Научная статья на тему 'Методологические подходы оценки экономического неравенства'

Методологические подходы оценки экономического неравенства Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
774
165
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Журнал
Контентус
Область наук
Ключевые слова
ЭКОНОМИЧЕСКОЕ НЕРАВЕНСТВО / БЕДНОСТЬ / КОЭФФИЦИЕНТ ДЖИНИ / ДОХОДЫ НАСЕЛЕНИЯ / МОНЕТАРНЫЕ ПОДХОДЫ ИЗМЕРЕНИЯ НЕРАВЕНСТВА / НЕМОНЕТАРНЫЕ ПОДХОДЫ ИЗМЕРЕНИЯ НЕРАВЕНСТВА / ИНДЕКС МНОГОМЕРНОЙ БЕДНОСТИ / ИНДЕКС МАТЕРИАЛЬНОЙ ДЕПРИВАЦИИ / ИНДЕКС СОЦИАЛЬНОЙ ИСКЛЮЧЕННОСТИ / ECONOMIC INEQUALITY / POVERTY / GINI COEFFICIENT / POPULATION INCOME / MONETARY APPROACHES TO MEASURING INEQUALITY / NON-MONETARY APPROACHES TO MEASURING INEQUALITY / MULTIDIMENSIONAL POVERTY INDEX / MATERIAL DEPRIVATION INDEX / SOCIAL EXCLUSION INDEX

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Моисеева И.В.

В статье представлен обзор монетарных методов измерения экономического неравенства, выделены положительные и отрицательные стороны их использования. Представлен анализ ряда статистических показателей, характеризующих состояние экономического неравенства населения России: уровень доходов, коэффициент фондов, коэффициент Джини. Отдельное внимание авторы посвятили рассмотрению немонетарных подходов измерения бедности. Отмечается, что в настоящее время Росстатом разработаны ряд немонетарных индексов (индекс многомерной бедности, индекс материальной депривации, индекс социальной исключенности), посредством измерения которых к 2020 г. предполагается представление более объективного и полного представления ситуации экономического неравенства России.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

METHODOLOGICAL APPROACHES TO ASSESSING ECONOMIC INEQUALITY

The article presents an overview of monetary methods for measuring economic inequality, highlights the positive and negative aspects of their use. The analysis of several statistical indicators of economic inequality of the Russian population: income, assets ratio, the Gini coefficient. The authors paid special attention to the consideration of non-monetary approaches to measuring poverty. It is noted that currently Rosstat has developed a number of non-monetary indices (multidimensional poverty index, material deprivation index, social exclusion index), by measuring which by 2020 it is expected to provide a more objective and complete representation of the situation of economic inequality in Russia.

Текст научной работы на тему «Методологические подходы оценки экономического неравенства»

МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ ОЦЕНКИ ЭКОНОМИЧЕСКОГО НЕРАВЕНСТВА

Моисеева И. В.*

ст. преподаватель

*ФГБОУ ВО «Мордовский государственный университет им. Н. П. Огарёва», Саранск, Россия

Аннотация:

В статье представлен обзор монетарных методов измерения экономического неравенства, выделены положительные и отрицательные стороны их использования. Представлен анализ ряда статистических показателей, характеризующих состояние экономического неравенства населения России: уровень доходов, коэффициент фондов, коэффициент Джини. Отдельное внимание авторы посвятили рассмотрению немонетарных подходов измерения бедности. Отмечается, что в настоящее время Росстатом разработаны ряд немонетарных индексов (индекс многомерной бедности, индекс материальной деприва-ции, индекс социальной исключенности), посредством измерения которых к 2020 г. предполагается представление более объективного и полного представления ситуации экономического неравенства России.

Ключевые слова:

экономическое неравенство, бедность, коэффициент Джини, доходы населения, монетарные подходы измерения неравенства, немонетарные подходы измерения неравенства, индекс многомерной бедности, индекс материальной депривации, индекс социальной исключенности.

УДК 658.152

Для цитирования: Моисеева И. В. Методологические подходы оценки экономического неравенства / И. В. Моисеева // Контентус. - 2019. - № 12. - С. 19 - 29.

Проблема экономического неравенства является одной из самых сложных проблем как экономической политики, так и экономической науки. Подтверждением этого выступают многочисленные исследования:

А. Маршалл («Будущее трудящихся классов»), С. Кузнец («обратная U-образная кривая» (inverted U-shapedcurve)), Дж. Стиглиц («Цена неравенства. Чем расслоение общества грозит нашему будущему») и др. [1]. Актуальность этой проблемы сохраняется и в современных условиях развития глобализирующегося мира, поскольку высокий уровень неравенства способствует росту бедности и в целом оказывает отрицательное влияние на общественное благосостояние. При этом уровень экономического развития не имеет значение, так как в любом случае населению, которое находится на нижней ступени дохода или потребления, достается меньшая доля ресурсов. Также большое начальное неравенство приводит к более медленному последующему экономическому росту. И еще отметим - из-за большего начального неравенства бедным достается меньшая доля новых благ, тем самым подтверждается уменьшение выгод от экономического роста для представителей данного класса из-за высокого уровня экономического неравенства.

Особое место в исследовании экономического неравенства занимает подход к его измерению, поскольку достоверная система оценки и анализа показателей бедности, основанная на соответствующей методологии, моделях и инструментах позволит более четко определить направления реализации государственной политики в данной сфере.

В экономической науке существует несколько способов количественного измерения неравенства. Инструментами количественного измерения неравенства является отслеживание уровня бедности в стране или регионе. Самым распространенным из данных инструментов выступает установление федеральными (или региональными) властями некого расчетного уровня бедности - прожиточного минимума, отражающего наиболее насущные потребности человека в пище, одежде, в непродовольственных товарах и услугах. Также осуществляется мониторинг количества людей, имеющих доходы на уровне минимальных прожиточных стандартов.

Еще одним распространенным является способ измерения экономического неравенства с использованием децильного коэффициента (коэффициента фондов), когда сравниваются доходы 10 % населения с наибольшими и наименьшими доходами в соотношении к друг другу. При этом остальные 80 % населения не оцениваются - измеряются только диаметрально противоположные по доходам группы.

Между тем, процедура определения показателей измерения экономического неравенства - задача более сложная, чем простая оценка бедности. Это можно объяснить содержанием категории «неравенство» - более широкой, применяемой к характеристике всего населения, чем категория «бедность», параметры которой можно определить просуммировав

значения одного из измерений двумерной переменной (по уровню доходов). Эти показатели зависят от среднего уровня дохода или потребления в стране, от распределения дохода или потребления. Они описывают положение жителей или домохозяйств, находящихся у нижней границы этого распределения. Что касается показателей экономического неравенства, то большинство из них не зависят от средних значений распределения. Вместо этого при оценке неравенства рассматривается само распределение.

Среди параметров и методов измерения экономического неравенства в практике часто используются три основных показателя: индексы Джини, Тейла и Аткинсона [3].

Коэффициент Джини. Наиболее часто используемый показатель, который измеряется от 0 до 1. Нулевое значение характеризует ситуацию полного равенства, единичное - полное неравенство, ситуацию принадлежности всего дохода одному человеку. При всей простоте и популярности данного метода можно выделить один из его недостатков - отсутствие аддитивности относительно групп населения. Это означает отсутствие равенства общего коэффициента Джини для некоторого общества и суммы коэффициентов Джини составляющих его подгрупп.

Индекс Тейла. Данный индекс используют гораздо реже коэффициента Джини. Однако данный показатель устраняет вышеописанные недостаток коэффициента Джинни в отношении аддитивности разных групп населения. Среди недостатков Недостатком индекса Тейла отметим отсутствие простого наглядного представления; он является частью большой группы показателей (класс GE - класс общей энтропии).

Индекс Аткинсона. Определение данного индекса основывается на функции полезности и рассчитывается по формуле (1):

где ^ - ВРП региона ^ У - среднее значение ВРП; N - число регионов;

в - параметр, характеризующий отношение общества к неравенству.

Параметр в может варьировать от 0 до При нулевом значении параметра в общество равнодушно к неравенству в распределении дохо-

Г=1

(1)

да/благ. Однако при возрастании его значений общество становится все более заинтересованным в разрешении проблемы существующего неравенства. Основной недостаток этого индекса - в выборе значения г и в том, что нельзя найти однозначного (а тем более формализованного) решения этой проблемы [2].

Все указанные выше методы и показатели являются представлением монетарного подхода оценки неравенства, когда уровень экономического неравенства (в частности - бедности) измеряется через ряд абсолютных и относительных показателей, через сравнение линии бедности и доходов домохозяйства.

Приведем некоторые статистические значения монетарных показателей экономического неравенства населения России.

На рисунке 1 представлена динамика коэффициента Джини и удельного дохода по квинтилям (20-процентным группам населения по уровню доходов).

В 2013-2017 годах наблюдалось незначительное изменение в структуре неравенства: доля дохода, принадлежащая наиболее обеспеченному пятому квинтилю, снизилась с 47,6 % до 47,0 %, доля первой, третьей и четвертой двадцатипроцентных групп увеличилась на 0,1 п. п., а второй — выросла на 0,3 п. п. (с 9,8 % в 2013 г.). За аналогичный период коэффициент Джини снизился с 0,419 до 0,412, что свидетельствует о незначительном снижении неравенства доходов населения. Доля дохода, которая принадлежит наименее состоятельным 20 % населения страны, в нашей стране высока и сопоставима с аналогичными значениями в Великобритании. При этом доля наиболее состоятельного квинтиля в России несколько ниже такого же показателя в США (45,3 % и 46,4 % соответственно).

В январе-сентябре 2018 г. наблюдался незначительный рост неравенства по доходам: доля пятого квинтиля (20-процентной группы населения с наивысшими доходами) в доходах составила 46,2 %, что на 0,2 п. п. выше прошлогоднего уровня, доля двух наименее обеспеченных двадцатипроцентных групп снизилась на 0,1 п. п. каждая.

В то же время распределение населения по величине дохода в последние годы изменилось (рисунок 2). Так, например, если в 2013 году доля населения, ежемесячной доход которой превышал 27 тыс. р., составляла 32,9 %, то в 2017 году значение показателя достигло 42,9 %.

Кроме того, если в 2013 году доход только 7,1 % населения превышал 60 тыс. р., то в 2017 году значение показателя выросло до 11,0 %. Рост долей населения с различными уровнями ежемесячного дохода во многом объясняется инфляцией: прирост среднегодовых потребительских цен в 2017 году по отношению к 2013 году составил 38,3 %. По предварительным оцен-

кам Росстата, по итогам 9 месяцев 2018 года доля населения с доходом выше 60 тыс. р. выросла в годовом выражении на 0,9 п. п. до 10,4 %.

Если же рассматривать структуру личного потребления населения, то в России отмечается низкая доля услуг- 31,7 % в 2017 г. Значение данного показателя ниже значений не только развитых стран, но стран-партнеров по БРИКС. Вышеописанные показатели и их значения, как правило, отражают четыре фактора: нацеленных на состоятельные слои; ограниченный спрос в связи с попытками сэкономить на услугах ради покупок товаров; высокую долю государственных (условно бесплатных) услуг; высокую долю теневого сектора в услугах (транспорт, образование, здравоохранение), не учитываемого статистикой [4].

Анализ данных показателей отражается преимущество монетарных методов в их относительной простоте расчетов. Однако данный инструментарий не всегда отражает реальные масштабы малообеспеченности. В первую очередь это происходит из-за массового сокрытия доходов в условиях широкого распространения теневых форм занятости, а также нестабильности текущих доходов у представителей многих профессий. Поэтому мы согласимся с широким кругом исследователей, считающих целесообразным и необходимым рассматривать в качестве дополнения к монетарным способам оценки экономического неравенства и немонетарные критерии благосостояния.

Необходимость расширения системы оценок показателей экономического неравенства и бедности Федеральным агентством государственной статистики Российской Федерации (Росстат) подчеркивалась еще в 2015 г., где основное внимание уделялось внедрению в статистическую практику индексов немонетарной бедности.

Основным методом Росстата по измерению бедности является абсолютный подход, согласно которому бедность оценивается как доля населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума. По данным Росстата за 2018 г., уровень бедности составил 12,9 %, доходы 18,9 млн россиян оказались ниже прожиточного минимума (в 2017 году - 19,3 млн человек, или 13,2 %).

С 2018 года Росстат стал представлять рассчитанные значения относительной бедности. Порогом данного показателя рассматривается располагаемый доход, составляющий от 40 до 60 % от национального медианного дохода. Население, располагаемый доход которого ниже этого порога является бедным. В 2016 г. уровень относительной бедности по данным расчетам составил 14 %, а в 2017 г. такая доля населения составила уже 18 % [6].

В настоящее время Росстат проводит первые экспериментальные расчеты индексов немонетарной бедности, официальная публикация ко-

торых планируется к 2020 г. (как в целом по стране, так и в региональном разрезе). Разработка методов исследования немонетарной бедности базировалась на обоснованном определении набора индикаторов и весов, которые обозначают вклад каждого индикатора в величину индекса. Определение и апробация методов статистического оценивания показателей и индексов немонетарной бедности распределена по трем последовательным направлениям (рисунок 3) [5].

Представим краткую характеристику разработанных индексов.

Индекс многомерной бедности (ИМБ) - показатель, характеризующий многокритериальную бедность населения, проявляющуюся по 14 направлениям и ее глубину. Направлениями проявления бедности по данному индексу выступают уровень образования и здоровья, занятости и питания, одежда и обувь, базовые товары, медицина, средства коммуникации, базовые потребности, общение и отдых, крупные покупки, доходы, жилье, окружающая среда. Домашние хозяйства, для которых характерно состояние бедности хотя бы по четырем направлениям, считаются бедными [6].

Данный подход известен разработкой Оксфордским центром бедности и человеческого развития для Программы развития Организации Объединенных Наций (ПРООН) индекса многомерной бедности. В индекс ПРООН входит три домена - здоровье, образование и качество жизни с одинаковыми весами и разным количеством индикаторов. Всего в индексе многомерной бедности учитывается 10 индикаторов бедности - по 2 индикатора в здравоохранении и образовании, и 6 индикаторов в оценке качества жизни (рисунок 4).

Индекс материальной депривации (ИМД) - метод определения относительной бедности, согласно которому критерии бедности устанавливаются через выявления деприваций (лишений) в соответствии с преобладающим в стране стандартом уровня жизни. Данный подход предполагает оценку неудовлетворения базовых потребностей и стремится к прямому измерению доступности индивидов или домохозяйств к минимальным благам (или ограниченности доступа к этим благам). В качестве минимальных благ выступают питание, одежда, жилье и т. д. в соответствии с принятым в обществе стандартом. Согласно данному подходу к бедным относятся те, чей уровень жизни существенно отличается от стандарта, преобладающего в стране. А уровень жизни, рассматриваемый как существенное отклонение от стандарта, определяется экспертными и социологическими методами на основе опросов домохозяйств. В список деприваций входит 16 показателей. Домохозяйства, которые испытывают как мини-

мум шесть материальных деприваций, оцениваются как находящиеся ниже порога бедности.

Первые результаты расчета ИМД свидетельствуют, что в бедности живут 12 % российских домохозяйств без детей (по методике абсолютной бедности - лишь 3,2 %), 12,8 % - с одним ребенком, 16,9 % - с двумя детьми, 33,8 % - с тремя и более детьми (против 51 % по абсолютной методике) [6].

Индекс социальной исключенности (ИСИ) - показатель, характеризующий наличие или отсутствие у человека доступа к социально значимым услугам, его включенность в социальные коммуникации, а также финансовое положение.

Данный индекс разработан на основе Концепции социальной эксклю-зии, возникшей в 1970-х годах во Франции, базирующейся на традициях социальной солидарности. В рамках этого подхода бедность определяется, как отсутствие возможностей удовлетворить некоторый набор базовых потребностей и учитывает доступность таких благ как продукты питания, жилье, образование, медицинские услуги, питьевая вода и санитарно-технические сооружения, возможности трудоустройства, и участие в жизни общества. Этот подход в целом описывает многомерность категории неравенства.

Наиболее проработанный вариант многомерного подхода к определению социальной исключенности можно рассмотреть в Региональном Докладе по Социальной Эксклюзии, подготовленном UNDP в 2011 г. Социальная эксклюзия представлена многомерным феноменом, который охватывает три взаимосвязанных домена:

1) исключенность из экономической жизни - данный домен включает:

- неравенством в доходах и бедности;

- отсутствием возможностей получения оплачиваемой работы;

- исключением из сферы финансовых услуг.

2) исключенность из сферы социальных услуг - данный домен отражает доступность образования и здравоохранения, а также услуг ЖКХ.

3) исключенность из общественной жизни и социальных сетей - данный домен охватывает индикаторы, отражающие депривацию по доступности политического, культурного и социального участия и социальной поддержки, а также степень социальной и гражданской активности.

Каждое из трех измерений социальной эксклюзии включается в результирующий Индекс социальной исключенности с равными весовыми коэффициентами. Каждый из доменов включает по 8 индикаторов, которые используются для построения ИСИ [5].

Согласно предварительным расчетам индекса, 6,2% домохозяйств без детей являются бедными, 5,1 % с одним ребенком, 6,5 % с двумя и 16,8 % домохозяйств с тремя и более детьми.

Представленные подходы к измерению экономического неравенства обуславливают важность и необходимость использования немонетарных методов оценки на основе использования индексов многомерной бедности, материальной депривации и социальной исключенности. Это позволит комплексно представить проблемы, характерные для населения Российской Федерации, более полно и точно оценить уровень и причины экономического неравенства и, как следствие, более грамотно и взвешенно определить направления государственной политики по решению данной проблемы. Однако здесь важно подчеркнуть, что перечисленные инструменты нельзя рассматривать в качестве альтернативы ни индексам монетарной бедности (абсолютной или относительной), ни друг другу. Монетарные и немонетарные методы измерения неравенства должны применяться совместно для представления более полной и достоверной картины уровня и качества жизни населения.

Рис. 1. Удельный вес доходов по квинтилям населения, %, коэффициент Джини [4]

Рис. 2. Распределение доходов населения, тыс. рублей

характеристика -этапа

результаты-этап а

Первый 'этап 2015т.

- опр едел е ние совокупно сти ■

индикатор ов-для-испо льзова ней -б оценке ■ лише неш (деприва ций):

- -по дготовка к их -аир о б ации ■ на данных массовых опр о сов-

домашних-хозяйств.

опр еделен с пис ок лише нин (деприва ций). -включающий-39 ■ позещий (также индикаторы. ■ прошедшие тестовые испьп а ней с высокой степенью -надежности--11 переменных, и индикаторы,-

требующие уточняю щего ■ нспал а ней на данных -массового -опр о са—-2 8 пер еме иных )

Второй зтап 2016т.

по луч е ние -ампир етч е ских -д анных по у становл енному -с писку л Еппе ннй ■ (д епр Еша ций) в-х оде ■ проведения: 1)комплексного -на о люд е нем у с л обеш -жизни ■ на с еле ней: -2) выб срочное-наблюдение доходов-на с еле ней и участия вс оциа льных пр огр аммах

-■б комплексном на слюд сеши-у с л овеш жизни на се л енЕИ § ■ 2016 т.^было охвачено 60 тыс.-д ома шних -х о зяйстб; -выборочное наблюдение -доходов на с еле нем и их счастие в-

социальных программах-осуществлялось в-2 01 б г. ---охват ■ 6 0 тыс^ома шних -х о зяйств. и в ■ 2017 г. — охват -160 тыс.-д ома шних -х о зяйстб)

Третий чтап 2017т.

апр о о ация алгоритме в ■ расчета индексов-немонетарной о едно сти: индекса -лею гомгрио й-бедности (Miiltidimeniional-Ро verty-Index, MPI-и At Eibk ■

Of-Poveity-Or-Social-Exclusion, AR.OPE); - индекса-

депривации\ индекса-социально й-исключенности -(So cial-Exclubion-Endex)

--0 0 о снова ние немонетарной-линии б едно сти с помощью ■ методов диспер сио иного анализа ■ н-л огистич еского -р егр ессио иного ■ анализа; -анализ, направленный на -Еыявл е ние-устойч етбо сти ■ взаимосвязи: -■между величинами каждого из-инд ексов -немо нетарной ■ б едно сти. р а ссчит а иных по ■ ш огам -каждого о б следо ва ния; -■между величинами каждого из-инд ексов немонетарной -б едно сти ■ и инд екс ами аб со лютной и ■ отно сит е льнон -б едно сти по ■ ит огам кажд ого о б след о ва нем по ■ всей совокупно сти и вразрезе-осно бных с оциально-экономич е ских категорий домох о зяйств (населения).

Рис. 3. Описание целей и результатов работы Росстата по разработке индексов немонетарной бедности

Домен «Качество жизни»

(суммарный вес домена 1/3)

1) Индикатор «Наличие доступа к электричеству» (вес 1/18).

2) Индикатор «Наличие доступа к чистой питьевой воде» (вес 1/18).

3) Индикатор «Санитария» (вес 1/18).

3) Индикатор «Пол основного жилья» (вес 1/18).

4) Индикатор «Вид топлива для приготовления пищи» (вес 1/18).

5) Индикатор «Наличие необходимых товаров и средств передвижения» (вес 1/18).

Рис. 4. Домены и индикаторы доменов в составе Индекса многокритериальной бедности ПРООН

Список использованных источников

1. Анисимова Г. В. Политическая экономия равенства и неравенства : Доклад / Г. В. Ани-симова, М. И. Воейков. - М. : Институт экономики РАН, 2016 - 47 е.

2. Глазырина И. П. Уровень экономического развития и распределение экологической нагрузки между регионами РФ / И. П. Глазырина, И. А. Забелина, Е. А. Клевакина // Журнал новой экономической ассоциации. - 2010. - № 7 (7). - С. 70-88.

3. Измерение и анализ бедности [Электронный ресурс] / А. Кудуэль , Й. С. Хендшель, К. Т. Уодон. - Режим доступа: https://siteresources.worldbank.org/lNTPRSl/Resources/383606-1205334112622/4768783-1205337114531/11026_с^а_ги.рсИ\

4. Неравенство в потреблении домашних хозяйств [Электронный ресурс]: Бюллетень о текущих тенденциях российской экономики. - Режим доступа: http://ac.gov.ru/files/ publication/a/20510.pdf.

5. О совершенствовании методологических положений по расчетам индексов немонетарной бедности по итогам выборочных наблюдений по социально-демографическим проблемам [Электронный ресурс] : Доклад на заседание Научно-методологического совета Федеральной службы государственной статистики. - Режим доступа: https://www.gks.ru/ free_doc/new_site/rosstat/NMS/doc-frol.pdf.

6. Росстат измерит «многомерную бедность» [Электронный ресурс]: РБК. - Режим доступа: https://www.rbc.ru/economics/24/04/2019/5ebf433d9a7947e02d081862.

Домен «Здравоохранение»

(суммарный вес домена 1/3)

1) Индикатор «Детская смертность» (вес 1/6).

2) Индикатор «Недоедание» (вес 1/б).

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Домен «Образование»

(суммарный вес домена 1/3)

1) Индикатор «Уровень образования» (вес 1/6).

2) Индикатор «Посещение детьми учебных заведений» (вес 1/6).

METHODOLOGICAL APPROACHES TO ASSESSING ECONOMIC INEQUALITY

Moiseeva I. V.**

senior lecturer

** National Research Mordovia State University, Saransk, Russia Abstract:

The article presents an overview of monetary methods for measuring economic inequality, highlights the positive and negative aspects of their use. The analysis of several statistical indicators of economic inequality of the Russian population: income, assets ratio, the Gini coefficient. The authors paid special attention to the consideration of non-monetary approaches to measuring poverty. It is noted that currently Rosstat has developed a number of non-monetary indices (multidimensional poverty index, material deprivation index, social exclusion index), by measuring which by 2020 it is expected to provide a more objective and complete representation of the situation of economic inequality in Russia.

Keywords:

Economic inequality, poverty, Gini coefficient, population income, monetary approaches to measuring inequality, non-monetary approaches to measuring inequality, multidimensional poverty index, material deprivation index, social exclusion index

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.