложение
Таблица П1.
Распределение населения по уровню жизни, %
2000 г. 2001 г. 2002 г. 2003 г. 2004 г. 2005 г.
Число домохозяйств 2547 2547 2547 2547 2547 2547
По индексу МРК
Бедные 17,08 17,51 16,22 16,37 14,33 24,03
Средний класс 53,28 54,14 53,67 52,18 57,01 51,00
Богатые 29,64 28,35 30,11 31,45 28,66 24,97
Всего 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00
По индексу 1МРК
Бедные 3,85 4,28 3,81 3,73 4,67 2,87
Квазибедные 11,82 10,84 11,31 11,94 11,90 8,99
Средний класс 72,20 71,69 72,24 70,87 68,67 76,80
Квазибогатые 8,68 8,99 8,40 9,66 9,19 8,72
Богатые 3,46 4,20 4,24 3,81 5,58 2,63
Всего 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00
В ходе кластер-анализа (9 благ; 5 групп)
Бедные 31,02 29,72 30,19 43,93 24,15 34,08
Квазибедные 32,67 33,96 34,24 32,12 32,59 33,10
Средний класс 14,53 14,84 5,85 4,83 16,96 5,81
Квазибогатые 13,15 14,57 15,70 5,38 7,97 7,46
Богатые 8,64 6,91 14,02 13,74 18,34 19,55
Всего 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00
В ходе кластер-анализа (3 блага; 5 групп)
Бедные 26,89 21,36 21,12 17,90 15,90 13,66
Квазибедные 29,72 29,05 29,45 31,41 30,11 28,31
Средний класс 21,08 25,44 27,17 28,27 29,33 29,96
Квазибогатые 15,74 17,31 14,21 15,86 16,76 21,83
Богатые 6,56 6,83 8,05 6,56 7,89 6,24
Всего 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00
Таблица П2.
Бюджетные коэффициенты в разрезе индекса 1МРК по 9 благам, %
Группа Пища Жилье Одежда Бытовая техника Страховка Медицина Культура Транспорт Прочие
2005 г.
Бедные 80,1 6,4 2,8 0,0 0,0 2,3 0,0 1,5 7,0
Квазибедные 59,5 13,9 7,4 0,4 0,1 4,9 0,1 3,1 10,6
Средний класс 42,3 12,5 11,4 3,7 0,3 5,5 0,3 3,1 20,9
Квазибогатые 24,1 8,4 13,8 10,0 0,7 7,5 0,3 2,5 32,7
Богатые 14,7 4,9 10,2 9,3 0,8 9,1 0,4 2,0 48,6
2004 г.
Бедные 83,5 3,7 2,0 0,1 0,1 2,1 0,0 1,8 6,8
Квазибедные 62,8 10,7 7,3 0,4 0,1 4,2 0,1 2,6 11,8
Средний класс 45,6 10,5 12,4 3,1 0,2 5,5 0,2 2,9 19,4
Квазибогатые 24,4 7,8 13,3 8,6 0,2 6,2 0,4 2,8 36,3
Богатые 13,7 4,8 11,5 11,2 0,5 6,7 0,2 2,4 49,0
2003 г.
Бедные 78,3 5,4 2,7 0,0 0,0 2,9 0,0 2,2 8,4
Квазибедные 62,8 10,1 8,4 0,4 0,1 4,1 0,1 2,9 11,1
Средний класс 42,4 11,1 13,7 3,3 0,4 6,0 0,3 3,0 19,7
Квазибогатые 25,2 7,8 16,3 8,1 0,4 7,1 0,3 3,1 31,7
Богатые 12,1 2,9 12,1 11,1 1,3 8,6 0,2 2,0 49,8
2002 г.
Бедные 81,1 5,2 3,7 0,0 0,0 1,6 0,0 1,1 7,4
Квазибедные 65,2 8,2 6,1 0,7 0,2 4,6 0,1 3,1 11,8
Средний класс 45,9 9,8 13,5 2,8 0,1 6,0 0,2 2,8 18,8
Квазибогатые 25,2 6,4 14,1 9,1 0,3 8,3 0,2 2,7 33,7
Богатые 15,8 3,4 11,5 10,8 0,4 5,8 0,4 2,1 49,8
Окончание табл. П2.
Группа Пища Жилье Одежда Бытовая техника Страховка Медицина Культура Транспорт Прочие
2001 г.
Бедные 81,2 4,3 2,6 0,0 0,0 2,4 0,0 1,0 8,6
Квазибедные 61,6 9,9 9,1 0,1 0,0 4,4 0,1 2,7 12,1
Средний класс 45,5 9,4 13,3 2,1 0,2 6,4 0,3 3,0 19,8
Квазибогатые 27,6 5,4 15,4 8,2 0,2 5,8 0,3 3,2 34,0
Богатые 14,5 3,5 11,9 11,9 0,0 7,3 0,3 2,3 48,2
2000 г.
Бедные 82,3 2,8 3,6 0,0 0,1 2,4 0,0 0,7 8,2
Квазибедные 68,5 8,1 6,3 0,3 0,0 3,9 0,1 3,0 9,8
Средний класс 46,2 9,1 14,2 1,7 0,2 6,7 0,2 3,2 18,5
Квазибогатые 25,8 5,3 20,8 7,1 0,1 6,8 0,4 2,5 31,2
Богатые 14,5 4,1 13,7 10,3 0,1 6,4 0,2 1,8 48,9
Таблица П3.
Бюджетные коэффициенты в разрезе индекса МРК по 9 благам
Группа Пища Жилье Одеж- Бытовая Стра- Меди- Куль- Транс- Прочие
да техника ховка цина тура порт
2005 г.
Бедные 50,6 11,7 10,4 1,2 0,1 4,7 0,2 2,9 18,2
Средний
класс 45,5 12,2 9,9 3,8 0,3 5,5 0,2 2,8 19,7
Богатые 36,0 10,4 11,9 5,9 0,5 6,2 0,4 3,1 25,8
2004 г.
Бедные 52,5 8,8 11,5 2,0 0,1 4,2 0,0 2,6 18,1
Средний
класс 49,4 10,4 10,4 2,4 0,2 5,9 0,2 2,7 18,5
Богатые 36,8 8,7 12,6 6,6 0,3 4,8 0,4 3,0 26,7
2003 г.
Бедные 44,4 10,0 14,3 2,1 0,2 4,8 0,3 3,4 20,7
Средний
класс 47,4 10,6 11,4 2,6 0,4 6,3 0,2 2,6 18,4
Богатые 36,8 9,4 14,4 6,2 0,5 5,5 0,3 3,3 23,7
2002 г.
Бедные 46,5 8,7 15,3 2,0 0,1 5,0 0,1 2,7 19,4
Средний
класс 51,0 9,4 10,3 2,5 0,1 6,4 0,2 2,6 17,6
Богатые 39,1 8,1 13,7 5,4 0,1 5,3 0,4 2,9 25,0
2001 г.
Бедные 43,1 8,3 15,0 1,6 0,1 7,1 0,1 3,4 21,3
Средний
класс 50,2 9,4 11,0 1,6 0,2 6,2 0,2 2,4 18,7
Богатые 40,2 7,2 13,6 5,4 0,2 4,9 0,3 3,4 24,7
2000 г.
Бедные 42,3 7,3 16,6 2,0 0,3 6,1 0,1 3,7 21,6
Средний
класс 52,5 9,2 10,5 1,4 0,2 6,8 0,1 2,6 16,7
Богатые 42,0 6,9 16,3 3,9 0,1 5,3 0,3 3,1 22,0
