CC BY
39
Elena Aleksandrovna Frolova,
Doctor of Economics, associate professor, professor of the department of economics, Institute of Economics and Entrepreneurship Tomsk State University leading researcher, Lifelong Well-Being Lab Tomsk Polytechnic University
Елена Александровна Фролова,
доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры экономики, Институт экономики и менеджмента Национального исследовательского Томского государственного университета, ведущий научный сотрудник, Международная научно-образовательная лаборатория технологий улучшения благополучия пожилых людей Национального исследовательского Томского политехнического университета
Veronika Anatolyevna Malanina,
PhD in Economics,
associate professor of the department of humanities and social sciences, School of Engineering Training Tomsk Polytechnic University
Fabio Casati,
PhD, leading researcher, Lifelong Well-Being Lab Tomsk Polytechnic University
Elena Igorevna Klemasheva,
PhD in Economics, lab assistant, Lifelong Well-Being Lab Tomsk Polytechnic University
Elmira Ramisovna Kashapova,
lab assistant,
Lifelong Well-Being Lab
Tomsk Polytechnic University
а» frolova_ea@mail.tsu.ru
Вероника Анатольевна Маланина,
кандидат экономических наук, доцент отделения социально-гуманитарных наук, Школа базовой инженерной подготовки Национального исследовательского Томского политехнического университета
malanina@tpu.ru
УДК 330
Фабио Касати,
PhD, ведущий научный сотрудник, Международная научно-образовательная лаборатория технологий улучшения благополучия пожилых людей Национального исследовательского Томского политехнического университета
casati@tpu.ru
Елена Игоревна Клемашева,
кандидат экономических наук, лаборант, Международная научно-образовательная лаборатория технологий улучшения благополучия пожилых людей Национального исследовательского Томского политехнического университета
eikl5@tpu.ru
Эльмира Рамисовна Кашапова,
лаборант,
Международная научно-образовательная лаборатория технологий улучшения благополучия пожилых людей Национального исследовательского Томского политехнического университета
>Ь * elmira@tpu.ru
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ГЛОБАЛЬНЫХ МАСШТАБОВ НЕРАВЕНСТВА*
Тенденцию усиления неравенства в последние двадцать лет отмечают многие исследователи. Особенно резонансными являются работы Т. Пикетти, в которых автор с коллегами отслеживают долгосрочные тенденции распределения доходов имущества. Цель данной работы - дать оценку неравенства в современной мировой экономике и сравнить положение дел в РФ с мировыми тенденциями. В работе проведен межстрановой и внутристрановой анализ показателей доходного неравенства населения с использованием данных OECD.Stat и The Luxembourg Income Study Database (LIS) для стран ОЭСР, некоторых стран G20 и РФ. Установлено, что большинство развитых стран характеризуется относительно низкими показателями неравенства (индекс Джини 0,2-0,3, квинтильный коэффициент 3-6, коэффициент Пальма 0,7-1,5). Развивающиеся страны характеризуются более высоким неравенством доходов. Неравенство среди трудоспособного населения и неравенство среди пожилых людей тесно взаимосвязаны, однако направление этой взаимосвязи чувствительно к методу измерения дифференциации.
Ключевые слова: неравенство, страны ОЭСР, Россия, индекс Джини, коэффициент Пальма, пожилые люди.
* Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда (проект № 19-18-00282).
COMPARATIVE ANALYSIS OF THE SCALE OF GLOBAL INEQUALITY
The article argues that the trend of increasing inequality has been noted by many researchers in the last twenty years. Especially important are the works of T. Piketty where the author and his colleagues track the long-term trends in the distribution of income and property. The article aims to assess inequality in the global economy and compare the situation in Russia with the global trends. The article presents an inter-country and intra-country analysis of income inequality indicators using the data from OECD.Stat and the Luxembourg Income Study Database (LIS) for OECD countries, some G20 countries and Russia. It is concluded that the most developed countries are characterized by relatively low inequality (Gini index 0.2-0.3, quintile coefficient 3-6, Palm coefficient 0.7-1.5). Developing countries have higher income inequality. Inequality among the working-age population and inequality among older people are closely interconnected, but this correlation is sensitive to the method of measuring.
Keywords: inequality, OECD countries, Russia, Gini index, Palm coefficient, the elderly.
Введение
Большинство современных развитых стран видят свое будущее в русле реализации стратегии государства всеобщего благосостояния (welfare state) и акцентируют неприятие высокого уровня социально-экономического неравенства. Неравенство связывают с такими проблемами, как слабость государственных институтов и низкие темпы экономического развития, бедность и проблемы общественного выбора.
Эксперты отмечают, что первичное распределение и инструменты государственного перераспределения доходов и богатства должны быть направлены на реализацию принципов устойчивого развития и предотвращать бедность, депривацию, отрицательные внешние эффекты, укреплять социальную сплоченность и солидарность общественных групп.
Несмотря на очевидные успехи в области преодоления излишнего неравенства, для многих стран эта проблема все еще актуальна. Как отмечает в одной из своих последних работ Дж. Стиглиц, «в неделю 1% верхушки в США зарабатывал на 40% больше, чем пятая часть беднейших граждан за год, а ежедневный заработок богатейших, составляющих 0,1%, оценивался вдвое больше того, что получали 90% представителей беднейших слоев населения за год!» [7, с. 62].
Рост внимания к вопросам неравенства обусловлен выходом в свет работы Т. Пикетти «Капитал в XXI веке» [5], в которой автор на основе анализа длинных временных рядов приходит к выводу об усилении неравенства к концу XX в. даже в группе промышленно развитых стран, что создает угрозу социальной стабильности общества, провоцирует социальные, политические и военные конфликты в глобальном масштабе.
В одной из работ, посвященной вопросам неравенства в современной России, Т. Пикетти отмечает критически важные изменения, которые произошли в распределении дохода между социальными группами в начале и в конце XX в. (рис. 1). Если в 1905-1925 гг. в результате трех революций благосостояние низших слоев и среднего класса в России значительно выросло на фоне ухудшения материального положения элиты, то на рубеже 1990-2000 гг. наблюдается противоположная динамика. При этом предельный размер национального дохода, принадлежащего верхним 10% населения, в РФ в 2000-х гг. превысил дореволюционные значения, в то время как доходы 50% малообеспеченного населения оказались ниже уровня 1905 г., что является отражением крайне высокого уровня неравенства, которое сложилось в современной России.
Рис. 1. Структура национального дохода в России (до налогообложения) «Top 10%» - доля дохода, которая приходится на наиболее обеспеченное население; «Middle 40%» - доля дохода среднего класса; «Bottom 50%» - доля дохода наименее обеспеченных 50% населения.
Источник: [11].
Рис. 2. Доля национального дохода, которая принадлежит 10% самых богатых в странах Европы и в США
Источник: [12].
Вместе с тем следует отметить, что подобное положение дел характерно и для других стран мира. Согласно данным того же источника, неравенство в мировой экономике возрастает (рис. 2). Последствия Великой депрессии 1929-1933 гг., Вторая мировая война скорректировали распределение доходов между общественными классами, однако начиная с 1970-х гг. в группе развитых странах наблюдается усиление неравенства, причем пальма первенства в этом процессе сейчас принадлежит США.
Данные оценки вызывают много споров в научном сообществе, так как основаны не только на официальных данных о динамике и структуре доходов, но и предполагают оценку имеющегося имущества, статистика которого более "прозрачна" в развитых странах и менее доступна и достоверна, например, в России. Однако общая тенденция в динамике неравенства довольно очевидна - рост поляризации и ухудшение социально-экономического положения малообеспеченного населения.
Подходы к оценке неравенства
Традиционно при оценке неравенства используются коэффициенты, которые позволяют сравнить доходы различных групп населения - индекс Джини, децильный (890/810) и квинтильный коэффициенты (880/Б20). Они позволяют оценивать неравенство как до использования инструментов перераспределительной политики государства (до налогов и трансфертов), так и после. Таким образом, коэффициенты неравенства позволяют косвенным образом оценивать эффективность политики перераспределения в стране (реализацию функции обеспечения справедливости налоговой системы и эффективность механизмов налогового администрирования).
Также свое применение находят и относительно новые подходы - индекс Т. Аткинсона, индекс Г. Пальма. Индекс Т. Аткинсона представляет собой попытку измерения неравенства не только с точки зрения соотношения доходов или имущества различных социальных групп, но и с учетом степе-
ни неприятия неравенства в обществе [2, с. 37]. На наш взгляд, индекс Аткинсона является одним из лучших показателей неравенства, так как дает комплексную оценку, однако трудности, связанные с оценкой степени толерантности к неравенству / неприятию неравенства, ограничивают возможности его практического применения.
Коэффициент Г. Пальма представляет собой соотношение доходов 10% самого богатого населения и доходов 40% самого бедного населения и основан на предпосылке устойчивости доходов среднедоходных групп населения (50%) [8]. Данный подход позволяет сопоставить доходы крайних групп населения и решить часть проблем индекса Джини, который зависит главным образом от распределения доходов в среднедоходных группах.
В рамках данного исследования оценка неравенства осуществляется как в рамках межстрановых сопоставлений (для населения страны в целом), так и во внутристрановом контексте (соотношение доходов разных возрастных групп - население трудоспособного возраста и лица пенсионного возраста).
Неравенство в современной экономике
Оценка неравенства с помощью коэффициента Джини (после налогообложения и трансфертных выплат) с использованием данных базы ОЕСБ^а! позволяет выделить три группы стран: страны с относительно высоким равенством (0,2-0,3), страны со средним уровнем неравенства (0,3-0,4), страны с высоким неравенством (0,4-0,6). Примечательно, что страны ОЭСР составляют первые две группы, что позволяет говорить о характерной для континентальной модели государства всеобщего благосостояния черте - активной перераспределительной политике и высоком уровне социального равенства и сплоченности. Однако в этой же группе находятся англо-саксонские страны с присущей им идеей личного успеха и процветания (Канада, Великобритания, Австралия, США), что заставляет задуматься, действительно ли канонические примеры из учебников (классификация государств
всеобщего благосостояния Г. Эспин-Андерсена) актуальны в современных условиях. Или же индекс Джини не позволяет «увидеть» реальные параметры неравенства?
Россия (0,331) занимает положение между Португалией и Грецией и находится близко к границе диапазона между средним и высоким уровнем неравенства (рис. 3).
Оценка неравенства в разрезе возрастных групп дает пищу для размышлений, так как в большинстве стран нет устойчивой зависимости между неравенством среди трудоспособных и неравенством среди пожилых людей (рис. 4). В странах с относительно
низким уровнем общего неравенства дифференциация среди тех, кто получает доходы от оплачиваемой деятельности, предсказуемо несколько выше, чем неравенство среди пенсионеров, однако есть исключения из этого общего правила - Исландия и Швеция. В странах со средним и высоким уровнем неравенства наблюдается как превышение индекса Джини для лиц старше 65 лет над неравенством среди трудоспособных (Израиль, Корея, США, Мексика, Индия, Китай), так и обратная, более ожидаемая с точки зрения традиционных экономических моделей ситуация (Италия, Россия, Греция, Испания, Великобритания, Турция, Чили и др.)
Рис. 3. Индекс Джини (все население) Источник: ОЕСБ.БШ. 2016.
Рис. 4. Индекс Джини для разных возрастных групп (трудоспособные/пенсионеры)
Источник: ОЕСБ.БШ. 2016.
Оценка неравенства на основе сравнения доходов 20% самых обеспеченных и 20% самых необеспеченных групп населения показывает схожие результаты для стран с относительно более высоким общим уровнем неравенства (рис. 5), в то время как страны с низким и средним уровнем неравенства демонстрируют устойчивую тенденцию небольшого превышения показателей неравенства для трудоспособного населения над аналогичными индикаторами для лиц старшего возраста.
Индекс Пальма позволяет обнаружить более серьезные различия в распределении доходов, в том числе при межстрановом и внутристрановом сопо-
ставлении. Самое значительное неравенство наблюдается в развивающихся странах (Бразилия, Индия, Китай, Коста-Рика, Мексика, Чили, ЮАР), причем в большинстве из упомянутых стран неравенство среди пожилых гораздо более выражено, чем среди лиц трудоспособного возраста и в несколько раз превышает показатели неравенства, например, США, которые традиционно считаются страной с самым высоким уровнем социального расслоения (рис. 6).
Все это позволяет говорить о наличии серьезного разрыва в доходах, имущественном положении, уровне и качестве жизни населения разных возрастных групп в развивающихся странах.
— население 1В-65 — население 65+
I
А
20 -1 10
# «Г
— население 18-65 пожилые люди (65+)
8
Рис. 6. Индекс Пальма Источник: ОЕСБ.БШ. 2016.
Рис. 5. Квинтильный коэффициент для разных возрастных групп Источник: ОЕСБ.БШ. 2016.
Динамика неравенства в РФ демонстрирует общую тенденцию постепенного незначительного снижения дифференциации доходов населения в последние 15-20 лет (рис. 7), что противоречит общей тенденции роста неравенства в мире за аналогичный период времени, выявленной в работах Т. Пикетти.
Динамика децильного и квинтильного коэффициентов дополняют оценки неравенства с использованием методики К. Джини. В рамках сравнительного анализа этих величин также заметно постепенное сближение значений данных показателей неравенства, что свидетельствует о снижении общего уровня дифференциации доходов между двумя полярными децилями - 10% самых богатых и 10% самых бедных, в то время как квинтильный коэффициент остается достаточно стабильным за рассматриваемый период.
Однако многие подходы к оценке неравенства страдают весьма существенными недостатками: доходы самых богатых остаются обычно за пределами анализа как в рамках социологических обследований, так и в силу высокой теневой составляю-
щей доходов и богатства наиболее обеспеченных слоев населения [3].
Таким образом, оценку неравенства необходимо дополнять показателями бедности населения. За аналогичный период времени бедность в России, измеренная как доля населения с доходами ниже 50% от средней номинальной заработной платы, также демонстрировала разнонаправленные тенденции: если для всего населения показатели бедности постепенно сокращаются, то среди лиц старшего возраста до 2007 г. бедность существенно возросла, а затем еще более стремительно уменьшилась, что может быть обусловлено изменениями в подходах к начислению пенсий (рис. 9).
Однако с 2010 по 2013 г. бедных среди пенсионеров стало даже больше, чем в 2000 г., и с этого момента наблюдается очередной этап медленного сокращения показателей бедности населения. Таким образом, в последние 10 лет параметры бедности среди пожилого населения практически совпали по масштабам и динамике с аналогичными параметрами для всех возрастных групп населения.
Рис. 7. Индекс Джини РФ Источник: The Luxembourg Income Study Database (LIS)
Рис. 8. Децильный и квинтильный коэффициенты в РФ. Источник: The Luxembourg Income Study Database (LIS)
Рис. 9. Граница бедности (доля населения с доходами ниже 50% от среднемесячной номинальной заработной платы), Россия Источник: The Luxembourg Income Study Database (LIS).
Официальная российская статистика, однако, использует иные показатели в качестве границы бедности (соотношение фактического размера пенсии и величины регионального прожиточного минимума), поэтому все чаще в средствах массовой информации и в научных публикациях о социально-экономическом положении пожилых людей, в том числе в России, распространяются противоречащие друг другу точки зрения. В частности, по данным аналитического доклада Сбербанка [1], средний доход работающих пенсионеров в России составляет примерно 46 тыс. руб., что на 6 тыс. руб. выше, чем средняя начисленная заработная плата трудоспособного населения, по данным Росстата (39 167 руб. в 2017 г.) [6]. Таким образом, эксперты часто делают вывод об отсутствии бедности среди пенсионеров [4].
Выводы
Неравенство и бедность являются неотъемлемыми элементами современной экономики. Анализ динамики этих процессов показывает противоречивые тенденции, обусловленные как особенностями подходов к измерению дифференциации, так и изменением социальной структуры населения. Неравенство и бедность старшего поколения тесно коррелирует с неравенством среди трудоспособного населения, однако более точная оценка дифференциации требует долгосрочных исследований, так как параметры неравенства определяются главным образом достигнутым уровнем благосостояния, который, в свою очередь, формируется на протяжении всей жизни человека. Таким образом, преодоление излишнего неравенства в пожилом возрасте в целях повышения качества и роста продолжительности жизни невозможно без инициатив, направленных на формирование более социально приемлемой структуры распределения доходов и имущества среди трудоспособных групп населения. Именно тогда каждый человек и общество в целом
смогут сформировать потенциал, который позволит прожить много лет на пенсии более здоровым, активным и успешным.
1. 46 тыс. руб. в месяц - средний доход работающих пенсионеров. Пресс-релиз Сбербанк РФ. URL: https://www. sberbank.ru/ru/press_center/all/article?newsID=0e3a7f27-3442-4d27-a826-1fd7aa2729b7&blockID=1303®ionID=77&lan g=ru&type=NEWS.
2. Балацкий Е.В. Отношение населения к неравенству доходов // Мониторинг общественного мнения. 2010. № 6. С. 36-48.
3. Капелюшников Р.И. Экономическое неравенство -вселенское зло? М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2019.
4. Овчарова Л.Н. Бедность и экономический рост в России // Журнал исследований социальной политики. 2008. Т. 6. № 4. С. 439-456.
5. Пикетти Т. Капитал в ХХ1 веке. М.: Ад Маргинем Пресс, 2016.
6. Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников по полному кругу организаций в целом по экономике Российской Федерации в 1991-2019 гг. URL: https://www.gks.ru/storage/mediabank/t1.docx.
7. Стиглиц Дж. Цена неравенства. Чем расслоение общества грозит нашему будущему? М.: Эксмо, 2015.
8. Cobham A. and Sumner A. Is It All About the Tails? The Palma Measure of Income Inequality // Working Paper 343. September 2013. Center for Global Development 1800 Massachusetts Ave., NW Washington, DC 20036.
9. Haughton J., Khandker S.R. Handbook on poverty and inequality. Washington, DC: World Bank. 2009. URL: http:// documents.worldbank.org/curated/en/488081468157174849/ Handbook-on-poverty-and-inequality.
10. Kohli M. Generations in aging societies: inequalities, cleavages, conflicts // Challenges of ageing / Pensions, retirement and general justice / ed. Torp C. Palgrave Macmillan. 2015. Р. 265-288.
11. Novokmet F., Piketty T., Zucman G. From Soviets to Oligarchs: Inequality and Property in Russia 1905-2016 // The Journal ofEconomic Inequality. 2018. Vol. 16. Iss. 2. Р. 189-223.
12. Piketty Т. andSaezE. Inequality in the long run // Science. 2014. Vol. 344. Iss. 6186.
