Великий уравнитель - Вальтер Шайдель
Шрифт:
Интервал:
В этой книге доля доходов базируется исключительно на распределении рыночного дохода. Как современные, так и исторические данные о долях дохода, особенно о тех, что находятся вверху распределения, обычно основываются на налоговых документах, которые относятся к доходу до фискального вмешательства. В редких случаях я также говорю о соотношении между долями или отдельными перцентилями распределения доходов как об альтернативном средстве измерения относительного веса различных групп. Существуют и более сложные индексы неравенства, но их обычно нельзя применять к исследованиям большого временного размаха, включающим крайне неоднородные наборы данных[12].
Измерение материального неравенства поднимает два вида проблем: концептуальные и доказательственные. Здесь стоит упомянуть о двух главных концептуальных проблемах. Во-первых, наиболее доступные показатели измеряют и выражают относительное неравенство, основанное на доле общих ресурсов, которыми обладают отдельные сегменты популяции. Абсолютное же неравенство основано на разнице в количестве ресурсов, накопленных этими сегментами.
Эти два подхода, как правило, дают очень разные результаты. Представьте себе популяцию, в которой среднее домохозяйство в верхнем дециле распределения доходов получает в десять раз больше, чем среднее хозяйство нижнего дециля, – скажем, 100 000 долларов против 10 000 долларов. После удвоения национального дохода распределение доходов остается прежним. Коэффициент Джини и доли доходов также остаются прежними. С этой точки зрения доходы увеличились без увеличения неравенства. Но в то же время разрыв между верхним и нижним децилями вырос вдвое, от 90 000 долларов до 180 000 долларов, а богатые домохозяйства стали получать гораздо больше, чем находящиеся внизу.
Тот же принцип относится и к распределению богатства. По существу, трудно представить себе достоверный сценарий, при котором экономический рост не привел бы к увеличению абсолютного неравенства. Таким образом можно утверждать, что показатели относительного неравенства рисуют более консервативную картину, поскольку отвлекают внимание от постоянно растущего разрыва в доходах и богатстве в пользу более мелких и разнонаправленных изменений в распределении материальных ресурсов. В этой книге я следую обычаю отдавать приоритет стандартным показателям относительного неравенства, таким как коэффициент Джини и доли наивысшего дохода, но при необходимости обращаю внимание и на их ограничения[13].
Другая проблема проистекает из чувствительности коэффициента Джини для распределения доходов к потребностям выживания и к уровню экономического развития. По крайней мере, в теории возможна такая ситуация, когда один человек владеет всем богатством отдельной популяции. Однако при этом никто из полностью лишенных дохода не сможет выжить. Это значит, что самые высокие возможные показатели коэффициента Джини для доходов никогда не доходят до номинального верхнего потолка, приближающегося к единице. Если более конкретно, то их ограничивает количество избыточных ресурсов помимо тех, которые нужны для выживания. Такое ограничение особенно заметно в экономиках с низкими доходами, типичных для большей части истории человечества и до сих пор существующих в некоторых частях света. Например, в обществе с ВВП, который вдвое больше необходимого минимума выживания, коэффициент Джини не может подняться выше 0,5, даже если какому-то индивиду каким-то образом и удастся монополизировать весь доход помимо того, что нужен всем непосредственно для выживания.
На более высоких уровнях объема производства максимальный показатель неравенства дополнительно ограничен изменяющимися представлениями о прожиточном минимуме и неспособностью беднеющего в массе своей населения поддерживать развитую экономику. Номинальный коэффициент Джини следует корректировать с учетом того, что называется нормой извлечения (extraction rate), – то есть с учетом степени, в которой реализован максимальный показатель неравенства, теоретически возможный в данной среде. Более подробно я останавливаюсь на этом в приложении в конце книги[14].
Это подводит нас ко второй категории проблем, связанных с качеством доказательных данных. Коэффициент Джини и доля высших доходов в общем смысле являются смежными показателями неравенства. Изменяясь со временем, они, как правило (хотя и не всегда), движутся в одном направлении. Оба они чувствительны к недостатку данных. Современные коэффициенты Джини обычно рассчитываются по данным опросов и исследований домохозяйств, на основе которых устанавливается предполагаемое национальное распределение. Такой формат не совсем подходит для выявления очень крупных доходов. Даже в западных странах номинальный коэффициент Джини следует корректировать в верхнюю сторону, чтобы составить более полное представление о действительном распределении высших доходов. Во многих же развивающихся странах качества данных исследований и вовсе недостаточно для надежных расчетов на национальном уровне. Попытка измерить общее распределение богатства встречает еще большие трудности – не только в развивающихся странах, где значительная доля имущества элиты, как предполагается, сосредоточена в офшорах, но даже в такой богатой данными среде, как Соединенные Штаты. Доли дохода обычно вычисляются на основе налоговых данных, качество и содержание которых сильно варьируют от страны к стране и со временем, и эти данные подвержены искажению вследствие уклонения от налогов. Дополнительную сложность вносят низкая вовлеченность в налогообложение в странах с низким доходом и политически обусловленные определения того, что считается облагаемым налогами доходом. Несмотря на эти трудности, благодаря составлению и пополнению постоянно растущей Всемирной базы данных о богатстве и доходе (WWID, World Wealth and Income Database) мы стали гораздо лучше понимать неравенство в доходах и вместо довольно неоднозначных простых показателей уделять внимание более выраженным индексам концентрации ресурсов[15].
Поделиться книгой в соц сетях:
Обратите внимание, что комментарий должен быть не короче 20 символов. Покажите уважение к себе и другим пользователям!