CC BY
71СЕРГЕЕНКО Гульнур Гатаулловна - кандидат химических наук, доцент кафедры товароведения и технологии общественного питания. Казанский кооперативный институт (филиал) Российского университета кооперации. Россия. Казань. E-mail: uvaleeva@rucoop.ru.
SERGEENKO, Gulnur Gataullovna - Candidate of Chemistry, Associate Professor of the Department of Merchandizing and Technology of Public Catering. Kazan Cooperative Institute (branch) of the Russian University of Cooperation. Russia. Kazan. E-mail: uvaleeva@rucoop.ru.
УДК 338.001.36
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ ПОДХОД К АНАЛИЗУ ДОХОДОВ НАСЕЛЕНИЯ РЕГИОНОВ РОССИИ С УЧЕТОМ НЕРАВЕНСТВА В ИХ РАСПРЕДЕЛЕНИИ*
В.Т. Тарасов
В статье анализируется пространственное соотношение денежных доходов населения регионов России с учетом неравенства в их распределении и ценовых различий. В рамках нового подхода к анализу структуры экономического неравенства, разработанного А.Ю. Шевяковым и А.Я. Кирутой, методом панельной регрессии тестируются положения этих авторов применительно к регионам России за 2005-2015 гг. Экспериментальные расчеты наглядно иллюстрируют двойственный характер опосредованного влияния неравенства на динамику душевых денежных доходов. Сформулированы предложения по совершенствованию институционально-регулятивных механизмов реализации социальной политики в области денежных доходов населения.
Ключевые слова: межрегиональный уровень денежных доходов населения; нормальное и избыточное неравенство в распределении доходов; эконометрические методы.
V.T. Tarasov. ECONOMETRIC APPROACH TO THE ANALYSIS OF THE INCOME OF THE POPULATION OF THE REGIONS OF RUSSIA WITH THE INEQUALITY IN THEIR DISTRIBUTION
The article analyzes the spatial ratio of money incomes of the population of the Russian regions taking into account inequality in their distribution and price differences. In the framework of the new approach to the analysis of the structure of economic inequality developed by A.Yu. Shevyakov and A.Ya. Kirutoy, using the method of panel regression, analyzes the positions of these authors in relation to the regions of Russia for 2005-2015. Experimental calculations clearly illustrate the dual nature of the indirect effect of inequality on the dynamics of per capita cash incomes. Proposals have been formulated to improve the institutional and regulatory mechanisms for the implementation of social policy in the area of the cash income of the population.
Keywords: interregional level of monetary incomes of the population; normal and excessive inequality in the distribution of income; econometric methods.
Проблема неравенства в распределении денежных доходов населения как одного из важных аспектов анализа уровня его благосостояния и бедности на протяжении длительного времени привлекает внимание зарубежных и отечественных исследователей многих направлений - экономистов, социологов, политологов [1; 2; 4; 6; 10-13; 15]. Более того, ее актуальность в настоящее время значительно возросла в связи с усилением избыточного социального неравенства в России и других странах в период трансформации плановых экономик в рыночные. В обстоятельном социологическом исследовании, проведенном Институтом со-
циологии РАН в сотрудничестве с Представительством Фонда имени Фридриха Эберта в РФ, отмечаются неблагоприятные тенденции в распределении денежных доходов населения, сложившиеся в стране за период с 2002 по 2012 г., что подтверждается динамикой коэффициентов Джини и фондов: «Динамика данных показателей - далеко не академический вопрос, ведь негативные последствия избыточных неравенств (особенно тех, которые воспринимаются обществом как несправедливые) многообразны и варьируются от углубления дифференциации самих бедных и появления среди них массового «социального дна» до ут-
* Исследование выполнено при поддержке РГНФ по проекту № 16-03-00356.
66
Вестник Российского УНИВЕРСИТЕТА КООПЕРАЦИИ. 2017. № 4(30)
раты обществом социальной стабильности и делегитимизации власти. В связи с этим можно говорить о том, что избыточные социальные неравенства представляют собой даже более опасное по своим последствиям для общества явление, нежели бедность как таковая» [1, с. 91]. Китайский ученый Джастин Йифу Лин, анализируя успехи китайской экономики и характеризуя проблемы, с которыми она столкнулась, в числе первой указывает на неравенство доходов, приводя слова Конфуция: «Неравенство хуже нужды» [3, с. 38].
В настоящей статье представлены результаты очередного этапа комплексного исследования, посвященного анализу влияния экономического неравенства на экономический рост, развитие потенциала человека и модернизацию производства в региональном разрезе российской экономики [7; 8]. В исследовании использована теория нормального и избыточного неравенства, разработанная А.Ю. Шевяковым и А.Я. Кирутой, в основу которой положена гипотеза о существовании минимального размера душевого дохода, определяющего важную функциональную границу. Выше данной границы сохраняется стимул человеческой активности и отсутствуют ресурсные ограничения на осуществимость человеческих функций. И наоборот, ниже ее человек оказывается в режиме депривации, которая дезориентирует его поведение, сокращая либо полностью лишая его возможности удовлетворять основные психофизиологические и социальные потребности. Исходя из этого, в статье предпринята попытка с помощью эконометрических методов ответить на следующие вопросы:
1. Как меняются представления об уровне душевых доходов населения регионов после их корректировки, учитывающей межрегиональные различия в ценах и концентрации доходов?
2. Каковы тенденции структурных компонент общего неравенства - нормальной и избыточной - в распределении доходов населения регионов страны и их количественная взаимосвязь с уровнем доходов?
3. Какова мера влияния избыточного неравенства на развитие экономики и рост доходов?
Информационная база и методика расчетов. В качестве информационной базы исследования использовались официальные данные по всем регионам России о величине душевого показателя денежных доходов и прожиточного минимума за 2005-2015 гг. При этом показатели доходов корректировались с учетом фактора цен. Во-первых, учитывались межрегиональные различия в потребительских ценах путем деления показателей доходов на соответству-
ющие территориальные индексы, рассчитываемые Росстатом на основе стоимости фиксированного набора потребительских товаров и услуг. Во-вторых, осуществлялся пересчет уровней доходов в сопоставимые цены 2015 г. с помощью ценовых дефляторов, рассчитанных на основе официальной динамики реальных и номинальных доходов. Также были использованы данные о региональных индексах Джини и показатели официальной статистики бедности [9].
Анализируемая совокупность регионов насчитывала 79 единиц и состояла из всех субъектов Федерации, за исключением Чеченской Республики, а также Ханты-Мансийского и Ямало-Ненецкого автономных округов, которые были учтены в составе Тюменской области. В отдельных иллюстративных примерах использовались результаты исследования, относящиеся к регионам Приволжского федерального округа (далее - ПФО).
Метод учета ценовой дифференциации в доходах с помощью территориальных индексов фиксированного набора потребительских товаров и услуг, а также пересчет уровней в сопоставимые цены базисного года является общепринятым и изложен в учебниках по статистике. Менее известен метод корректировки уровня душевых денежных доходов по фактору неравенства в их распределении, хотя некоторый инструментарий для этого изложен в работах зарубежных ученых. В частности, обзор различных методов согласованных измерений бедности, неравенства и уровня жизни, предложенных зарубежными специалистами, приводится в работе А.Ю. Шевякова и А.Я. Ки-руты [10]. На наш взгляд, достаточно простой метод корректировки душевого показателя с учетом неравенства обосновал нобелевский лауреат по экономике 1998 г. Амартия Сен [15]. Исходя из этого, среднедушевой показатель денежных доходов населения /-го региона (т*) в целях межрегионального сравнения с учетом различий в их распределении рассчитывался нами следующим образом:
т* = тг (1 - О), (1)
где т - среднедушевой показатель денежных доходов населения -го региона, учитывающий межрегиональную дифференциацию в ценах; G . - индекс Джини /-го региона.
Разложение общего неравенства, представленного индексом Джини (G), на «нормальное», т.е. социально оправданное (ОЫ), и «избыточное» неравенства (ОЕ) осуществлялось в соответствии с методическим подходом, предложенным А.Ю. Шевяковым и А.Я. Кирутой [10]:
О = Мт - й(г - т )(1 - ОЫ)/т + ОЫ,
(2)
откуда GN = (mG - hm )/(m + h(z - m )) , (3) GE = hz/m - h(z - тр) (1 - GN)/m = G - GN , (4) где h - доля населения, находящегося за порогом бедности (с уровнем дохода ниже прожиточного уровня); z - величина прожиточного минимума; тр - уровень среднедушевого дохода населения, находящегося за порогом бедности; т - среднедушевой доход всего населения.
Применяемый подход предполагает, что в условиях нормального неравенства исключается бедность путем повышения доходов у бедной части населения до уровня прожиточного минимума, а компонента, характеризующая избыточное неравенство, может быть определена вычитанием из общего неравенства его нормальной составляющей. Основанием аддитивного, т.е. суммарного, разложения общего неравенства послужила ковариационная форма математической интерпретации индекса Джини, которую обосновали американский и израильский ученые Роберт Лерман и Шломо Ицхаки [14].
Необходимо пояснить, что индекс Джини представляет собой нормируемый (от 0 до 1) параметр концентрации доходов населения, отвечающий на вопрос: какую долю от их общего итога необходимо перераспределить, чтобы достичь полного равенства в распределении доходов.
Эконометрические связи между анализируемыми показателями оценивались методом панельной регрессии, который распространен в зарубежных исследованиях, но в отечественных применяется недостаточно. Особенность метода состоит в том, что массив данных, используемый для оценки параметров регрессии, совмещает в себе как пространственные показатели анализируемых объектов, так и их временные ряды, что повышает число на-
блюдений, объединяя достоинства каждого из этих видов данных. Поэтому показатели объектов, характеризующие их пространственные и временные изменения, должны быть выражены в сопоставимых единицах измерения, чем и объясняется необходимость пересчета показателей доходов в фиксированные цены. Считается, что панельная регрессия более адекватно описывает причинно-следственные связи, поскольку позволяет учитывать индивидуальную неоднородность оцениваемых объектов.
Существующие компьютерные программы, в частности пакет «Stata 14», с помощью которого проводились расчеты, позволяют оценить параметры, по крайней мере, трех видов регрессий, получивших название: 1) объединенной модели (pooled model); 2) модели с фиксированными эффектами (fixed effects model), 3) модели со случайными эффектами (random effects model). Первый вид модели представляет собой обычную линейную регрессию, второй позволяет выделить ненаблюдаемые индивидуальные эффекты анализируемых объектов (регионов), характеризующие влияние специфических региональных факторов на зависимый признак, однако постоянные во времени для каждого региона. Третий вид модели соответствует случаю, когда ненаблюдаемые региональные эффекты не коррелированы с объясняющими переменными (регрессорами), включенными в модель, вследствие чего не представляется возможным выделить индивидуальные эффекты регионов, которые в данном случае рассматриваются как случайные компоненты. Какой модели отдать предпочтение, решается системой стандартных тестов [8].
Результаты экспериментальных расчетов
2С05 2006 2СС7 2908 2009 2010 2С11 2012 2013 2014 201Е
Рис. 1. Динамика индекса Джини в регионах Приволжского федерального округа в 2005-2015 гг.
и их обсуждение. На рис. 1 представлена динамика индекса Джини в субъектах Приволжского федерального округа за 2005-2015 гг., из которого видно, что графики всех регионов имеют выпуклый характер с некоторыми повышательными линейными трендами, за исключением Самарской области и Пермского края, для которых зафиксирован небольшой понижательный тренд. Иными словами, у большинства регионов уровни неравенства росли, примерно до 2012-2013 гг., а затем начали снижаться. При этом общероссийская динамика показателя выделялась небольшой пульсацией (в пределах 0,409-0,414) и имела практически стационарный характер.
Визуально обращает на себя внимание распределение регионов округа на две группы к концу анализируемого периода. Одна из них, состоящая из трех регионов (Самарская область, Пермский край, Республика Башкортостан), на протяжении всего периода характеризовалась уровнем неравенства выше среднего по стране с постепенным понижением, приближаясь к общероссийскому уровню. Еще один регион - Республика Татарстан - по причине неравномерной концентрации доходов населения с 2012 г. превысил средний по стране уровень и примкнул к данной группе. Кроме того, эту группу ускоренными темпами догоняла Нижегородская область, у которой уровень показа-
Таблица 1
Среднедушевые денежные доходы населения регионов Приволжского федерального округа (в месяц; руб.)
Регион 2005 2008 2010 2011 2012 2013 2014 2015
Российская Федерация 8088 4780 14864 8606 18958 10977 20780 12115 23221 13468 25928 15090 27767 16216 30474 17888
г. Москва 24014 7101 31940 11037 44052 15400 47319 16713 48935 17686 54870 19575 5450 21145 59898 23641
Республика Башкортостан 6887 4834 14245 9445 17499 11747 19030 12522 21268 14008 23892 15855 25971 16566 27744 17814
Республика Марий Эл 3376 2700 7825 5846 10336 7699 11328 8245 12532 9183 14517 10697 16375 11644 18533 13052
Республика Мордовия 4103 3147 8270 6383 11294 8365 11948 8613 13081 9290 14433 10492 16134 11549 17878 13171
Республика Татарстан 7384 5212 14164 10013 18424 12823 20223 13907 24004 15964 26161 17127 29830 19045 32163 21005
Удмуртская Республика 4657 3682 9587 7306 12984 9587 14452 10566 16694 11911 18660 13224 21198 14509 24465 16781
Чувашская Республика 3959 3251 8732 6634 11066 8266 12083 8939 13759 10072 15264 11246 16681 11994 18492 13824
Пермский край 8273 4744 16398 9036 19834 11199 21307 12087 23329 13301 26054 15095 28316 16592 32053 19263
Кировская область 4644 3391 10370 7255 13331 9342 14675 9964 16733 11115 18012 12039 20329 13706 22170 15287
Нижегородская область 6057 4116 13078 8149 16477 10820 18337 11836 21732 13588 24503 15188 27930 16874 30837 19037
Оренбургская область 5122 3875 10508 7601 13557 10029 14892 10817 16542 11917 18628 13227 20724 14569 22948 16371
Пензенская область 4355 3355 10044 7324 12920 9373 14172 10056 15924 11280 17815 12991 19601 13879 21830 15125
Самарская область 9264 4837 15564 8006 20223 10970 21756 11932 24696 13602 26865 15087 26063 15374 27733 16679
Саратовская область 5056 3717 9156 6790 12147 9255 13097 10032 14280 10779 16035 12011 17941 13048 20070 14692
Ульяновская область 4576 3325 9728 6841 13132 9527 14312 10188 16375 11465 18580 12554 21541 14764 22782 15973
Примечание: в числителе - показатель Росстата без корректировки, учитывающей межрегиональные различия в ценах и неравенство в распределении доходов; в знаменателе - тот же показатель, скорректированный с учетом межрегиональных различий в ценах и неравенства в распределении доходов. Расчеты автора.
теля несколько отставал от российского, но уже достиг высокого значения (0,403 в 2015 г.).
Данные табл. 1 характеризуют динамику номинальных уровней душевых денежных доходов населения регионов ПФО за 20052015 гг. в двух вариантах: во-первых (в числителе), без корректировки представлены доходы в фактических ценах, публикуемые Росстатом, и, во-вторых (в знаменателе) - с корректировкой, осуществленной автором на различия в межрегиональных ценах и концентрации доходов. Поскольку динамика этих показателей в реальном выражении в статье не анализируется, отметим, что, по данным Росстата, общероссийский показатель душевых денежных доходов увеличился с 2005 г. по 2015 г. на 52,5 %.
В табл. 2 показатели регионов для наглядности представлены в линейной нормированной шкале от 0 до 100 %, которая соответствует максимальному разбросу их значений по всем регионам страны в каждом году, и характеризуют пространственное соотношение уровней без учета изменений во времени. Это позволяет анализировать регионы методом группировки по шкале Харрингтона. Наиболее распространенный вариант шкалы для линейно нормированных показателей предусматривает выделение пяти групп: 1) с очень низким (0-20 %), низким (20-37 %), средним (37-64 %), высоким (64-80 %) и очень высоким (80-100 %) значениями нормированного показателя.
Как видим, средний отно сительный уровень
Таблица 2
Среднедушевые денежные доходы населения регионов Приволжского федерального округа (в нормированной линейной шкале от 0 до 100%)
Регион 2005 2008 2010 2011 2012 2013 2014 2015
Российская Федерация 26,3 56,5 35,3 56,7 30,8 55,0 31,0 56,0 33,6 60,8 33,6 62,2 34,2 61,4 34.2 58.3
г. Москва 100,0 100,0 100,0 86,8 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 93,8 100,0 96,2 100,0
Республика Башкортостан 20,8 57,5 33.0 67.1 26,8 62,9 26,5 59,9 28,6 65,8 28,9 68,6 30,2 64,1 28,5 57,8
Республика Марий Эл 46 17,4 87 22,5 7Д 21,7 6,5 19,0 60 20,9 74 25,1 89 25,5 91 23,3
Республика Мордовия 79 25,8 10,4 29,1 97 28,5 8,1 22,5 75 21,9 72 23,4 83 24,8 77 24,2
Республика Татарстан 23,1 64,6 32,7 74,1 29,4 73,8 29,6 73,2 35,7 84,0 34,1 79,3 38,8 83,5 37.8 80.9
Удмуртская Республика 10,5 35,9 15,4 40,6 14,4 40,9 14,6 41,2 16,8 46,3 16,9 46,4 19,6 48,0 21,6 50,3
Чувашская Республика 72 27,8 12,1 32,3 91 27,5 8,5 25,7 92 29,2 91 29,7 95 28,3 90 28,9
Пермский край 27,2 55,8 41,1 62,0 33.2 57.3 32,4 55,8 33,9 59,2 33,8 62,2 35,4 64,3 37,6 68,3
Кировская область 10,4 30,4 18,3 39,9 15.3 38.4 15,2 35,5 16,9 38,9 15,4 36,4 17,7 41,7 16,7 39,5
Нижегородская область 17,0 44,0 28,6 51,0 24,0 53,4 24,7 53,4 29.8 61.9 30,3 63,0 34,6 66,5 35,0 66,7
Оренбургская область 12,6 39,5 18,8 44,2 15,9 45,4 15,8 43,6 16,4 46,3 16,8 46,4 18,5 48,5 18,4 47,3
Пензенская область 9,1 29,7 17,1 40,8 14,2 38,7 13,9 36,3 14,8 40,4 14,9 44,4 16,0 43,0 16,0 38,3
Самарская область 31,8 57,5 38,0 49,2 34,3 55,0 33,6 54,3 37,4 62,0 35,7 62,1 30,4 54,8 28.5 49.6
Саратовская область 12,3 36,5 13,7 34,2 12,1 37,5 11,1 36,1 10,6 35,7 10,8 36,2 12,3 36,5 12,3 35,2
Ульяновская область 10,1 29,2 15,9 34,8 14,8 40,3 14,2 37,6 16,0 42,1 16.7 40.8 20,4 50,0 18,0 44,5
Примечание: в числителе - нормированный показатель Росстата без корректировки, учитывающей межрегиональные различия в ценах и неравенство в распределении доходов; в знаменателе - тот же показатель, скорректированный с учетом межрегиональных различий в ценах и неравенства в распределении доходов. Расчеты автора.
показателя по стране без учета корректировок (в числителе) на всем протяжении соответствовал группе регионов с низкими показателями. Его самое высокое значение наблюдалось в 2008 г. (35,3 %) с некоторым понижением в последующие два года. Затем наметилась повышательная тенденция показателя до 34,2 % в 2014 и 2015 гг. Однако с учетом корректировки данного показателя на межрегиональное различие в ценах и неравенство в распределении доходов (в знаменателе) его уровень повышается до интервала средних значений, варьируя в пределах 55-62,2 %.
Показатель душевых доходов населения г. Москвы - один из самых высоких в стране как без корректировки, так и после таковой. В первом случае московский показатель доминировал на всем протяжении, оказавшись на втором месте после Чукотского автономного округа лишь в 2014 и 2015 гг., а с учетом корректировки оставался в лидерах, за исключением 2008 г., уступив лидерство в этом году Тюменской области.
Предлагаемая корректировка показателей в корне меняет представления о пространственных соотношениях регионов ПФО по уровню душевых доходов среди других регионов страны. В данном варианте лишь Республика Марий Эл в 2005 г. могла быть отнесена к регио-
нам с очень низкими показателями (17,4 %). К регионам с низкими показателями относились Саратовская (36,5 %), Кировская (30,4 %), Пензенская (29,7 %) и Ульяновская (29,2 %) области, республики Удмуртия (35,9 %), Чувашия (27,8 %) и Мордовия (25,8 %).
В 2008 г. в группе с низкими показателями остались только 5 регионов округа: Ульяновская (34,8 %) и Саратовская (34,2 %) области, республики Чувашия (32,3 %), Мордовия (29,1 %) и Марий Эл (22,5 %). В то же время республики Татарстан (74,1 %) и Башкортостан (67,1 %) уже соответствовали регионам с высокими показателями. Остальные 7 регионов находились в группе со средними показателями.
В последнем году рассматриваемого периода (2015 г.) Татарстан достиг уровня показателей с очень высокими значениями (80,1 %). Еще 2 региона - Пермский край (68,3 %) и Нижегородская область (66,7 %) - образовали группу с показателями высокого уровня. Как и ранее, в группе регионов с низкими значениями показателей остались Саратовская область (35,2 %), Чувашия (28,9 %), Мордовия (24,2 %) и Марий Эл (23,3 %). Остальные 7 регионов составили группу со средними значениями показателей.
Таким образом, сравнение душевых показателей денежных доходов населения регионов без учета межтерриториальных различий в
Рис. 2. Поле рассеяния и сглаженные тренды зависимости 1п показателя душевого денежного дохода населения регионов России от структурных параметров общего (О), нормального (ОЫ)
и избыточного (ОЕ) неравенства за 2005-2015 гг.
потребительских ценах и распределении доходов представляется весьма некорректным. При этом складывается неадекватное представление о действительном пространственном соотношении региональных показателей, существенно искажается реальная картина уровня благосостояния населения, затрудняя тем самым формирование адекватной социальной политики в области денежных доходов.
На рис. 2 представлены статистически значимые тренды, рассчитанные методом панельной регрессии и описывающие связь регионального душевого показателя доходов с показателями общего (О), нормального (ОЫ) и избыточного (ОЕ) неравенств (Приложение 1). Там же для наглядности представлены кривые обобщенной регрессии, параметры которых оказались статистически не значимыми. Графики наглядно демонстрируют двойственный характер влияния общего неравенства на денежные доходы населения. В частности, компонента индекса Джини, характеризующая нормальный (безбедный) уровень неравенства, оказывает стимулирующее воздействие на рост доходов: ее график носит линейно восходящий характер. В то же время компонента, характеризующая избыточный уровень неравенства, описывается понижательной кривой и, следовательно, сдерживает рост доходов. В результате общий уровень неравенства складывается в виде равнодействующей двух его структурных компонент, имеющей вид выпуклой параболы второй степени. Ее экстремальная точка, которая легко определяется для заданных параметров параболы (46,5 %), свидетельствует о «пороге» общего неравенства, за которым его стимулирующая компонента уже не компенсирует потери, обусловленные избыточным неравенством.
Следует отметить, что аналогичный характер влияния структурных составляющих неравенства подтверждается экспериментальными расчетами, выполненными автором на предыдущих этапах исследования, применительно к показателям валового регионального продукта (далее - ВРП), индекса развития человеческого потенциала, обобщающих индексов модернизации экономики, и которые, по-видимому, отображают некую закономерность. Хорошо известно, что экономический рост, модернизация экономики и повышение ее конкурентоспособности в значительной мере активизируются системой факторов человеческого развития, формирующих его способности и знания, расширяющих функциональные возможности работника на фоне преобразования социальной среды [7; 8].
Влияние структурных составляющих не-
равенства на рост экономики и, соответственно, формирование его доходов не следует понимать как непосредственное, автономное. Наоборот, оно само является следствием экономического роста, который обусловлен влиянием множества первичных факторов производства, прежде всего инвестиций. Вместе с тем общее неравенство в составе своих противоречивых компонент оказывает обратное, во многом опосредованное влияние на экономическое развитие и рост доходов населения. Исходя из этого, одна из стратегических задач модернизации экономики состоит в выработке институциональных механизмов, способствующих минимизации избыточного неравенства, а в итоге - его полного устранения. Об уровне негативного влияния избыточного неравенства на рост ВРП можно судить по параметрам уравнений панельной регрессии, представленных в Приложении 2.
В данных уравнениях параметры Ъ и Ь2 можно интерпретировать как коэффициенты эластичности ВРП относительно инвестиций в основной капитал (I) и структурных компонент индекса Джини (ОЫ и ОЕ). Другими словами, они показывают процентное изменение ВРП при изменении инвестиций и соответствующих компонент неравенства на 1 %. Одновременный учет в уравнениях положительной роли инвестиций и разнонаправленного влияния структурных компонент общего неравенства на экономический рост позволяет выделить итоговый баланс их совместного воздействия в виде суммы соответствующих эластичностей (с учетом их разнонаправленных знаков). Анализ параметров данных уравнений показывает, что устранение бедности населения путем доведения уровня доходов у данной его части до величины прожиточного минимума в условиях нормального неравенства значительно улучшает динамику ВРП. В этом случае эластичность инвестиций увеличивается с 0,20 до 0,28, а совместное влияние инвестиций и нормального неравенства на прирост ВРП при увеличении данных факторов на 1 % составит 0,43 %.
Итак, обоснована необходимость учитывать в сравнительном анализе региональных уровней душевых денежных доходов факторы их неравномерного распределения и межтерриториальных различий в ценах. Без учета этих факторов формируется неадекватное представление о сложившемся пространственном соотношении региональных показателей, существенно искажается реальная картина дифференциации уровня благосостояния населения, что осложняет формирование эффективной социальной политики в области денежных доходов.
72
Вестник Российского УНИВЕРСИТЕТА КООПЕРАЦИИ. 2017. № 4(30)
Кроме того, экономическое неравенство с точки зрения его влияния на доходы населения имеет не только ресурсный, но в значительной мере институциональный характер. Недооценка двойственного характера неравенства в части его противоречивого обратного влияния на
повышение доходов существенно ограничивает возможности экономического роста, не позволяет в полной мере использовать потенциал человеческого развития.
По всей видимости, проблема неравенства не может быть удовлетворительно решена без
Приложение 1
Протоколы оценивания уравнений панельной регрессии
Параметр уравнения Оценка параметра, (в скобках - /-статистика) R-sq Статистические критерии, (в скобках - значимость)
within between overal Фишера Хаусмана (fixed random)
ln mit = bi + bP,t + u,t, n = 869, fixed effects model
К -16,8706 (-8,88) 0,3162 0,4134 0,3108 F(2,788) = 182.16 (0,0000) chi2(2) = 59.09 (0,0000)
b1 1.1730 (12.35)
Ь2 -0.0126 (-10.353)
ln mit = b + bGNit + uit, n = 869, fixed effects model
К 6,1758 (44,88) 0,4378 0,6263 0,4556 F(1,789) = 614,49 (0,0000) chi2(1) = 59.06 (0,0000)
b1 0,1018 (24,79)
ln m,t = b, + biGEit + u,t, n = 869, fixed effects model
h 11,2812 (154,92) 0,5872 0,4850 0,4650 F(3,787) = 373.21 (0,0000) chi2(3) = 138.70 (0,0000)
b1 -0.4370 (-18.11)
Ь2 0,0198 (9.86)
b3 -0,0003 (-7.28)
Обозначения: т - денежные доходы на душу населения /-го региона в году G - индекс Джини /'-го региона в году GN.t - компонента индекса Джини, характеризующая нормальное неравенство /-го региона в году GE.t - компонента индекса Джини, характеризующая избыточное неравенство /-го региона в году и - ошибка уравнения; п - количество наблюдений.
Приложение 2
Протоколы оценивания уравнений панельной регрессии
Параметр уравнения Оценка параметра, R-sq Статистические критерии, (в скобках - значимость)
(в скобках -/-статистика) within between overal Вальда Брэуша-Пагана Хаусмана (random fixed )
ln Y t = b, + b ln I t + b2 ln GN t + u , t 11 1 1 11 2 11 11 n = 847, random effects model
b„ 3,9490 (52,36) Wald chi2(2) = 959,51 chi2(1) = 1739,76 chi2(2) = 181,31
b1 0,2800 (24,61) 0,5258 0,7503 0,6783
Ь2 0,1518 (6,70) (0,0000) (0,0000) (0,0000)
ln Y.. = b, + b ln I 11 1 1 1 I + b2 ln GEit + u, t, n = 847, random effects model
К 5,1110 (82,44) Wald chi2(2) chi2(1) = chi2(2) =
К 0,1993 (17,95) 0,6333 0,7757 0,7085 = 1411,00 2127,04 191,74
Ь2 -0,1875 (-16,50) (0,0000) (0,0000) (0,0000)
Обозначения: У - валовой региональный продукт на душу населения /-го региона в году /; I - инвестиции в основной капитал на душу населения /-го региона в году /; GN.- компонента индекса Джини, характеризующая нормальное неравенство /-го региона в году /; GE.t- компонента индекса Джини, характеризующая избыточное неравенство /-го региона в году /; и - ошибка уравнения; п - количество наблюдений.
действенных институциональных изменений. Анализ структурных компонент экономического неравенства, обладающих двойственным характером, подводит к необходимости разработать институциально-регулятивные механизмы, которые обеспечили бы постепенное сближение уровней минимального размера оплаты труда и прожиточного минимума при обоснованной величине последнего. Это в определенной мере позволило бы ослабить отрицательное влияние депривационной и усилить воздействие стимулирующей компоненты неравенства на развитие экономики и рост доходов населения. Дополнительные доходы, необходимые для реализации данного предложения, могли бы быть получены за счет отказа от плоской шкалы налогообложения и перехода к умеренно-прогрессивной шкале.
Теория нормального и избыточного неравенства, разработанная А.Ю. Шевяковым и А.Я. Кирутой, а также предложенный ими методический инструментарий структурного анализа общего неравенства дополняют и развивают дедуктивные положения о его двойственном характере количественными оценками влияния неравенства на процессы в экономике. Эконометрический подход к анализу структурных компонент неравенства в доходах позволяет эмпирически оценить количественные взаимосвязи между ними, показать адекватную картину их влияния на формирование денежных доходов населения и повысить тем самым уровень обоснования управленческих решений.
Список литературы
1. Бедность и неравенства в современной России: 10 лет спустя: аналитический доклад. Подготовлен в сотрудничестве с Представительством Фонда имени Фридриха Эберта в РФ. М.: Институт социологии РАН, 2013.
2. Кругман П. Кредо либерала. М.: Европа, 2009. 368 с.
3. Лин Дж. Йифу. Демистификация китайской экономики / пер. с англ. М. Недоступа; под науч. ред. А. Куряева. М.: Мысль, 2016. 384 с.
4. Пикетти Т. Капитал в XXI веке. М.: Ад Маргинем Пресс, 2015. 592 с.
5. Ратникова Т.А., Фурманов К.К. Анализ панельных данных и данных о длительности состояний: учеб. пособие. М.: ИД Высшей школы экономики, 2014. 373 с.
6. Стиглиц Дж. Цена неравенства. Чем расслоение общества грозит нашему будущему / пер. с англ. М.: ЭКСМО, 2015. - 512 с.
7. Тарасов В.Т. Влияние экономического неравенства на модернизацию регионов России / Динамика социальной трансформации российского общества: региональные аспекты: материалы V междунар. социол. форума (г. Тюмень, 5-6 октября 2017 г.). Тюмень: Тюменский гос. ун-т, Тюменская областная Дума, Правительство Тюменской области, Федеральный науч.-исслед. со-циол. центр Российской академии наук, Тюменский индустриальный ун-т, Сургутский гос. ун-т, Тюменское областное отделение Академии соц. наук, 2017. С. 937-942.
8. Тарасов В.Т. Новый подход к анализу структуры экономического неравенства в контексте социальной политики / Пути исторического развития российского государства: от эпохи потрясений к эпохе созидания и консолидации: материалы VIII Всерос. науч.-практ. конф. с междунар. участием (г. Чебоксары, 3 февраля 2017 г.). Чебоксары: Новое Время, 2017. 36 с.
9. Центральная база статистических данных Росстата (ЦБСД). URL: http://cbsd.gks.ru.
10. Шевяков А.Ю., Кирута А.Я. Измерение экономического неравенства. М.: Лето, 2002. 320 с.
11. Шевяков А.Ю., Кирута А.Я. Неравенство, экономический рост и демография: неисследованные взаимосвязи / Ин-т соц.-эконом. проблем народонаселения РАН. М.: М-Студио, 2009. 192 с.
12. Atkinson A.B. Bringing Income Distribution in from the Cold / Economic Journal. 1997. Vol. 107. Р 297-321.
13. Kuznets S. Economic growth and Income inequality / The American Economic Review. 1955. Vol. XLV. No. 1. P. 1-28.
14. Lerman, R.I., Yitzhaki, S. A Note on the Calculation and Interpretation of the Gini Index / Economic Letters. 1984. No 15. P. 363-368.
15. Sen A. Real National Income / Review of Economic Studies/ 1976. Vol. 43. No. 1. P. 19-39.
ТАРАСОВ Владимир Тимофеевич - кaндидam экономических наук, доценm кафедры экономики и управления. Чебоксарский филиал Российской академии народного хозяй^ва и го-судар^венной службы при Президенmе Российской Федерации. Россия. Чебоксары. E-mail: tarvlad2015@yandex.ru.
TARASOV, Vladimir Timofeevich - Candidate of Economics, Associate Professor of the Department of Economics and Management. Cheboksary branch of the Russian Academy of National Economy and Public Administration Under the President of the Russian Federation. Russia. Cheboksary. E-mail: tarvlad2015@yandex.ru.
