Чтение онлайн

на главную - закладки

Жанры

Под знаменем марксизма
Шрифт:

В главе 3 мы фокусируемся на наших контрольных данных, которые относительно консервативны и обеспечивают промежуточные уровни неравенства в диапазоне вариантов, которые мы рассматриваем. Следует подчеркнуть, что во всех возможных вариантах число налогоплательщиков с очень высоким уровнем дохода намного выше по данным налогообложения, чем в данных самоотчетных опросов, так что наши исправленные оценки неравенства (и, в частности, наши исправленные 10% и 1% долей дохода) намного больше, чем предполагают необработанные данные обследований. Понятно, что имеющиеся в России таблицы налогов подоходного налога несовершенны, что и очевидно для такой страны. Публикация улучшенных таблиц позволила бы построить более точные и подробные оценки неравенства доходов в России, но российское правительство вероятнее всего на это никогда не пойдет.

Насколько нам известно, впервые в России используются статистические данные о налогах на прибыль в России (которые

доступны на веб-сайте российских налоговых органов). Некоторые исследователи использовали образец деклараций о доходах на индивидуальном уровне из города Москвы, который был датирован 2004 годом. В выборке содержится гораздо больше информации, чем в таблицах, которые мы используем в этой статье, но, к сожалению, данные не были общегосударственными и охватывали лишь несколько лет. Что обнадеживает для наших целей, так это то, что данные в Москве привели к количественным результатам, которые в целом сходны с тем, что мы находим здесь: коэффициент Джини подскочил с 0,3-0,4 в данных самоотчетных опросах до более 0,6 с использованием данных утечки налогов и верхняя 10%-я доля дохода переместилась с 30% до более чем 50% от общего дохода. Все данные о таблицах национального подоходного налога и итоговые оценки приведены в онлайн-приложении. Что касается данных обследований домашних хозяйств, мы используем данные обследований RLMS (за период 1994-2015 гг.) и данные обследования HBS за предыдущие годы (данные HBS доступны в течение периода 1989-2015 гг., сопоставимые советские исследования проводились в 1980, 1985 и 1988 гг., и мы также используем их). Оба обследования (RLMS и HBS) имеют хорошо известные преимущества и жуткие недостатки. Мы предполагаем, что они обеспечивают приемлемое описание распределения доходов ниже 90-го процентиля (p0 = 0,9). Для использования таблиц подоходного налога, доступных в течение периода 2008-2015 годов, мы применяем обобщенные методы интерполяции Парето (Blanchet, Fournier and Piketty 2017) и кусочно-линейные поправочные коэффициенты f (p) выше p0 до процентилей, предоставляемых налоговых данных, чтобы исправить верхнюю часть распределения (аналогично методу, используемому Piketty-Yang-Zucman 2017, и описана в Alvaredo et al., 2016). Получающееся в результате увеличение коэффициентов Pareto верхнего дециля используется для корректировки оценочных размеров Парето в период 1980-2007 годов. По сути, это приводит к небольшим восходящим корректировкам неравенства в необработанном исследовании в период 1980-1990 годов и постепенному увеличению корректировок вверх после 1990 года. Наконец, мы используем табличные данные из советских доходов, которые уже велись и использовались в течение 1928, 1934, 1956, 1959 гг. и регулярно до 1989 г. другими исследователями (см., в частности, Бергсон, 1942, 1944, и основные работы Аткинсона и Миклуота 1992 г., которые предоставляют обширную коллекцию неплохих обзоров, где вы найдете данные для России и стран Восточной Европы при коммунизме, см. также Флемминг и Миклуарт 2000, опрос).

Чтобы обеспечить сравнение с досоветским неравенством, мы также используем таблицу распределения доходов, которая была оценена царскими налоговыми органами на 1905 год в рамках подготовки к возможному введению подоходного налога (который, разумеется, не был введен, поэтому это нельзя сравнивать с фактическими данными). Как мы объясняем в главе 3, точность полученной оценки не должна считаться особенно большой, хотя порядки величины кажутся нам правдоподобными.

2.2.3. Данные распределения богатства.

Мы также предоставляем данные распределения богатства для России в период 1995-2015 годов (которую мы затем используем для распределения освобожденных от налогов доходов от капитала). Чтобы построить эти оценки, мы используем данные Forbes и применяем обобщенные методы интерполяции Парето. Здесь есть два замечания.

Во-первых, как мы объясняем далее в главе 2, когда мы приводим полученные оценки, существует существенная неопределенность относительно точного уровня концентрации богатства в России. Количество российских миллиардеров, зарегистрированных в международных рейтингах, таких как список Forbes, чрезвычайно велико по международным стандартам. По данным Forbes, общее богатство миллиардеров было очень маленьким в России в 1990-х годах, значительно увеличилось в начале 2000-х годов и стабилизировалось примерно на 25-40% национального дохода в период с 2005 по 2015 год (с большими вариациями из-за международного кризиса и страшного падения российского фондового рынка после 2008 года). Это намного больше, чем соответствующие цифры в западных странах: общее богатство миллиардеров составляет от 5% до 15% национального дохода в Соединенных Штатах, Германии и Франции в 2005-2015 годах по данным Forbes, несмотря на то, что средний доход и среднее богатство намного выше, чем в России. Это наводит на мысль, что концентрация богатства на самой верхушке в России значительно выше, чем в других странах, что, несомненно, связано с коррумпированностью властей страны. Проблема, однако, в том, что данные миллиардеры – это очень маленькие группы людей (около 100 миллиардеров, которые являются гражданами России в конце указанного периода, большинство из которых являются резидентами России по версии Forbes). Нужно сделать достаточно смелые предположения, чтобы перейти оттуда к оценкам топ-10% или даже 1% сверху и 0,1% от распределения. В приложении мы представляем ряд альтернативных данных, основанных на явных предположениях и обобщенных методах интерполяции Парето. К сожалению, существует значительная неопределенность в отношении этих оценок. Мы знаем, что Россия – страна с большим неравенством в богатстве, но мы не знаем точной степени концентрации богатства (например, мы не можем обеспечить точное сравнение с США). Мы очень надеемся, что новые источники данных и методы будут разработаны в будущем, чтобы улучшить эти оценки. Мы вернемся к этому обсуждению, когда представим наши итоговые данные в 4.14.

Несмотря на то, что существует значительная неопределенность в отношении точной величины концентрации богатства, это оказывает относительно ограниченное влияние на наши окончательные оценки неравенства в доходах. Как описано выше, мы используем оценки неравенства богатства для распределения освобожденных от налогов доходов от капитала (как правило, нераспределенной прибыли корпораций и вмененной арендной платы), предполагая, что совместное распределение финансовых доходов и не фискальных доходов (т.е. Gumbel copula с параметром = 3.15.). Мы показываем, что использование ряда альтернативных вариантов распределения богатства мало влияет на доли конечного дохода, в первую очередь потому, что верхние поступления в бюджетные доходы уже очень велики (предполагая, что они уже включают значительную часть высоких доходов от экономического капитала и доходы от предпринимательской деятельности), а затем потому, что нефискальный доход не является очень большим компонентом дохода, а все данные неравенства богатства характеризуются большой концентрацией.

Глава вторая.

Рост частной собственности в России.

В этой главе мы представляем наши основные результаты, касающиеся эволюции совокупного частного и общественного богатства в России после падения Советского Союза. Первым крупным изменением, произошедшим между 1990 и 2015 годами, является, конечно, переход от коммунизма к капитализму, т. е. от общественной к частной собственности.

3.1. Общая эволюция национального, государственного и частного богатства.

Согласно нашим базовым оценкам, чистые национальные богатства в 1990 году составляли чуть более 400% национального дохода, в том числе около 300% чистого общественного богатства (примерно три четверти) и немногим более 100% для чистого частного богатства (одна четверть). В 2015 году пропорции в основном меняются: чистое национальное богатство составляет 450% национального дохода, в том числе более 350% для чистого частного богатства и менее 100% для чистого общественного богатства. Резкое падение чистого общественного богатства произошло всего через пару лет с 1990 по 1995 год, следуя так называемой стратегии шоковой терапии и ваучерной приватизации. Также стоит отметить, что совокупное национальное богатство сначала упало относительно национального дохода между 1990 годом и 1999 годом, – более 400% национального дохода до примерно 300%, т. е. совокупное национальное богатство упало даже больше, чем национальный доход. Затем он значительно вырос в период с 1999 по 2008-2009 годы, достигнув около 550% национального дохода. Этот пик соответствует очень большому росту цен на российском рынке акций и цен на жилье в течение этого десятилетия. Цены на активы упали после финансового кризиса, а совокупное национальное богатство вернулось к примерно 450% национального дохода в 2015 году, уровень которого лишь немного выше по сравнению с тем, что было в 1990 году. Основным преобразованием в 1990-2015 годах является переход в частную собственность многих предприятий, тогда как совокупная ценность национального богатства остается примерно постоянной. Чтобы лучше понять работу этих процессов, важно смотреть отдельно на разные категории активов. Мы начинаем с роста частного богатства. Одним из ключевых достижений является решающая роль жилья. Другой внутренний капитал (в основном состоящий из неинкорпорированных предприятий, принадлежащих непосредственно домохозяйствам) и сельскохозяйственные земли (которые в значительной степени были приватизированы в течение 1990-х годов) со временем увеличивались, но эти активы играли относительно ограниченную роль по сравнению с ростом частного жилья, что увеличилось от менее 50% национального дохода в 1990 году до 250% национального дохода в 2008-2009 годах (на пике пузыря на рынке жилья), до примерно 200% национального дохода к 2015 году.

В дополнение к изменениям цен на недвижимость, постепенный рост частного жилья в период между 1990 и 2015 годами может быть вызван тем, что приватизация жилья происходила более непрерывным образом, чем метод приватизации ваучеров, используемый для компаний. Обычно арендаторам было предоставлено право приобретать жилье по относительно низкой цене, но им не нужно было сразу пользоваться этим правом. Из-за различных экономических, политических и психологических факторов многие российские домохозяйства ждали до конца 1990-х годов и даже 2000-х годов этого права. Особенно бросается в глаза очень низкий уровень зарегистрированных финансовых активов, принадлежащих российским домохозяйствам (по официальным данным Финансовые балансы Росбанка).

Финансовые активы домашних хозяйств всегда составляли менее 70-80% национального дохода на протяжении 1990-2015 годов, и они часто составляли менее 50% национального дохода (например, лишь 20-30% национального дохода в конце 1990-х годов и в начале 2000-х годов). По сути, это похоже на то, что приватизация российских компаний не привела к существенному долгосрочному росту стоимости финансовых активов домашних хозяйств, несмотря на то, что теперь можно владеть финансовыми акциями в российских фирмах, что кажется особенно парадоксальным.

Поделиться:
Популярные книги

Вечный. Книга II

Рокотов Алексей
2. Вечный
Фантастика:
боевая фантастика
попаданцы
рпг
5.00
рейтинг книги
Вечный. Книга II

Полководец поневоле

Распопов Дмитрий Викторович
3. Фараон
Фантастика:
попаданцы
5.00
рейтинг книги
Полководец поневоле

Начальник милиции

Дамиров Рафаэль
1. Начальник милиции
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
5.00
рейтинг книги
Начальник милиции

Попаданка в академии драконов 2

Свадьбина Любовь
2. Попаданка в академии драконов
Любовные романы:
любовно-фантастические романы
6.95
рейтинг книги
Попаданка в академии драконов 2

Случайная дочь миллионера

Смоленская Тая
2. Дети Чемпионов
Любовные романы:
современные любовные романы
7.17
рейтинг книги
Случайная дочь миллионера

Кодекс Охотника. Книга XII

Винокуров Юрий
12. Кодекс Охотника
Фантастика:
боевая фантастика
городское фэнтези
аниме
7.50
рейтинг книги
Кодекс Охотника. Книга XII

Гром над Тверью

Машуков Тимур
1. Гром над миром
Фантастика:
боевая фантастика
5.89
рейтинг книги
Гром над Тверью

Сотник

Ланцов Михаил Алексеевич
4. Помещик
Фантастика:
альтернативная история
5.00
рейтинг книги
Сотник

Ненаглядная жена его светлости

Зика Натаэль
Любовные романы:
любовно-фантастические романы
6.23
рейтинг книги
Ненаглядная жена его светлости

На границе империй. Том 7. Часть 2

INDIGO
8. Фортуна дама переменчивая
Фантастика:
космическая фантастика
попаданцы
6.13
рейтинг книги
На границе империй. Том 7. Часть 2

LIVE-RPG. Эволюция 2

Кронос Александр
2. Эволюция. Live-RPG
Фантастика:
социально-философская фантастика
героическая фантастика
киберпанк
7.29
рейтинг книги
LIVE-RPG. Эволюция 2

Под маской моего мужа

Рам Янка
Любовные романы:
современные любовные романы
5.67
рейтинг книги
Под маской моего мужа

Я еще не князь. Книга XIV

Дрейк Сириус
14. Дорогой барон!
Фантастика:
юмористическое фэнтези
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Я еще не князь. Книга XIV

Его огонь горит для меня. Том 2

Муратова Ульяна
2. Мир Карастели
Фантастика:
юмористическая фантастика
5.40
рейтинг книги
Его огонь горит для меня. Том 2