CC BY
63
ЭКОНОМИКА ТРУДА
Том 7 • Номер 2 • Февраль 2020
ISSN 2410-1613 Russian Journal of Labor Economics
Первое
экономическое издательство
оценка неравенства благосостояния населения россии
Войкина Е.А. 1, Миргород Е.Е. 1, Шубенкова Е.В. 1
1 Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова, Москва, Россия
АННОТАЦИЯ:_
Предмет и тема. В статье освещаются результаты исследования неравенства благосостояния населения России. Цель исследования. Предпринята попытка анализа уровня жизни населения на основе расчета и оценки показателей медианного дохода населения, коэффициентов неравенства доходов и богатства Джини. Методология. В рамках исследования использованы методы экономического, статистического, сравнительного анализа, логического обоснования, экспертных оценок и расчетно-аналитический метод с использованием статистических данных Росстата, Всемирного банка, научно-исследовательского института "Credit Suisse". Результаты. Осуществлен расчет медианного среднедушевого дохода населения в период с 2012 г. по 2018 г. и произведено дальнейшее его сравнение со среднедушевым денежным доходом населения, изучена структура денежных доходов населения по источникам поступления, рассчитан коэффициент неравенства доходов Джини в 2018 г. и выявлены тенденции в области распределения богатства в России и в мире. Область применения. Результаты исследования могут быть использованы в контексте достижения национальных целей развития в области устойчивого повышения уровня благосостояния населения в России.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: благосостояние, уровень жизни, среднедушевой денежный доход, медианный доход, неравенство доходов, богатство, коэффициент Джини.
Estimating the human wellbeing in Russia
Voykina E.A. 1, MirgorodE.E. 1, Shubenkova E.V. 1
1 Plekhanov Russian University of Economics, Russia
Введение
Проблема неравенства доходов населения находится в центре внимания известных ученых, влиятельных экспертов всего мира.
В отчете о мировом богатстве за 2019 год (Global Wealth Report), который ежегодно публикуется швейцарским банком Credit Suisse, отмечается, что тенденция роста неравенства среди населения ослабла в 2019 г. по сравнению с 2016 г. Однако по данным на 2019 г. верхний дециль населения (10% самого богатого населения) владеет 82% мирового богатства, а верхний центиль населения (1% самых богатых) владеет 45% мирового богатства [20, с. 2].
Так, основываясь на выводах, сделанных французским экономистом Томасом Пиккети в его труде «Капитал XXI века», тираж которого составил около 2 млн экземпляров, можно говорить о том, что рост экономики, конкуренции, технического прогресса в настоящее время не обеспечивает снижение неравенства, а, напротив, ведет к накоплению частного капитала и концентрации богатства и власти в руках малой части населения [22, c. 8, 398] (Piketty, 2014, р. 8, 398).
Целью данного исследования является проведение статистического анализа показателей уровня жизни населения и выработка рекомендаций по повышению его благосостояния в России. Оценка уровня жизни производится чаще всего с помощью показателей доходов на душу населения, дифференциации доходов, реальных доходов населения, уровня бедности и т.д. [3, с. 187] (Zarubina, Mirzabalaeva, 2019).
Согласно данным Федеральной службы государственной статистики России, среднедушевой денежный доход населения России в 2018 г. составил 32609,3 руб. в месяц [17]. При этом реальные располагаемые доходы населения России снижаются, начиная с 2014 года. Важно отметить, что опубликованные Росстатом данные о темпах роста реальных располагаемых доходов населения, рассчитанных в соответствии с новыми методологическими положениями [6], показывают несколько другую динамику: отмечается положительный рост доходов в 2018 г. (табл. 1).
ABSTRACT:_
Subject and theme. The article highlights the results of the study of human well-being inequality in Russian. Purpose of research. An attempt is made to analyze the standard of living based on the calculation and evaluation of median income indicators and the Gini inequality coefficients. Methodology. The research uses methods of economic, statistical, comparative analysis, logical reasoning, expert assessments, and calculation and analysis using statistical data from Rosstat, the World Bank, and the Research Institute "Credit Suisse". Results. The median per capita income for the period from 2012 to 2018 was calculated. It was further compared with the average per capita income. The structure of the population's money income by sources was studied, and the Gini inequality coefficient in 2018 was calculated. The trends in the distribution of wealth in Russia and in the world were revealed. Application. The results of the study can be used in the context of achieving national development goals in the sustainable improvement of the human well-being level in Russia.
KEYWORDS: well-being, standard of living, per capita income, median income, income inequality, wealth, Gini coefficient
JEL Classification: D63, ¡31, J17 Received: 07.02.2020 / Published: 28.02.2020
© Author(s) / Publication: PRIMEC Publishers
For correspondence: Voykina E.A. ( [email protected])
CITATION:_
Voykina E.A., Mirgorod E.E., Shubenkova E.V. (2020) Otsenka neravenstva blagosostoyaniya naseleniya Rossii [Estimating the human wellbeing in Russia]. Ekonomika truda. 7. (2). - 141-154. doi: 10.18334/et.7.2.100480
Таблица 1
Сравнение темпов роста реальных располагаемых денежных доходов населения, рассчитываемых Росстатом по старой и новой методологии,
в % к предыдущему году
2014 2015 2016 2017 2018
Старая методология 99,3 96,8 94 98,9 99,9
Новая методология 98,8 97,6 95,5 99,5 100,1
Источник: составлено авторами на основе 17].
Одним из ключевых международных показателей уровня благосостояния населения является медианный доход (медианная заработная плата). Согласно «Энциклопедии статистических терминов», медиана - это величина изучаемого признака, которая находится в середине упорядоченного вариационного ряда [18, с. 203]. Именно медиана является наиболее точным показателем, так как может учитывать сдвиги в дифференциации показателя. Медиана в интервальном вариационном ряду с равными интервалами рассчитывается по следующей формуле:
п-
= + (1) %8
где ХМе - минимальное значение медианного интервала; Ь^е" величина медианного интервала; сумма накопленных частот в интервале, предшествующем медианному; п^ - частота (или частость) ¿-го интервала; к - общее количество интервалов вариационного ряда; пМе - частота (или частость) медианного интервала.
Используя данные Федеральной службы государственной статистики по распределению населения по величине среднедушевых денежных доходов, рассчитаем значения медианного среднедушевого дохода с 2012 г. по 2018 г. (табл. 2).
Так, для вычисления медианного среднедушевого дохода в 2018 году рассчитаем кумулятивный ряд численности (накопленные частости) в % (табл. 3).
ОБ АВТОРАХ:_
Войкина Екатерина Андреевна, доцент базовой кафедры Торгово-промышленной палаты РФ «Развитие человеческого капитала», кандидат экономических наук ( vokatemoscow0mai1.ru) Миргород Екатерина Евгеньевна, доцент базовой кафедры Торгово-промышленной палаты РФ «Развитие человеческого капитала», кандидат экономических наук, доцент (mirgorod_e_e0mai1.ru) Шубенкова Евгения Валериевна, профессор базовой кафедры Торгово-промышленной палаты РФ «Развитие человеческого капитала», доктор экономических наук, профессор (eugeni701ist.ru)
ЦИТИРОВАТЬ СТАТЬЮ:_
Войкина Е.А., Миргород Е.Е., Шубенкова Е.В. Оценка неравенства благосостояния населения России // Экономика труда. - 2020. - Том 7. - № 2. - С. 141-154. doi: 10.18334М.7.2.100480
Таблица 2
Распределение населения по величине среднедушевых денежных доходов, в %
2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
Все население 100 100 100 100 100 100 100
в том числе со среднедушевыми денежными доходами в месяц, руб.:
до 7 000,0 12,6 9,8 8,2 6,2 5,9 5,4 4,9
от 7 000,1 до 9 000,0 7,9 6,8 6,2 5,2 5,0 4,7 4,3
от 9 000,1 до 12 000,0 12,0 10,9 10,1 9,0 8,7 8,3 7,9
от 12 000,1 до 15 000,0 10,8 10,4 10,0 9,2 9,1 8,8 8,5
от 15 000,1 до 20 000,0 14,6 14,6 14,5 14,1 13,9 13,8 13,5
от 20 000,1 до 25 000,0 10,7 11,2 11,4 11,6 11,6 11,6 11,5
от 25 000,1 до 30 000,0 7,8 8,4 8,8 9,2 9,3 9,4 9,4
от 30 000,1 до 35 000,0 5,6 6,3 6,7 7,2 7,3 7,4 7,6
от 35 000,1 до 40 000,0 4,1 4,7 5,1 5,6 5,7 5,9 6,0
от 40 000,1 до 50 000,0 5,4 6,3 6,9 7,8 8,0 8,3 8,6
от 50 000,1 до 60 000,0* 8,5 3,7 4,1 4,9 5,0 5,2 5,5
от 60 000,1 до 70 000,0** 6,9 2,6 3,1 3,2 3,4 3,7
свыше 70 000,0 5,4 6,9 7,3 7,8 8,6
*2012 г. - свыше 50000 руб. "2013 г. - свыше 60000 руб. Источник: [17]
Таблица 3
Распределение населения по величине среднедушевых денежных доходов в 2018 г.
Интервал среднедушевого денежного дохода в месяц, руб. Доля населения, в % к итогу (частости) Кумулятивный ряд численности (накопленные частости], в %
до 7 000,0 4,9 4,9
от 7 000,1 до 9 000,0 4,3 9,2
от 9 000,1 до 12 000,0 7,9 17,1
от 12 000,1 до 15 000,0 8,5 25,6
от 15 000,1 до 20 000,0 13,5 39,1
от 20 000,1 до 25 000,0 11,5 50,6
от 25 000,1 до 30 000,0 9,4 60
от 30 000,1 до 35 000,0 7,6 67,6
от 35 000,1 до 40 000,0 6,0 73,6
от 40 000,1 до 50 000,0 8,6 82,2
от 50 000,1 до 60 000,0 5,5 87,7
от 60 000,1 до 70 000,0 3,7 91,4
свыше 70 000,0 8,6 100
ИТОГО 100
Источник: составлено авторами.
Медианный интервал находится в пределах от 20000,1 руб. до 25 000,0 руб., так как сумма накопленных частот, превышающая половину всех значений (50,6%), соответствует этому интервалу.
Далее, применяя формулу 1, рассчитаем медианный среднедушевой доход в 2018 г.:
100
Ме2013= 20000,1 + 4999,9*
39,1
11,5
= 24739,136 руб.
Определив подобным образом кумулятивные частости для 2012-2017 гг., рассчи-
таем медианный среднедушевой доход по годам в период с 2012 года по 2017 год:
М.2017 = 20000,1 + 4999,9 * -2-
— — 41
11,6
— — 42,6
Ме2016 = 20000,1 + 4999,9 * —-
11,6
= 23879,333 руб. 23189,691руб.
—-437
Ме2015 = 20000,1 + 4999,9 * —--
11,6
= 22715,563 руб.
— — 49
М.2014 = 20000,1 + 4999,9 * —-
11,4
= 20438,688 руб.
—-379
Ме2013 = 15000,1 + 4999,9 * —--
14,6
- 19143,853 руб.
Ме2012 = 15000,1 + 4999,9 * 2 = 17294,575 руб.
Согласно мнениям экспертов, именно медианное значение заработной платы наиболее приближено к реальной заработной плате работников [14, с. 2] ^атозНпа, 2019, р. 2). По расчетам авторов, медианный среднедушевой доход в России в 2018 году составил примерно 24739,136 руб. Таким образом, в России 50% населения в 2018 году имели доход ниже 24739,136 руб. По данным Росстата, этот показатель находился на уровне 24755,5 руб. [16], что на 0,066% больше.
Вслед за этим был проведен сравнительный анализ величины медианного среднедушевого дохода и среднедушевого денежного дохода населения, в результате кото-
35 000,00 30 000,00 25 000,00 20 000,00
1С &
15 000,00 10 000,00 5 000,00 0,00
■Среднедушевые денежные доходы населения
■Медианный доход
2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
Рисунок 1. Динамика медианного дохода и среднедушевого дохода населения в 2012-2018 гг., руб.
Источник: составлено авторами.
Рисунок 2. Доля оплаты труда в структуре денежных доходов населения по источникам поступления, в % к итогу* Источник: составлено авеорами на основе [17]. *По старой методологии - оплата труда, включая скрытую заработную плату. **По новой методологии - данные за 2019 год предварительные.
рого было выявлено отставание медианного дохода от среднедушевого денежного дохода населения в период 2012-2018 гг. (рис. 1).Так, среднедушевой денежный доход превышал медианный доход в среднем на 25%.
При анализе данных: необходимо также учитывать тот факт,что согласно исследо-
ваниям от 13 до 25 млн человек участвуют в теневом рынке труда [8, с. 1] (Pokida, 2019, р. 1), то есть отсутствие данных о заработной плате «скрытых» работников искусственно завышает средний и медианный уровень доходов в России.
В структуре доходов населения России большую часть занимают трудовые доходы (рис. 2), у верхнего дециля сверхбогатого населения - доходы от капитала. Этот факт также является причиной существующего неравенства доходов населения России.
В официальных публикациях Росстата отсутствует информация по структуре доходов населения в разрезе децильных групп населения, при этом в научных статьях, опубликованных в периодических изданиях, также по данному вопросу имеются лишь ограниченные данные. Так, например, согласно исследованию, представленному в журнале «Проблемы прогнозирования», у верхнего дециля населения по состоянию на 2000 г. в структуре доходов примерно 54% занимала скрытая оплата труда и предпринимательские доходы [15, с. 72] (Suvorov, 2004, р. 72).
В результате анализа структуры использования денежных доходов населением были выявлены следующие тенденции в период с 2016 г. по 2018 г.: рост доли покупки товаров и оплаты услуг с 73,1% до 77,0%; снижение доли сбережений с 11,1% до 5,6%. Таким образом, большая часть доходов населения уходит на текущее потребление и обязательные платежи [1] (Dergachev, Starostina, 2019). При этом низкие доходы населения можно считать главной причиной уменьшения доли сбережений и увеличения долговой нагрузки населения. Так, на 1 сентября 2019 г. совокупный объем задолженности физических лиц перед банками составил около 19 трлн руб. [5, с. 7], для сравнения в 2018 г. - 14,9 трлн руб. [7] (Petukhova, 2019).
Для оценки неравенства распределения доходов населения рассчитаем коэффициент Джини, используя следующую формулу:
G = 1-2x2^/^ + 2^/^ (2)
где fj - доля населения, принадлежащая i-ой социальной группе в общей численности населения; Xj - доля доходов, сосредоточенная у i-ой социальной группы населения; Зд. - накопленная частота денежного дохода.
Для расчета коэффициента Джини по формуле 2 найдем с помощью программы MS Excel вспомогательные данные, используя при этом исходные данные таблицы 2 (табл. 4).
Далее для расчета коэффициента Джини применяем формулу 2:
.
Таким образом, коэффициент Джини в России в 2018 году составил 0,36. Следует отметить, что по данным Росстата, коэффициент Джини в 2018 году составил 0,413, в 2015 г. - 0,412 [17]. Однако, по данным Всемирного банка, в России в 2015 г. коэффициент Джини равнялся 0,377 [21]. Для сравнения авторами на основе представленных выше данных был рассчитан коэффициент Джини в 2015 году, в результате он полу-
Таблица 4
Вспомогательные данные для расчета коэффициента Джини
Интервал среднедушевого денежного дохода в месяц, руб. Доля населения, к итогу(частости), f Середина интервала, X Совокупный доход i-й группы населения, тыс. руб.,ХЛ Доля доходов, к итогу, xi Кумулятивный ряд доли доходов, Sx fit Sx fi* xi
1 2 3 4=2*3 6 7 8 9
до 7 000,0 0,049 6000,05 29400,245 0,010 0,010 0,0005 0,0005
от 7 000,1 до 9 000,0 0,043 8000,05 34400,215 0,011 0,021 0,0009 0,0005
от 9 000,1 до 12 000,0 0,079 10500,05 82950,395 0,027 0,048 0,0038 0,0021
от 12 000,1 до 15 000,0 0,085 13500,05 114750,425 0,037 0,085 0,0073 0,0032
от 15 000,1 до 20 000,0 0,135 17500,05 236250,675 0,077 0,163 0,0219 0,0104
от 20 000,1 до 25 000,0 0,115 22500,05 258750,575 0,085 0,247 0,0284 0,0097
от 25 000,1 до 30 000,0 0,094 27500,05 258500,47 0,084 0,331 0,0312 0,0079
от 30 000,1 до 35 000,0 0,076 32500,05 247000,38 0,081 0,412 0,0313 0,0061
от 35 000,1 до 40 000,0 0,06 37500,05 225000,3 0,073 0,486 0,0291 0,0044
от 40 000,1 до 50 000,0 0,086 45000,05 387000,43 0,126 0,612 0,0526 0,0109
от 50 000,1 до 60 000,0 0,055 55000,05 302500,275 0,099 0,711 0,0391 0,0054
от 60 000,1 до 70 000,0 0,037 65000,05 240500,185 0,079 0,789 0,0292 0,0029
свыше 70 000,0 0,086 74999,95 644999,57 0,211 1,000 0,0860 0,0181
ИТОГО 1 3062004,14 0,3613 0,0822
Источник: рассчитано авторами.
чился равным 0,37. Критическим уровнем коэффициента Джини является отметка в 0,4 [2, с. 178] (Zabelina, 2015, р. 178). Таким образом, можно сделать вывод, что в России наблюдается сильная дифференциация населения по доходам.
Оценка неравенства населения России по богатству, а не по доходам, показывает более высокое расслоение граждан [4] (Zotin, Kvasha, 2014). Для измерения неравенства доходов обычно используется коэффициент Джини, однако его также можно применять для оценки степени неравенства богатства населения. Данный показа-
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1
Рисунок 3. Коэффициент богатства Джини по странам мира в 2019 году Источниь: составлено авторами но данным [220].
Рисунок 4. Доля национального богатства, приходящаяся на верхний дециль населения в период
с 2014 г. но 2019 г., %
Источник: составлено авторами на основе отчетов о мировом богатстве [20] за 2014-2019 гг.
тель является общепризнанным, сопоставимым на международном уровне способом измерения неравенства благосостояния населения (измеряется по шкале от нуля до единицы, и чем выше значение, тем больше неравенство) [23]. Использование в исследованиях коэффициента богатства Джини встречается редко, потому что богатство намного сложнее измерить, чем доход, поскольку группа сверхбогатых обычно
недостаточно представлена в выборках исследования. Когда рассчитывается коэффициент Джини, измеряющий неравенство богатства, он получается обычно выше, чем коэффициент Джини, измеряющий неравенство доходов населения, что указывает на большую степень неравенства во владении богатством, чем доходами [19] (Agarwal).
Согласно отчету Credit Suisse коэффициент богатства Джини в России в 2019 году составил 0,879 [20, с. 47]. По результатам исследования можно сделать вывод о том, что для России характерно одно из самых высоких неравенств в распределении богатства в мире (рис. 3).
В соответствии с данными отчета, количество долларовых миллионеров в России выросло примерно в 17,6 раз - с 14 тыс. чел. в 2000 г. до 246 тыс. чел. в 2019 г. По оценкам экспертов, на верхний дециль населения в России приходится 83% национального богатства, что является одним из самых высоких показателей в мире (рис. 4).
К примеру, в 2019 г. в США уровень концентрации богатства для верхнего дециля населения составил 76%, в Китае - 60%. Согласно отчету Credit Suisse в России насчитывается 3120 сверхсостоятельных (сверхбогатых) людей, из них чуть больше половины обладают состоянием от 50 до 100 млн долларов, богатство остальных оценивается от 100 млн долларов до 500 млн долларов, и незначительная часть сверхбогатых владеет состоянием, превышающим 500 млн долларов. Как итог, можно говорить о том, что в России неравенство богатства порождает неравенство дохода [9] (Remington, 2019).
Об уровне и качестве жизни населения можно судить также не только по доходам, но и по структуре потребительских расходов населения. В соответствии с данными о структуре фактического конечного потребления домашних хозяйств в России в 2018
30
25
20
15
10
Россия Германия
США
Япония
■--
2014
2016
2018
5
0
Рисунок 5. Динамика доли расходов населения стран на продукты питания и безалкогольные
напитки в 2014-2018 гг., в % к итогу Источник: составлено авторами на основе [11-13].
Австралия
Германия
-Жилищные услуги, вода, электричество и другие виды топлива -Здравоохранение
-Разные товары и услуги
Рисунок 6. Доля расходов на жилищные услуги, здравоохранение и разные товары и услуги в структуре фактического потребления домашних хозяйств стран мира в 2018 году, в % к итогу Источник: составлено авеорами на основе [11-13].
году значительная долярасходов, а именно 22,6%,приходилась на продукты питания и безалкогольные напитки, на одежду и обувь - 4,9%, образование - 4,5%, отдых и культуру - 4,3% [13, с. 114-115]. Сравнительная динамика доли потребительских расходов на продукты питания и безалкогольные напитки в России, Германии, США и Японии представл ена на рисунке 5.
В соответствии с данными рис. 5 можно отметить незначительное снижение доли расходов на покупку продуктов питания га безалкогольных напитков в России в 2018 году пн сравнению с предыдущими годами. Однако население тратит на покупку продовольствия почти четверть своихдоходов, что нельзя оценивать положительно.
По данным Росстата, в Германии, США, Австралии и других развитых странах существенная доля раиходов приходится на оплату услуг здравоохранения, жилищно-коммунальных услуг и покупку других товаров и услуг, что еовнрит о более высоком уровне и качестве жизни населения (рис. 6).
3 аклюнение
Исходя из представлннного выше анализа данных,можно заключшъ, что уровень жизни в России остается достаточным низким. Основной опасностью растущего экономического неравенства являетсяослабление среднего класса в России. Судя по реализуемым мероприятиям социально-экономической политики, можно говорить о том, что в большей степени предлагаются меры по борьбе с бедностью малоимущего населения. Так, например, повышение минимального размера оплаты труда в большей степени направлено на рост уровня доходов малоимущего населения. При этом значительно меньше внимания уделяется мерам, направленным на повышение качества и уровня жизни среднего класса - основной социальной группы населения, определяющей дальнейшее развитие страны в целом [10, с. 100] (Яоввпко, 2013, р. 100).
Исходя из вышеизложенного, можно предложить следующие направления сокращения неравенства различных групп населения Российской Федерации:
• Введение прогрессивной шкалы налогообложения доходов.
• Пересмотр регрессивной шкалы взносов на социальное страхование.
• Развитие предпринимательства с помощью реализации мер по снижению процентов по кредитам для юридических и физических лиц.
• Создание достойных рабочих мест в различных видах экономической деятельности.
• Развитие государственных программ, направленных на укрепление средних слоев населения.
• Ослабление регионального неравенства, искоренение сверхцентрализации доходов у региональных элит.
ИСТОЧНИКИ:
1. Дергачев В., Старостина Ю. Большинство российских семей оказались вообще без
сбережений. РБК. Экономика. [Электронный ресурс]. URL: https://www.rbc.ru/econ omics/16/05/2019/5cdabe099a79479536f3c523 ( дата обращения: 01.02.2020 ).
2. Забелина О.В. Оценка уровня доходов населения региона и экономической доступ-
ности продовольствия (на примере Тверской области) // Уровень жизни населения регионов России. - 2015. - № 1. - c. 175-185.
3. Зарубина Е.Ю., Мирзабалаева Ф.И. Повышение уровня жизни как фактор сокра-
щения неравенства населения России. / Инновационные доминанты социально-трудовой сферы: экономика и управление. Материалы ежегодной международной научно-практической конференции по проблемам социально-трудовых отношений. - М.:, 2019. - 185-189 c.
4. Зотин А., Кваша М. Все грани неравенства // Коммерсантъ Деньги. - 2014. - № 24. - c. 15.
5. Информационно-аналитический материал «Анализ тенденций на рынке кредито-
вания физических лиц в 2015-2019 годах на основе данных бюро кредитных исто-рий».Центральный банк Российской Федерации. - М.:, 2019. - 15 c.
6. Методологические положения по расчету показателей денежных доходов и расходов
населения, утвержденные приказом Росстата от 02.07.2014 № 465 с изменениями от 20.11.2018. [Электронный ресурс]. URL: http://docs.cntd.ru/document/420210237 ( дата обращения: 02.02.2020 ).
7. Петухова Л. Россияне разлюбили кредиты: Банк России в два раза замедлил рост роз-
ничного кредитования. Forbes. Финансы и инвестиции / Кредиты. [Электронный ресурс]. URL: https://www.forbes.ru/finansy-i-investicii/389401-rossiyane-razlyubili-kredity-bank-rossii-v-dva-raza-zamedlil-rost ( дата обращения: 03.02.2020 ).
8. Покида А.Н. Теневой рынок труда и предложения по его сокращению. - М.: РАНХиГС, 2019. - 7 c.
9. Ремингтон Т. Почему неравенством обеспокоены не только левые // Ведомости. - 2019.
10. Росенко С.И. Средний класс в контексте социальной дифференциации современного российского общества // Общество. Среда. Развитие. - 2013. - № 3. - с. 97-100.
11. Россия и страны мира. / Стат.сб. / Росстат. - М.:, 2014. - 382 с.
12. Россия и страны мира. / Стат.сб./Росстат. - М.:, 2016. - 379 с.
13. Россия и страны мира. / Стат.сб./Росстат. - М.:, 2018. - 375 с.
14. Старостина Ю. Зарплата половины россиян не дотягивает до 35 тысяч // Ежедневная деловая газета РБК. - 2019. - № 110. - с. 2-3.
15. Суворов А.В. Структура денежных доходов и расходов населения в современной России // Проблемы прогнозирования. - 2004. - № 5. - с. 63-75.
16. Средний, медианный и модальный уровень денежных доходов населения в целом по России и по субъектам Российской Федерации. Федеральная служба государственной статистики. [Электронный ресурс]. URL: https://www.gks.ru/free_doc/new_ site/population/bednost/tabl/tab-bed1-2-6.htm ( дата обращения: 25.12.2019 ).
17. Уровень жизни. Федеральная служба государственной статистики. [Электронный ресурс]. URL: https://www.gks.ru/folder/13397 ( дата обращения: 15.01.2020 ).
18. Федеральная служба государственной статистики. / Энциклопедия статистических терминов в 8 т. Раздел 5 «Демографическая и социальная статистика». - М.:, 2011. - 482 с.
19. Agarwal P. Macroeconomics. The Gini coefficient. Intelligent economist. [Электронный ресурс]. URL: https://www.intelligenteconomist.com/gini-coefficient/ ( дата обращения: 28.01.2020 ).
20. Credit Suisse Research Institute. Global wealth report 2019. [Электронный ресурс]. URL: https://www.credit-suisse.com/about-us/en/reports-research/global-wealth-report. html ( дата обращения: 20.01.2020 ).
21. Russian Federation. GINI Index (World Bank estimate). [Электронный ресурс]. URL: https://data.worldbank.org/indicator/SI.POV.GINI?locations=RU&most_recent_ value_desc=false ( дата обращения: 30.01.2020 ).
22. Piketty T. Capital in the twenty-first century / translated by Arthur Goldhammer. The Belknap Press of Harvard University Press. Cambridge, Massachusetts London, England. [Электронный ресурс]. URL: https://dowbor.org/blog/wp-content/ uploads/2014/06/14Thomas-Piketty.pdf ( дата обращения: 10.12.2019 ).
23. The Federal Government. Germany. Gini coefficient of wealth. [Электронный ресурс]. URL: https://www.gut-leben-in-deutschland.de/static/LB/indicators/income/gini-coefficient-wealth/ ( дата обращения: 28.01.2020 ).
REFERENCES:
Federalnaya sluzhba gosudarstvennoy statistiki [Federal state statistics service] (2011). (in Russian).
Informatsionno-analiticheskiy material "Analiz tendentsiy na rynke kreditovaniya fizicheski-kh lits v 2015-2019godakh na osnove dannyh byuro kreditnyh istoriy".Tsentralnyy bank Rossiyskoy Federatsii [Information-analytical material "Analysis of trends in the market of crediting of physical persons in 2015-2019 based on data from the credit Bureau". The Central Bank of the Russian Federation] (2019). (in Russian).
Rossiya i strany mira [Russia and countries of the world] (2014). (in Russian). Rossiya i strany mira [Russia and countries of the world] (2016). (in Russian). Rossiya i strany mira [Russia and countries of the world] (2018). (in Russian). Agarwal P. MacroeconomicsThe Gini coefficient. Intelligent economist. Retrieved
January 28, 2020, from https://www.intelligenteconomist.com/gini-coefficient/ Credit Suisse Research InstituteGlobal wealth report 2019. Retrieved January 20, 2020, from https://www.credit-suisse.com/about-us/en/reports-research/glob-al-wealth-report.html Piketty T. Capital in the twenty-first century / translated by Arthur Goldhammer. The Belknap Press of Harvard University PressCambridge, Massachusetts London, England. Retrieved December 10, 2019, from https://dowbor.org/blog/wp-content/ uploads/2014/06/14Thomas-Piketty.pdf Pokida A.N. (2019). Tenevoy rynok truda i predlozheniya po ego sokrashcheni-
yu [Shadow labour market and proposals for its reduction] (in Russian). Remington T. (2019). Pochemu neravenstvom obespokoeny ne tolko levye [Why inequality isn't just about the left]. Vedomosti. (in Russian). Rosenko S.I. (2013). Sredniy klass v kontekste sotsialnoy differentsiatsii sovremennogo rossi-yskogo obshchestva[The middle class in the context of social differentiation of modern Russian society]. Society. Environment. development. (3). 97-100. (in Russian). Russian FederationGINI Index (World Bank estimate). Retrieved January 30, 2020, from https://data.worldbank.org/indicator/SI.POV.GINI?locations=RU&most_re-cent_value_desc=false Starostina Yu. (2019). Zarplatapoloviny rossiyan ne dotyagivaet do 35 tysyach [The salary of half of Russians does not reach 35 thousand]. Ezhednevnaya delovayagazeta RBK. (110). 2-3. (in Russian). Suvorov A.V. (2004). Struktura denezhnyh dokhodov i raskhodov naseleniya v sovre-mennoy Rossii [The Structure of Personal Income and Expenditures in Russia Today]. Problems of forecasting. (5). 63-75. (in Russian). The Federal GovernmentGermany. Gini coefficient of wealth. Retrieved January 28, 2020, from https://www.gut-leben-in-deutschland.de/static/LB/indicators/income/ gini-coefficient-wealth/ Zabelina O.V. (2015). Otsenka urovnya dokhodov naseleniya regiona i ekonomicheskoy dostupnosti prodovolstviya (na primere Tverskoy oblasti) [The evaluation of the income level of the region's population and economic availability of food (on the example of Tver region)]. Living standards of the population of Russian regions. (1). 175-185. (in Russian). Zarubina E.Yu., Mirzabalaeva F.I. (2019). Povyshenie urovnya zhizni kak faktor sokrash-cheniya neravenstva naseleniya Rossii [The increase in standard of living as a factor reducing inequality in Russia] (in Russian). Zotin A., Kvasha M. (2014). Vsegrani neravenstva [All faces of inequality]. Kommersant Dengi. (24). 15. (in Russian).
