Анализ распределения доходов и расходов домохозяйств в российской экономике

Проблеме социально-экономического неравенства в ро ссийской экономике в настоящее время уделяется неоправданно мало внимания, хотя сложившиеся условия уже диктуют необходимость корректировки поставленных ранее ориентиров. В качестве первоочередной задачи в сфере доходов по-прежнему озвучивается увеличение средней заработной платы, тогда как показатели неравенства, медианные и модальные доходы, в большей степени характеризующие реальное положение дел практически не используются. Вместе с тем, усиление неравенства ощущается обывателем весьма сильно и данную проблему не следует игнорировать. Ее необходимо активно исследовать и, в случае необходимости, решать. Это особенно важно, поскольку в странахсвысо-ким неравенством социальные лифты перестают работать и переместиться из одной группы в другую становится сложнее [1, с. 157]. Интересно и то, что с ростом среднедушевого ВРП неравенство растет. Данное обстоятельство характерно для большинства регионов нашей страны вне зависимости от их специализации установле- на положительная корреляция между выпуском в регионе и коэффициентом Джини [2].

Цель исследования

Целью данной статьи является изучение актуального для российской экономики состояния неравенства и определение ключевых проблем в сфере распределения доходов и расходов населения.

Материал и методы исследования

Исследование основано на данных Федеральной службы го сударственной статистики РФ и Книги фактов ЦРУ. Статистическая информация обрабатывались с помощью программного комплекса Statistica и приложения Excel. В процессе написания статьи были использованы общенаучные и специальные методы исследования социальноэкономических процессов и явлений, в частности, были применялись такие методы, как анализ, синтез, дедукция, индукция, метод научной абстракции; составлен рэнкинг регионов России, построены диаграммы рассеяния; проведена оценка силы связи между показателями на основе расчета коэффициента корреляции, в т. ч. ранговой корреляции Спирмена.

Результаты исследования и их обсуждение

Анализ социально-экономического неравенства в экономике проводится, прежде всего, с использованием двух, уже ставших классическими, индикаторов: коэффициента Джини и коэффициента фондов. Числовые значения коэффициента Джини в российской экономике систематически публикуются Федеральной службой государственной статистики РФ как для России в целом, так и в региональном разрезе [3]. Для оценки мы воспользовались данными по регионам за 2017 г. В целом по экономике значение коэффициента Джини составило 0,41, что, согласно данным Книги фактов ЦРУ [4], сопоставимо с уровнем Уругвая (0,416 в 2014 г.), Мадагаскара (0,41 в 2012 г.) и Болгарии (0,402 в 2017 г.). Для сравнения, одно из самых низких значений коэффициент принимал в Швеции – 0,249, тогда как в Южной Африке оно одно из самых высоких в мире – 0,625 (2013 г.). Вместе с тем, на рис. 1 наглядно видно, что среднероссийский уровень существенно выше значения данного показателя для медианного региона: только в 8 российских регионах значение коэффициента после округления составило 0,41

и выше. В их число включены Тюменская область, г. Москва, Республика Башкортостан, Сахалинская область, Краснодарский край, Свердловская область, г. Санкт-Петербург, Пермский край и Воронежская область. В этих субъектах коэффициент Джини колебался в диапазоне 0,406–0,426. Если рассматривать каждый регион как отдельное наблюдение, медианное значение коэффициента Джини и его мода окажутся значительно ниже среднего для российской экономики значения. Медиана составляет 0,37, а мода – 0,36, что сопоставимо с уровнем Греции (0,36 в 2012 г.), Испании (0,359 в 2012 г.), Южной Кореи (0,357 в 2016 г.). На основе значений коэффициента Джини можно утверждать, что наименьший уровень дифференциации населения российских регионов по доходам в 2017 г. наблюдался в следующих субъектах: Волгоградская область, Кировская область, Камчатский край, Тверская область, Чувашская Республика и Республика Карелия. Для данных территорий характерно значение показателя в диапазоне от 0,335 до 0,344, что соответствует неравенству, наблюдаемому в Монголии (0,34 в 2017 г.), Португалии (0,339 в 2015 г.) или Тайване (0,336 в 2014 г.).

Рис. 1. Рэнкинг регионов России по индексу Джини в 2017 г. Составлено автором

Анализ представленного на рис. 1 распределения позволяет предположить, что более высокому доходу в регионе соответствует большее неравенство. Проверим гипотезу с помощью диаграммы рассеяния, для чего воспользуемся данными о среднемесячных доходах населения регионов России в 2017 г. В качестве переменных для поиска корреляции были использованы среднедушевой доход, медианный среднедушевой доход и модальный среднедушевой доход, выраженный в руб. в месяц в разрезе субъектов федерации (рис. 2). Аппроксимация данных с помощью экспоненциальной кривой показала, что наиболее существенная корреляция между коэффициентом Джини и величиной среднедушевых доходов ( r = 0,5693 при p < 0,001), тогда как для медианы ( r = 0,5015 при p < 0,001) и моды ( r = 0,3269 при p < 0,005) значение коэффициента корреляции несколько ниже. Во всех случаях наблюдается положительная связь между уровнем дохода и неравенством, представленным коэффициентом Джини.

Таким образом, российские данные позволяют утверждать, что при росте до- ходов в российских регионах будет происходить усиление неравенства (именно доход следует рассматривать в качестве объясняющей переменной, несмотря на то, что на нашем графике он отложен по ординате). Если более богатым регионам свойственно менее равномерное распределение доходов, значит, в случае экономического роста в нашей стране, проблемы неравенства будут только усугубляться. Полагаем, что корреляция может быть объяснена экспоненциальным ростом доходов, т. е. в абсолютном выражении богатые богатеют быстрее, чем бедные.

При оценке неравенства следует учитывать, что данные искажены, по сравнению с реальной ситуацией, как в одну, так и в другую сторону. Одна из причин этого в том, что данные Росстата, на основе которых проведены расчеты, получены на основе Обследования бюджетов домашних хозяйств (ОБДХ), проводимого ФСГС РФ ежеквартально среди более чем 50 тыс. респондентов в различных регионах России. Данное обследование, как и все аналогичные исследования во всем мире, имеют смещенную

Рис. 2. Индекс Джини и доходы населения регионов России в 2017 г.: income_a – среднедушевой доход, руб. в месяц; income_med – медианный среднедушевой доход, руб. в месяц; income_mod – модальный среднедушевой доход –, руб. в месяц. Расчеты автора

выборку в сторону лиц с низким и средним доходом. Указанное обстоятельство обусловлено тем, что наиболее обеспеченные граждане в силу целого ряда причин отказываются отвечать на вопросы интервьюера. Искажение может быть получено и в силу того, что в российской экономике сохраняется высокий уровень теневых доходов, которые скрыты от налогообложения и государственной статистики. Прозрачность банковской системы и ограничения, вводимые для наличного денежного обращения, привели к тому, что существенно легче скрыть небольшие доходы, тогда как мониторинг больших доходов государство проводит систематически. В целом же мы полагаем, что реальное положение дел с неравенством более сложное, чем свидетельствует анализ показателей неравенства в доходах.

Коэффициент фондов, наряду с коэффициентом Джини, относят к наиболее часто используемым инструментам для оценки неравенства на уровне региона и при межстрановом сопоставлении. В российской статистике неравенства ему также отводится ключевое место. Зачастую данный показатель именуют децильным коэффициентом, по скольку он рассчитывается как отношение доходов 10 % самого обеспеченного населения к 10 % граждан с самыми низкими доходами. Значение данного показателя в России за 2010–2017 гг. сократилось с 16,6 до 15,3 раза. Таким образом, средние доходы человека в верхнем дециле оказались в 2017 г. выше средних доходов в первом дециле в 15,6 раз, что более чем в 2 раза превышает пороговое значение индикатора экономической безопасности (7 раз). ФСГС на данный момент опубликовала региональные данные по децильному коэффициенту за 2016 г., их мы и использовали для межрегиональных сопоставлений. Как следует из рис. 3, разброс по данному индикатору между регионами весьма существенный: от 8,5–9 в Крыму и Карелии, до 16,6 в г. Москве и 17,3 – в Тюменской области. Диапазон, в котором лежат показатели, превышает 100 %, что свидетельствует не только о сохранении значительного неравенства внутри российских регионов, но и между ними. В целом мы видим, что вариации в коэффициенте фондов существенно выше, чем для коэффициента Джини.

Рис. 3. Рэнкинг регионов России по значению децильного коэффициента в 2017 г. Составлено автором

Ранжирование данных и сопоставление рис. 1 и 3 показало, что лидеры и аутсайдеры по уровню неравенства в обоих случаях очень схожи. В этой связи было принято решение найти степень связи между этими показателями для российской экономики. Поскольку базой для расчета данных индикаторов являются доходы, эта связь, очевидно, есть, однако в случае высокой корреляции необходимость использовать один из индикаторов может быть подвергнута сомнению, поскольку при одинаковых результатах мы используем больше ресурсов для расчета индикаторов. В качестве инструментов использованы диаграмма рассеяния и коэффициент ранговой корреляции Спирмена. Положение наблюдений на диаграмме рассеяния (рис. 4) достаточно хорошо описывается линейной аппроксимацией ( r = 0,9416; p < 0,001), что подтверждает предположение о тесной связи между двумя индикаторами и говорит в пользу возможности исключения одного из них. Значение ранговой корреляции Спирмена близко к полученному с помощью линейной аппроксимации результату и составляет ρ = 0,9424

при p < 0,001, что еще раз подтверждает выдвинутое выше предположение.

Помимо неравенства доходов, отечественная официальная статистика в настоящее время включает данные о неравенстве в потреблении. На основе ОБДХ строятся обобщенные таблицы расходов домохозяйств в разрезе основных товаров и услуг. На рис. 5 мы представили результаты ранжирования групп товаров на основе доли в потреблении наименее обеспеченных 10 % населения в 2017 г. Основная часть расходов наименее обеспеченных слоев населения сосредоточена в трех блоках: домашнее питание (52,4 %), ЖКУ и топливо (13,8 %), а также одежда и обувь (7,5 %), тогда как на оставшиеся расходы приходится только 26,3 % затрат. Данный факт объясняет столь чувствительные реакции населения на изменения стоимости продуктов питания и тарифов ЖКУ. Для наиболее обеспеченных граждан ранги групп расходов в значительной степени отличаются. На первом месте стоят расходы на транспорт и топливо (30,3 %), далее – расходы на питание (19,1 %, т. е. существенно ниже, чем в первом дециле) и одежду и обувь (8,3 %).

Рис. 4. Корреляция индекса Джини и коэффициента фондов для российских регионов. Расчеты автора

Рис. 5. Доля в потреблении расходов на отдельные товарные группы населения России (верхняя и нижняя децильные группы). Составлено автором

Столь высокий уровень расходов на транспорт и топливо у богатых выглядит несколько странно, причем это особенно заметно в сопоставлении с каждой из о ставшихся децильных групп. Так, в среднем, с 1 по 9 децили средний рост данных расходов составляет 13,8 % и относительно равномерен от дециля к децилю, тогда как сопоставление 9-й и 10-й доходных групп дает увеличение уже на 122 %. Полагаем, что данный факт может объясняться бóльшими сложностями, связанными с сокрытием расходов на приобретение автомобиля, чем на альтернативные группы товаров. Иными словами, богатые относительно лучше. Обращает на себя внимание существенная доля в расходах затрат на отдых и культуру наиболее обеспеченной группы населения (7,7 %). Доля расходов (именно доля, а не расходы в абсолютном выражении) на гостиницы и рестораны у наименее обеспеченного дециля меньше, чем у верхнего в 5,5 раз, тогда как доля расходов на алкоголь и табак для всех доходных групп лежит в достаточно узком диапазоне (2,6–3,2 %).

Таким образом, неравенство в потреблении в современной России весьма высоко, а структура потребления крайних децильных групп существенно отличается.

Выводы или заключение

Проведенная систематизация основных индикаторов социально-экономического неравенства в российской экономике и их анализ позволили установить следующее:

– среднероссийский коэффициент Джини в 2017 г. составил 0,41, однако в медианном регионе его фактическое значение не превышает 0,37;

– фактическое значение коэффициента Джини в субъектах федерации существенно различается и лежит в диапазоне 0,335 до 0,426;

– для российских регионов наблюдается средняя корреляция между среднедушевым уровнем дохода и индексом Джини, т. е. факты свидетельствуют о том, что рост доходов сопровождается увеличением неравенства;

– значение децильного коэффициента в Российской Федерации (15,6 раз)

более чем в 2 раза превышает его пороговое значение, что с позиции критериев экономической безопасности трактуется как кризисная ситуация;

– в 2016 г. в России отсутствовали регионы, в которых бы фактическое значение децильного коэффициента было ниже порогового;

– значения коэффициента фондов российских регионов лежат в диапазоне от 8,5 до 17,4;

– корреляция между региональными значениями коэффициента Джини и децильным коэффициентом очень высока, фактически они дублируют друг друга;

– в структуре потребления наименее обеспеченной группы россиян доминируют домашнее питание, ЖКУ и топливо, одежда и обувь, на которые в целом приходится более 73 % потребительских расходов;

– в потреблении богатых преобладают расходы на транспорт и топливо, что может быть проявлением сокрытия части потребления наиболее обеспеченных граждан от статистики, поскольку расходы на покупку новых автомобилей скрыть более тяжело. Полагаем данный факт может быть использован в наших дальнейших исследованиях социальноэкономического неравенства в России.

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 18-010-00756 «Развитие теории и методологии исследования феномена социально-экономического неравенства в контексте неоиндустриальной парадигмы».