Тенденции неравенства доходов и его воздействие на экономический рост Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Экономический анализ

Тенденции неравенства доходов и его воздействие на экономический рост1

Ф. Чиньяно

Чиньяно Федерико — экономист, сотрудник управления по занятости, труду и социальному обеспечению, ОЭСР; сотрудник департамента экономических исследований, Банк Италии; 2, rue André Pascal, 75775 Paris, France; E-mail: [email protected]

В большинстве стран ОЭСР разрыв между богатыми и бедными достиг наибольшей величины за последние 30 лет. На сегодняшний день 10% богатейших граждан стран ОЭСР зарабатывают в 9,5 раз больше 10% беднейших. Неравенство неуклонно росло с 1980 г., когда это соотношение составляло 7: 1. Однако повышение общего неравенства доходов связано не только с ростом доходов богатейших граждан. Зачастую доходы малообеспеченных слоев населения росли значительно медленнее в годы экономического благополучия и быстро снижались в периоды кризисных явлений, актуализируя, таким образом, проблему относительной (а в ряде стран и абсолютной) бедности на государственном уровне. В данной работе предпринята попытка проанализировать, влияют ли эти процессы на состояние экономики.

Проведенный на основе гармонизированных данных по странам ОЭСР за последние 30 лет эконо-метрический анализ позволяет сделать вывод о том, что неравенство доходов оказывает значительное и статистически значимое негативное влияние на последующий экономический рост. Наибольшую важность представляет разрыв в уровне доходов между беднейшими домохозяйствами и остальным населением. В то же время не было найдено подтверждений тому, что опережающий рост доходов богатейших граждан негативно сказывается на перспективах роста. В работе также анализируется «теория накопления человеческого капитала». Были найдены свидетельства важной роли человеческого капитала в качестве канала воздействия неравенства на рост. Анализ, основанный на микроданных из Adult Skills Survey (PIAAC), показывает, что высокие диспропорции в уровне доходов негативно влияют на развитие навыков и компетенций среди граждан из семей с низким уровнем образования, как с точки зрения продолжительности образования (годы, проведенные в процессе обучения), так и его качества (приобретенные навыки и компетенции). Уровень образования индивидов с более благополучным социально-экономическим положением, однако, не подвержен влиянию неравенства.

Таким образом, меры по сокращению неравенства доходов должны не только решать социальные задачи, но и способствовать долгосрочному росту. Политика перераспределения посредством налогов и социальных выплат является ключевым инструментом в деле обеспечения более равномерного распределения доходов. Согласно результатам исследования, подобные меры не оказывают негативного воздействия на экономический рост. Также представляется важным обеспечение равенства возможностей доступа к качественному образованию. Поддержку необходимо оказывать в первую очередь семьям с детьми и молодежи, содействуя трудоустройству уязвимых групп граждан, поскольку именно в раннем возрасте принимаются решения, воздействующие на формирование и накопление человеческого капитала.

Ключевые слова: неравенство доходов, экономический рост, образование, экономический кризис, ОЭСР

1 Перевод выполнен м.н.с. Центра исследований глобального управления Института международных организаций и международного сотрудничества НИУ ВШЭ А.Г. Сахаровым.

Текст Ф. Чиньяно «Тенденции неравенства доходов и его воздействие на экономический рост»2 переведен и опубликован с разрешения ОЭСР. © 2014 OECD. ОЭСР не несет ответственности за качество перевода.

Text " Trends in Income Inequality and its Impact on Economic Growth" by F. Cingano is translated and reproduced with permission by OECD.

© 2014 OECD. OECD is not responsible for the accuracy of this translation.

Тенденции неравенства уровня доходов и их воздействие на экономический рост

Диспропорции в распределении доходов домохозяйств росли на протяжении последних трех десятилетий в большинстве стран ОЭСР. Эта долгосрочная тенденция прервалась на короткое время лишь в первые годы «Великой рецессии»3. Решение проблем, связанных с этой тенденцией, стало одним из приоритетов национальной политики во многих странах мира. Отчасти это связано с опасениями относительно того, что сохраняющаяся несбалансированность распределения дивидендов роста приведет к росту социальной напряженности, усилению популистских и протекционистских настроений и в конечном счете к политической нестабильности. Недавняя полемика (в особенности в США) относительно роли растущего уровня неравенства как причины финансового кризиса 2008 г. также способствовала повышению значимости данного фактора в контексте принятия политических решений.

Однако еще одной причиной возросшего интереса политиков к этой проблеме является обеспокоенность возможным влиянием высокого и быстро растущего уровня неравенства на темпы экономического роста и динамику выхода из нынешней рецессии. Является ли неравенство необходимым условием роста? Или более значительная дисперсия доходов населения подрывает рост? Каковы кратко- и долгосрочные последствия политики перераспределения для темпов экономического роста?

Данную статью открывает краткий обзор долгосрочных тенденций неравенства уровня доходов в странах ОЭСР. Далее представлен обзор теоретической и эмпирической литературы, рассматривающей пути влияния неравенства на экономический рост. Следующий раздел представляет суть новых эмпирических свидетельств связи неравенства доходов и экономического роста. В заключительной части статьи рассматривается один из основных механизмов воздействия неравенства на экономический рост и делается вывод о том, что чем более значительно неравенство, тем

2 Публикация представляет собой перевод основной части документа. Полная и оригинальная версия документа представлена на сайте ОЭСР: Qngano F. (2014) Trends in Income Inequality and its Impact on Economic Growth. OECD Social, Employment and Migration Working Papers No. 163. Режим доступа: http: // www.oecd-ilibrary.org/docserver/download/5jxrjncwxv6j.pdf?expires=1439464823&id=id &accname=guest&checksum=EA020172B6EE209A3A7A70E3D3FC5D1F (дата обращения: 13.08.2015).

3 Докризисные тенденции неравенства были подробно описаны в ряде исследований ОЭСР, в частности, таких как "Growing Unequal?" [OECD, 2008] и "Divided we Stand" [OECD, 2011]. В рамках серии публикаций об уровне неравенства "inequality updates" [OECD, 2013; 2014a; 2014b] рассматривались актуальные изменения в данной сфере, а предстоящая публикация [OECD, 2015a] будет посвящена анализу воздействия экономического кризиса и политики фискальной консолидации на распределение доходов домохозяйств.

меньше домохозяйства с низким уровнем доходов склонны инвестировать в образование.

Долгосрочный тренд к повышению неравенства доходов в странах ОЭСР

Тенденция роста диспропорций до и после «Великой рецессии»

В течение 20—25 лет, предшествовавших мировому экономическому кризису, средний реальный располагаемый доход домохозяйств в странах ОЭСР увеличивался в среднем на 1,6% в год (табл. П1 в Приложении, первые три столбца). Однако в трех четвертях стран ОЭСР доходы 10% самых обеспеченных домохозяйств росли быстрее, чем у 10% беднейших, увеличивая уровень неравенства доходов. Различия темпов роста доходов между группами домохозяйств в предкризисный период были особенно заметны в англоговорящих странах, а также в Израиле, Германии и Швеции. Изменения заметны в посткризисный период (т.е. с 2007 г. до 2011—2012 гг.) — средний располагаемый доход домохозяйств стагнировал или снижался, в особенности в Испании, Ирландии, Исландии и Греции — более чем на 3,5% в год. Почти во всех странах, в которых было отмечено сокращение уровня доходов, доходы 10% беднейших граждан сокращались быстрее. Аналогично почти в половине стран, где рост уровня доходов продолжился, богатейшие 10% показали лучший результат по сравнению с беднейшими.

В совокупности эти показатели подтверждают долгосрочный тренд к повышению неравенства. В начале экономического кризиса в большинстве стран ОЭСР отмечалось рекордное повышение уровня неравенства доходов. В настоящее время средний доход 10% богатейших домохозяйств в странах ОЭСР в 9,5 раз выше доходов 10% беднейших граждан. В 1980-х годах этот показатель составлял 7 : 1. Однако наблюдаются существенные различия между странами ОЭСР. Так, в Скандинавских странах и многих государствах континентальной Европы неравенство доходов значительно ниже среднего уровня по ОЭСР. В то же время оно достигает 10 : 1 в таких странах, как Италия, Япония, Республика Корея, Португалия и Великобритания, от 13 до 16 : 1 — в Греции, Израиле, Турции и США, и от 27 до 30 : 1 в Мексике и Чили (табл. П2 в Приложении).

Эти соотношения дают лишь частичное представление о ситуации, поскольку основываются только на двух показателях неравенства доходов. Системным индикатором, в полной мере учитывающим распределение доходов, является коэффициент Джини. Этот широко используемый стандартный показатель неравенства варьируется от 0 (гипотетическая ситуация, когда все имеют одинаковые доходы) до 1 (когда весь доход приходится на одного человека). В середине 1980-х годов коэффициент Джини составлял 0,29 в среднем по странам ОЭСР, но к 2011—2012 гг. он повысился на 3 пункта, до 0,32. Коэффициент Джини вырос в 17 из 22 стран ОЭСР, для которых доступны данные за длительный период времени (рис. 1), увеличившись на 5 пунктов в Финляндии, Израиле, Новой Зеландии, Швеции и США. Незначительное снижение коэффициента наблюдалось лишь в Греции и Турции4.

4 При рассмотрении менее давнего периода, с середины 1990-х годов, отмечается снижение неравенства также в других странах с высоким уровнем имущественного расслоения, в частности в Мексике и Чили, а также с начала 2000-х годов в Португалии, Испании и Польше. Тем не менее эти тенденции были прерваны во всех вышеперечисленных государствах к концу 2000-х годов, с началом «Великой рецессии».

Коэффициент Джини в середине 1980-х годов и в 2011-2012 гг.

1985

О .'■■. 2011 или позже

0,50 0,45 0,40 0,35 0,30 0,25 0,20 0,15

i

tt

+ 1

1 А f ti 4i

t I

| i i i i i i

I

g. ^ о

I

ри

О.

Ю ¡Г

ф Ф

О Ш ^

2

СЕ 03

ид

х га га х 5 я о. * е

др н

га

л

е

со

о

л

о п

к

р

о

о

^

и л

е

m

Ü

га о р

з

нд нци

^ 1 о ©

ци рц

Д £

Рис. 1. Неравенство доходов повысилось в большинстве (но не во всех) стран ОЭСР

Примечание. Под доходом понимается располагаемый доход домохозяйств с поправкой на размер домохозяйства5.

Источник: [OECD, 2015b].

Наблюдаются отличия в динамике развития и характере неравенства доходов населения в различных странах и регионах ОЭСР. Так, неравенство доходов начало возрастать в конце 1970-х годов в некоторых англоговорящих странах, в частности в Великобритании и США, а также в Израиле. С конца 1980-х годов повышение неравенства доходов отмечалось в более широком круге стран (рис. 2). В 1990-е годы и в начале 2000-х годов продолжилось как увеличение разрыва в уровне доходов между богатыми и бедными в странах с уже высоким уровнем неравенства, таких как Израиль и США, так и впервые в странах с традиционно низким неравенством, например в Германии и Скандинавских странах. На рис. 2 показано, что с началом «Великой рецессии», в течение первых лет кризиса, тенденция к увеличению неравенства доходов во многих странах приостановилась или, в ряде случаев, повернула вспять. Однако с 2010 г. (а в некоторых странах раньше) показатель неравенства продолжил свой рост.

5 Данные ОЭСР по Израилю. Режим доступа: http: // dx.doi.org/10.1787/888932315602 (дата обращения: 12.08.2015).

Коэффициент Джини в ряде стран ОЭСР, 1975 г. - 2011-2012 гг. □ Дания —Франция > Германия ■ Швеция

а Великобритания США - » ОЭСР

Рис. 2. Неравенство повышалось в течение длительного периода, но стабилизировалось в течение первых лет кризиса

Примечание. Под доходом понимается располагаемый доход домохозяйств с поправкой на размер домохозяйства.

Источник: [OECD, 2015b].

Как неравенство влияет на экономический рост

В течение последних десятилетий попытки оценить характер влияния неравенства на экономический рост предпринимались в рамках множества теоретических и эмпирических исследований. В ходе теоретической работы по данной тематике удалось выявить механизмы как позитивного, так и негативного влияния. В то же время эмпирическая литература по данной проблематике не приходит к определенным выводам. В данной части рассматриваются как теоретические, так и практические работы, и подчеркиваются основные характеристики методологии и систем оценки в преддверии описания нового исследования по странам ОЭСР, приведенного в следующих разделах.

Теоретическая литература

Согласно различным теоретическим подходам, неравенство может влиять на экономический рост как в позитивном, так и в негативном ключе. Повышенный уровень неравенства может снижать темпы роста в следующих случаях:

1. Неравенство становится неприемлемо высоким для избирателей. В этом случае они могут добиваться повышения налогообложения и ужесточения регули-

рующего воздействия. Также возможно понижение уровня доверия к бизнесу и мерам, направленным на поддержку предпринимательства. Все это может понизить стимулы к инвестированию (теория «эндогенной фискальной политики» [Bertola, 1993; Alesina, Rodrik, 1994; Persson, Tabellini, 1994; Benabou, 1996; Perotti, 1996])6. В исключительных случаях неравенство может привести к политической нестабильности и социальным волнениям, имеющим негативное влияние на экономический рост [Alesina, Perotti, 1996; Keefer, Knack, 2000]. 2. В случае наличия несовершенств финансового рынка, а именно зависимости доступа к инвестированию от уровня доходов и благосостояния граждан. В этой ситуации малообеспеченные граждане могут быть не в состоянии осуществлять целесообразную инвестиционную деятельность. Например, домохозяйства с низким уровнем доходов могут бросить полноценное образование, поскольку не смогут оплачивать его, даже несмотря на то, что отдача от данной деятельности (как для индивида, так и для общества) высока. Недостаточное инвестирование малообеспеченных слоев населения, в свою очередь, приведет к понижению совокупных объемов производства по сравнению с ситуацией совершенных финансовых рынков7. Данная точка зрения, впервые формализованная Галором и Зейрой [Galor, Zeira 1993], в рамках данной работы будет обозначена как теория «накопления человеческого капитала»8.

Идея о том, что повышенное неравенство может привести к недостаточному инвестированию в человеческий капитал малообеспеченными слоями населения, также вызвала значительный интерес исследователей к вопросу о влиянии нера-

6 Согласно теории «эндогенной фискальной политики» негативная связь между неравенством и ростом основывается на двух (структурных) механизмах. Экономический механизм определяет, что доступные механизмы перераспределения (например, налог на доход с капитала) неизбежно носят искажающий характер и понижают окупаемость инвестиций в частном секторе. Политический механизм, в свою очередь, определяет, что повышенное неравенство будет способствовать активизации процесса перераспределения, поскольку малообеспеченные граждане будут выступать за более высокий уровень налогов, чем обеспеченные. Первое предположение, очевидно, ключевое. Сен Поль и Вердье [Saint Paul, Verdier, 1996] предлагали вариант модели, в которой перераспределение происходило посредством государственного образования, и средний избиратель определял пропорциональный налог на доход от трудовой деятельности. Это подразумевало, что экономики с повышенным уровнем неравенства растут более высокими темпами.

7 В условиях совершенного финансового рынка все индивиды будут инвестировать одинаковый (оптимальный) объем капитала, уравнивая предельные доходы от инвестиций к процентной ставке. Это происходит, когда полные рынки позволяют малообеспеченным индивидам, чей первоначальный капитал не может обеспечить оптимальный уровень инвестиций, занимать средства у обеспеченных граждан (инфрамаргинальные доходы от торговли). Если же финансовые рынки недоступны, и отдача от отдельных инвестиционных проектов сокращается, недостаточный объем инвестиций бедных подразумевает, что совокупный объем производства будет понижен, что в общем случае повысит уровень гетерогенности по доходам (см. [Benabou, 1996; Aghion et al., 1999]).

8 Агион и Болтон [Aghion, Bolton, 1997] и Пикетти [Piketti, 1997] смоделировали сторону предложения кредитного рынка, объясняя несовершенства, основанные на угрозе недобросовестности (например, проблеме контроля поступающих инвестиций) или проблемы, проистекающие из неполноты контрактов (например, проблем контроля объемов производства). Угроза недобросовестности возникает, например, в ситуации пониженной ответственности (т.е. в случае, когда сумма средств, занятых должником у кредиторов, не может быть выше, чем его состояние); если вероятность успеха проекта зависит от (дорогостоящих) усилий, производимых должником, его стимулы к осуществлению этих усилий будут понижаться по мере повышения доли внешних инвестиций. Таким образом, процентная ставка по займу будет возрастающей функцией его величины (т.е. она будет большей для малообеспеченных).

венства на социальную мобильность и распределение талантливых кадров между профессиями [Fertsman et al., 1996; Checchi et al., 1999; Hassler et al., 2007].

3. В случае, если внедрение продвинутых технологий зависит от необходимого минимального объема внутреннего спроса. Берущая свое начало еще в работе Мёрфи, посвященной моделированию ранних этапов промышленного подъема, и, таким образом, рассматривавшаяся как не относящаяся к развитым экономикам, идея о влиянии внутреннего спроса снова становится актуальной темой обсуждения, в частности в рамках недавней полемики о последствиях растущего неравенства в США для экономики страны.

С другой стороны, повышенное неравенство может способствовать ускорению темпов роста в следующих ситуациях:

4. Высокое неравенство способствует возникновению стимулов к повышению производительности, осуществлению инвестиций и принятию рисков для извлечения выгод из высоких уровней доходности [Mirrless, 1971; Lazear, Rosen, 1981]9. Например, если образованные люди намного более продуктивны, то существенные различия в уровнях дохода могут стимулировать большее количество людей к получению образования.

5. Повышенное неравенство способствует повышению совокупных накоплений и, таким образом, накоплению капитала, поскольку богатые граждане меньше предрасположены к потреблению [Kaldor, 1955; Bourguignon, 1981]10.

Эмпирические данные

Существует множество эмпирических исследований, в которых делаются попытки обозначить направление воздействия неравенства на экономический рост. В данной части подчеркивается, что не существует консенсуса по поводу характеристик этой взаимосвязи. Кроме того, лишь в немногих работах рассматривается влияние конкретных теоретических эффектов. Отчасти это обусловлено наличием большого количества эмпирических проблем, с которыми сталкиваются авторы этих исследований, варьирующихся от низкого качества доступных данных до ограниченных возможностей по идентификации изменений в распределении доходов и оценочного подхода, отражающего недостаточную вариативность временных рядов. Таким образом, обзор литературы по рассматриваемой проблематике подчеркивает следующие основные проблемы,

9 Миррлис [Mirrlees, 1971] фокусировался на ситуации принципал — агент, при которой (наблюдаемый) уровень производства зависит от ненаблюдаемых усилий. В этом контексте поощрение агента в отрыве от уровня его производительности создаст негативные стимулы для осуществления усилий, в то время как различия в уровне заработной платы будут создавать позитивные стимулы для труда. В более общем смысле Ребело [Rebelo, 1991] показал, что в различных моделях роста высокие налоги на инвестиции или доходы негативно отразятся на накоплении капитала и замедлят темпы роста.

10 Калдор [Kaldor, 1955] предположил, что поскольку предрасположенность к накоплению из доходов за трудовую деятельность ниже, чем из прибыли, богатые индивиды (т.е. получающие большую часть доходов от капитала) будут в большей степени склонны к накоплению, чем бедные. Эта гипотеза была формализована в контексте модели Солоу Бургуньоном [Bourguignon, 1981], который показал, что в случаях, когда накопления являются выпуклой функцией доходов, могут существовать несколько равновесных состояний, характеризующихся различными уровнями неравенства. В этом случае показано, что объем производства был выше в ситуациях с высоким неравенством не только в совокупности, но и для каждого индивида (т.е. равновесие Парето, характеризующееся высоким неравенством, превосходит эгалитарное равновесие).

которые зачастую ограничивали возможности интерпретации результатов ранних исследований:

• Качество данных. Исследования были ограничены низкой доступностью и качеством данных по распределению доходов в разных странах, которые приходится собирать из различных национальных источников («вторичные» наборы данных). В связи с этим измерения неравенства отличаются по охвату, ссылочным единицам, механизмам взвешивания и определению доходов. Даже широко используемые и «высококачественные» данные, собираемые Всемирным банком с середины 1990-х годов [Deininger, Squire, 1996], значительно отличаются от данных, которые можно собрать (по ограниченному числу развитых стран) исходя из гомогенного набора базовых микроданных (например, Luxembourg Income Survey, LIS; см. [Atkinson, Brandolini, 2001]).

• Охват. Также можно отметить влияние охвата стран исследованием на его результат. Факторы, формирующие негативное воздействие неравенства на экономический рост (в особенности несовершенства кредитного рынка и факторы социально-политической нестабильности), вероятно, будут сильнее в развивающихся, чем в развитых странах. В рамках предыдущего исследования утверждалось, что влияние неравенства на рост будет негативным в развивающихся странах, но позитивным или незначительным в развитых [Barro, 2000]. Исследования, рассматривающие и развивающиеся, и развитые экономики, могут, таким образом, фиксировать лишь средний уровень воздействия, приводя к искаженному результату.

• Метод оценки. При рассмотрении перекрестных вариаций приведенные оценки, как правило, дают негативные коэффициенты (см., например, [Alesina, Rodrik, 1994; Persson, Tabellini, 1994; Perotti, 1996]). В большей части эмпирических исследований, использующих внутристрановые отличия (т.е. методику межстрановых, динамических панельных данных), напротив, отмечается позитивный или незначительный характер взаимосвязи неравенства и роста [Lee, Zou, 1998; Forbes, 2000]11. Одним из объяснений этих отличий является то, что методика панельных данных хорошо подходит для учета страновых особенностей. Однако вероятно и то, что в таких исследованиях нивелируется вариативность данных, что приводит к увеличению коэффициентов воздействия и отражению в итоговом результате лишь краткосрочных эффектов неравенства, в то время как многие теоретические эффекты воздействия неравенства на экономический рост могут проявиться по прошествии более длительного периода времени (например, изменения в уровне образования или политической стабильности). Соответственно, в более поздних работах делаются попытки использовать как внутристрановые, так и межстрано-вые вариации, чтобы выявить возможные эффекты множества потенциальных механизмов воздействия неравенства на экономический рост.

• Индикаторы неравенства. Воздействие неравенства на рост зачастую подвергалось анализу на основе единственного показателя неравенства доходов (в основном коэффициента Джини). Однако теоретические механизмы, описывающие позитивное и негативное влияние неравенства на экономический рост, могут относиться к неравенству в различных частях шкалы распределения доходов [Voitchovsky, 2005]. Например, многие механизмы негативного воздействия

11 Эндрюс и др. [Andrews et al., 2011], используя ежегодные данные по 12 развитым странам за длительный период времени, приходят к выводу о позитивном влиянии неравенства (измеренного по доле богатейших граждан в общем доходе) на рост.

(несовершенства финансового рынка, политическая нестабильность) связаны с неравенством в нижнем секторе шкалы распределения доходов, а большая часть позитивных механизмов (основывающихся на различной склонности к накоплению или создании стимулов) с большей вероятностью зависят от неравенства в верхнем секторе шкалы распределения доходов. Таким образом, единая статистика неравенства может зафиксировать относительно малозначимый средний показатель влияния неравенства на рост. Поэтому необходимо использовать более комплексные индикаторы характеристик неравенства доходов (например, соотношение перцентилей по обе стороны медианного значения шкалы распределения доходов или децильные коэффициенты).

Параллельно с исследованиями, изучавшими взаимосвязь неравенства и роста в приведенной форме, ограниченное число работ было посвящено рассмотрению влияния эндогенной фискальной политики (теория а), а также накопления человеческого капитала и каналов социальной мобильности (теория б).

• Исследования эндогенной фискальной политики дают достаточно слабые обоснования позитивной связи между неравенством и фискальным перераспределением (см. [Perotti, 1994, 1996; Persson, Tabellini, 1994; De Mello, Tiongson, 2006]). Более того, связь между перераспределением (например, величиной налогов) и ростом характеризуется как слабо негативная или даже позитивная [Bergh, Henrekson, 2011].

• Прямые измерения взаимосвязи между неравенством и несовершенными финансовыми рынками в контексте влияния на формирование инвестиционных решений ограничены сложностью точного измерения степени финансовых несовершенств и распределения кредитных ресурсов в различных странах12. Однако выводы, сделанные на основе агрегированных данных, не позволяют определить, варьируются ли направление и сила воздействия в зависимости от социально-экономического положения индивида, как предполагается в рамках основных моделей O. Галора и Дж. Зейры [Galor, Zeira, 1993].

• Доступные данные о связи между неравенством и социальной мобильностью также во многом основаны на межстрановых корреляциях, как, например, так называемая «Кривая Великого Гэтсби», показывающая негативную связь между неравенством и мобильностью доходов между поколениями в ряде стран ОЭСР [D'Addio, 2007; Corak, 2013]. Корреляции между государствами, очевидно, свидетельствуют о возможной связи между неравенством и мобильностью лишь в связи с искажениями, вызванными наблюдаемыми и ненаблюдаемыми факторами на страновом уровне. Недавняя работа P. Четти и др. [Chetty, 2014], основывающаяся на анализе большого объема административных данных, рассматривает мобильность доходов в США и приходит к выводу о том, что (восходящая) мобильность четко отрицательно коррелирует с неравенством доходов (и положительно — с качеством школьного образования)13.

12 Перотти [Perotti, 1994; 1996] приводит (слабые) обоснования увеличения негативного влияния неравенства доходов на инвестиции в человеческий капитал по мере усугубления несовершенств финансовых рынков (измеряемых соотношением между основной суммой кредита и оценочной стоимостью актива, предоставленного в его обеспечение на ипотечном рынке). Также см. К. Дейнингер и Л. Сквайр [Deininger, Squire, 1998].

13 Так, восходящая мобильность негативно коррелирует с неравенством, когда оно измеряется коэффициентом Джини, в соответствии с «Кривой Великого Гэтсби» по нескольким странам. В то же время доля доходов 1% наиболее обеспеченных граждан не сильно коррелируют с мобильностью между поколениями. Блум [Bloom, 2013], напротив, отмечает, что в штатах, в которых неравенство

Влияние неравенства на экономический рост

Краткое описание подхода и новые данные

Новое исследование влияния неравенства на рост в странах ОЭСР, представленное ниже, учитывает вышеописанные проблемы следующим образом.

Метод оценки. Эмпирическое уравнение оценивает экономический рост как линейную функцию изначального неравенства, доходов, человеческого и физического капитала; модель похожа на использованные ранее в большинстве эмпирических исследований факторов роста и может быть выведена из дополненного варианта модели роста Солоу. Уравнение построено с использованием панельных данных, так что исходная спецификация регрессии принимает следующий вид:

1пу^ - 1пу. м = а 1пу. м + X. мр + у 1пeq¡tt_l + ц+ ц, + е,7 (1)

где I — определенная страна, а (7,7 — 1) — период времени в пять лет. Переменная 1пу — логарифм реального ВВП на душу населения. Таким образом, левая часть уравнения (1) выражает приблизительный показатель роста в стране за пять лет. В правой части Ineq представляет собой суммарный показатель неравенства (обычно коэффициент Джини); ВВП на душу населения (у —является стандартной переменной для учета сходимости, а вектор X содержит минимальный набор переменных человеческого и физического капитала. Использование панельных данных позволяет учитывать постоянные эффекты по странам (и времени) (ц. и ц). Фиктивные переменные для стран были введены для учета стационарного смещения с пропущенной переменной, а для периодов времени—для учета глобальных шоков, которые могут воздействовать на совокупный рост в любой период, но не учитываются независимыми переменными.

В исходной спецификации соответствующие независимые переменные измеряются в начале периода роста, чтобы избежать влияния динамики ВВП на показатели неравенства (обратная причинность). Также в рамках анализа будет использован обобщенный метод моментов ^ММ), а не обычный метод наименьших квадратов или оценка по методу наименьших квадратов фиктивной переменной. В частности, все результаты базируются на оценке «системы GMM», который использует вариации неравенства как между странами, так и внутри стран (с течением времени). Таким образом, эта оценка учитывает основной источник вариации неравенства (т.е. межстрановые различия), при этом принимая во внимание и другие потенциально важные внутристрановые факторы. GMM позволяет учесть проблемы в вычислениях, возникающие в связи с присутствием лаговой зависимой переменной (1пу. (— так называемое «смещение Никелла» (№еке11-Ыа8). В целом подход, основанный на GMM, использует набор внутренних инструментов, созданных с учетом прошлых наблюдений измерительных переменных (таких как неравенство), проводя несколько проверок достоверности этих инструментов14. Они использовались в ряде современных

доходов увеличилось в наибольшей степени, не наблюдается тенденции к снижению мобильности доходов между поколениями.

14 Такие проверки включают тест Ареллано — Бонда на автокорреляцию остатков (которая делает несостоятельным использование лаговых значений потенциально эндогенных переменных в качестве средства измерения их первых разностей). Однако, как показано в табл. 1, автокорреляция не кажется серьезной проблемой в данном случае. В рамках анализа также проведена проверка совместной состоятельности всех инструментов (тест сверхидентифицирующих ограничений Хансена), которая также не предполагает несостоятельности какой-либо из переменных [Roodman, 2009].

эмпирических исследований взаимосвязи между неравенством и ростом (например, [Ostry et al., 2014; Halter et al., 2014].

Качество данных. Анализ фокусируется на нескольких развитых и относительно схожих по своим характеристикам экономик с целью исключения проблемы зависимости связи между неравенством и экономическим ростом от уровня развития страны [Barro, 2000]. Была использована новая несбалансированная панель с переменными, измеренными с интервалом в пять лет за период с 1970 г. по 2010 г., включающая 31 страну ОЭСР. Данные по ВВП, населению трудоспособного возраста и валовым вложениям капитала в основные фонды были взяты из OECD Annual National Accounts. Среднее число лет, проведенных лицами трудоспособного возраста в рамках образовательного процесса, взято из недавно обновленной версии набора данных Барро и Ли [Barro, Lee, 2013].

Индикаторы неравенства взяты из OECD Income Distribution Dataset (IDD). IDD зарекомендовал себя в качестве высококачественного источника данных, чьи стандартизированные индикаторы неравенства базируются на концепте «эквивалентного дохода домохозяйств» ("equivalised household income"), т.е. общем доходе, полученном домохозяйствами с поправкой на размер домохозяйства по шкале эквивалентности. Он содержит информацию о доходе, измеренном как до, так и после уплаты налогов, что позволяет оценить масштаб политики перераспределения. Пособия в натуральной форме и налоги на потребление, однако, исключены из анализа, поскольку основные методы исследования уровня доходов не собирают необходимой информации. Перераспределение посредством государственных услуг, таких как здравоохранение, образование, социальное жилье и другие виды помощи, а также услуги безработным и активная трудовая политика, также не учитываются в рамках данного анализа15.

Индикаторы неравенства. IDD позволяет протестировать широкий спектр индикаторов неравенства, в том числе и коэффициент Джини (измеренный с учетом располагаемого дохода или рыночного дохода), а также целевые меры, направленные на верхний или нижний секторы шкалы распределения доходов. Неравенство в нижнем секторе в стране рассчитывается как отношение (общего) среднего дохода к среднему доходу одного из нижних децилей (например, второго). Увеличение этого соотношения сигнализирует о росте разрыва между домохозяйствами со средними и низкими уровнями доходов, т.е. о повышении неравенства в нижней части шкалы распределения доходов. Неравенство в верхней части измеряется как соотношение между средним уровнем доходов в одном из верхних децилей (например, в восьмом) и общим средним уровнем доходов и обозначает разрыв между богатыми и средними домохозяйствами. Таким образом, анализ позволяет делать выводы о том, что различные формы неравенства могут по-разному воздействовать на экономический рост.

Исходные результаты

Первая часть исследования была сфокусирована на показателе неравенства чистых доходов, выраженном коэффициентом Джини. Измерялся масштаб перераспределения как разница между неравенством рыночных доходов и неравенством располагаемых (Джини) доходов.

15 См. гл. 8 в [OECD, 2011], в которой утверждается, что в среднем совокупный эффект пособий в натуральной форме на образование и здравоохранение сокращает неравенство чистых доходов приблизительно на одну пятую в странах ОЭСР.

Эмпирические результаты показывают, что неравенство негативно воздействует на экономический рост. Исходные результаты приведены в табл. 1 (столбцы 1—4). Значения в первом столбце относятся к исходной спецификации, в которой рост зависит только от изначального уровня доходов и неравенства. Во втором столбце модель дополняется стандартными факторами роста, такими как человеческий и физический капитал, что не оказывает влияния на вывод, приведенный выше16. В третьем и четвертом столбцах рассматривается та же модель, но с измененной спецификацией матрицы инструментальных переменных для решения проблемы «инструментального распространения», которая ведет к серьезным смещениям и негативно влияет на состоятельность переменных [Roodman, 2009]17. Несмотря на то, что показатели р-уа1ие в тестах Хансена снижаются по отношению к высоким значениям, достигаемым ими при использовании большого по сравнению с количеством стран числа инструментов (потенциально отражая проблему «инструментального распространения» в ограниченных регрессиях), оценки коэффициентов, напротив, едва ли оказываются немного больше18.

Таблица 1. Взаимосвязь неравенства и экономического роста в странах ОЭСР: исходные результаты

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8)

Чистое неравенство (г - 1) -0,774** -0,800** -0,809*** -1,003** -1,257** -1,207**

(0,319) (0,306) (0,282) (0,376) (0,517) (0,473)

Общее неравенство (г - 1) -0,640 0,138

(1,092) (0,595)

(Чистое- Общее) неравенство (г - 1) 0,064 -0,365

16 Рассчитанные коэффициенты для человеческого и физического капитала не являются статистически значимыми в независимости от использования альтернативных измерений и спецификаций. Данный результат не представляется удивительным, поскольку в рамках нескольких других исследований по развитым экономикам, основанных на GMM, также были получены малозначимые коэффициенты для одного или нескольких факторов роста. Этот феномен будет рассмотрен более подробно в конце части.

17 В рамках оценки по методу GMM набор доступных инструментов (т.е. лаговых значений независимых переменных) потенциально велик, а использование большого числа инструментов может ослабить их эффективность [Roodman, 2009]. Таким образом, важно проверить робастность результатов при сокращении матрицы инструментальных переменных. Для переменной неравенства в качестве инструментов были использованы два лага в столбцах 1 и 2, и один — в столбце 3. В столбце 4 использовался один лаг, а инструментальная матрица сокращена до одного столбца (т.е. столбец 5 имеет наименьшее возможное число инструментов). Для всех других переменных использовался только один лаг и была сокращена инструментальная матрица.

18 Тест Ареллано — Бонда показывает, что автокорреляция остатков, потенциально способная негативно отразиться на использовании лаговых переменных в качестве инструментов, не представляет проблемы в данном случае. Тест сверхидентифицирующих ограничений Хансена не говорит о том, что какие-либо из инструментов могут быть несостоятельными.

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8)

(0,706) (1,476)

У С - 1) -0,136** -0,080 -0,054 -0,079 0,038 -0,070 -0,079 0,133

(0,054) (0,051) (0,057) (0,106) (0,178) (0,121) (0,131) (0,231)

Человеческий капитал (г - 1) -0,005 -0,007 -0,000 0,006 -0,009 -0,010 0,013

(0,011) (0,007) (0,015) (0,021) (0,011) (0,012) (0,021)

Инвестиции (г - 1) 0,197 0,428 0,045 1,545 -0,245 -0,243 2,484

(0,318) (0,544) (1,311) (1,304) (1,310) (1,477) (2,138)

М2 (р-уа1) 0,722 0,558 0,623 0,723 0,860 0,606 0,665 0,916

Статистика Хансена (р-уа1) 0,847 0,614 0,377 0,129 0,471 0,129 0,174 0,535

Наблюдения 127 127 127 127 124 124 124 124

Число стран 31 31 31 31 30 30 30 30

Число инструментов 27 31 26 16 16 18 18 16

Примечание. Зависимая переменная — Alnyt, где yt - ВВП на душу населения, [t — (t — 1)] — период в пять лет. Неравенство измеряется коэффициентом Джини. Робастная двухступенчатая оценка по методу GMM с корректировкой Виндмейера на стандартные ошибки. Все регрессии включают фиктивные переменные для стран и периодов времени. М2 представляет собой показатели p-value тестов на корреляцию рядов второго порядка в терминах дифференцированных ошибок; Hansen обозначает значение p-value в тесте сверхидентифицирующих ограничений Хансена.

***, **, * — значимость на уровне 1%, 5% и 10% соответственно.

Влияние неравенства на рост оказывается достаточно существенным. Основываясь на рассчитанных коэффициентах в столбце 1, например, понижение неравенства на 1 пункт (по коэффициенту Джини) приведет к увеличению совокупного роста на 0,8 процентных пункта в течение следующих пяти лет (или на 0,15 п.п. в год). Интерпретация рассчитанных коэффициентов в контексте модели Солоу позволяет получить данный эффект от изменения уровня неравенства в течение более длительного периода времени, по мере перехода экономики в новое состояние равновесия19. Сфокусировавшись на периоде в 25 лет, например, рассчитанные коэффициенты означают, что сокращение неравенства (коэффициента Джини) на 1 пункт будет способствовать повышению средних темпов роста на немногим более 0,1 п.п. в год и совокупным увеличением ВВП на 3% за весь период.

19 Как показано в работе Манкива и др. [Мап^ й а1., 1992], согласно модели Солоу рост ВВП зависит (и растет по мере увеличения) от расстояния от точки равновесия, к которой он стремится с постоянным темпом (скорость конвергенции). Равновесное состояние ВВП, в свою очередь, является функцией основополагающих факторов, в том числе человеческого и физического капитала и, в рассматриваемом случае, неравенства.

Рисунок 3 демонстрирует альтернативную иллюстрацию предполагаемых результатов, фокусируясь на фактических изменениях в уровне неравенства в отдельных странах. На рисунке показана оценка воздействия изменений неравенства в 1985-2005 гг. на темпы роста ВВП в 1990-2010 гг. (последние данные по тенденциям неравенства не принимались в расчет, поскольку они влияют на темпы роста в будущем). Для каждой страны также показаны фактические темпы экономического роста и гипотетические значения, полученные путем вычета рассчитанного воздействия неравенства из показателя реального роста. Последнее значение следует понимать как темп роста, который имел бы место в экономике страны в случае, если неравенство сохранилось на прежнем уровне (как и прочие переменные). Растущее неравенство, согласно измерениям, стоило более 10 п.п. роста экономики в таких странах, как Мексика и Новая Зеландия. В США, Великобритании, Швеции, Финляндии и Норвегии темпы роста были бы на одну пятую выше, если бы неравенство доходов не усугубилось. С другой стороны, снижение неравенства способствовало повышению показателя ВВП на душу населения в Испании, Франции и Ирландии в докризисный период.

70 60 50 40 30 20 10 0 -10 -20

Темпы роста, %

а р

Воздействие неравенства ■ Гипотетическое ♦Фактическое

р

о

о

I

а р

е

е

р

о

I

р

е

ш

а

^

е

п

<

3

о

р

е

I

а

а

х

а р

е

е

ш

о

I

Рис. 3. Расчетное воздействие изменений неравенства на совокупный рост показателя ВВП на душу населения, 1990-2010 гг.

Примечание. Данный график показывает расчетный показатель воздействия неравенства (с 1985 по 2005 г.) на совокупные темпы роста показателя ВВП на душу населения в период с 1990 по 2010 г. Подушевой ВВП рассчитывался относительно населения в возрасте от 25 до 64 лет. «Фактический» - означает фактические темпы роста; «воздействие неравенства» рассчитывается исходя из наблюдаемых изменений в уровне неравенства в странах ОЭСР (1985— 2005 гг.) и влияния неравенства на темпы роста, измеренного в рамках анализа; «гипотетический» означает разницу между фактическим ростом и влиянием неравентсва. Фактический рост в Германии приведен с 1991 г.; изменения уровня неравенства ограничены периодом 1985— 2000 гг. для Австрии, Бельгии, Испании и Ирландии.

Значения в столбцах 1-4 табл. 1 основаны на показателях неравенства располагаемых доходов. Из теоретических моделей, описанных во второй части, эти измерения значимы для подходов, предполагающих, что неравенство генерирует упущенные возможности среди малообеспеченных слоев населения (теория б), а также для моделей,

в рамках которых неравенство представляет собой результат инвестиций в человеческий и физический капитал (теория г). Однако располагаемый доход не является подходящим средством измерения в рамках проверки теории «эндогенной фискальной политики» (теория а). Согласно этому подходу повышение уровня неравенства рыночных (а не располагаемых) доходов стимулирует избирателей предпочесть повышенный (искажающий) уровень налогообложения [МИапоую, 2000]. Соответственно, результаты в столбце 5 табл. 1 воспроизводят предыдущую спецификацию, измеряя неравенство доходов до уплаты налогов. В данном случае расчетный коэффициент остается негативным, но не столь значительным по своему воздействию, вплоть до утраты статистической значимости. Таким образом, результаты анализа не говорят в пользу этой теории, по крайней мере в странах ОЭСР.

Согласно ряду теорий, рассматривающих воздействие неравенства на экономический рост, предполагается, что эффект может быть нелинейным. Некоторые из теорий политической экономии и социально-политической нестабильности, рассмотренные выше [ВепИаЫЬ, 2003], предполагают, что незначительный уровень неравенства не может вызвать социальных волнений, создавая при этом позитивные стимулы для роста, однако по достижении неравенством некоего критического уровня оно способно подорвать существующие экономические отношения, вовлекая в процесс факторы политического характера посредством рентоориентированного поведения и присвоения. Аналогичный вывод можно сделать и в отношении влияния неравенства на инвестиции в образование. На практике такой нелинейности выявлено не было20 — эффект для экономического роста от увеличения неравенства (коэффициента Джини) с 20 до 21 пункта, согласно результатам анализа, оказался таким же, как и от увеличения с 40 до 41 пункта. Не было получено подтверждения и в отношении наличия существенных различий кратко- и долгосрочных эффектов неравенства21. Попытки выявить различия в воздействии неравенства на подгруппы стран (по признакам подушевого дохода, институциональным и географическим критериям) не принесли новой информации, что, скорее всего, связано с небольшим количеством анализируемых стран.

Перераспределение

В случае, если неравенство оказывает негативное воздействие на долгосрочный экономический рост, актуальность приобретает вопрос о мерах, одновременно направленных как на снижение неравенства, так и на стимулирование роста. Основными инструментами прямого воздействия по снижению неравенства рыночных доходов являются налоги и пособия, которые в то же время могут негативно сказаться на темпах роста. Это может произойти, например, в условиях, когда высокий уровень налогов и трансфертов сопровождается нерациональным расходованием ресурсов и генерирует неэффективность (по аналогии с «дырявым ведром» Оукена)22. Если это так, то спецификация должна учитывать тот факт, что по достижении определенного уровня неравенство

20 Эта гипотеза была проверена путем добавления квадратичного члена (Gini2).

21 Эта гипотеза была проверена путем добавления дополнительных лагов переменной неравенства (например, Gini( _ 2). Используя данные по большему числу стран, Д. Халтер и др. [Halter et al., 2014] выявили, что повышенный уровень неравенства способствует росту в краткосрочной перспективе, но сокращает его в долгосрочной.

22 Знаменитый «эксперимент с дырявым ведром» А. Оукена показывает, что когда правительство намеревается перераспределить доходы от богатых к бедным гражданам, «деньги, должно быть, несут от богатых к бедным в дырявом ведре. Часть денег просто исчезнет в пути, и бедные не получат все, взятое у богатых» [Okun, 1975, p. 91]. А. Оукен относил эти потери на счет административных из-

располагаемых доходов будет оказывать все большее негативное воздействие на рост экономики в странах с высоким показателем неравенства рыночных доходов. Столбец 6 в табл. 1 расширяет исходный анализ путем включения показателей неравенства как рыночных, так и располагаемых («чистых») доходов. Расчетный коэффициент чистого неравенства, таким образом, отражает воздействие изменений уровня неравенства в результате перераспределения. Коэффициент остается негативным, статистически значимым и практически неизменным по сравнению с предыдущими столбцами. Незначимая оценка коэффициента рыночного неравенства говорит о том, что масштаб перераспределения, необходимый для достижения определенного уровня равенства чистых доходов, не оказывает прямого негативного воздействия на экономический рост.

Данный вывод также подтверждается в рамках альтернативных спецификаций. В столбце 5 показано, что после учета неравенства чистых доходов масштаб мер перераспределения в стране (разница между неравенством рыночных и чистых доходов) не влияет на рост. Такая же спецификация использовалась в работе Дж. Остри и др. [081гу е! а1., 2014], в которой были получены аналогичные результаты для более широкой выборки стран. Наконец, масштаб перераспределения незначим, если он принят в качестве единственной основной независимой переменной (см. столбец 6). Изложенные выше результаты в совокупности говорят о том, что неравенство располагаемых доходов негативно сказывается на росте экономики, а перераспределение — в худшем случае — не влияет на данный показатель.

Эти результаты базируются на частичной и относительно грубой оценке масштабов перераспределения и, таким образом, не подразумевают, что все меры по перераспределению доходов будут одинаково благоприятны для экономического роста23. Во-первых, результаты не учитывают влияния других механизмов перераспределения, таких как «предистрибутивные» ("рге-^ШЬиИуе") меры, воздействующие на рыночную ситуацию и диспропорции до уплаты налогов и трансфертов. Эти меры включают, в частности, действия в области образовательной политики, позволяющие большей части населения получать выгоды от повышения уровня заработной платы (за квалифицированный труд), или программы активации рынка труда, направленные на стимулирование участия в рабочей силе и занятости уязвимых групп граждан. Что особенно важно, воздействие различных мер перераспределения на эффективность и рост на практике, скорее всего, будет иным, с точки зрения как направленности, так и величины. Предыдущее исследование ОЭСР [Афпа е! а1., 2001] рассматривало воздействие социальных расходов на экономический рост, подразделяя эти расходы на «активные» (направленные на изменение характера распределения рыночного дохода путем поощрения участия в рабочей силе части населения, имеющей рыночные доходы ниже среднего уровня) и «пассивные». Активные расходы включали меры на рынке труда, а также пособия работникам и выплаты по уходу за детьми. В рамках работы было выявлено, что активные затраты связаны с более значительным повышением темпов роста, чем «пассивные». Несмотря на то, что этот подход отличается от использованного в рамках настоящего исследования, он также приводит к выводу о том, что не все меры перераспределения воздействуют на экономический рост одинаково.

держек, налогов и трансфертов, а также эффектов негативного стимулирования, в основном в части предложения труда.

23 Подробный доклад, рассматривающий способы формирования налоговой системы для поддержки роста показателя ВВП на душу населения, выполнен ОЭСР [2010].

Неравенство в верхней и нижней частях шкалы распределения доходов

Следующим шагом в эмпирическом анализе является рассмотрение воздействия неравенства в различных частях шкалы распределения доходов на экономический рост [Voitchovsky, 2005]. Этот результат получен путем замены коэффициента Джини несколькими показателями для неравенства в верхней и нижней частях шкалы распределения доходов. Так, неравенство в верхней части было измерено как соотношение среднего располагаемого дохода в одном из верхних децилей к среднему уровню доходов в стране. Аналогичным образом было посчитано неравенство в нижней части шкалы24.

Результаты, представленные в табл. 2, свидетельствуют о том, что снижение неравенства посредством сокращения диспропорций в доходах в нижней части шкалы распределения имеет больший позитивный эффект на экономику, чем при аналогичных действиях в верхней части. Исходя из значений расчетных коэффициентов можно сделать вывод о том, что снижение показателя неравенства в нижней части шкалы распределения доходов на половину стандартного отклонения (что соответствует изменению неравенства в нижней части шкалы распределения в Великобритании до уровня аналогичного показателя во Франции, или показателя США до уровня Японии или Австралии) приведет к повышению среднегодовых темпов роста на 0,3 п.п. на протяжении последующих 25 лет с совокупным выигрышем в 7% ВВП на конец периода.

Негативное воздействие неравенства в нижней части шкалы распределения доходов на рост подтверждается. Основным подходом в этой связи является акцент на помощи беднейшим домохозяйствам (т.е. сокращение разрыва в доходах между беднейшим децилем и средним уровнем в стране, см. столбец 1). То же верно (и, что удивительно, с аналогичными показателями по силе воздействия) и в отношении второго, третьего и четвертого децилей, которые по уровню доходов во многом соответствуют критериям низших слоев среднего класса (столбцы 2-4)25. Более того, этот тезис подтверждается и при одновременном учете в спецификации неравенства в верхней части шкалы распределения доходов (столбцы 5-8). Эти результаты говорят о том, что бороться с негативным воздействием неравенства на рост следует не только посредством помощи беднейшим слоям населения, но и содействия более широкому кругу граждан с низким уровнем дохода.

Согласно результатам анализа, изменения в неравенстве доходов в верхней части шкалы распределения не оказывают статистически значимого воздействия на экономический рост (см. столбцы 9 и 10, что подтверждает результаты, полученные при учете неравенства в верхней и нижней частях шкалы распределения доходов в совокупности, см. столбцы 5-8). Важно отметить, что использованные данные по уровню доходов

24 Средний располагаемый доход в стране обозначен как Y, средний располагаемый доход в дециле п обозначен как уп. Неравенство в нижней части шкалы распределения доходов измеряется как соотношение Y и среднего дохода в нижних децилях (с акцентом на 1-4-м децилях): В1 = Y/_

(для п < 5). Неравенство в верхней части шкалы распределения доходов измеряется как соотношение между средним доходом в верхнем дециле и средним уровнем располагаемых доходов в стране:

25 В связи с тем, что увеличение оценки коэффициента неравенства в нижней части шкалы распределения доходов по мере изменения спецификации от первого до четвертого столбца практически полностью нивелируется снижением стандартного отклонения соответствующей переменной.

Таблица 2. Неравенство в верхней и нижней частях шкалы распределения доходов

Показатели (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10)

Неравенство нижних децилей шкалы распределения доходов по среднему доходу в: Неравенство нижних и верхних децилей шкалы распределения доходов по среднему доходу в: Неравенство верхних децилей шкалы распределения доходов по среднему доходу в:

1-м дециле 2-м дециле 3-м дециле 4-м дециле 1-ми 8-м дециле 2-м и 8-м дециле 3-ми 8-м дециле 4-м и 8-м дециле 9-м дециле 10-м дециле

Неравенство нижних децилей -0,015" -0,070* -0,119* -0,189* -0,032* -0,083*** -0,132*** -0,198**

(0,007) (0,036) (0,064) (0,110) (0,018) (0,029) (0,047) (0,084)

Неравенство верхних децилей -0,054 -0,377 -0,233 -0,085 -0,563 -0,064

(0,723) (0,465) (0,395) (0,441) (0,442) (0,049)

Наблюдения 93 93 93 93 93 93 93 93 93 93

Число стран 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30

Число инструментов И И 11 И 13 13 13 13 11 11

М2 (p-val) 0,362 0,349 0,363 0,494 0,282 0,212 0,253 0,308 0,327 0,406

Статистика Хансена (/»-val) 0,793 0,572 0,708 0,979 0,803 0,830 0,878 0,848 0,472 0,321

Примечание. Зависимой переменной является Л1цу( где [?—(? — 1)] — период в пять лет. Неравенство в нижней части шкалы распределения доходов измеряется как соотношение между средним располагаемым доходом в стране (У) и средним уровнем доходов одного из нижних деци-лей, определенного в заголовке столбца (Уп, при п = 1,..., 4). Увеличение показателя в столбце 1, например, подразумевает увеличение диспропорций между средним общим доходом и средним доходом 10% беднейших граждан. Неравенство в верхней части шкалы распределения доходов измеряется как соотношение между средним доходом одного из верхних децилей, определенного в заголовке столбца, и общим средним уровнем дохода в стране (У). Робастная двухступенчатая оценка по методу ОММ с корректировкой Виндмейера на стандартные ошибки. Все регрессии включают фиктивные переменные для стран и периодов времени, а также переменную для учета ВВП на душу населения на начало периода. М2 представляет собой показателир-уа1ие тестов на корреляцию рядов второго порядка в терминах диффернцированных ошибок. ***, **, * — значимость на уровне 1%, 5% и 10% соответственно.

могут недостаточно точно отражать ситуацию в самой верхней части шкалы распределения26.

Эти результаты проливают свет на относительную важность различных направлений, по которым неравенство, очевидно, воздействует на экономический рост в странах ОЭСР. Как было впервые отмечено Войтчовски [Voitchovsky, 2005], большинство механизмов, предполагающих негативное воздействие неравенства доходов на рост, подчеркивают роль диспропорций в уровне доходов в нижней части шкалы распределения. Например, согласно теории накопления человеческого капитала (теория б), неравенство вредно, поскольку оно способствует повышению относительных издержек на образование все большего числа семей в нижней половине шкалы распределения доходов. Повышенное неравенство в верхней части, скорее всего, не приведет к таким последствиям. Напротив, повышение неравенства среди обеспеченных граждан может рассматриваться как признак существования повышенных выгод от осуществления рискованных инвестиций и, таким образом, может быть напрямую связано с теориями, подразумевающими наличие позитивного влияния неравенства на экономический рост (например, теория д). Однако результаты настоящего исследования отличаются от результатов, полученных Войтчовски [2005], который отмечал негативные последствия неравенства для экономического роста для всех частей шкалы распределения доходов.

В контексте теоретических механизмов, описанных выше, выводы в данной части, очевидно, указывают на один важный канал воздействия неравенства доходов на экономический рост — снижение инвестиционных и/или трудовых возможностей для уязвимых слоев населения, по аналогии с теорией несовершенства финансовых рынков/накопления человеческого капитала (теория б). Соответственно, в следующей части будет осуществлена прямая проверка данной теории посредством рассмотрения связей между неравенством и инвестициями в человеческий капитал индивидами из различных социально-экономических групп.

Прежде чем перейти к этой части анализа, важно уделить внимание обсуждению возможных причин того, почему результаты, отраженные в табл. 1, не указывают на позитивное воздействие человеческого капитала на экономический рост. Эти выводы, действительно, трудно сопоставить с большим количеством сведений, свидетельствующих о благоприятной роли образования в повышении индивидуальной производительности (из литературы по трудовым ресурсам) и о значительном вкладе человеческого капитала в совокупный рост (из оценок экономического роста). Тем не менее эти результаты аналогичны полученным в рамках ряда других исследований экономического роста, использующих панельные данные [Islam, 1995; Pritchett, 2000], а также многих работ, базирующихся на алгоритме GMM (см., например, [Castello-Climent, 2010]).

Одним из объяснений данного феномена может являться то, что одновременно с устранением одного из источников смещения рассмотрение внутристрановых вариаций значительно снижает точность измерений в случаях, когда переменные либо показывают достаточно высокую степень стабильности в течение длительного периода времени, либо (как в случае с человеческим капиталом) имеют единонаправленные тренды. Ситуация осложняется также с учетом высокой волатильности темпов роста, измеряемых на кратких промежутках времени (например, пять лет), и вероятности

26 К сожалению, доступные источники данных по доходам верхних децилей шкалы распределения (например, World Top Income Database) включают лишь доли доходов до уплаты налогов верхних децилей и перцентилей. Более того, только 18 стран ОЭСР включены в эту базу данных [Atkinson et al., 2011; OECD, 2014а]. В результате представляется невозможным расширить анализ для рассмотрения роли неравенства в верхней части шкалы распределения доходов, основываясь, например, на доле доходов 1% богатейших граждан.

наличия существенных ошибок в измерении показателей человеческого капитала [de la Fuente, Domenech, 2013; Cohen, Soto, 2007]. При высокой степени постоянства переменных лаговые уровни могут быть не в полной мере подходящими инструментами для измерения первой разности, и, таким образом, в оценках (первой разности) панельных данных по методу GMM с большой долей вероятности будет наблюдаться значительное смещение при короткой панели. При использовании метода GMM идентификация зависит от объясняющей силы лаговых первых разностей в отношении уровней, которая может отсутствовать применительно к доступным показателям человеческого капитала. Еще одним источником отклонений в рамках модели GMM является гетерогенность межстрановых параметров [Lee, Persaran, Smith, 1997].

С целью решения этих проблем предыдущие исследования ОЭСР [Bassanini, Scarpetta, 2002; Arnold et al., 2011] тщательно реконструировали высококачественные ежегодные данные по образованию и использовали версию базовой модели роста с корректирующим механизмом (ECM), рассчитанную с использованием методики объединенной среднегрупповой оценки (PMG), разработанной M. Песараном, И. Шинном и P. Смитом [Pesaran et al., 1999]. Данный подход позволяет решить проблему гетерогенности параметров и произвести независимую оценку кратко- и долгосрочных коэффициентов для каждого фактора роста. Результаты указывают на то, что в 21 стране ОЭСР человеческий капитал имеет устойчивое, позитивное и значимое влияние на темпы долгосрочного роста. Эти данные и соответствующий подход не могли быть применены в настоящем анализе в связи с недостатком ежегодных данных по неравенству в достаточном количестве стран ОЭСР.

Неравенство, социальная мобильность и накопление человеческого капитала

В странах ОЭСР неравенство доходов имеет негативную связь с показателем среднего уровня образования. Рисунок 4 демонстрирует простую корреляцию между долей населения, получающего среднее образование старшей ступени (левый график) и высшее специальное образование (правый график), и коэффициентом Джини по неравенству располагаемых доходов в различных странах.

Соответствуя результатам ранних межстрановых исследований [Perotti, 1996; Deininger, Squire, 1998], эта простая корреляция как таковая не является подтверждением теории накопления человеческого капитала (теория б). Для ее проверки необходимо определить, различаются ли характер и сила взаимосвязи между неравенством и образованием в зависимости от социально-экономического положения индивида. В общем результаты, основывающиеся на межстрановых различиях (в том числе так называемая «кривая Гэтсби», иллюстрирующая взаимосвязь между неравенством и мобильностью доходов в ряде стран ОЭСР), с большой долей вероятности подвержены искажениям, вызванным наблюдаемыми и ненаблюдаемыми неизменными страновыми факторами.

В настоящей части работы анализ сфокусирован на данных исследований на индивидуальном уровне (из OECD Adult Skills Survey, PIAAC) с целью оценки зависимости взаимосвязи между уровнем образования и неравенством индивида от уровня образования его/ее родителей (PEB, показатель, обозначающий социально-экономическое положение), с рассмотрением внутристрановой вариативности для учета неизменных наблюдаемых и ненаблюдаемых страновых характеристик.

1

0,9 * 0,8

о

X

|°,7 га

£ 0,6

0

1 °,5 ц-

0,4 0,3 0,2

Среднее образование старшей ступени

N хгЕни 4 1ТА •

• * • :н1_ •

МЕХ

•

0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1

Высшее специальное образование

• Р01. • - Р1Ы М1. 1 ША

(ЖГ вС

* »¿НЕ • да " и

МЕХ •

0,2 0,3 0,4 0,5

Неравенство (Джини)

0,2 0,3 0,4 0,5

Неравенство (Джини)

Рис. 4. Неравенство и доля учащихся в странах ОЭСР, 2010 г.

Примечание. Графики получены путем сопоставления данных ОЭСР по числу учащихся (по возрастным группам и уровню образования) с данными по численности населения по возрастным группам. Соотношение получающих среднее образование старшей ступени рассчитывалось по отношению к численности населения в возрасте от 15 до 19 лет (20—24 года для соотношения получающих высшее специальное образование). Оба соотношения рассчитаны для 2010 г. Неравенство (выраженное коэффициентом Джини) измерялось, когда индивидам было 10—14 лет, т.е. в 2005 г. (левый график) и в 2000 г. (правый график). Коэффициенты обеих регрессий статистически значимы на уровне достоверности в 1%.

Для рассмотрения такой вариативности в межсекционном исследовании, подобном Р1ААС, анализируются различия в уровне развития человеческого капитала по возрастным группам (внутри стран). Так, индивиды объединяются в пятилетние возрастные группы (обозначенные как Г). Каждой группе присваивается показатель неравенства в стране на момент, когда индивидам, входящим в нее, было 10—14 лет27. Исходное эмпирическое уравнение выглядит следующим образом:

НС

■■ в1РЕВ

• 1пес + В.РЕВ , + 0Х., + и, + и + е.,

1 ,С Г,С 1 2 1 1 ,С ^С

где НС — показатель человеческого капитала для индивида 1 в стране с, РЕВ — набор из трех индикаторов для уровня образования родителей индивида («низкий», «средний» и «высокий»), Ineq — индекс неравенства в стране28. В рамках данной спецификации три параметра показателя р2 показывают средний уровень образования индивидов с различными уровнями образования родителей. Пераметры показателя рр в свою очередь, показывают изменения этих средних значений в зависимости от уровня неравенства

27 Например, в рамках исследования подразумевается, что уровень образования индивидов, рожденных в 1966—1970 гг., говорит о мерах образовательной политики, принятых около 1980 г. Таким образом, в контексте статистического анализа показатели этой группы относятся к ^neq1980. Аналогично показатели возрастных групп (1966—1970, 1971—1975, ..., 1991—1995) относятся к уровню неравенства в (1980, 1985, ..., 2005, что соотносится с Г в уравнении 2).

28 Переменная определяется следующим образом: индивидам присваивается низкий РЕВ в случае, если ни один из родителей не получил среднего образования старшей ступени; средний РЕВ — если хотя бы один из родителей получил среднее или среднее специальное образование, и высокий РЕВ — если хотя бы один из родителей получил высшее образование.

доходов в стране. Данный подход позволяет строить панельные регрессии (страна с, период учитывающие постоянные страновые эффекты (цс) и общие шоковые явления (ц(). Таким образом, параметры р могут быть рассчитаны с учетом постоянных страновых факторов, способных исказить простые межстрановые измерения. Это произошло бы в случае, если бы неравенство коррелировало с качеством системы образования или с другими мерами и институтами в сфере образования, влияющими на его результаты.

Этот подход измеряет степень межпоколенческой динамики в области образования в контексте средних изменений уровня образования отдельных индивидов в трех группах (и в свете результатов, представленных ниже, неудивительно, что была выявлена значительная преемственность). Однако, что немаловажно, данный подход также допускает неоднородность влияния изменений уровня неравенства на индивидов с различными показателями РЕВ. Так, если наиболее значительным эффектом роста неравенства является создание стимулов к инвестированию в образование, то увеличение диспропорций должно сопровождаться повышением уровня образования, вне зависимости от социально-экономического положения индивида. В то же время данные о снижении уровня образования по мере роста неравенства, в особенности среди малообеспеченных слоев населения, говорят о том, что в сочетании с несовершенствами финансового рынка неравенство значительно понижает возможности получения образования и восходящей социальной мобильности для уязвимых групп29.

В данной части осуществляется проверка этих альтернативных подходов с использованием трех различных наборов результатов:

• Вероятность получения высшего специального образования, измерение количества человеческого капитала, накопленного индивидом.

• Показатель квалификации, включающий когнитивные способности и, таким образом, также учитывающий качество полученного образования.

• Измерение показателя вероятности трудоустройства для анализа влияния неравенства на формирование возможностей на рынке труда.

Результаты в рамках всех трех подходов показывают, что растущие диспропорции в уровне доходов понижают уровень образования индивидов с низким социально-экономическим статусом. Таким образом, как и в случае с регрессиями роста, подтверждается идея о том, что повышенное неравенство способствует сокращению образовательных возможностей (и социальной мобильности) уязвимых граждан. Данный эффект нивелирует потенциально позитивное стимулирующее влияние неравенства.

Первое подтверждение негативного воздействия неравенства на формирование возможностей относится к выпуску из высшего учебного заведения. На рис. 5 каждая линия обозначает среднюю прогнозируемую вероятность получения высшего профессионального образования в зависимости от показателя РЕВ как функцию неравенства (выраженного коэффициентом Джини)30.

29 Исследования социальной мобильности в странах ОЭСР [Causa, Johansson, 2009; OECD, 2010] подтверждают идею о том, что достижения учащихся в значительной мере зависят от уровня образования родителей. Предлагаемая работа направлена на развитие этих результатов посредством исследования вопроса о том, снижается ли мобильность по мере увеличения неравенства. Подтверждение данной гипотезы послужит одним из объяснений причин негативной корреляции неравенства и социальной мобильности в развитых странах [D'Addio, 2007; Corak, 2013].

30 В данном случае уровень образования родителей измерялся по показателю отца. Результаты, полученные с использованием показателей матери или обоих родителей, аналогичны.

Низкий PEB - - - Средний PEB — - Высокий PEB

0,5

я

р

о

о

2

е

3

с

0,4

0,3

8 0,2 н

о р

е В

0,1

20 22,2 25,7 28,7 31,7 33,7 36

Неравенство (Джини)

Рис. 5. Средняя вероятность получения высшего специального образования в зависимости от показателя РЕВ и неравенства

Примечание. На графике показана средняя прогнозируемая вероятность того, что индивиды из семей с низким, средним и высоким уровнем образования получат высшее профессиональное образование как функция неравенства (в пунктах коэффициента Джини). Низкий, средний или высокий показатель РЕВ (см. сноску 28). Линия с точками обозначает базовые вероятности для каждой группы. Поперечные отрезки показывают доверительный интервал в 95%. Значения коэффициента Джини по оси X показывают перцентили базового распределения по показателям неравенства. В частности, 25-й (25,7), медианный (28,67) и 75-й (31,7).

В соответствии с данными, подтверждающими наличие значительной степени преемственности в уровне образования между поколениями, наивысшая расчетная вероятность окончания высшего учебного заведения наблюдается для индивидов с высокообразованными родителями — более 40% из них получают высшее профессиональное образование. Средний результат индивидов со средним уровнем образования родителей — около 30%.

Однако график также указывает на то, что вероятность получения высшего специального образования сокращается по мере роста неравенства лишь для индивидов с низким РЕВ. В соответствии с базовыми оценками увеличение неравенства на 6 пунктов коэффициента Джини (что приблизительно равно разнице в уровне неравенства доходов между США и Канадой в 2010 г.) снизит вероятность получения высшего образования индивидами, чьи родители имели низкий уровень образования, на 4 п.п.31 С другой стороны, неравенство не оказывает никакого воздействия на вероятность по-

31 Это равняется более чем одной пятой от исходной вероятности получения высшего образования для индивидов с низким показателем РЕВ (18%) и более чем одной трети — для индивидов со средним показателем РЕВ.

лучения высшего специального образования для индивидов с родителями, имеющими средний или высокий уровень образования32.

Аналогичные результаты были получены и при более детальном рассмотрении альтернативных измерений количества образования. Так, выявлено, что неравенство увеличивает вероятность получения максимум неполного среднего образования и сокращает показатель количества лет, проведенных в рамках образовательного процесса. Как и в предыдущем случае, оба результата относятся лишь к гражданам, имеющим родителей с низким уровнем образования.

Второй вывод о воздействии неравенства на человеческий капитал был сделан по результатам анализа оценок за тесты. Ряд недавних исследований указывает на то, что анализ уровня образования посредством измерения разницы в уровне квалификации (например, с помощью международных тестов на грамотность, научные и математические знания) значительно повышает возможности для объяснения различий в тенденциях долгосрочного роста в разных странах [НапшИек, ^Ъе88шапп, 2012]. Учитывая важность потенциальных механизмов, стоящих за взаимосвязью неравенства и экономического роста, представляется целесообразным использовать эти альтернативные способы измерения человеческого капитала для подтверждения дифференцированного характера воздействия неравенства на уровень образования.

В рамках исследования Р1ААС были проведены измерения математических способностей и грамотности. Беспокойство в контексте настоящего исследования вызывает вопрос о том, в какой мере эти измерения отражают навыки, полученные в результате образовательной деятельности, учитывая, что навыки имеют тенденцию к деградации с возрастом и могут быть дополнены новыми знаниями, полученными на работе. Эта проблема решается как эмпирически, так и с использованием результатов предыдущих исследований, указывающих на то, что измерения навыков Р1ААС во многом отражают навыки, полученные в период обучения.

На рис. 6 отражен средний прогнозируемый показатель математических способностей индивида в зависимости от уровня образования его отца как функция неравенства (использование показателя грамотности в качестве средства измерения качества человеческого капитала дает аналогичные результаты). Как и в предыдущем случае, рис. 6 указывает на то, что показатель математических способностей снижается по мере роста неравенства у индивидов с низким РЕВ. Средние показатели в других группах, напротив, не затрагиваются повышением неравенства доходов. Согласно результатам этих измерений, рост неравенства на 6 пунктов коэффициента Джини способствует сокращению показателя математических способностей индивидов с низким РЕВ примерно на 6 пунктов. Весомое сокращение, равняющееся почти 40% разрыва между их средним прогнозируемым результатом (261) и результатом индивидов со средним РЕВ.

Теоретически описанные результаты могут лишь отражать последствия предыдущих, подразумевающих, что более низкая квалификация является следствием низкого количества образования. Однако приведенные выводы сохраняют актуальность даже при постановке оценок в зависимость от уровня формального образования, и, следовательно, их ограждения от негативных последствий неравенства для количества образования. Таким образом, навыки индивидов из семей с низким уровнем образования понижаются по мере роста неравенства даже по сравнению с индивидами из более

32 Аналогичные результаты были получены и при более подробном рассмотрении альтернативных измерений качества образования, таких как вероятность получения неполного среднего образования или количество лет, проведенных в рамках образовательного процесса. Анализ не выявил значительных гендерных различий в рассматриваемых процессах.

Низкий PEB

Средний PEB

- Высокий PEB

300

290

280

270

5 260 з

аз

к

о

с

250

ч ч -ъ- -3 ь- — — -

ч г

20 22,2 25,7 28,7 31,7 33,7 36

Неравенство (Джини)

Рис. 6. Средний показатель математических способностей в зависимости от уровня образования родителей и неравенства

Примечание. На графике показан средний прогнозируемый показатель математических способностей индивидов из семей с низким, средним и высоким уровнем образования как функция неравенства (пункты коэффициента Джини) в стране в период, когда им было около 14 лет. Низкий, средний и высокий показатель РЕВ (см. сноску 28). Линия с точками обозначает базовые вероятности для каждой группы. Поперечные отрезки показывают доверительный интервал в 95%. Значения коэффициента Джини по оси X показывают перцентили базового распределения по показателям неравенства. В частности, 25-й (25,7), медианный (28,67) и 75-й (31,7).

благополучных групп с тем же объемом формального образования. Это говорит о том, что отчасти их более низкая квалификация является следствием худшего «качества» образовательного процесса (например, посещение менее качественных школ/университетов) или меньшего объема затраченных усилий (учебных часов).

Третий вывод, указывающий на негативное воздействие неравенства на формирование возможностей для уязвимых групп граждан, сделан в результате рассмотрения их результатов на рынке труда. В частности, PIAAC позволяет проанализировать среднюю вероятность не быть трудоустроенным в течение периода пребывания в рабочей силе33. Как и в случае с уровнем образования, эта вероятность значительно возрастает по мере увеличения неравенства для неблагополучных индивидов. Наблюдается рост на 3 п.п. (или 20% базовой вероятности не быть трудоустроенным) при повышении неравенства на 6 пунктов коэффициента Джини. Соответствующая вероятность для более благополучных групп индивидов не подвергается воздействию неравенства.

33 Каждый индивид указывает число лет, в которые он был трудоустроен (опыт), и число лет после окончания образования (потенциальный опыт). Эта информация позволяет рассчитать долю времени без работы (показатель вероятности не найти работу) в течение периода пребывания в рабочей силе.

Заключение

Данная работа призвана внести вклад в проблему изучения воздействия неравенства на экономический рост. Проведенный на основе гармонизированных данных по странам ОЭСР за последние 30 лет эконометрический анализ позволяет сделать вывод о том, что неравенство доходов оказывает значительное и статистически значимое негативное влияние на рост, а меры по перераспределению, направленные на повышение равенства располагаемых доходов, не имеют негативных последствий для развития экономики. Более того, результаты исследования указывают на то, что наибольшее воздействие на рост оказывает неравенство в нижней части шкалы распределения доходов. Дополнительный анализ, основанный на данных PIACC ОЭСР, показывает, что основным каналом негативного воздействия неравенства на рост экономики является понижение инвестиционных возможностей (в особенности в сфере образования) беднейших слоев населения.

Изложенные выводы актуальны для лиц, ответственных за принятие политических решений, озабоченных проблемами слабого роста и растущего неравенства. С одной стороны, они указывают на важность проведения подробной оценки потенциального воздействия мер стимулирования роста на уровень неравенства. Меры, фокусирующиеся исключительно на аспектах роста и предполагающие, что выгоды распределятся между различными сегментами общества автоматически, способны неблагоприятно сказаться на темпах роста в долгосрочной перспективе, по мере роста неравенства. С другой стороны, результаты исследования также указывают, что меры, способствующие ограничению или, в идеале, повороту вспять долгосрочной тенденции к росту неравенства, содействуют не только повышению уровня общественной справедливости, но и росту благосостояния в экономике. В частности, в рамках настоящего анализа подчеркивается важность двух блоков экономической политики для решения проблем растущего неравенства и создания равных возможностей.

Одним из путей по снижению неравенства являются реформы в сфере налогов и пособий. Недавнее исследование ОЭСР было посвящено рассмотрению этих проблем в верхних сегментах шкалы распределения доходов [Forster et al., 2014]. Поскольку богатейшие граждане обладают большими, по сравнению с предшествующими периодами, возможностями по уплате налогов, правительства могу пересмотреть налоговое законодательство в целях создания условий, при которых обеспеченные граждане несли бы справедливую часть налогового бремени. Данная цель может быть достигнута несколькими путями — не только посредством повышения предельной ставки налога для богатых индивидов, но и путем укрепления налоговой дисциплины, устранения или сокращения налоговых льгот, которые, как правило, приносят непропорционально высокую долю выгод богатым, а также путем пересмотра роли налогов на все формы собственности и капитала, в том числе перевод активов. Расширение налоговой базы посредством закрытия лазеек в налоговом законодательстве может потенциально повысить как эффективность, так и равенство. Это особенно четко проявляется в связи с налогом на доходы от капитала, составляющие значительную долю доходов состоятельных граждан. Неравное налогообложение доходов от различных групп активов в ряде случаев повышает неравенство и искажает процесс распределения капитала.

Данная работа, однако, указывает на еще большую важность борьбы с неравенством в нижней части шкалы распределения доходов. Государственные выплаты играют важную роль в обеспечении материального положения беднейших слоев населения. Речь в данном случае идет не только о прямых денежных выплатах, но и о мерах, на-

правленных на обеспечение доступа к государственным услугам, в частности, высококачественному образованию и здравоохранению. В краткосрочной перспективе эти меры «сглаживают» неравенство, проистекающее из различий в уровне доходов, а в долгосрочной — представляют собой социальные инвестиции, способствующие активизации восходящей мобильности и созданию равных возможностей.

Многие меры социальной политики нацелены на борьбу с бедностью. Анализ в рамках данной работы показывает, что не только бедность (т.е. доходы беднейших 10% граждан) оказывает негативное влияние на рост экономики. В этой связи предлагается таргетировать более широкую группу — около 40% беднейших индивидов, в том числе уязвимые группы низшего среднего класса, для которой существует риск упустить выгоды от восстановления экономики и будущего роста. Программ по борьбе с бедностью может оказаться недостаточно.

Еще несколько выводов по результатам данного исследования касаются связи между неравенством и человеческим капиталом. Существуют весомые основания полагать, что неравенство снижает возможности индивидов из уязвимых слоев общества по инвестированию в развитие человеческого капитала как с точки зрения уровня образования, так и (что еще более важно) с точки зрения качества получаемых знаний. Это говорит о том, что политика в области образования должна фокусироваться на обеспечении доступа малообеспеченных граждан к образованию, не только потому, что уровень их квалификации ниже, чем у граждан из средней и верхней части шкалы распределения доходов, но и потому, что они более уязвимы к изменениям уровня неравенства. Однако меры, направленные на снижение стоимости обучения, в особенности в сфере высшего образования (попечительство, стипендии), могут лишь незначительно отразиться на уровне образования уязвимых групп. Негативное воздействие неравенства может также наблюдаться в дифференциальных эффектах упущенных доходов, связанных с решениями в области образования, в различных сегментах шкалы распределения доходов — через влияние на распределение вклада родителей в развитие человеческого капитала их детей или на возможности родителей по выбору оптимальной образовательной среды. Таким образом, политика в данной сфере должна учитывать недостаточный уровень инвестиций малообеспеченных граждан в формальное образование в условиях неравенства. Соответственно меры, направленные на развитие навыков и компетенций, должны включать профессиональную подготовку и образование для низкоквалифицированных работников и расширение доступа к формальному образованию в течение всей их трудовой деятельности.

Приложение 1

Таблица П1. Тенденции реальных располагаемых доходов домохозяйств по группам в предкризисный и посткризисный периоды

Среднегодовые изменения, %

Предкризисный период (сер. 1980-х - 2007-2008 гг.) Посткризисный период (2007-2008 гг. - 2011-2012гг.)

Все население Нижняя дециль Верхняя дециль Все население Нижняя дециль Верхняя дециль

Австралия 3,6 3,0 4,5 0,8 1,6 -0,5

Австрия 1,3 0,6 1,1 1,5 -0,8 1,3

Бельгия 1,1 1,7 1,2 0,4 2,2 -1,5

Канада 1,1 0,9 1,6 0,8 0,4 0,3

Чили 1,4 1,8 1,2 2,7 4,9 2,7

Чешская Республика 2,7 1,8 3,0 0,2 -0,6 0,0

Дания 1,0 0,7 1,5 0,3 -0,5 0,6

Эстония - - - -1,8 -4,5 -1,5

Финляндия 1,7 1,2 2,5 1,2 1,5 1,0

Франция 1,2 1,6 1,3 0,3 -1,3 1,7

Германия 0,9 0,1 1,6 0,4 0,0 0,8

Греция 1,5 1,8 1,3 -8,3 -12,7 -9,0

Венгрия 0,6 0,4 0,6 -1,3 -5,2 -1,6

Исландия - - - -6,6 -6,4 -9,7

Ирландия 3,6 3,9 2,5 -4,2 -10,2 -4,1

Израиль* 2,3 0,8 2,8 0,5 1,5 -0,8

Италия 0,8 0,2 1,1 -1,5 -3,9 -0,8

Япония 0,3 -0,5 0,3 -0,9 -1,7 -0,4

Корея - - - 1,3 0,6 0,9

Люксембург 2,2 1,5 2,9 -0,9 -1,2 -1,8

Мексика 1,4 0,8 1,7 -2,4 -4,9 -1,7

Нидерланды 1,4 0,5 1,6 -1,4 -1,6 -3,0

Новая Зеландия 1,5 1,1 2,5 -0,5 -0,9 -2,2

Норвегия 2,3 1,4 2,7 0,9 0,0 0,6

Польша - - - 2,9 3,3 1,5

Португалия 2,0 3,6 1,1 -2,3 -1,9 -3,7

Словацкая республика - - - 4,2 1,8 4,6

Словения - - - -0,5 -0,6 -0,6

Испания 3,1 3,9 2,5 -3,6 -12,9 -1,4

Швеция 1,8 0,4 2,4 2,5 0,7 3,8

Швейцария - - - - - -

Турция 0,5 0,8 0,1 1,0 0,1 1,3

Великобритания 2,1 0,9 2,5 -0,9 -0,9 -0,3

США 0,9 0,1 1,5 0,2 -1,3 0,9

ОЭСР-27 1,6 1,3 1,8 -0,5 -1,8 -0,7

Примечание. Под доходом понимается располагаемый доход домохозяйства, скорректированный на величину домохозяйства и дефлированный по индексу потребительских цен (СР1).

Панель А: Среднегодовые изменения подсчитываются за период с 1985 по 2008 г., с рядом исключений: 1983 г. — наиболее ранний для Австрии, Бельгии и Швеции; 1984 г. — для Франции, Италии, Мексики, Турции, США; 1986 г. — для Греции, Финляндии, Люксембурга, Норвегии;

1987 г. — для Ирландии; 1991 г. — для Венгрии; 1992 г. — для Чехии; 1995 г. — для Австралии и Португалии; 1996 г. — для Чили. Последним годом для Чили был 2006 г.; 2007 г. — для Дании, Венгрии и Турции; 2006 г. — для Японии. Изменения не фиксировались в периоды 2000—2004 гг. для Австрии, Бельгии, Ирландии, Португалии и Испании, в связи с несопоставимостью данных.

Панель Б: Среднегодовые изменения подсчитываются за период с 2007 по 2011 г. с рядом исключений: 2006 г. — наиболее ранний для Чили; 2008 г. — для Австралии, Германии, Финляндии, Франции, Израиля, Мексики, Норвегии, Новой Зеландии, Швеции и США. Последним годом для Японии был 2009 г., 2010 г. — для Австрии, Бельгии, Великобритании и Ирландии; 2012 г. — для Австралии, Венгрии, Кореи, Мексики, Нидерландов и США34.

Таблица П2. Последние тенденции в различных измерениях неравенства доходов

Коэффициент Джини Соотношение доходов верхних и нижних 10% Доля в общем доходе Соотношение Пальмы

Нижние 10% Нижние 20% Нижние 40% Нижние 40% Нижние 20% Нижние 10%

2007 2010 2011 2007 2010 2011 2011 или последующие годы, % 2007 2010 2011

Австралия 0,336 0,334 0,324 9 3 8,9 8,5 2,9 7,3 19,8 63,0 39,7 24,4 1,33 1,30 1,23

Австрия 0,269 0,269 0,282 5,7 6,1 7,1 3,1 8,4 22,4 59,6 36,7 22,2 0,95 0,94 | 0,99

Бельгия 0,277 0,264 6,5 5,8 3,6 8,9 22,9 58,4 35,1 20,8 0,98 0,91

Канада 0,318 0,319 0,316 8 5 8,6 8,5 2,8 7,6 20,4 62,2 39,2 24,2 1,20 1,21 1,18

Чили 0,511 0,510 0 503 29,5 30,1 26,5 1,5 4,3 12,5 75,3 56,4 40,9 3,43 3,41 3,26

Чешская Республика 0,257 0,258 0,256 5,3 5,6 5,5 4,0 9,7 24,3 57,8 35,5 21,6 0,90 0,90 0,89

Дания 0,246 0,252 0,253 5,1 5,3 5,3 4,0 9,7 24,0 57,5 34,7 21,0 0,85 0,87 0,87

Эстония 0,312 0,317 0,323 8,0 8,9 9,1 2,6 7,2 19,7 63,1 39,3 23,6 1,15 1,16 1,20

Финляндия 0,270 0,265 0,261 5,8 5,6 5,5 3,9 9,5 23,7 58,2 35,5 21,5 0,96 0,93 0,91

Франция 0,293 0 303 0 309 6,8 7,2 7,4 3,4 8,5 21,6 61,5 39,7 25,5 1 09 1,14 1,18

Германия 0,287 0,286 0 293 6 7 6,7 6,9 3,4 8,6 22,2 60,5 38,1 23,7 1 04 1,04 1,07

Греция 0,335 0,338 0 335 10,7 11,0 12,6 1,9 6,3 18,8 63,4 39,7 24,4 1,30 1,32 1,30

Венгрия 0,272 0,272 0,290 6,0 6,0 7,3 3,1 8,2 21,7 60,3 37,2 22,5 0,98 0,95 1,04

Исландия 0,283 0,246 0,251 6,5 5,6 5,6 3,7 9,7 24,4 57,5 34,7 20,9 1,04 0,84 0,86

Ирландия 0,303 0,313 0,302 6,9 8,4 7,7 3,0 8,1 21,3 61,3 38,2 23,3 1,12 1,16 1,10

Израиль 0,371 0,376 0 377 13,4 13,6 12,5 2,0 5,7 16,6 66,5 42,1 25,6 1,62 1,62 1,55

Италия 0,313 0 321 0,321 9,0 10,5 10,2 2,4 7,1 20,0 62,4 39,3 24,4 1,16 1,21 1,22

Япония 0,329 0,336 10,3 10,7 2,3 6,5 18,9 63,7 40,0 24,4 1,25 1,30

Корея 0,312 0,310 0,307 10,0 10,5 10,2 2,2 6,8 20,2 61,4 37,5 22,3 1,13 1,12 1,10

Люксембург 0,276 0,271 0,276 6,1 5,8 5,9 3,7 9,0 22,6 59,5 36,5 22,0 0,99 0,94 0,97

Мексика 0,475 0,466 0482 26,8 28,5 30,5 1,2 3,9 12,5 73,9 52,9 36,7 2,80 2,66 2,93

Нидерланды 0,295 0 283 0,278 7,1 6,6 6,6 3,4 8,9 22,9 59,2 36,8 22,7 1,10 1,02 0,99

Новая Зеландия 0,330 0,324 0 323 8,3 8,3 8,0 3,1 7,7 20,2 63,0 40,1 24,7 1,30 1,24 1,22

Норвегия 0,250 0,249 0,250 5,9 6,0 6,1 3,4 9,2 24,3 57,0 34,3 20,5 0,85 0,84 0,85

Польша 0,317 0,307 0,304 8,3 7,9 7,7 3,1 7,9 21,1 61,4 38,4 23,5 1,20 1,13 1,11

Португалия 0,364 0,345 0,341 10,6 9,4 9,9 2,7 7,2 19,6 63,9 41,8 26,7 1,54 1,39 1,36

Словацкая Республика 0,246 0,263 0,261 5,2 6,1 5,8 3,5 9,0 23,2 58,5 35,1 20,5 0,83 0,90 0,88

Словения 0,241 0,246 0 245 5,3 5,4 5,3 3,7 9,4 24,1 57,1 33 8 19,6 0 80 0,82 0,81

Испания 0,306 0,334 0,344 8,4 12,1 13,8 1,8 6,0 18,3 64,3 40,5 24,6 1,10 1,27 1,34

Швеция 0,259 0,269 0,273 5,8 6,1 6,3 3,4 8,7 22,7 59,0 35,9 21,8 0,89 0,94 0,96

34 Данные OECD по Израилю. Режим доступа: http: // dx.doi.org/10.1787/888932315602 (дата обращения: 12.08.2015).

Коэффициент Джини Соотношение доходов верхних и нижних 10% Доля в общем доходе Соотношение Пальмы

Нижние 10% Нижние 20% Нижние 40% Нижние 40% Нижние 20% Нижние 10%

2007 2010 2011 2007 2010 2011 2011 или последующие годы, % 2007 2010 2011

Швейцария 0,298 0,289 7,3 6,9 3,3 8,5 22,0 60,2 37,4 23,0 1,10 1,04

Турция 0,409 0 417 0412 14,5 16,1 15,2 2,1 5,6 16,0 69,0 47,4 31,7 1,94 2,03 1,99

Великобритания 0,341 0,341 0,344 9,8 10,0 9,6 2,9 7,5 19,7 64 0 42,2 27,6 1,37 1,37 1,40

США 0,378 0,380 0 389 15,1 15,9 16,5 1,7 5,4 16,3 67,5 44,3 28,4 1 65 1,66 1,74

ОЭСР 0,314 0,314 0,315 9,3 9,6 9,6 2 9 7,7 20,6 62,1 39,3 24,4 1,26 1,25 1,26

Примечание. Данные в столбце за 2007 г. отражают данные за 2006 г. для Чили и Японии; за 2008 г. для Австралии, Франции, Германии, Израиля, Мексики, Новой Зеландии, Норвегии, Швеции и Соединенных Штатов. Данные в столбце за 2010 г. отражают данные за 2009 г. для Чили, Венгрии, Японии, Новой Зеландии и Швейцарии. Данные в столбце за 2011 г. отражают данные за 2012 г. для Австралии, Финляндии, Венгрии, Кореи, Мексики, Нидерландов и Соединенных Штатов. Данные за 2011 г. по Великобритании временны. Данные за 2011 г. по Австрии несопоставимы с данными за предыдущие годы. Среднее значение по ОЭСР за 2007 г. включает данные за 2009 г. по Швейцарии. Среднее значение по ОЭСР за 2011 г. включает данные по Японии за 2009 г. и по Бельгии за 2010 г.

Данные по распределению доходов относятся к общей численности населения и основываются на эквивалентном располагаемом доходе домохозяйств, т.е. располагаемом доходе с поправкой на размер домохозяйства. S90/S10 обозначает соотношение среднего уровня доходов верхних и нижних 10% шкалы распределения доходов. Соотношение Пальмы (Palma ratio) — соотношение доходов между верхними 10% и нижними 40% по шкале распределения доходов35.

Источник: [OECD, 2015b].

Литература

Aghion P., Bolton P.A. (1997) Model of Trickle-Down Growth and Development // Review of Economic Studies. LXIV. P. 151-72.

Aghion P., Caroli E., Garcia-Penalosa C. (1999) Inequality and Economic Growth: the Perspective of the New Growth Theories // Journal of Economic Literature. No. 37 (4). P. 1615-1660.

Alesina A., Perotti R. (1996) Income Distribution, Political Instability, and Investment // European Economic Review. No. 40 (6). P. 1203-1228.

Alesina A., Rodrik D. (1994) Distributive Politics and Economic Growth // Quarterly Journal of Economics. CIX (2). P. 465-490.

Andrews D., Jencks C., Leigh A. (2011) Do Rising Top Incomes Lift All Boats? // Journal of Economic Analysis & Policy. Vol. 11 (1). P. 1-45.

Arellano M., Bond S. (1991) Some Tests of Specification for Panel Data: Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equations // Review of Economic Studies. No. 58 (2). P. 277-297.

Arjona R., Ladaique M., Pearson M. (2001) Growth, Inequality and Social Protection. OECD Labour Market and Social Policy Occasional Papers. No. 51.

Arnold J., Bassanini A., Scarpetta S. (2011) Solow or Lucas? Testing Speed of Convergence on a Panel of OECD Countries // Research in Economics. Vol. 65 (2). P. 110-123. Elsevier.

35 Данные OECD по Израилю. Режим доступа: http: // dx.doi.org/10.1787/888932315602 (дата обращения: 12.08.2015).

Atkinson A., Brandolini A. (2001) Promise and Pitfalls in the Use of "Secondary" Data-sets: Income Inequality in OECD Countries as a Case Study // Journal of Economic Literature. No. 39 (3). P. 771-799.

Atkinson A., Piketty T., Saez E. (2011) Top Incomes in the Long Run of History // Journal of Economic Literature. No. 49 (1). P. 3-71.

Barro R., Lee J. (2013) A new Data Set of Educational Attainment in the World, 1950-2010 // Journal of Development Economics. Vol. 104. P. 184-198.

Barro R.J. (2000) Inequality and Growth in a Panel of Countries // Journal of Economic Growth. No. 5 (1). P. 5-32.

Bassanini A., Duval R. (200 6) Employment Patterns in OECD Countries: Reassessing the Role of Policies and Institutions. OECD Economics Department Working Papers. No. 486. OECD Publishing.

Bassanini A., Scarpetta S. (2002) Does Human Capital Matter for Growth in OECD Countries? A Pooled Mean Group Approach // Economics Letters. No. 74 (3). P. 399-405.

Bdnabou R. (1996) Inequality and Growth. NBER Working Paper. No. 5658. July.

Benhabib J. (2003) The Trade-off Between Inequality and Growth // Annals of Economics and Finance. Vol. 4 (2). P. 491-507.

Bergh A., Henrekson M. (2011) Government size and Growth: a Survey and Interpretation of the Evidence // Journal of Economic Surveys. No. 25 (5). P. 872-897.

Bertola G. (1993) Factor Shares and Savings in Endogenous Growth // American Economic Review. No. 83 (5). P. 1184-1198.

Bloome D. (2013) Income Inequality and Intergenerational Income Mobility in the United States. Russel Sage Foundation Working Paper.

Bourguignon F. (1981) Pareto Superiority of Unegalitarian Equilibria in Stiglitz' Model of Wealth Distribution with Convex Saving Function // Econometrica. Vol. 49 (6). P. 1469-75.

Castell6-Climent A. (2010) Inequality and Growth in Advanced Economies: an Empirical Investigation // Journal of Economic Inequality. Vol. 8 (3). P. 293-321.

Causa O., Johansson A. (2009) Intergenerational Social Mobility. OECD Economics Department Working Papers. No. 707. OECD Publishing.

Checchi D., Ichino A., Rustichini A. (1999) More Equal but Less Mobile? Education Financing and Intergenerational Mobility in Italy and in the US // Journal of Public Economics. No. 74 (3). P. 351-393.

Chetty R., Hendren N., Kline P., Saez E., Turner N. (2014) Is the United States Still a Land of Opportunity? Recent Trends in Intergenerational Mobility. National Bureau of Economic Research Working Paper. No. 19844.

Cohen D., Soto M. (2007) Growth and Human Capital: Good Data, Good Results // Journal of Economic Growth. No. 12. P. 51-76.

Corak M. (2013) Income Inequality, Equality of Opportunity, and Intergenerational Mobility // Journal of Economic Perspectives. Vol. 27 (3). P. 79-102.

D'Addio (2007) Intergenerational Transmission of Disadvantage: Mobility or Immobility Across Generations? OECD Social, Employment and Migration Working Papers. No. 52.

Fuente A. de la, Domdnech R. (2013) Cross-Country Data on the Quantity of Schooling: a Selective Survey and Some Quality Measures. Working Papers, No. 720. Barcelona Graduate School of Economics.

Mello L. de, Tiongson E. (2006) Income Inequality and Redistributive Government Spending // Public Finance Review. No. 34 (3). P. 282-305.

Deininger K., Squire L. (1996) A new Data Set Measuring Income Inequality // World Bank Economic Review. No. 10 (3). P. 565-591.

Deininger K., Squire L. (1998) New Ways of Looking at Old Issues: Inequality and Growth // Journal of Development Economics. No. 57 (2). P. 259-287.

Fershtman C., Murphy K. and Weiss M. (1996) Social Status, Education, and Growth // Journal of Political Economy. No. 104 (1). P. 108-32.

Fitoussi J.P., Saraceno F. (2010) Inequality and Macroeconomic Performance. OFCE /POLHIA Working Papers. No. 2010-13. Paris.

Forbes K.J. (2000) A Reassessment of the Relationship between Inequality and Growth // American Economic Revie. No. 90 (4). P. 869-887.

Förster M., Llena-Nozal A., Nafilyan V. (2014) Trends in Top Incomes and their Taxation in OECD Countries. OECD Social, Employment and Migration Working Papers. No. 159. OECD Publishing.

Galor O., Zeira J. (1993) Income Distribution and Macroeconomics // Review of Economic Studies. No. 60 (1). P. 35-52.

Halter D., Oechslin M., Zweimüller J. (2014) Inequality and Growth: the Neglected Time Dimension // Journal of Economic Growth. Vol. 19. Issue 1. P. 81-104.

Hanushek E., Woessmann L. (2012) Do Better Schools Lead to More Growth? Cognitive Skills, Economic Outcomes, and Causation // Journal of Economic Growth. No. 17(4). December. P. 267-321.

Hassler John, Mora J.R., Zeira J. (2007) Inequality and Mobility // Journal of Economic Growth. No. 12 (3). P. 235-259.

Islam N. (1995) Growth Empirics: A Panel Data Approach // Quarterly Journal of Economics. No. 110 (4). P. 1127-1170.

Kaldor N. (1955) Alternative Theories of Distribution // Review of Economic Studies. No. 23. P. 83-100.

Keefer P., Knack S. (2000) Polarization, Politics and Property Rights. World Bank Policy Research Working Paper. No. 2418. August.

Lazear E.P., Rosen S. (1981) Rank-Order Tournaments as Optimum Labor Contracts // Journal of Political Economy. Vol. 89 (5). P. 841-64.

Lee K., Pesaran M., Smith R. (1997) Growth and Convergence in Multi Country Empirical Stochastic Solow Model // Journal of Applied Econometrics. No. 12 (4). P. 357-392.

Li H., Zou H. (1998) Income Inequality is not Harmful for Growth: Theory and Evidence // Review of Development Economics. No. 2 (3). P. 318-334.

Mankiw G., Roemer D., Weil D. (1992) A Contribution to the Empirics of Economic Growth // The Quarterly Journal of Economics. No. 107 (2). P. 407-437.

Milanovic B. (2000) The Median-Voter Hypothesis, Income Inequality, and Income Redistribution: an Empirical Test with the Required Data // European Journal of Political Economy. Vol. 16 (3). P. 367-410.

Mirrlees J. (1971) An Exploration in the Theory of Optimum Income Taxation // Review of Economic Studies. Vol. 38 (114). P. 175-208, April.

OECD (2008) Growing Unequal? Income Distribution in OECD Countries, Paris. Режим доступа: http: // www.oecd.org/els/soc/growingunequalincomedistributionandpovertyinoecdcountries.htm (дата обращения: 13.08.2015).

OECD (2010) Tax Policy Reform and Economic Growth. OECD Tax Policy Studies, No. 20, OECD Publishing. Режим доступа: http: // dx.doi.org/10.1787/9789264091085-en (дата обращения: 13.08.2015).

OECD (2011) Divided We Stand: Why Inequality Keeps Rising. Paris: OECD Publishing. Режим доступа: http: // dx.doi.org/10.1787/9789264119536-en (дата обращения: 13.08.2015).

OECD (2013) Crisis Squeezes Income and Puts Pressure on Inequality and Poverty - Results from the OECD Income Distribution Database (May 2013)? Paris: OECD Publishing. Режим доступа: http: // www.oecd.org/ els/soc/OECD2013-Inequality-and-Poverty-8p.pdf (дата обращения: 13.08.2015).

OECD (2014a) Focus on Top Incomes and Taxation in OECD Countries: Was the Crisis a Game Changer? Paris: OECD Publishing. Режим доступа: http: // www.oecd.org/els/soc/OECD2014-FocusOnTopIncomes. pdf (дата обращения: 13.08.2015).

OECD (2014b) Income Inequality Update - June 2014: Rising Inequality: Youth and Poor Fall Further Behind. Paris: OECD Publishing. Режим доступа: http: // www.oecd.org/els/soc/OECD2014-Income-Ine-quality-Update.pdf (дата обращения: 13.08.2015).

OECD (2015a) Jobs, Wages and Inequality (forthcoming).

OECD (2015b) OECD Income Distribution Database (IDD): Gini, Poverty, Income, Methods and Concepts. Режим доступа: http: // www.oecd.org/social/income-distribution-database.htm (дата обращения: 12.08.2015).

Okun A. (1975) Equality and Efficiency: The Big Trade-off. Washington DC: Brookings Institution.

Ostry J., Berg A., Tsangarides C. (2014) Redistribution, Inequality, and Growth. IMF Staff Discussion note. February.

Perotti R. (1994) Income Distribution and Investment // European Economic Review. No. 38 (3-4). P. 827835.

Perotti R. (1996) Growth, Income Distribution and Democracy: what the Data Say // Journal of Economic Growth. No. 1 (2). P.149-187.

Persson T., Tabellini G. (1994) Is Inequality Harmful for Growth? // American Economic Review. No. 84 (3). P. 600-621.

Pesaran M.H., Shin Y., Smith R. (1999) Pooled Mean Group Estimation of Dynamic Heterogeneous Panels // Journal of the American Statistical Association. No. 94 (446). P. 621-634.

Piketty T. (1997) The Economics of Inequality. Harvard University Press.

Pritchett L. (2000a) Understanding Patterns of Economic Growth: Searching for Hills Among Plateaus, Mountains, and Plains // World Bank Economic Review. No. 14 (2). P. 221-250.

Rebelo S. (1991) Long-Run Policy Analysis and Long-Run Growth // Journal of Political Economy. Vol. 99 (3). P. 500-521.

Roodman D. (2009) A Note on the Theme of Too Many Instruments // Oxford Bulletin of Economics and Statistics. Vol. 71 (1). P. 135-158.

Saint Paul G. and Verdier T. (1996) Inequality, Redistribution and Growth: a Challenge to the Conventional Political Economy Approach // European Economic Review. No. 40 (3-5). P. 719-728.

Voitchovsky S. (2005) Does the Profile of Income Inequality Matter for Economic Growth? // Journal of Economic Growth. Vol. 10 (3). P. 273-296.

Trends in Income Inequality and its Impact on Economic Growth

F. Cingano

Federico Cingano — Economist, Directorate for Employment, Labour and Social Affairs Division for Employment Analysis and Policy, OECD; Economist, Economic Research Department, Bank of Italy; 2, rue André Pascal, 75775 Paris, France; Email: [email protected]

Abstract

In most OECD countries, the gap between rich and poor is at its highest level since 30 years. Today, the richest 10 per cent of the population in the OECD area earn 9.5 times the income of the poorest 10 per cent; in the 1980s this ratio stood at 7: 1 and has been rising continuously ever since. However, the rise in overall income inequality is not (only) about surging top income shares: often, incomes at the bottom grew much slower during the prosperous years and fell during downturns, putting relative (and in some countries, absolute) income poverty on the radar ofpolicy concerns. This paper explores whether such developments may have an impact on economic performance.

Drawing on harmonised data covering the OECD countries over the past 30 years, the econometric analysis suggests that income inequality has a negative and statistically significant impact on subsequent growth. In particular, what matters most is the gap between low income households and the rest of the population. In contrast, no evidence is found that those with high incomes pulling away from the rest of the population harms growth. The paper also evaluates the "human capital accumulation theory" finding evidence for human capital as a channel through which inequality may affect growth. Analysis based on micro data from the Adult Skills Survey (PIAAC) shows that increased income disparities depress skills development among individuals with poorer parental education background, both in terms of the quantity of education attained (e.g. years of schooling), and in terms of its quality (i.e. skill proficiency). Educational outcomes of individuals from richer backgrounds, however, are not affected by inequality.

It follows that policies to reduce income inequalities should not only be pursued to improve social outcomes but also to sustain long-term growth. Redistribution policies via taxes and transfers are a key tool to ensure the benefits of growth are more broadly distributed and the results suggest they need not be expected to undermine growth. But it is also important to promote equality of opportunity in access to and quality of education. This implies a focus on families with children and youths — as this is when decisions about human capital accumulation are made - promoting employment for disadvantaged groups through active labour market policies, childcare supports and in-work benefits.

Key words: income inequality, economic growth, education, economic crisis, OECD

Text "Trends in Income Inequality and its Impact on Economic Growth" by F. Cingano is translated and reproduced with permission by OECD.

© 2014 OECD. OECD is not responsible for the accuracy of this translation.

References

Aghion P., Bolton P. (1997) Model of Trickle-Down Growth and Development. Review of Economic Studies, LXIV, pp. 151-172.

Aghion P., Caroli E., Garcia-Penalosa C. (1999) Inequality and Economic Growth: the Perspective of the New Growth Theories. Journal of Economic Literature, no 37 (4), pp. 1615-1660.

Alesina A., Perotti R. (1996) Income Distribution, Political Instability, and Investment. European Economic Review, no 40 (6), pp. 1203-1228.

Alesina A., Rodrik D. (1994) Distributive Politics and Economic Growth. Quarterly Journal of Economics, CIX (2), pp. 465-490.

Andrews D., Jencks C., Leigh A. (2011) Do Rising Top Incomes Lift All Boats? Journal of Economic Analysis & Policy, vol. 11 (1), pp. 1-45.

Arellano M., Bond S. (1991) Some Tests of Specification for Panel Data: Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equations. Review of Economic Studies, no 58 (2), pp. 277-297.

Arjona R., Ladaique M., Pearson M. (2001) Growth, Inequality and Social Protection. OECD Labour Market and Social Policy Occasional Papers, no 51.

Arnold J., Bassanini A., Scarpetta S. (2011) Solow or Lucas? Testing Speed of Convergence on a Panel of OECD Countries. Research in Economics, vol. 65 (2), pp. 110-123. Elsevier.

Atkinson A., Brandolini A. (2001) Promise and Pitfalls in the Use of "Secondary" Data-sets: Income Inequality in OECD Countries as a Case Study. Journal of Economic Literature, no 39 (3), pp. 771-799.

Atkinson A., Piketty T., Saez E. (2011) Top Incomes in the Long Run of History. Journal of Economic Literature, no 49 (1), pp. 3-71.

Barro R., Lee J. (2013) A new Data Set of Educational Attainment in the World, 1950-2010. Journal of Development Economics, vol. 104, pp. 184-198.

Barro R.J. (2000) Inequality and Growth in a Panel of Countries. Journal of Economic Growth, no 5 (1), pp. 5-32.

Bassanini A., Duval R. (2006) Employment Patterns in OECD Countries: Reassessing the Role of Policies and Institutions. OECD Economics Department Working Papers, no 486. OECD Publishing.

Bassanini A., Scarpetta S. (2002) Does Human Capital Matter for Growth in OECD Countries? A Pooled Mean Group Approach. Economics Letters, no 74 (3), pp. 399-405.

B6nabou R. (1996) Inequality and Growth. NBER Working Paper, no 5658, July.

Benhabib J. (2003) The Trade-off Between Inequality and Growth. Annals of Economics and Finance, vol. 4 (2), pp. 491-507.

Bergh A., Henrekson M. (2011) Government size and Growth: a Survey and Interpretation of the Evidence. Journal of Economic Surveys, no 25 (5), pp. 872-897.

Bertola G. (1993) Factor Shares and Savings in Endogenous Growth. American Economic Review, no 83 (5), pp.1184-1198.

Bloome D. (2013) Income Inequality and Intergenerational Income Mobility in the United States. Russel Sage Foundation Working Paper.

Bourguignon F. (1981) Pareto Superiority of Unegalitarian Equilibria in Stiglitz' Model of Wealth Distribution with Convex Saving Function. Econometrica, vol. 49 (6), pp. 1469-1475.

Castellö-Climent A. (2010) Inequality and Growth in Advanced Economies: an Empirical Investigation. Journal of Economic Inequality, vol. 8 (3), pp. 293-321.

Causa O., Johansson A. (2009) Intergenerational Social Mobility. OECD Economics Department Working Papers, no 707. OECD Publishing.

Checchi D., Ichino A., Rustichini A. (1999) More Equal but Less Mobile? Education Financing and Intergenerational Mobility in Italy and in the US. Journal of Public Economics, no 74 (3), pp. 351-393.

Chetty R., Hendren N., Kline P., Saez E., Turner N. (2014) Is the United States Still a Land ofOpportunity? Recent Trends in Intergenerational Mobility. National Bureau of Economic Research Working Paper, no 19844.

Cohen D., Soto M. (2007) Growth and Human Capital: Good Data, Good Results. Journal of Economic Growth, no 12, pp. 51-76.

Corak M. (2013) Income Inequality, Equality of Opportunity, and Intergenerational Mobility. Journal of Economic Perspectives, vol. 27 (3), pp. 79-102.

D'Addio (2007) Intergenerational Transmission of Disadvantage: Mobility or Immobility Across Generations? OECD Social, Employment and Migration Working Papers, no 52.

Fuente A. de la, Domdnech R. (2013) Cross-Country Data on the Quantity of Schooling: a Selective Survey and Some Quality Measures. Working Papers, no 720. Barcelona Graduate School of Economics.

De Mello L., Tiongson E. (2006) Income Inequality and Redistributive Government Spending. Public Finance Review, no 34 (3), pp. 282-305.

Deininger K., Squire L. (1996) A new Data Set Measuring Income Inequality. World Bank Economic Review, no 10 (3), pp. 565-591.

Deininger K., Squire L. (1998) New Ways of Looking at Old Issues: Inequality and Growth. Journal of Development Economics, no 57 (2), pp. 259-287.

Fershtman C., Murphy K., Weiss M. (1996) Social Status, Education, and Growth. Journal of Political Economy, no 104 (1), pp. 108-32.

Fitoussi J.P., Saraceno F. (2010) Inequality and Macroeconomic Performance. OFCE /POLHIA Working Papers, no 2010-13. Paris.

Forbes K.J. (2000) A Reassessment of the Relationship between Inequality and Growth. American Economic Review, no 90 (4), pp. 869-887.

Förster M., Llena-Nozal A., Nafilyan V. (2014) Trends in Top Incomes and their Taxation in OECD Countries. OECD Social, Employment and Migration Working Papers, no 159. OECD Publishing.

Galor O., Zeira J. (1993) Income Distribution and Macroeconomics. Review of Economic Studies, no 60 (1), pp. 35-52.

Halter D., Oechslin M., Zweimüller J. (2014) Inequality and Growth: the Neglected Time Dimension. Journal of Economic Growth, vol. 19, Issue 1, pp. 81-104.

Hanushek E., Woessmann L. (2012) Do Better Schools Lead to More Growth? Cognitive Skills, Economic Outcomes, and Causation. Journal of Economic Growth, no 17 (4), December, pp. 267-321.

Hassler J., Mora J. R., Zeira J. (2007) Inequality and Mobility. Journal of Economic Growth, no 12 (3), pp. 235-259.

Islam N. (1995) Growth Empirics: A Panel Data Approach. Quarterly Journal of Economics, no 110 (4), pp. 1127-1170.

Kaldor N. (1955) Alternative Theories of Distribution. Review of Economic Studies, no 23, pp. 83-100.

Keefer P., Knack S. (2000) Polarization, Politics and Property Rights. World Bank Policy Research Working Paper, no 2418, August.

Lazear E.P., Rosen S. (1981) Rank-Order Tournaments as Optimum Labor Contracts. Journal of Political Economy, vol. 89 (5), pp. 841-64.

Lee K., Pesaran M., Smith R. (1997) Growth and Convergence in Multi Country Empirical Stochastic Solow Model. Journal of Applied Econometrics, no 12 (4), pp. 357-392.

Li H., Zou H. (1998) Income Inequality is not Harmful for Growth: Theory and Evidence. Review of Development Economics, no 2 (3), pp. 318-334.

Mankiw G., Roemer D., Weil D. (1992) A Contribution to the Empirics of Economic Growth. The Quarterly Journal of Economics, no 107 (2), pp. 407-437.

Milanovic B. (2000) The Median-Voter Hypothesis, Income Inequality, and Income Redistribution: an Empirical Test with the Required Data. European Journal of Political Economy, vol. 16 (3), pp. 367-410.

Mirrlees J. (1971) An Exploration in the Theory of Optimum Income Taxation. Review of Economic Studies, vol. 38 (114), pp. 175-208, April.

OECD (2008) Growing Unequal?Income Distribution in OECD Countries. Paris. Available at: http: // www.oecd. org/els/soc/growingunequalincomedistributionandpovertyinoecdcountries.htm (accessed 13 August 2015).

OECD (2010) Tax Policy Reform and Economic Growth. OECD Tax Policy Studies, no 20, OECD Publishing. Available at: http: // dx.doi.org/10.1787/9789264091085-en (accessed 13 August 2015).

OECD (2011) Divided We Stand: Why Inequality Keeps Rising. Paris: OECD Publishing. Available at: http: // dx.doi.org/10.1787/9789264119536-en (accessed 13 August 2015).

OECD (2013) Crisis Squeezes Income and Puts Pressure on Inequality and Poverty — Results from the OECD Income Distribution Database (May 2013)? Paris: OECD Publishing. Available at: http: // www.oecd.org/els/soc/ OECD2013-Inequality-and-Poverty-8p.pdf (accessed 13 August 2015).

OECD (2014a) Focus on Top Incomes and Taxation in OECD Countries: Was the Crisis a Game Changer? Paris: OECD Publishing. Available at: http: // www.oecd.org/els/soc/OECD2014-FocusOnTopIncomes.pdf (accessed 13 August 2015).

OECD (2014b) Income Inequality Update — June 2014: Rising Inequality: Youth and Poor Fall Further Behind. Paris: OECD Publishing. Available at: http: // www.oecd.org/els/soc/OECD2014-Income-Inequality-Update. pdf (accessed 13 August 2015).

OECD (2015a) Jobs, Wages and Inequality (forthcoming).

OECD (2015b) OECD Income Distribution Database (IDD): Gini, Poverty, Income, Methods and Concepts. Available at: http: // www.oecd.org/social/income-distribution-database.htm (accessed 13 August 2015).

Okun A. (1975) Equality and Efficiency: The Big Trade-off. Washington DC: Brookings Institution.

Ostry J., Berg A., Tsangarides C. (2014) Redistribution, Inequality, and Growth. IMF Staff Discussion note. February.

Perotti R. (1994) Income Distribution and Investment. European Economic Review, no 38 (3-4), pp. 827835.

Perotti R. (1996) Growth, Income Distribution and Democracy: what the Data Say. Journal of Economic Growth, no 1 (2), pp.149-187.

Persson T., Tabellini G. (1994) Is Inequality Harmful for Growth? American Economic Review, no 84 (3), pp. 600-621.

Pesaran M.H., Shin Y., Smith R. (1999) Pooled Mean Group Estimation of Dynamic Heterogeneous Panels. Journal of the American Statistical Association, no 94 (446), pp. 621-634.

Piketty T. (1997) The Economics of Inequality. Harvard University Press.

Pritchett L. (2000a) Understanding Patterns of Economic Growth: Searching for Hills Among Plateaus, Mountains, and Plains. World Bank Economic Review, no 14 (2), pp. 221-250.

Rebelo S. (1991) Long-Run Policy Analysis and Long-Run Growth. Journal of Political Economy, vol. 99 (3), pp. 500-521.

Roodman D. (2009) A Note on the Theme of Too Many Instruments. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, vol. 71 (1), pp. 135-158.

Saint Paul G., Verdier T. (1996) Inequality, Redistribution and Growth: a Challenge to the Conventional Political Economy Approach. European Economic Review, no 40 (3-5), pp. 719-728.

Voitchovsky S. (2005) Does the Profile of Income Inequality Matter for Economic Growth? Journal of Economic Growth, vol. 10 (3), pp. 273-296.