Оценка и прогноз динамики дифференциации доходов в Российской Федерации

Дипломная работа по предмету «Экономика»
Информация о работе
  • Тема: Оценка и прогноз динамики дифференциации доходов в Российской Федерации
  • Количество скачиваний: 0
  • Тип: Дипломная работа
  • Предмет: Экономика
  • Количество страниц: 7
  • Язык работы: Русский язык
  • Дата загрузки: 2020-03-08 06:22:57
  • Размер файла: 248.36 кб
Помогла работа? Поделись ссылкой
Информация о документе

Документ предоставляется как есть, мы не несем ответственности, за правильность представленной в нём информации. Используя информацию для подготовки своей работы необходимо помнить, что текст работы может быть устаревшим, работа может не пройти проверку на заимствования.

Если Вы являетесь автором текста представленного на данной странице и не хотите чтобы он был размешён на нашем сайте напишите об этом перейдя по ссылке: «Правообладателям»

Можно ли скачать документ с работой

Да, скачать документ можно бесплатно, без регистрации перейдя по ссылке:

Итак, в теории существует широкий спектр показателей для определения степени дифференциации доходов в обществе. Федеральная служба государственной статистики РФ в публикуемых статистических сборниках приводит лишь два из них: фондовый коэффициент дифференциации и коэффициент концентрации Джини. Эта информация находится в открытом доступе на сайте ФСГС РФ.

В данном параграфе мы предпримем попытку самостоятельного расчета показателей неравенства доходов населения, рассмотренных в предыдущем параграфе, и сверим полученные данные с информацией, предоставляемой ФСГС РФ. Затем, мы поговорим о влиянии дифференциации на социально-экономические процессы в стране и в мире.

В основе расчетов показателей концентрации лежит распределение населения в зависимости от уровня душевого денежного дохода. Однако охватить регулярным учетом доходы каждого из 142 миллионов россиян не представляется возможным. С целью выявления уровня денежных доходов населения организуются выборочные обследования. Полученные данные могут быть либо напрямую использованы для характеристики процесса распределения населения в зависимости от уровня душевого денежного дохода, т.е. в этом случае о распределении населения страны (региона) по размеру душевого денежного дохода судят исключительно по данным выборки, либо распространяют данные выборочного обследования на генеральную совокупность (все население) по определенной модели.

В этой работе не рассматривается ни проблема репрезентативности проводимых выборочных обследований населения, ни проблема построения модели распространения данных выборки на генеральную совокупность. Главным для данной работы является выявление основных тенденций, складывающихся в области концентрации денежных доходов по группам населения, на основе критического анализа уже имеющейся информации, предоставляемой нам официальными органами статистики.

Представление о процессе концентрации денежных доходов населения страны по квинтильным группам с 19912010 гг. в целом дают данные таблицы 7.

При анализе данных таблицы обратим внимание, прежде всего на то обстоятельство, что изменение доли конкретной группы населения прямо связано с темпом роста денежных доходов. Если темпы роста по всем квинтильным (20-ти процентным) группам населения одинаковы, то их доли неизменны. И наоборот, если доли не меняются, значит, темпы роста денежных доходов по всем группам одинаковы и равны темпу роста для населения в целом. С этих позиций представляет интерес изменение долей конкретных групп в общем объеме денежных доходов населения. В частности, выясняется, что в период 20012010 гг. росла доля лишь пятой квинтильной группы, увеличившись, соответственно, на 2,1 процентных пункта. То есть, оказывается, что рост реальных денежных доходов россиян был характерен всего лишь для 1/5 части населения страны. У 80% населения в указанный период рост денежных доходов оказался ниже среднего. Следствием этого явилось уменьшение доли первых трех квинтильных групп населения в общем объеме денежных доходов с 31,5% до 29,7%. Денежные доходы беднейшей квинтильной группы снизились на 12%, что является существенным уменьшением. В то же время  возросла доля пятой квинтильной группы населения с 45,7% до 47,8%, т.е. денежные доходы людей этой группы на 4,6%.

Таким образом, данные таблицы 7 показывают, что по сравнению с 2001 г. ситуация в области концентрации денежных доходов населения изменилась.

Если же мы рассмотрим более ранний период с 1991 по 1999 гг., то также увидим, что с началом экономических преобразований, направленных на развитие свободного функционирования рыночных отношений, в стране пошло бурное расслоение общества. За это время доля денежных доходов пятой квинтильной группы выросла на целых 16,9%. При этом в большей степени эти доходы были получены за счеты уменьшения долей третьей и четвертой квинтильных групп потенциального среднего класса страны.

Таким образом, через перераспределение собственности, капитала и доходов мы перешли к формированию отличных от прежних доходных групп населения. В обществе существенно усилилась поляризация людей в зависимости от уровня получаемого ими дохода. В результате Россия ускоренным темпом пришла к распределению доходов, характерному для большинства капиталистических стран. Но в указанных странах процесс поляризации общества проходил постепенно, а в России резким рывком (преимущественно 19911993 гг.), социальные последствия которого еще предстоит  в полной мере ощутить.

Таблица 7 Расчет коэффициентов дифференциации доходов населения и сопоставление результатов с данными ФСГС РФ

Показатели

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2002

2003

2005

2006

2007

2008

2009

2010


Распределение общего объема денежных доходов по 20-процентным группам населения (данные ФСГС РФ)

первая (с наименьшими доходами)

11,9

6,0

5,1

5,4

6,1

6,1

5,9

6,0

6,0

5,9

5,7

5,5

5,4

5,2

5,1

5,1

5,1

5,2


вторая

15,8

11,6

9,4

10,1

10,8

10,7

10,5

10,6

10,5

10,4

10,4

10,3

10,1

9,9

9,7

9,8

9,8

9,8


третья

18,8

17,6

14,9

15,1

15,2

15,2

15,3

15,0

14,8

15,1

15,4

15,3

15,1

15,0

14,8

14,8

14,8

14,8


четвертая

22,8

26,5

23,8

22,7

21,6

21,6

22,2

21,5

21,1

21,9

22,7

22,7

22,7

22,6

22,5

22,5

22,5

22,5


пятая (с наибольшими доходами)

30,7

38,3

46,8

46,7

46,3

46,4

46,1

46,9

47,6

46,7

45,8

46,2

46,7

47,3

47,9

47,8

47,8

47,7


Расчеты ФСГС РФ:

Коэффициент Джини

0,260

0,289

0,407

0,409

0,387

0,387

0,390

0,394

0,400

0,395

0,397

0,403

0,409

0,416

0,423

0,422

0,421

0,420


Коэффициент фондов, в разах

8,0

13,5

15,2

13,5

13,3

13,6

13,8

14,1

13,9

14,0

14,5

15,2

16,0

16,8

16,8

16,6

16,5


Авторские расчеты:

Коэффициент концентрации Джини

0,178

0,318

0,391

0,381

0,365

0,366

0,368

0,371

0,375

0,372

0,37

0,375

0,381

0,388

0,394

0,392

0,392

0,391


Коэффициент концентрации Тейла, Т (1-e^-TheilT)

0,050

0,153

0,225

0,215

0,201

0,202

0,203

0,208

0,213

0,208

0,204

0,210

0,215

0,223

0,229

0,228

0,228

0,236


Коэффициент концентрации Тейла, S (симметричный, 1-e^-TheilS)

0,050

0,162

0,234

0,222

0,204

0,205

0,208

0,211

0,215

0,212

0,210

0,216

0,222

0,230

0,237

0,236

0,236

0,234


Коэффициент концентрации Херфиндаля-Xиршмана

0,2207

0,2649

0,3093

0,3055

0,2995

0,3002

0,2997

0,3035

0,3076

0,3031

0,2991

0,3020

0,3055

0,3098

0,3140

0,3132

0,3132

0,3124


Нормализованный коэффициент концентрации Херфиндаля-Xиршмана

0,0258

0,0812

0,1366

0,1319

0,1244

0,1253

0,1247

0,1294

0,1345

0,1289

0,1238

0,1275

0,1319

0,1373

0,1425

0,1415

0,1415

0,1405


Индекс Хувера (индекс Робина Гуда)

0,135

0,248

0,306

0,294

0,279

0,280

0,283

0,284

0,287

0,286

0,285

0,289

0,294

0,299

0,304

0,303

0,303

0,302


Вариативно-медианный коэффициент дифференциации

4,59

5,11

5,11




Интересно, что расчеты коэффициента Джини, осуществленные нами на основе расчетов Росстатом долей формальных групп населения в общем объеме денежных доходов, не совпали со значениями этого показателя, публикуемыми Росстатом. В методологии расчета на сайте ФСГС РФ нет указаний на то, что их вычисления производятся на базе иных квантильных групп, или на нестандартный метод исчисления. Нетрудно заметить по накопленным частотам, отражающим прогиб кривой Лоренца, что, в частности, 1993 г. был не хуже 1994 г., а, следовательно, индекс Джини за этот год не мог быть больше, чем в 1994 г.

Интересно, что с подобной проблемой столкнулся в 1999 году российский экономист Литвинов В.А.. в своей работе «Концентрация и дифференциация денежных доходов населения Российской Федерации». Он решил проблему, самостоятельно рассчитав индексы Джини, используя публикуемое ФСГС РФ распределение общего объема денежных доходов населения по 20-процентным группам. В настоящей работе нами также был проведен авторский пересчет индекса Джини на основе расчетов Росстата долей доходов квинтильных групп1.

Полученные данные, являясь, по сути, своеобразной интерпретацией данных о коэффициенте Джини ФСГС РФ, отражают те же моменты усиление неравномерности распределения доходов рост индекса Джини с 0,178 в 1991 г. до 0,391 в 2010 г.

Расчет индекс ХерфиндаляХиршмана также указывает на повышение концентрации, т.е. сосредоточение денежных доходов у наиболее обеспеченной группы населения рост коэффициента Херфиндаля с 0,221 в 1991 г. до 0,312 в 2010 г.

Порядок расчетов вариативно-квантильных коэффициентов покажем на примере вариативно-медианного коэффициента за 2008 г., исчисленного по данным Госкомстата РФ.

За «бедных» принимаем половину наименее обеспеченного населения (50%). Определяем ту долю общих денежных доходов, которой владеет эта группа. Известно, что 40% населения владеет 14,9% всех доходов. Следующие 20% населения 14,8% всех доходов. Из этого получаем, что 50% населения владеют примерно 22,3% всех доходов. Следовательно, на один процент населения из этой группы приходится 0,446% всех доходов.

Далее принимаем за «богатых» тех, кто владеет 50% всех денежных доходов. Известно, что 29,7% всех доходов приходятся на 60% населения. Следующие 22,5% всех доходов еще на 20% населения. Из этого получается, что первая половина (50%) всех доходов приходится на 78,04% населения. Значит, вторые 50% всех доходов приходятся всего лишь на 21,96% населения, а на один процент населения из этой группы приходится 2,277% всех доходов. Таким образом, вариативномедианный коэффициент дифференциации равен:

2,277% : 0,446% = 5,11 раз.

Динамика коэффициента Хувера в рассматриваемый нами период совпадает с динамикой рассчитанного коэффициента Джини. Коэффициент довольно чутко реагирует на изменения в распределении общего объема денежных доходов и, на мой взгляд, является самым удобным для оперативного анализа данных. 

Индексы Тейла также повторили динамику других и хорошо описали процессы изменения концентрации доходов в обществе. Однако, ввиду сложности их расчета и интерпретации данных, их не так удобно использовать для анализа дифференциации доходов на национальном уровне, как предыдущие. С другой стороны, они весьма удобны для расчетов «композитных» индексов: например, межрегиональной дифференциации.

Таким образом, рассчитав и рассмотрев альтернативные показатели, мoжно сделать вывод о том, что ФСГС РФ вполне оправданно выбрала для анализа и публикации коэффициент концентрации Джини и коэффициент дифференциации фондов. Хотя, несомненно, расчет и публикация также коэффициента Херфиндаля, коэффициента Хувера и вариативно-квантильного коэффициента дифференциации упростила бы дальнейшую аналитическую работу исследователей, давая им больше информации.

После анализа показателей дифференциации за последние два десятилетия возникает ряд вопросов. Что же ожидает Россию в будущем? Какое направление примет дифференциация доходов населения в обществе, и с какой скоростью будет происходить его дальнейшее расслоение?

В связи с большой разрозненностью экспертных оценок касаемо будущей динамики коэффициента фондов и Джини на территории РФ, целесообразно применить метод математического прогнозирования метод построения трендов с помощью различных функций. Отобразим временные ряды и построим несколько возможных трендов (рисунок 6) для динамики коэффициента фондов.

Рисунок 6 Построение трендов для отображения динамики коэффициента фондов

в 19952010 гг.


Очевидно, что наилучшим образом описывает динамику показателя за прошедшие 15 лет тренд, построенный с помощью полиноминальной (квадратичной) функции, значение коэффициента детерминации для которой равно 0,9485. Используем его для составления прогноза на ближайшее десятилетие (рисунок 7).

Рисунок 7 Прогнозируемые значения коэффициента фондов на 20112020 гг.


Рисунок 8 Построение трендов для отображения динамики коэффициента фондов в 19952010 гг.


Повторим процедуру для коэффициента Джини (рисунок 8). Вновь, видно, что наилучшим образом описывает динамику показателя за прошедшие 15 лет тренд, построенный с помощью полиноминальной функции, значение коэффициента детерминации для которой равно 0,9481. Для составления прогноза на ближайшую декаду будем использовать именно его.

Рисунок 9 Прогнозируемые значения коэффициента Джини на 20112020 гг.

Нужно понимать, что полученные нами прогнозные значения коэффициентов покрывают слишком большой временной интервал и, следовательно, вряд ли являются хорошим прогнозом. Однако для прогноза на ближайшие 34 года полученные нами модели вполне приемлемы.

Оба коэффициента показывали устойчивый рост на протяжении последних 15 лет, который, согласно прогнозу, сохранится в дальнейшем. Эта ситуация весьма нежелательна для нашего государства, развитие которого и без того нельзя назвать стабильным. Если тенденция к росту коэффициентов сохранится, то уже к 2020 году мы достигнем уровня Венесуэлы, Мозамбика, Коста-Рики стран застойных и неблагополучных.

Чрезмерная дифференциация доходов может привести к росту социального напряжения, за что страна рискует поплатиться потрясениями, вроде революции или регионального дробления. Концентрация доходов в руках элит снижает инвестиционный потенциал страны, замедляет темпы развития ее экономики и политики.


1Литвинов В.А. Концентрация и дифференциация денежных доходов по группам населения Российской Федерации // Экономический Журнал ВШЭ. 1999. № 2