CC BY
74
TERRA ECONOMICUS ^ 2012 ^ Том 10 № 1
ТРАНСФОРМАЦИОННЫЕ ПРОЦЕССЫ И ЧЕЛОВЕЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ: некоторые аспекты влияния социально-экономических неравенств1
Д.В. ДИДЕНКО,
кандидат исторических наук, научный сотрудник, Институт социологии РАН, e-mail: ddidenko@bloomberg.net
Рассматриваются основные тенденции внутристрановых и межстрановых социальноэкономических неравенств за последние 40 лет и их влияние на уровень человеческого развития и его компонентов. Освещаются вопросы о месте и перспективах России в общемировых тенденциях динамики среднего уровня и дифференциации доходов, образования и здоровья населения. На основе статистического анализа панельных данных по странам, осуществлявшим в течение указанного периода системные трансформации, определяется, при каких условиях социально-экономические неравенства обеспечивают эффективное накопление, перераспределение и использование человеческого капитала, выступая стимулом общественного развития, а при каких — превращаются в его препятствия.
The article discusses the major trends of intra-country and cross-country social and economic inequalities during the latest 40 years and their impact on the level of human development and its components. Russia's position and prospects in the global trends of income, education, health average level and inequality dynamics are highlighted. Based on his statistical analysis of the panel data on the countries which experienced systemic transformations during the period the author defines under what conditions social and economic inequalities prove to be efficient means for formation, reallocation and utilization of human capital thus stimulating social development whereas under what conditions they tend to become its obstacles.
Ключевые слова: системные трансформации; человеческий капитал; социальноэкономические неравенства; экономика труда; экономика образования; экономика здравоохранения.
Keywords: systemic transformations; human capital; social and economic inequalities; labor economics; economics of education; economics of health.
Коды классификатора JEL: I14, I24, J24, O15, P36.
Неравенство основных факторов человеческого развития как исследовательская проблема
Предшествующая экономическая литература вслед за С. Кузнецем [17] концентрировалась на проблеме воздействия неравенства доходов на экономический рост и обратного влияния со стороны последнего на неравенство доходов в межстрановом и внутристрановом измерениях. При этом
1 Исследование выполнено при поддержке Российского гуманитарного научного фонда (РГНФ), проект № 10-03-0247а «Непрерывное образование, человеческий капитал и социально-экономические неравенства в период трансформаций».
© Д.В. Диденко, 2012
уровень экономического развития традиционно измерялся показателем объема валового внутреннего (или национального) продукта на душу населения (далее — ВВП н.д.н.).
Концепция человеческого развития возникла как альтернатива основному направлению (mainstream) экономической мысли, в котором изначально формировалась и развивалась теория человеческого капитала. Рассматривая экономические результаты (ВВП) и факторы его создания (человеческий труд и капитал) в системном единстве, концепция человеческого развития дополняет теорию человеческого капитала в том аспекте, что она рассматривает экономические ресурсы разного порядка в качестве источников более широкой концепции благосостояния, относящейся и к обществу в целом, и к отдельным социальным группам, и к индивидам.
Основанная на неоклассических подходах теория человеческого капитала рассматривает неравенство его исходных и результирующих параметров как внутренне обусловленную функциональную причинно-следственную зависимость. В то же время известно, что социально-экономические неравенства в той или иной степени могут детерминироваться факторами внешней среды, не связанными с когнитивными характеристиками работников и их производительностью. Такими факторами могут быть климатические, демографические различия; неформальные, но относительно устойчивые социальные барьеры на рынках образования и труда (например, национальные, возрастные, гендерные), а также фактические ограничения в возможностях социальной мобильности. Наконец, различия в доходах могут вызываться просто случайными обстоятельствами (вследствие, например, несовершенной конкуренции). Эти явления социально-экономической реальности не игнорируются сторонниками концепции человеческого развития. При этом они, как и теоретики человеческого капитала, квалифицируют их как препятствия к более полному раскрытию потенциала общественного развития.
В зарубежной и отечественной литературе осуществлялась проверка гипотезы относительно того, насколько распределение доходов соответствует распределению образовательного уровня населения. Проведенные межстрановые сопоставления продемонстрировали в целом положительную связь дифференциации образовательного уровня населения и дифференциации доходов [9; 11]. В то же время, они показали, что страны с наибольшим и наименьшим неравенством в образовательном уровне населения не совпадают со странами с соответствующими показателями неравенства доходов. С другой стороны, в последнем исследовании П. Фельдвари и Б. ван Леувена [12] было показано низкое влияние неравенства в образовании на неравенство доходов, особенно в развивающихся странах, при наличии определенной положительной взаимосвязи в экономически развитых странах. В значительной степени это может объясняться тем, что эффективность использования человеческого капитала во многом зависит от его качественных характеристик (которые имеют очень мало исторических данных для подтверждения гипотез) и состояния институциональной среды. С этой точки зрения внутристрановые социально-экономические неравенства выступают ее важнейшими параметрами.
Индикатор неравенства доходов рассматривался Т. Меркуловой [5, С. 68-69] в качестве институционального фактора, влияющего на производственные возможности экономической системы. В аналогичном контексте следует рассматривать и остальные индикаторы неравенства, характеризующие человеческий капитал. Согласно данному подходу, уровень неравенства в различных сферах определяется господствующими в обществе представлениями о справедливости и правилами взаимодействия в процессе производства и обмена благами в зависимости от уровня общественного развития.
Внутристрановое неравенство в человеческом капитале проявляется в нескольких аспектах:
1. Диспаритет в оплате труда как за работу различной квалификации, так и за одинаковую работу в зависимости от национальных, гендерных причин.
2. Неравенство в доступе к образованию.
3. Неравенство в достигнутом образовательном уровне населения.
4. Неравенство в доступе и фактическом потреблении медицинских услуг как средстве сохранения и увеличения срока использования человеческого капитала.
В настоящем исследовании мы сопоставляем динамику временных рядов индикаторов социально-экономических неравенств (во внутристрановом и межстрановом измерениях) с соответствующими интегральными показателями социально-экономического развития различных стран. При этом особое внимание уделяется месту и перспективам России в общемировых тенденциях динамики среднего уровня и дифференциации доходов, образования и здоровья населения.
TERRA ECONOMICUS ^ 2012 ^ Том 10 № 1
TERRA ECONOMICUS ^ 2012 ^ Том 10 № 1
Страновая выборка
В качестве объектов анализа нами были выбраны 3 группы из 39 стран:
1. Постсоциалистические, осуществлявшие переход от централизованной плановой к рыночной экономике: 15 независимых государств на территории бывшего СССР, страны Центральной и Восточной Европы (Албания, Болгария, Босния и Герцеговина, Венгрия, Македония, Польша, Румыния, Сербия, Словакия, Словения, Хорватия, Черногория, Чехия), а также Монголия.
2. Другие (кроме России) крупные страны с быстро растущей экономикой, объединяемые аббревиатурой «БРИК»: Бразилия, Индия и Китай. Эти страны сопоставимы по количеству населению и экономическому потенциалу с Россией и в последнее время часто используются в качестве базы для сравнения с ней. Из них Китай на протяжении последних 30 лет осуществлял переход от плановой экономики к рыночной параллельно с решением задач догоняющей индустриальной модернизации, но имел существенные различия с первой группой стран как в исходном уровне социально-экономического развития, так и в модели осуществления общественной трансформации.
3. В качестве референтной группы к двум предыдущим взяты страны, осуществлявшие в последние десятилетия переход к постиндустриальной инновационной экономике. В качестве самых репрезентативных взяты страны «Большой семерки»: Великобритания, Германия, Италия, Канада, США, Франция, Япония.
Ограничение хронологического периода межстрановых сопоставлений последними десятилетиями (с 1970 г.) связано с наличием сопоставимых исторических данных по индикаторам человеческого развития в отдельных странах. Причем именно в этот период развернулись трансформационные процессы перехода от плановой к рыночной экономике сначала в Китае, затем в Восточной Европе и странах бывшего СССР. Также характерные для 1980-2000-х гг. тенденции к либерализации экономики не обошли стороной Бразилию и Индию.
Индикаторы и источники данных
В качестве результирующей переменной нами был взят Индекс человеческого развития (также называемый Индексом развития человеческого потенциала, далее — ИРЧП), который рассчитывается в рамках Программы развития ООН (ПРООН) и с 1990 г. публикуется в ежегодных Докладах о развитии человека (далее — ДРЧ). ИРЧП складывается из 3 компонентов, которые с разных сторон характеризуют человеческий капитал национальных экономик: индекс дохода; индекс образования; индекс ожидаемой продолжительности жизни.
В 2010 г. был осуществлен ретроспективный перерасчет индекса (HybridHDI, далее — гибридный ИРЧП) и его компонентов за период с 1970 г. с интервалом в 1 год в соответствии с наиболее поздней методикой агрегирования, но на основе ранее использовавшихся показателей (уровень ВВП н.д.н. по паритету покупательной способности — ППС, уровень грамотности взрослого населения, уровень валового охвата населения образованием, ожидаемая продолжительность жизни при рождении)2. Однако выборка стран и территорий (всего 135), по которым рассчитывался ежегодный гибридный ИРЧП, ограничена только теми, по которым имелись соответствующие исторические данные. Для тех стран, которые не вошли в нее, мы использовали данные из другой выборки (169 стран и территорий) по ИРЧП, рассчитанному также по наиболее поздней методике агрегирования и на основе преимущественно нового набора показателей (уровень ВНД на душу населения по ППС, средняя продолжительность обучения, ожидаемая продолжительность обучения, ожидаемая продолжительность жизни при рождении). Эти данные имеются за период 1980-2000 гг. с интервалом в 5 лет и с 2000 г. с интервалом в 1 год. Из нашей выборки соответствующие данные по ИРЧП доступны по Германии со времени ее объединения в 1990 г., по большинству республик бывшей Югославии и Туркменистану — с 2005 г. (по некоторым компонентам ИРЧП — с 1980 г.). За отсутствующие годы данные по указанным странам моделировались с помощью интерполяции по линейному тренду.
Также в 2010 г. в рамках ПРООН была предпринята попытка учесть фактор неравномерного распределения показателей человеческого развития и создать инструмент измерения, многомер-
2Подробнее см.: [2. С. 137-140, 216-217].
но охватывающий внутристрановое неравенство. В результате был рассчитан (пока только за 2010 г.) ИРЧП, скорректированный с учетом неравенства. Однако мы не анализировали его отдельно в связи с отсутствием соответствующих исторических данных. Кроме того, положительно оценивая предложенную методологию анализа неравенства в распределении отдельных компонентов человеческого развития (с использованием индекса Аткинсона)3, мы не разделяем исходную посылку составителей данного индекса о неизменно отрицательном влиянии неравенства на актуальные значения соответствующих показателей человеческого развития. Этот вопрос требует более детального рассмотрения, чему и посвящено настоящее исследование.
В качестве независимых переменных мы выбрали широко используемые в научной литературе индикаторы, непосредственно характеризующие количественные стороны дифференциации человеческого капитала.
1. Уровень материального благосостояния населения
Как правило, в научных работах, посвященных различным аспектам благосостояния населения и социальной политики, используется индекс Джини по совокупным доходам (расходам). В нашем случае исследование сконцентрировано на проблематике человеческого капитала, где адекватнее использовать индекс Джини по заработным платам. В тех случаях, когда соответствующие данные не были доступны, мы использовали индекс Джини по совокупным доходам и, в исключительных случаях, по индивидуальному потреблению (Индия, отчасти Китай). В качестве основных источников мы использовали данные Центра Инноченти ЮНИСЕФ [21], Института развития ООН (UNU-WIDER) [23]. В отдельных случаях мы использовали базу данных Всемирного банка для верификации данных [24].
Для России мы взяли за основу имеющиеся данные Центра Инноченти ЮНИСЕФ [21] и линейно интерполировали их по данным Росстата [6] за отдельные годы. Также мы осуществили смыкание данных по России и другим бывшим советским республикам с совокупными данными по СССР4. При этом мы исходили из того, что в рамках одной страны с централизованно планируемой экономикой степень неравенства доходов внутри отдельных регионов вряд ли может сильно различаться (это предположение подтверждается имеющимися данными по советским республикам за отдельные годы); кроме того, возможные погрешности сравнительно стабильных значений показателя несущественны по сравнению с их последующей сильно восходящей динамикой.
2. Образовательный уровень населения
Многие индикаторы неравенств, широко распространенные в мировой статистике и литературе (например, различные индексы гендерного неравенства в образовании), характеризуют ситуацию лишь частично и имеют слабое отношение к России, как и многим другим странам со средневысоким и высоким уровнем доходов. В этой связи мы предпочли использовать индексы Джини по категориям образовательного уровня населения, расчет которых был произведен нами на основе данных об образовательном уровне населения в возрасте старше 15 лет, рассчитанных учеными Гарвардского университета Д. Барро и Д.-В. Ли [8]. Эта база данных является широко цитируемым источником в научной литературе, посвященной проблемам человеческого капитала, отражена в статистических справочниках ЮНЕСКО и Всемирного банка, а также используется ПРООН для расчета ИРЧП по новой методике.
Расчет дифференциации образовательного уровня населения проводился по методике, близкой к использованной в работах А. Кастелло — Р. Доменека [9, Р. 189] и Д. Хикса [14, Р. 1289, 1296]. Наша корректировка методики состоит в том, что мы учли не 4, как в [9], а 7 категорий (включая неполные уровни формального образования). В отношении длительности обучения, необходимого для получения соответствующего полного уровня образования, мы, в отличие от [14], предпочли присвоить значения, более близкие соответствующим российским стандартам (4 года — начальное, 12 лет — среднее, 17 — высшее; в случаях наличия неполного образования соответствующего уровня его продолжительность определялась как среднее арифметическое значений соседних категорий). Поскольку исходные данные в [8] приведены с 5-летним интервалом, нами производилась интерполяция результата (расчетного индекса Джини) по экспоненциальному тренду.
3 Подробнее см.: [2, С. 217-219; 7; 16].
4 [23] со ссылкой на Atkinson and Micklewright. 1992. Alexeev and Gaddy. 1993.
TERRA ECONOMICUS ^ 2012 ^ Том 10 № 1
ТЕ1^А ЕС01\ЮМ!С118 ^ 2012 ^ Том 10 № 1
3. Здоровье населения
Ожидаемая продолжительность жизни — показатель, непосредственно характеризующий важнейший количественный аспект человеческого капитала страны. Но в отличие от двух других этот показатель качества жизни является одной из малоизученных детерминант экономического развития [10]. И в то же время, в нашей стране его значение как экономического ресурса было осознано еще накануне мобилизационной индустриальной модернизации. «Какая буря разразилась бы в Совете народного хозяйства, — писал в 1926 г. советский демограф С.А. Томилин, — если бы там было сообщено, что из тысячи заказанных тракторов по дороге испортилось 493, а прибывшие на место все в непродолжительное время пришли в негодность. Из каждой тысячи «человеческих машин», изготовляемых в домашних производствах Советского Союза, к периоду годности их для хозяйственной эксплуатации уцелевает 507. Срок хозяйственного их использования длится только 17 лет»5.
Американский экономист Д.Кендрик, впервые предложивший методику отражения расходов на формирование человеческого капитала в системе национальных счетов, к инвестициям в невещественный человеческий капитал относил половину общих затрат на охрану здоровья [3, С. 48-50, 95-96, 103-106]. В современной российской литературе основные исследования здоровья населения как экономического ресурса сосредоточены в контексте социальной политики6. В то же время, в зарубежной литературе последние исследования обосновали положительное влияние ожидаемой продолжительности жизни и отрицательное влияние дифференциации образовательного уровня населения на темпы и уровень накопления человеческого капитала [10].
В предшествующей научной литературе индекс Джини, широко используемый в литературе
о неравенстве доходов, применялся для изучения распределения населения по отдельным показателям здоровья [4, С. 211; 13, Р. 477; 14, Р. 1288-1291; 15, Р. 19-22; 19]. Мы также предпочли использовать в качестве основного индикатора индекс Джини по продолжительности жизни для возрастной категории до 85 лет по расчетам Й. Смитса и К. Мондена [20]. Дополнительным источником исходных данных послужили сведения Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) о возрастной структуре смертности населения [25] за отдельные годы (1990, 2000, 2009), по которым нами рассчитывался индекс Аткинсона. Важно иметь в виду, что показатель продолжительности жизни характеризует и «чистый труд», и непосредственно «человеческий капитал», под которым понимается лишь та часть трудовых ресурсов (в настоящее время преобладающая), которая использует в процессе производства накопленный образовательный ресурс.
Отдельно взятые количественные показатели неравенства не могут полностью объяснить изучаемое явление, но способны взаимно дополнять друг друга. Поэтому результаты, полученные с использованием индекса Джини, мы, при наличии соответствующих исторических данных, проверяли расчетами с помощью индикатора другого класса мер неравенства (индекс Аткинсона), которым оно также измерялось в ДРЧ за 2010 г. [2, С. 218-219] при построении соответствующих индексов ИРЧП, скорректированных с учетом неравенства. Техника его расчета описана в [16, Р. 23-25; Р. 35-37 — применительно к продолжительности жизни; Р. 42 — методика, которую мы применили к взвешиванию данных по образовательному уровню населения). Основное достоинство данного индекса заключается в его аддитивности, включая возможность построения сводного индекса неравенства непосредственно из составляющих его компонентов путем вычисления их среднего гармонического значения [16, Р. 24]. Недостатком является слабая представленность исторических данных, на основе которых индекс Аткинсона может быть рассчитан. Поскольку данные по неравенству распределения компонентов ИРЧП с использованием индекса Джини имеют более широкое хронологическое покрытие, при анализе временных рядов мы предпочитали использовать именно их. За те годы, по которым внутристрановые данные в отношении неравенств имеются по обоим индексам, мы установили их высокую скоррелированность, за исключением отдельных случаев (см. табл. 1).
5 Цит. по: [1, С. 471-472].
6 См., напр., [4, С. 175-176].
Таблица 1
Коэффициент корреляции Пирсона между разными количественными индикаторами неравенства компонентов ИРЧП (по индексу Джини и индексу Аткинсона)7
Страна Индекс дохода Индекс образования ИРЧП (неравенство между компонентами)
Россия 0,96 0,99 0,95
Азербайджан 0,71 0,97
Армения 0,91 0,97
Белоруссия -0,11 0,97
Грузия 0,96 0,97
Эстония 0,85 0,98 0,97
Казахстан 0,76 0,97
Киргизия 0,17 0,99 0,97
Латвия 0,56 1,00 0,97
Литва 0,53 0,99 0,97
Молдавия 0,94 0,99 0,97
Таджикистан 0,74 0,99 0,97
Туркмения 0,77 0,00 0,97
Украина 0,89 0,98 0,97
Узбекистан 0,90 0,00 0,97
Албания 0,99 0,97
Болгария 0,96 0,99 0,97
Босния и Герцеговина 0,97
Венгрия 0,91 1,00 0,97
Македония 0,97
Польша 0,95 0,97
Румыния 0,80 0,98 0,97
Словакия 0,63 0,97
Словения 0,99 0,97
Сербия 1,00 0,97
Хорватия 1,00 0,97
Черногория 0,97
Чехия 0,98 0,97
Монголия 0,99 0,97
Бразилия 0,80 0,99 0,97
Индия 0,91 0,97
Китай 0,99 0,97
Великобритания 1,00 -0,81 0,97
Германия 0,98 0,92 0,97
Италия 0,98 0,67 0,97
Канада 0,59 0,99 0,97
Франция 0,99 0,71 0,97
США 1,00 0,96 0,97
Япония 1,00 0,97
Источник: собственные расчеты по [2, 6, 8, 21, 23, 24].
7Временные ряды данных по неравенству здоровья на основе [20, 25] содержат только две общие точки (за 1990 и 2000 гг.), что недостаточно для оценки корреляции.
ТЕША ЕСОІХІОМІСІІБ ^ 2012 ^ Том 10 № 1
ТЕР13А ЕС01\0М08 ^ 2012 ^ Том 10 № 1
Основные результаты анализа исторических данных
1. Общие тенденции человеческого развития, внутристрановых и межстрановых социально-экономических неравенств за последние 40 лет
Если на больших исторических периодах динамика ИРЧП во внутристрановом измерении сильно коррелирует с динамикой ВВП н.д.н., то в краткосрочном периоде и в межстрановом измерении возможны значительные расхождения (см. рис. 1-4). Высокие значения коэффициента детерминации (К2) показывают, что хотя межстрановая связь ВВП н.д.н. и ИРЧП достаточно сильная, в последние 10-15 лет она несколько ослабла. Поскольку данный индекс включает в качестве составляющих как уровень дохода, так и показатели человеческого капитала (достигнутые результаты образования и здравоохранения), в значительной степени расхождения в уровне ИРЧП и объема ВВП н.д.н. могут быть объяснены через различия в уровне компонентов ИРЧП (т.е. структурную неравномерность человеческого развития).
Так, в 2008 г. за счет образовательного компонента значительные расхождения наблюдались у Индии (пониженный ИРЧП даже при самом низком среди стран БРИК уровне ВВП н.д.н.), Узбекистана (пониженный ИРЧП при среднем уровне ВВП н.д.н.), Монголии (повышенный ИРЧП при низком уровне ВВП н.д.н.). В России ИРЧП примерно соответствовал уровню страны по ВВП н.д.н.: если образовательный компонент ИРЧП значительно превосходит характерный для стран близкой группы по уровню доходов, то компонент здоровья населения значительно уступает.
Практически во всех странах процесс системной трансформации от плановой к рыночной экономике сопровождался ростом неравенства заработков и, соответственно, доходов, в меньшей степени — здоровья населения (за примечательным исключением Китая). Также произошло снижение достигнутого совокупного уровня человеческого развития: в большей степени — стран бывшего СССР, среди которых Россия заняла положение несколько лучше среднего; в меньшей степени — стран Восточной Европы и Монголии. В Китае человеческое развитие быстрыми темпами равномерно повышалось. При этом неравенство в образовательном уровне в указанных странах, как правило, продолжало снижаться, но часто более медленными темпами, чем в 1970-1980-е гг.
ВВП на д.н. (1_М, 1990 ОК$) ввп на 1990 ек$>
8 Источник: [2, 18, 22]. ВВП н.д.н. выражен как натуральный логарифм соответствующего показателя в международных долларах Geary-Khamis 1990 г. с учетом ППС. Здесь и далее размеры пузырьков на диаграмме характеризуют количество населения страны.
В ходе трансформационных процессов снижение отдельных компонентов ИРЧП происходило разными темпами. Наибольшее снижение испытал уровень доходов населения, наблюдавшийся в разной степени во всех бывших социалистических странах. В то же время, в ряде этих стран образовательный уровень населения (Польша, Словакия, Словения) и во многих странах индекс здоровья продолжил медленный рост, несмотря на понижение уровня доходов. Все это приводило к тому, что различие отдельных компонентов ИРЧП (например, для России — образованное население со сравнительно низким уровнем доходов и еще более низкой продолжительностью жизни) в странах бывшего СССР и Восточной Европы имело тенденцию к увеличению.
Однако после нескольких лет снижения ИРЧП снова начал расти, а уровень неравенства (всех 3 компонентов) — снижаться (в России — с 1999 г.). Это произошло после того, как был пройден наиболее острый этап переходного периода, отличавшийся сильно выраженными деструктивными процессами. В большинстве стран бывшего СССР разворот тенденции к повышению неравенства заработков произошел в 1998-2001 гг., при этом он не коснулся прибалтийских республик, ставших членами ЕС. К настоящему времени Россия, как и страны бывшего СССР в целом, восстановила свой «дореформенный» уровень ИРЧП, опережая его по индексу дохода, но отставая по индексу здоровья, который имел тенденцию к снижению на протяжении почти всего анализируемого периода (с 1970 до 2002 гг.). В других бывших социалистических странах (Восточной Европы и Монголии) спад ИРЧП и его компонентов оказался менее выраженным, и к настоящему времени во всех из них, по которым имеются исторические данные, он превышает «дореформенный» уровень. В большинстве стран Восточной Европы процесс повышения неравенства доходов оказался значительно более растянутым во времени и более умеренным по величине. По-видимому, это привело к тому, что обратный процесс к коррекционному ослаблению неравенства там также оказался менее выраженным, чем в России.
В Бразилии, Китае, Индии ИРЧП возрастал более равномерно по сравнению с бывшими социалистическими странами. В Бразилии наиболее быстро рос образовательный компонент, в Китае — индекс дохода, в Индии все компоненты росли примерно одинаковым темпом. При этом начало роста неравенства доходов в Бразилии (с изначально очень высокой базы в 56-57% по индексу Джини) и в Китае (с изначально умеренного уровня в 25-30%) относится к 1980-м гг., когда в этих странах с разной скоростью начали осуществляться меры по либерализации экономики. Кроме того, в отличие от большинства других стран, в Бразилии за прошедшие 40 лет заметно усилилась структурная неравномерность человеческого развития, которая только в 2000-е гг. показала некоторое ослабление. Неравенства остальных компонентов человеческого развития в указанных странах постепенно снижались на протяжении всего анализируемого периода (1970-2010 гг.).
В экономически развитых странах на протяжении рассматриваемого периода прогресс в уровне человеческого развития происходил более или менее сбалансированно за счет всех 3 его компонентов с несколько опережающим ростом индекса здоровья. Этот процесс также сопровождался снижением неравенств в уровне здоровья населения и в образовательном уровне (за исключением испытывавших сильный приток неквалифицированной миграции Франции и Германии в 1970-1980-е гг. и отчасти Великобритании в 1975-2000 гг.). В отношении неравенства доходов наблюдались противоположные тенденции. В период с конца 1970-х гг. оно заметно усилилось в странах с мировыми финансовыми центрами, которые определяли ведущие тенденции мирового социально-экономического и, в значительной степени, культурно-идеологического развития (США и Великобритании). Но в тот же период неравенство доходов продолжило снижаться во Франции и Японии.
В 2008-2010 гг. в связи с глобальным финансово-экономическим кризисом в большинстве экономически развитых и бывших социалистических стран произошло некоторое понижение индекса дохода. В отношении экономически развитых стран это привело к коррекционному усилению структурной неравномерности человеческого развития. В то же время, большинству стран БРИК (Бразилии, Индии и Китаю, в отличие от России) удалось избежать наступления указанных неблагоприятных явлений. Что касается влияния последнего кризиса на тенденции динамики неравенства доходов, то он, по крайней мере, не прервал наметившуюся ранее тенденцию к его ослаблению в бывших социалистических странах. В отношении экономически развитых стран пока не имеется достаточно данных для подтверждения нашей гипотезы о том, что одним из последствий кризиса станет циклическое возобновление тенденции к снижению неравенства доходов в тех из них, где оно значительно выросло за последние 3 десятилетия.
ТЕ1ЭДА ЕС0\0М!СУ8 ^ 2012 ^ Том 10 № 1
ТЕНА ЕСОЫОМОБ ^ 2012 ^ Том 10 № 1
2. Влияние неравенств на уровень человеческого развития
Мы проанализировали динамику основных составляющих ИРЧП (доход, образовательный уровень, ожидаемая продолжительность жизни) в зависимости от показателей неравенства их распределения.
В отношении каждой страны мы находили лаг соответствующего показателя неравенства по отношению к базовому индексу, используя кросс-корреляционную функцию. Коэффициенты корреляции Пирсона ИРЧП и индикаторов неравенства его компонентов (с учетом их задержки по времени) свидетельствуют о высокой зависимости уровня человеческого развития страны от неравенства распределения его компонентов (см. табл. 2). Причем и в отношении образовательного уровня населения, и в отношении продолжительности жизни эта зависимость, как правило, отрицательная: более высокий уровень неравенства ведет к более низкому уровню развития страны по соответствующему показателю.
Отмеченные закономерности в отношении внутристрановых взаимосвязей динамики ИРЧП и индикаторов неравенства его компонентов проявляются также на межстрановом уровне. Об этом свидетельствуют соответствующие сопоставления за отдельные годы (см. рис. 5-20).
Рис. 5-8. Неравенство доходов: межстрановой аспект9
Таблица 2
Коэффициент корреляции Пирсона (ККП) компонентов ИРЧП и лагированных индикаторов их неравенства (с учетом задержки реакции компонента ИРЧП в годах)
Страна Индекс Джини по доходам Индекс Джини по образовательному уровню населения Индекс Джини по продолжительности жизни Индекс Джини между компонентами ИРЧП
Лаг ККП Лаг ККП Лаг ККП Лаг ККП
Россия 10 0,46 0 -0,88 0 -0,76 0 -0,73
Азербайджан 10 0,38 0 -0,93
Армения 1 -0,29 5 -0,92 0 -0,87
Белоруссия 10 0,72 0 -0,86 0 -0,90
9 Источник: [2], собственные расчеты по [6, 21, 22, 23, 24]. Данные по Индии не отражены на диаграммах, поскольку доступны только по неравенству индивидуального потребления, а не заработков (доходов).
Окончание таблицы 2
Страна Индекс Джини по доходам Индекс Джини по образовательному уровню населения Индекс Джини по продолжительности жизни Индекс Джини между компонентами ИРЧП
Лаг ККП Лаг ККП Лаг ККП Лаг ККП
Грузия 0 -0,85 0 -0,49 0 -0,98
Эстония 2 0,39 1 -0,86 0 -0,79 0 -0,81
Казахстан 0 0,66 7 -0,95 0 0,57
Киргизия 2 -0,33 9 0,38 0 -0,91
Латвия 9 0,56 1 -0,80 0 -0,83 0 -0,66
Литва 9 0,39 0 -0,72 0 -0,79 7 0,62
Молдавия 2 -0,90 3 -0,72 1 -0,85 2 -0,64
Таджикистан 2 -0,92 1 -0,60 0 -0,94
Туркмения 1 -0,82 0 -1,00
Украина 1 -0,69 0 -0,96 0 -0,92 0 -0,78
Узбекистан 0 0,34 0 -0,87
Албания 0 -0,98 10 0,75
Болгария 9 0,78 0 -0,95 9 0,82 0 -0,95
Босния и Герцеговина 0 -0,95
Венгрия 8 0,50 5 -0,84 9 -0,79 0 -0,28
Македония 5 0,60 0 -0,99 10 0,71
Польша 3 0,93 5 -0,97 0 -0,94 0 -0,69
Румыния 5 0,80 0 -0,74 0 -0,78 0 -0,82
Словакия 2 -0,96 0 -0,98 0 -0,98 0 -0,70
Словения 6 0,93 8 -0,97 8 -0,99 10 0,27
Сербия 2 0,50 0 -0,96 1 -0,92
Хорватия 2 -0,95 0 -0,91 0 -0,73 10 0,72
Черногория 0 -0,93
Чехия 6 0,79 10 -0,84 0 -0,98 0 -0,52
Монголия 0 -0,33 10 -0,79
Бразилия 6 0,71 0 -0,91 7 -0,85 4 0,89
Индия 2 0,67 0 -0,99 0 -1,00 0 -0,90
Китай 0 0,96 0 -0,92 7 -0,94 0 -1,00
Великобритания 2 0,92 10 -0,87 9 -1,00 10 0,42
Германия 0 -0,51 0 -0,95 0 -0,99 5 -0,91
Италия 4 0,78 0 -0,96 0 -0,99 0 0,48
Канада 2 0,55 0 -0,83 0 -1,00 10 0,62
США 3 0,99 10 -0,74 0 -0,99 6 0,38
Франция 0 -0,97 0 -0,84 8 -1,00 2 0,85
Япония 7 -0,70 0 -0,90 0 -0,97 0 0,56
Источник: собственные расчеты по [2, 6, 8, 20, 21, 23,24].
ТЕША ЕСОІХІОМІСІІБ ^ 2012 ^ Том 10 № 1
ТЕР1}А ЕС0М0М1СУ8 ^ 2012 ^ Том 10 № 1
Рис. 9-12. Неравенство образовательного уровня: межстрановой аспект1
Рис. 13-16. Неравенство ожидаемой продолжительности жизни: межстрановой аспект11
Для определения того, насколько ИРЧП зависит от неравенства распределения его компонентов, а также неравенства среди 3 его компонентов, для каждой страны мы построили множественные линейные регрессии вида:
где:
Н=Ь+т]1+т2Е+т3Ь+т 40+е,
10 Источник: [2], собственные расчеты по [8, 22].
11 Источник: [2], собственные расчеты по [20, 22].
Н — ИРЧП;
I — индекс Джини по доходам (заработным платам);
Е — индекс Джини по образовательному уровню населения;
Ь — индекс Джини по продолжительности жизни;
Б — индекс Джини между компонентами ИЧРП; тр т2, т3, т4 — коэффициенты при независимых переменных; Ь — свободный член; е — вектор остатков.
Рис. 17-20. Структурная неравномерность человеческого развития: межстрановой аспект1
Результаты межстранового регрессионного анализа обобщены в табл. 3, внутристрано-вого — в табл. 4.
Таблица 3
Характеристика параметров межстрановой регрессии зависимости ИРЧП от индикаторов неравенства его компонентов (1998 г.)
Показатель К Ь SE SE(b) SEK) SE(m2) SE(m3) SE(m4) F df
Без взвешивания показателей стран по численности населения 0,9007 0,991 0,026 -0,036 -0,832 -1,824 0,030 0,042 0,129 0,103 0,361 0,249 34,012 15
Со взвешиванием 0,9910 0,003 5,121 -1,562 -8,923 3,187 0,005 0,002 1,461 0,702 0,702 1,804 411,862 15
Источник: собственные расчеты по [2, 6, 8, 20, 21, 22, 23, 24].
В первую очередь, следует отметить высокие показатели статистической значимости регрессий для большинства анализируемых стран. Также это характерно для межстрановой регрессии.
12 Источник: [2], собственные расчеты по [2, 22].
ТЕНА ЕСОІЧОМІСУБ Ъ 2012 ^ Том 10 № 1
Таблица 4
Характеристика параметров регрессионных моделей внутристрановой зависимости ИРЧП от индикаторов неравенства его компонентов (сучетом задержек по времени)
Страна к, Ь ш, ш, ш, тл БЕ БЕ(Ь) 5Е(т,) 5Е(т,) 5Е(т,) 5Е(т,.) ¥ СГЇ
Россия 0,9329 1,029 -0,022 -0,283 -0,715 -1,470 0,005 0,037 0,033 0,093 0,115 0,241 73,019 21
Азербайджан 0,9696 0,757 0,144 -1,444 0,007 0,011 0,018 0,069 447,191 28
Армения 0,8697 0,656 0,252 0,371 -1,398 0,007 0,019 0,034 0,067 0,114 51,150 23
Белоруссия 0,6589 0,859 0,069 -0,550 -0,850 0,008 0,054 0,104 0,399 0,413 10,946 17
Грузия 0,9993 0,862 -0,006 -0,182 -1,452 0,001 0,006 0,009 0,036 0,026 8186,788 17
Эстония 0,8867 0,950 0,222 -0,170 -0,479 -2,542 0,008 0,076 0,114 0,096 0,212 0,356 52,802 27
Казахстан 0,3846 0,659 -0,023 -0,100 1,045 0,020 0,197 0,451 0,240 0,589 5,208 25
Киргизия 0,7282 0,852 0,054 0,094 -1,973 0,011 0,043 0,070 0,101 0,299 25,003 28
Латвия 0,9121 0,907 0,352 -0,039 -1,324 -0,525 0,009 0,051 0,076 0,047 0,177 0,387 57,100 22
Литва 0,8585 0,805 0,224 0,005 -0,956 0,761 0,009 0,046 0,110 0,103 0,255 0,553 33,359 22
Молдавия 0,9422 0,908 -0,228 -0,041 -0,746 -0,571 0,006 0,049 0,051 0,183 0,449 0,293 69,252 17
Таджикистан 0,9724 0,823 -0,105 -0,149 -1,180 0,007 0,014 0,048 0,023 0,086 305,479 26
Украина 0,9736 1,020 0,079 -0,282 -0,771 -1,566 0,004 0,022 0,026 0,021 0,131 0,099 277,044 30
Узбекистан 0,9001 0,862 -0,144 -1,497 0,007 0,020 0,027 0,091 148,665 33
Албания 0,7370 0,701 -0,363 0,751 0,018 0,061 0,074 0,433 39,225 28
Болгария 0,9673 0,927 0,021 -0,317 0,201 -1,765 0,005 0,048 0,041 0,044 0,288 0,203 199,861 27
Венгрия 0,9148 0,763 0,485 0,000 -0,542 -1,716 0,010 0,075 0,101 0,103 0,276 0,956 69,753 26
Македония 0,7766 0,630 0,070 1,158 0,007 0,023 0,106 0,225 22,591 13
Польша 0,9723 0,992 0,265 -0,331 -1,199 -0,634 0,004 0,052 0,056 0,061 0,313 0,246 201,856 23
Румыния 0,9867 1,017 0,031 -0,895 -0,099 -1,257 0,002 0,075 0,038 0,248 0,234 0,320 74,253 4
Словакия 0,9995 0,966 0,185 -0,896 0,551 -1,528 0,000 0,011 0,062 0,184 0,313 0,267 459,622 1
Словения 0,9966 1,442 -0,021 -1,825 0,690 0,264 0,002 0,160 0,064 0,459 0,603 0,557 369,068 5
Сербия 0,9598 0,903 0,020 -0,442 -0,641 0,002 0,054 0,070 0,252 0,556 7,963 1
Хорватия 0,8894 0,994 -0,470 -0,483 0,178 0,914 0,004 0,184 0,255 0,196 0,252 2,384 10,057 5
Чехия 0,9827 1,256 -0,024 -0,094 -2,377 -3,673 0,003 0,065 0,063 0,094 0,490 0,888 99,476 7
Монголия 0,6011 0,849 0,002 -1,862 0,022 0,039 0,000 0,137 0,373 21,092 28
Бразилия 0,9900 0,785 0,176 -0,316 -0,331 0,802 0,004 0,064 0,086 0,062 0,081 0,299 521,432 21
Индия 0,9988 0,870 0,021 -0,031 -0,848 -1,354 0,002 0,020 0,059 0,054 0,099 0,126 4063,271 19
Китай 0,9997 0,937 0,049 -0,559 0,025 -1,023 0,002 0,013 0,020 0,024 0,057 0,063 15346,471 20
Страна к, Ь ш. ш, ш< тл БЕ БЕ(Ь) 5Е(т,) 5Е(т?) 5Е(т,) 5ЕК) ¥ с№
Великобритания 0,9668 2,964 -0,529 -6,417 0,173 1,312 0,007 0,286 0,155 0,946 0,707 0,654 160,335 22
Германия 0,9993 0,971 -0,100 -0,186 -1,081 0,001 0,016 0,047 0,015 0,064 2903,770 6
Италия 0,9983 1,251 0,102 -1,176 -0,230 -1,341 0,001 0,020 0,028 0,179 0,411 0,235 1148,117 8
Канада 0,9678 1,213 -0,048 -2,191 1,828 -0,663 0,003 0,061 0,200 0,454 0,899 0,385 120,276 16
США 0,9750 1,023 0,348 -0,300 -1,643 -1,747 0,003 0,200 0,267 0,123 0,657 0,573 165,583 17
Франция 0,9794 1,167 -0,172 -0,066 -2,211 1,342 0,005 0,086 0,207 0,045 0,620 1,544 285,137 24
Япония 0,9971 1,174 0,132 -0,499 -2,199 -0,146 0,001 0,012 0,069 0,047 0,213 0,189 1982,466 23
Значения коэффициентов и их стандартных ошибок не указаны в случаях, когда данные по соответствующей переменной отсутствовали.
Источник: собственные расчеты по [2, 6, 8, 20, 21, 23, 24].
Обозначения:
Я2— коэффициент детерминации;
Ъ — свободный член;
т1 — коэффициент при переменной «Индекс Джини по доходам»;
т2 — коэффициент при переменной «Индекс Джини по образовательному уровню населения»; т3 — коэффициент при переменной «Индекс Джини по продолжительности жизни»; т4 — коэффициент при переменной «Индекс Джини между компонентами ИЧРП»
5£ — стандартная ошибка для оценки зависимой переменной (стандартная ошибка регрессии);
БЕф) — стандартная ошибка для свободного члена;
5Е(тг) — стандартная ошибка для коэффициента при переменной «Индекс Джини по доходам»;
5Е(т2) — стандартная ошибка для коэффициента при переменной «Индекс Джини по образовательному уровню населения»; ЗЕ(т3) — стандартная ошибка для коэффициента при переменной «Индекс Джини по продолжительности жизни»;
SE(mJ — стандартная ошибка для коэффициента при переменной «Индекс Джини между компонентами ИЧРП»;
Е — Е-статистика (наблюдаемое значение); с?/— количество степеней свободы.
ТЕІЗІЗА ЕСОІХІОМІСиБ ^ 2012 ^ Том 10 № 1
00
Со
ТРАНСФОРМАЦИОННЫЕ ПРОЦЕССЫ И ЧЕЛОВЕЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ...
ТЕRRА ECONOMICUS ^ 2012 ^ Том 10 № 1
Данные показатели, как правило, заметно снижались в случаях, когда значения индексов человеческого развития и неравенств заменялись их производными (то есть темпами изменения значений) и последние показывали значительные колебания. Кроме того, в большинстве случаев исчезал имевшийся позитивный эффект неравенства доходов, что можно объяснить негативной реакцией уровня человеческого развития на любые резкие изменения социально-экономических неравенств.
Как и коэффициенты корреляции Пирсона, в подавляющем большинстве случаев коэффициенты регрессий свидетельствуют об отрицательном влиянии на динамику человеческого развития неравенств в образовательном уровне и продолжительности жизни населения13.
В отношении образовательного уровня населения межстрановые сопоставления показывают, что ни одна крупная страна с высоким уровнем индекса образования не имела сильного неравенства по данному показателю. Индия, сохраняющая самый высокий из крупных стран уровень неравенства в образовании, на протяжении всего анализируемого периода отличалась также пониженным уровнем индекса образования. В то же время, связь индекса образования и соответствующего уровня неравенства с течением времени имела тенденцию к ослаблению.
Следует отметить, что во многих случаях усиление дифференциации доходов оказывало положительное воздействие на увеличение значения индекса соответствующего компонента ИРЧП (как правило, с задержкой по времени). Однако меняющиеся с течением времени направления зависимости индекса доходов от уровня неравенства их распределения, а также низкие значения коэффициентов детерминации межстрановой линейной регрессии показывают наличие сильных нелинейных связей между указанными переменными.
Случаи частого (но не преобладающего) положительного влияния неравенства доходов как на соответствующий компонент ИРЧП (индекс дохода), так и на интегральный ИРЧП концентрируются в ряде стран с переходной экономикой, в странах БРИК (в Бразилии, Китае и Индии) а также в крупнейшей из экономически развитых стран (США).
Для воздействия неравенства доходов в ту или иную сторону, как правило, требуется большая задержка по времени (как правило, 5-10 лет), чем в случае с неравенством в образовании и продолжительности жизни. Более высокие положительные значения кросс-корреляционной функции в этом случае (в том числе для России) можно интерпретировать как свидетельство некоторого положительного воздействия уровня неравенства доходов на совокупный индекс дохода с задержкой по времени. Об этом свидетельствуют реже встречающиеся положительные значения коэффициентов при переменной неравенства доходов в линейной регрессии ИРЧП по неравенству распределения всех 3 его компонентов (для России отрицательное значение свидетельствует в пользу обратного). В наибольшей степени такая ситуация (неравенство заработков стимулирует развитие) характерна для следующих стран: Азербайджан, Эстония, Латвия, Литва, Венгрия, Польша, Бразилия, Индия, Китай, США, Италия, Япония. Однако в ряде стран (Молдавия, Грузия, Таджикистан, Хорватия, Германия, Франция) влияние уровня неравенства доходов на ИРЧП было заметно отрицательным: то есть либо усиление неравенства препятствовало росту доходов, либо ослабление неравенства стимулировало рост доходов.
Как правило, усиление неравенства доходов приводило к повышению ИРЧП в случаях, когда оно начиналось со сравнительно низкого уровня (около 25% по индексу Джини) и стабилизировалось (а затем, как правило, начинало умеренно снижаться) по достижении 35-45% по индексу Джини. Тем не менее, страна с наибольшим неравенством доходов из нашей выборки, Бразилия (55-60% по индексу Джини), также статистически продемонстрировала умеренно положительное воздействие неравенства доходов. Сначала оно росло (достигнув максимума в 1989 г.), а к настоящему времени вернулось на уровень начала 1970-х гг. (56-57% по индексу Джини).
Таким образом, дифференциация доходов может иметь стимулирующее воздействие на рост базового показателя (индекс дохода). В то же время, неравенство в образовательном уровне, продолжительности жизни населения, а также между компонентами ИРЧП имеет определенно отрицательное воздействие на уровень соответствующих компонентов и интегральный ИРЧП во всех группах стран. При этом их негативное воздействие склонно ослабевать с течением времени.
13 Коэффициенты регрессий с разными знаками при независимых переменных являются более надежными, поскольку в ином случае они могут быть смещены вследствие эффекта мультиколлинеарности: значительное неравенство в образовании почти всегда сочетается со значительным неравенством в здоровье населения, но менее часто и сильно с неравенством его доходов.
3. Влияние человеческого развития на показатели неравенств
Проанализированные нами данные показывают, что прогресс в человеческом развитии в долгосрочной перспективе ведет к снижению уровня социально-экономических неравенств (см. табл. 5). В наибольшей степени это касается неравенств в области образования и здоровья населения. Что касается неравенства доходов, то данная тенденция также присутствует, но является менее четко выраженной. Во многом это связано с тем, что в период трансформационных процессов именно неравенство доходов показало наиболее заметный рост, предшествуя росту экономики. Однако в большинстве анализируемых стран эта фаза, связанная с повышением неравенства доходов, уже пройдена, в большинстве из них произошла его стабилизация, а во многих (в том числе в России) — четко выраженный разворот в сторону ослабления.
Таблица 5
Коэффициент корреляции Пирсона (ККП) индикаторов неравенства и соответствующих лагированных компонентов ИРЧП (с учетом задержки реакции индикаторов неравенства в гг.)
Страна Индекс Джини по доходам Индекс Джини по образовательному уровню населения Индекс Джини по продолжительности жизни Индекс Джини между компонентами ИРЧП
Лаг ККП Лаг ККП Лаг ККП Лаг ККП
Россия 10 0,56 1 -0,88 0 -0,74 0 0,91
Азербайджан 3 -0,42 1 -0,94
Армения 8 0,85 0 -0,78 1 -0,87
Белоруссия 10 0,73 1 -0,87 1 -0,92
Грузия 1 -0,86 0 -0,45 0 -0,98
Эстония 0 0,35 1 -0,85 1 -0,83 1 -0,83
Казахстан 0 0,66 10 -0,96 10 0,88
Киргизия 10 0,41 5 0,45 1 -0,91
Латвия 9 0,39 0 -0,80 0 -0,80 1 -0,68
Литва 9 0,43 0 -0,72 0 0,76 6 -0,55
Молдавия 0 -0,79 10 -0,66 0 -0,79 10 0,81
Таджикистан 0 -0,89 3 -0,59 0 -0,94
Туркмения 0 -0,53 0 -1,00
Украина 2 -0,71 1 -0,97 0 -0,91 0 -0,78
Узбекистан 9 0,67 0 -0,87
Албания 1 -0,98 10 0,19
Болгария 9 0,58 0 -0,95 8 0,95 1 -0,95
Босния и Герцеговина 0 -0,95
Венгрия 8 0,71 0 -0,82 0 -0,73 10 0,58
Македония 5 -0,51 0 -0,99 10 0,83
Польша 0 0,83 10 -0,97 1 -0,95 0 -0,76
Румыния 0 0,46 1 -0,74 0 -0,70 0 -0,82
Словакия 2 0,88 0 -0,98 4 -0,98 0 -0,70
Словения 0 0,57 0 -0,93 0 -0,99 8 0,51
Сербия 0 0,38 0 -0,96 0 -0,92
Хорватия 3 0,96 9 -0,93 5 -0,82 10 0,69
Черногория 0 -0,93
Чехия 6 0,74 0 -0,74 4 -0,99 0 -0,52
Монголия 1 -0,33 9 -0,95
Бразилия 3 0,55 7 -0,99 5 -0,89 4 0,95
Индия 9 0,67 0 -0,99 1 -1,00 10 -0,99
ТЕША ЕСОІХІОМІСІІБ ^ 2012 ^ Том 10 № 1
ТЕІІІІА ЕСОІХІОМІСІІБ ^ 2012 ^ Том 10 № 1
Окончание табл. 5
Страна Индекс Джини по доходам Индекс Джини по образовательному уровню населения Индекс Джини по продолжительности жизни Индекс Джини между компонентами ИРЧП
Лаг ККП Лаг ККП Лаг ККП Лаг ККП
Китай 5 0,99 1 -0,92 1 -0,94 0 -1,00
Великобритания 3 0,90 10 -0,80 0 -1,00 10 -0,45
Германия 0 -0,51 2 -0,96 0 -0,98 0 -0,80
Италия 1 0,54 1 -0,96 0 -0,99 3 0,54
Канада 0 0,48 10 -0,89 0 -1,00 2 0,63
США 0 0,94 0 -0,60 1 -1,00 1 0,37
Франция 2 -0,99 5 -0,97 4 -0,99 9 0,93
Япония 7 0,67 0 -0,90 5 -0,99 0 0,56
Источник: собственные расчеты по [2, 6, 8, 20,21,23,24].
Кроме того, сравнивая значения коэффициентов корреляции в табл. 2 и 5, можно сделать вывод, что влияние показателей неравенств на динамику человеческого развития является несколько более сильно выраженным по сравнению с влиянием человеческого развития на динамику неравенств. То есть двусторонние связи присутствуют, они достаточно сильные в отношении неравенств в образовании, здоровье и структуре человеческого развития, но они проявляются слабее, чем прямые связи. Данный эффект наиболее заметен в бывших социалистических странах.
Исходя из выявленных нами тенденций, можно ожидать, что с повышением уровня человеческого развития неравенство в распределении образования и здоровья продолжит ослабевать. Что касается динамики неравенства доходов, то завершение наиболее острого и деструктивного периода системных трансформаций и переход к развитию на эволюционной основе создают возможности для его умеренного снижения по мере роста уровня доходов и прогресса в человеческом развитии в целом. Кроме того, по мере повышения уровня человеческого развития оно становится более сбалансированным, и разница между его основными компонентами имеет тенденцию к сокращению. Данная закономерность проявляется как во внутристрановом (динамическом), так и в межстрановом аспектах.
Возможные тенденции перспективной динамики социально-экономических неравенств в России
Использованные нами данные показывают, что страны с большей социальной, культурной и экономической гетерогенностью, большой территорией и населением (более 100 млн чел., часто этнически разнообразное) склонны иметь повышенные значения показателей неравенства по всем 3 компонентам ИРЧП по сравнению со странами с близким уровнем ИРЧП и его компонентов. Это говорит в пользу точки зрения, что в России уровень неравенств будет продолжать оставаться сравнительно высоким, и в этой ситуации оптимальным было бы сохранение позитивного тренда к их умеренному и постепенному ослаблению.
По степени неравенства заработных плат уровень России примерно соответствует среднемировому; он выше, чем в других странах СНГ и бывших социалистических странах, несколько ниже, чем в Китае, и значительно ниже, чем в Бразилии; среди экономически развитых стран сопоставим с США, но заметно превышает уровень остальных.
Снижение неравенства заработных плат за последние 10 лет было весьма значительным (с 52,12% до 41,90% по индексу Джини), хотя до уровня СССР и экономически развитых стран Западной Европы (с характерными для них 27-32%) еще достаточно далеко. Но вряд ли возвращение к указанному уровню будет целесообразным в обозримой перспективе. Таким образом, в отношении России вряд ли можно говорить о значительном потенциале снижения уровня неравенства первичных доходов: за последние 10 лет эта проблема в значительной степени утратила прежнюю актуальность. С точки зрения межстрановых сопоставлений, стимулы для эффективной отраслевой
реаллокации человеческого капитала и продуктивной экономической деятельности будут, на наш взгляд, сохраняться на достаточном уровне, если снижение индекса Джини по заработным платам остановится на уровне около 35% и не будет опускаться ниже уровня 30% (соответственно 25% и 18% по индексу Аткинсона).
Не столь актуальна проблема неравенства образовательного уровня в той части, которая может быть количественно измерена с помощью продолжительности обучения в системе формального образования. По данному показателю Россия находится в одной группе с экономически развитыми странами и сильно отличается от других стран БРИК и, менее сильно, от большинства стран с переходной экономикой. В этой связи в России на первый план выходит проблема дифференциации учебных заведений по качественному уровню образования.
По-прежнему актуальной остается проблема как в абсолютном уровне, так и в дифференциации по продолжительности жизни населения. По данному показателю Россия занимает одно из последних мест в страновой выборке, имея одновременно низкий средний уровень и достаточно сильное неравенство. Именно в сфере здоровья населения Россия имеет значительный потенциал сокращения существующего уровня неравенства. Для достижения типичного его уровня для стран той же доходной группы по продолжительности жизни он должен снизиться с 19,64% (последние имеющиеся данные за 2005 г.) до 14-16% по индексу Джини, а по возрастной дифференциации смертности до 5-6% по индексу Аткинсона. Снижение последнего показателя в период 20002010 гг. с 12,87% до 8,59% свидетельствует о наличии позитивных тенденций в данном направлении.
Следует также иметь в виду, что характерная для стран с высоким уровнем человеческого развития (в том числе России) его повышенная сбалансированность значительно ограничивает потенциал «прорыва» в каком-то одном направлении развития (в том числе путем мобилизационных методов) за счет «недоразвития» в другом.
ЛИТЕРАТУРА
1. Демографическая модернизация России, 1900-2000 / Под ред. А.Г. Вишневского. М.: Новое издательство, 2006.
2. Доклад о развитии человека 2010. Реальное богатство народов: пути к развитию человека / Пер. с англ.; ПРООН. М.: Весь Мир, 2010. URL: http://hdr.undp.org/en/media/HDR_2010_RU_Complete_reprint.pdf; данные: http://hdr.undp.org/en/statistics/data/.
3. КендрикДж. Совокупный капитал США и его формирование / Пер. с англ. М.: Прогресс, 1978 [1976].
4. Кислицына О.А. Неравенство в распределении доходов и здоровья в современной России. М.: РИЦ ИСЭПН, 2005.
5. Меркулова Т.В. Экономический рост и неравенство: институциональный аспект и моделирование взаимосвязи // Мир России. 2010. № 2. С. 59-76.
6. Труд и занятость в России: Статистический сборник / Госкомстат РФ — Росстат. М., 2001, 2003, 2006, 2009.
7. Alkire S., Foster J. Designing the Inequality-Adjusted Human Development Index (HDI). Human Development Research Paper 2010/28. October 2010 // URL: http://hdr.undp.org/en/reports/global/hdr2010/papers/ HDRP_2010_28.pdf.
8. Barro R., Lee J.-W. A New Data Set of Educational Attainment in the World, 1950-2010. NBER Working Paper 15902. 2010 // URL: http://www.nber.org/papers/w15902; данные: URL: http://www.barrolee.com/data/ yrsch.htm (Educational Attainment for Population Aged 15 and over).
9. Castello A., Domenech R. Human Capital Inequality and Economic Growth: Some New Evidence // The Economic Journal. 2002. Vol. 112. Issue 478. P. 187-200.
10. Castello-Climent A., Domenech R. Human Capital Inequality, Life Expectancy and Economic Growth // The Economic Journal. 2008. Vol. 118. Issue 528. P. 653-677.
11. De Gregorio J., Lee J.-W. Education and Income Inequality: New Evidence from Cross-country Data // Review of Income and Wealth. 2002. Vol. 48. № 3. P. 395-416.
12. Foldvari P., Van Leeuwen B. Should less inequality in education lead to a more equal income distribution? // Education Economics. 2011. Vol. 19. № 5. P. 537-554.
13. Gakidou E., Murray C.J.L., Frenk J. A Framework for Measuring Health Inequality // Health systems performance assessment. Debates, methods and empiricism / Ed. by Murray C.J.L., Evans D.P. 471-484. Geneva: World Health Organization, 2003. URL: http://whqlibdoc.who.int/publications/2003/9241562455_(part4)_ (chp34-42).pdf.
ТЕ1ЭДА ECONOMICUS ^ 2012 ^ Том 10 № 1
ТЕ1^А ECONOMICUS ^ 2012 ^ Том 10 № 1
14. Hicks D. The inequality adjusted Human Development Index: a constructive proposal // World Development. 1997. Vol. 25. № 8. P. 1283-1298.
15. Illsey R., Le Grand J. The Measurement Of Inequality In Health // Health and Economics / Ed. by A.Williams. London: Macmillan Press. 1987. P. 12-36.
16. Kovacevic M. Measurement of Inequality in Human Development — A Review. Human Development Research Paper 2010/35. November 2010 // URL: http://hdr.undp.org/en/reports/global/hdr2010/papers/ HDRP_2010_35.pdf.
17. Kuznets S. Economic growth and income inequality // American Economic Review. 1955. Vol. 45. № 1. P. 1-28.
18. Maddison A. Statistics on World Population, GDP and Per Capita GDP, 1-2006 AD (February 2010). URL: http:// www.ggdc.net/maddison/.
19. Shkolnikov V.M., Andreev E.E., Begun A.Z. Gini coefficient as a life table function: computation from discrete data, decomposition of differences and empirical examples // Demographic Research. 2003. Vol. 8. Article 11. P. 305-358. URL: http:// www.demographic-research.org/Volumes/Vol8/11/.
20. Smits J., Monden C. Length of life inequality around the globe // Social Science and Medicine. 2009. Vol. 68. № 6. P. 1114-1123. URL: http://lengthoflife.ruhosting.nl/datasets.html.
21. TransMONEE. Database, UNICEF Regional Office for CEECIS, Geneva. 2011.URL: http://www.transmonee.org/.
22. United Nations, Department of Economic and Social Affairs, Population Division (2011). World Population Prospects: The 2010 Revision, CD-ROM Edition.URL: http://esa.un.org/unpd/wpp/Excel-Data/population.htm.
23. UNU-WIDER. World Income Inequality Database, Version 2.0c. 2008. URL: http://www.wider.unu.edu/re-search/Database/.
24. World Bank. Data by Country. 2011.URL: http://data.worldbank.org/country.
25. World Health Organization. Life Tables. 2010. URL: http://apps.who.int/ghodata/?vid=720.
