Россия и современный мир №1 / 2014
Шрифт:
Распределение совокупного мирового дохода между странами, измеряемое в ВВП на душу населения, не обязательно совпадает с относительным распределением числа домохозяйств в той или другой стране. Сравнительные темпы развития между странами и внутри стран могут быть разными. С 1965 по 1992 г. неравенство между странами значительно увеличилось, в то время как неравенство внутри каждой отдельной страны демонстрировало тенденцию к сокращению [7, с. 36].
М. Лундберг, сотрудник Исследовательского отдела Всемирного банка, на основании собственных статистических оценок делает вывод, что никаких однозначных и универсальных тенденций в динамике социального и экономического неравенства в мире не выявлено. Где-то нищета растет, где-то сокращается – многое зависит от политики, которую проводит правительство той или иной страны. Только
Б. Миланович 43 , обобщая данные Всемирного банка по статистике доходов почти в 100 странах мира, в свою очередь считает, что существуют три метода приведения данных по отдельным странам к общему итогу [2].
Первый метод состоит в том, чтобы, исходя из среднего дохода каждой страны на душу населения, проследить, как меняются соотношения между странами по уровню доходов за два последних десятилетия, т.е. когда глобализация, как считается, шла особенно быстро. При таком подходе получается, что неравенство растет, так как среднедушевой доход в богатых странах имеет тенденцию расти в целом быстрее, чем в бедных.
43
Б. Миланович – ведущий экономист Исследовательского отдела Всемирного банка, приглашенный профессор Школы углубленных международных исследований Университета Джона Хопкинса, а также автор недавно опубликованной книги: The haves and the have-nots: A brief and idiosyncratic history of global inequality. – N.Y.: Basic books, 2011. – 258 p.
Этот вывод мало кто оспаривает, но против самого метода выдвигается серьезное возражение: дело в том, что при таком подходе не учитываются различия в численности населения той или иной страны, т.е. весовые коэффициенты каждой страны. Получается, что Китай или Индия влияют на среднемировую оценку распределения неравенства в той же степени, в какой, например, Гондурас или Маврикий, что не соответствует реальности.
Чтобы скорректировать полученные данные, применяется второй метод, при котором при межстрановом сопоставлении доходов среднедушевые доходы каждой страны взвешиваются с учетом численности ее населения. В этом случае возникает аберрация другого рода: получается, что за последние 20 лет неравенство в доходах в целом в мире сократилось исключительно потому, что Китай, где среднедушевой доход вырос значительно, с его более чем миллиардным населением перетягивает на чаше весов десятки менее благополучных с точки зрения экономического развития стран. Если же данные по Китаю не принимать в расчет (хотя для этого нет никаких разумных обоснований), получается совсем иная картина.
Наиболее адекватным, по мнению Б. Милановича, является третий метод, при котором население всех стран мира разбивается на несколько (например, десять или двадцать) групп с примерно равным среднедушевым доходом в каждой группе; при этом национальные границы не принимаются во внимание. Главное достоинство этого метода состоит в том, что он позволяет учитывать сдвиги в распределении доходов внутри стран – ведь даже при росте среднедушевого дохода экономическое неравенство внутри страны может также увеличиваться. Такая тенденция наблюдается не только в бедных, но и в богатых странах. Например, в США с 1970 по 1998 г. средний реальный доход на душу населения увеличился на 20%, а разрыв между средним доходом наименее обеспеченной пятой части населения и средним доходом его наиболее богатой пятой части возрос с 7,6 до 11,3 раза. В большинстве стран с высоким уровнем бедности подобные процессы прослеживаются сплошь и рядом.
Применение третьего метода наталкивается на недостаток статистических данных о распределении доходов во многих странах мира за достаточно длительный период. Милановичу удалось собрать подробную статистику по 91 стране за 1988–1993 гг., и его расчеты показывают, что неравенство в глобальном масштабе за этот период увеличилось. По расчетам Милановича, коэффициент Джини (см. подробнее ниже), который используется для обобщенного измерения неравенства доходов, вырос за это время с 0,63 до 0,68 [2].
К аналогичным выводам приходит и один из наиболее известных экономистов XX в., недавно скончавшийся (в возрасте 98 лет) профессор Техасского университета Джон Кеннет Гэлбрейт, который до последних дней своей жизни руководил Центром по исследованию неравенства. В своем докладе, основанном на собственных расчетах с привлечением статистики по большому числу стран, он отмечает «глобальную тенденцию к росту неравенства в последние два десятилетия». Рост неравенства в мире Гэлбрейт связывает с распространением неолиберальной идеологии, подрывом национальных суверенитетов, отказом от кейнсианских методов регулирования экономики. Гэлбрейт отмечает два периода особенно быстрого взлета неравенства. Первый – приходится на долговой кризис развивающихся стран в начале 1980-х годов, второй – на время распада коммунистической системы в начале 1990-х. Особо он выделяет Россию, которая по уровню неравенства соседствует ныне с такими странами, как Гаити, Чили и Панама [2].
Основной метод измерения неравенства в доходах основан на обследованиях (опросах) домохозяйств. В целях повышения репрезентативности данных опрашивается достаточно большое число домохозяйств. Выявляются различные источники их доходов (в денежной и натуральной формах) и структура потребления. Общий доход домохозяйства за вычетом уплачиваемых прямых налогов (или, как альтернатива, общее потребление) делится на число его членов, а затем все индивиды ранжируются от самых бедных до самых богатых (в соответствии с душевым доходом домохозяйства). Таким образом рассчитывается показатель вариабельности доходов, называемый коэффициентом Джини.
Коэффициент Джини является наиболее часто используемым показателем неравенства. Теоретически он варьирует от нуля (доходы у всех одинаковы) до единицы (все доходы общества достаются одному человеку). Чем ближе этот коэффициент к нулю, тем неравенство меньше; чем он ближе к единице, тем неравенство больше.
Значения коэффициента Джини считаются «нормальными», «обычными» или «желательными», когда они находится в пределах 0,25–0,35 – как, например, в странах, характеризующихся наименьшим неравенством (например, в Швеции или Канаде).
Однако для большинства стран значение коэффициента Джини составляет порядка 0,40. В США, Китае и России коэффициент Джини несколько превышает 0,40. В большинстве африканских и латиноамериканских стран коэффициенты Джини варьируют от 0,55 до 0,59, а в некоторых крайних случаях и в отдельные периоды коэффициент Джини может достигать даже 0,60. Нет подтвержденных случаев, когда на протяжении длительного периода коэффициент Джини был бы выше 0,60. Поэтому фактический интервал неравенства на уровне отдельных стран составляет от 0,25 до 0,60. В то же время оценки глобального неравенства (между гражданами разных стран) выходят за пределы этого интервала, достигая почти 0,70.
Б. Миланович отмечает, что хотя обследования домохозяйств и являются наилучшим инструментом оценки уровня и вариабельности доходов, этот метод не лишен недостатков. Верхушка распределения может оказаться «урезанной»: по-настоящему богатые люди нередко либо вообще отказываются от участия в обследовании, либо занижают свои доходы. Причины такого уклонения неясны, учитывая конфиденциальность обследований. Однако подозрения об «урезанности верхушки» в последнее время породили целую волну методик, которые, в отличие от опросов, используют данные налоговых органов (заявленный доход до налогообложения), чтобы оценить долю в доходах одного или даже 0,1% самых богатых граждан страны. Авторы таких методик исходят из допущения, что богатым сложнее утаить доходы от налоговых органов, чем от лиц, проводящих обследования, и что с первыми они более правдивы. Однако в действительности результаты измерения неравенства в США, основанные на обследованиях, мало чем отличаются от результатов, полученных на основе данных налоговых органов – даже несмотря на то, что обследования описывают полное распределение доходов, тогда как налоговые данные касаются лишь верхней части шкалы [15, с. 7].