В последние годы ведутся многочисленные рассуждения и споры о том, является ли неравенство почвой для негативных социальных явлений. В этом плане интересно исследование «Неравенство доходов и социальная дисфункция», проведенное Ричардом Уилкинсоном и Кейт Пикетт. Ученые, используя математический аппарат, обнаружили корреляцию дифференциации доходов и некоторых социальных явлений. Нами, по результатам их исследований, была составлена обобщенная таблица 8, отражающая наличие корреляции между экономическим неравенством и негативными социальными проблемами.
Таблица 8 – Связь между дифференциацией доходов населения и социальными явлениями1
Социальное явление, проблема |
Наличие взаимосвязи |
Ключевые источники информации |
|
Международноесравнение |
Сравнение по штатам США |
||
Убийства (взрослое население) |
+ |
+ |
Kennedy et al. 1996 |
Убийства (несовершеннолетние) |
n.a. |
+ |
Pickett et al. 2005b |
Преступления с применением насилия |
+ |
+ |
Hsieh & Pugh 1993, Kaplan et al. 1996 |
Имущественные преступления |
~ |
~ |
Kelly 2000 |
Конфликты с участием малолетних |
+ |
n.a. |
Pickett et al. 2005b |
Oжирение (взрослое население) |
+ |
+ |
Wilkinson & Pickett 2009 |
Избыточный вес (дети) |
+ |
+ |
Pickett & Wilkinson 2007 |
Оценки по математике и чтению |
+ |
+ |
|
Смерть от передозировки наркотиков |
n.a. |
+ |
|
Процент незакончивших среднее образование (школу) |
n.a. |
+ |
|
Расизм |
n.a. |
+ |
Kennedy et al. 1997 |
Курение |
~ |
~ |
Pampel 2002 |
Самоубийства |
~ |
~ |
Andres 2005, |
Подростковая беременность |
+ |
+ |
Pickett et al. 2005 |
Злоупотребление наркотиками |
+ |
n.a. |
Wilkinson & Pickett 2009 |
Злоупотребление алкоголем |
~ |
~ |
Elgar et al. 2005 |
Психические заболевания (у взрослых) |
+ |
~ |
Wilkinson & Pickett 2007, 2009 |
Психические заболевания (у детей) |
n.a. |
+ |
Pickett et al. 2005b |
Доля заключенных |
+ |
+ |
Wilkinson & Pickett 2007 |
Социальная мобильность |
+ |
n.a. |
Аббревиатуры, использованные при составлении таблицы:
+, результат тем хуже, чем выше степень неравенства доходов;
–, результат тем лучше, чем выше степень неравенства доходов;
~, отсутствие значимой корреляции;
n.a., отсутствие необходимой информации.
Используя данные о коэффициенте Джини в середине 2000-х годов для стран OECD и информацию о различных социально-экономических явлениях за этот же период, Ричард Уилкинсон и Кейт Пикетт рассчитали соответствующие коэффициенты корреляции для установления возможных взаимосвязей. Результаты исследования отображены в таблице 9.
Таблица 9 – Коэффициенты корреляции дифференциации доходов населения и социально-экономических явлений2
Социальное явление, проблема |
Коэффициент корреляции (r) |
Значение вероятности (p) |
Уровень доверия |
- 0,66 |
0,03 |
Статус женщины в обществе |
- 0,58 |
<0,01 |
Подростковая беременность |
0,64 |
<0,01 |
Социальная мобильность |
0,83 |
<0,01 |
Oжирение (среди женщин) |
0,47 |
0,03 |
Благополучие детей |
0,68 |
<0,01 |
Убийства |
0,44 |
0,04 |
Доля заключенных |
0,51 |
0,02 |
Успеваемось в школе |
- 0,46 |
0,046 |
Помощь от других государств (в % от ВНД) |
- 0,80 |
<0,01 |
Oжирение (среди детей) |
0,74 |
<0,01 |
Детская смертность (дети до года) |
0,54 |
0,01 |
Процент рожденных недоношенными |
0,55 |
0,01 |
Детская смертность (старше одного года) |
0,51 |
0,02 |
Самоубийства |
- 0,52 |
0,01 |
Утилизация отходов |
0,70 |
0,02 |
Число патентов на домохозяйство |
- 0,50 |
0,02 |
Наличие оплачиваемого декретного отпуска |
- 0,55 |
<0,01 |
Количество рекламы |
0,53 |
0,01 |
Полиция |
0,52 |
0,04 |
Расходы на социальные нужды |
- 0,6 |
<0,01 |
Продолжительность жизнь |
-0,33 |
0,12 |
Ожирение (мужчины и женщины) |
0,43 |
0,03 |
Умственное здоровье |
0,54 |
0,05 |
Употребление наркотиков |
0,58 |
<0,01 |
Расходы на социальные нужды в области здравоохранения |
- 0,49 |
0,02 |
Налицо наличие существенной взаимосвязи между явлениями, отраженными в таблице выше, и коэффициентом Джини, отражающим степень дифференциации доходов в странах OECD.
На наш взгляд, интересно наличие положительной корреляции между неравенством распределения доходов и степенью утилизации отходов, социальной мобильностью, и благополучием детей. Таким образом, расслоение по доходам имеет определенные последствия.
Отрицательная корреляция с числом патентов в расчете на домохозяйство и величиной помощи от иностранных государств косвенно указывает на то, что дифференциация доходов ведет не только к негативным социальным явлениям, но и к вполне конкретным и ощутимым негативным экономическим последствиям. Важно отметить, что в своих работах Уилкинсон и Пикетт анализировали не индивидуальные располагаемые денежные доходы населения, а располагаемые денежные доходы домохозяйств, что, на наш взгляд, лучше характеризует ситуацию в области неравенства доходов, так как доходы каждого из членов домохозяйства могут сильно варьироваться, в то время как их расходы при этом могут быть гораздо более близкими по значению.
Таким образом, гипотезы об отрицательном влиянии высокой дифференциации доходов в обществе на его благополучие были научно доказаны рядом исследователей. Это доказывает, насколько важен мониторинг уровня неравенства доходов. В первую очередь, эта задача, конечно, ложится на плечи правительства.
Однако, стоит иметь в виду, что работы Уилкинсона и Пикетт подвергаются серьезной критике со стороны ряда исследователей. Их основным аргументом является отсутствие значимой корреляции между продолжительностью жизни и неравенством доходов. Уилкинсон признает этот факт, но указывает на то, что если убрать из выборки стран Японию, то корреляция между двумя показателями становится статистически значимой на уровне 5%, что является существенным. В свою очередь критики указывают на отсутствие веских оснований для исключения Японии из списка анализируемых стран.
Таким образом, несмотря на наличие значимой корреляции между некоторыми социально-экономическими процессами и коэффициентом Джини, отсутствует значимая корреляция этого показателя с показателем продолжительности жизни, который является одним из определяющих при принятии решений о регулировании уровня неравенства на государственном уровне.
Далее обратимся к результатам недавнего исследования, проведенного Roberto Gallardo и Bo Beaulieu из Southern Rural Development Center at Mississippi State University3.
Экономическое неравенство между округами США постоянно растет. Рост доходов богатых округов происходит более высокими темпами, чем рост доходов более бедных. В исследовании ученых оценивается взаимосвязь между неравенством и негативными социальными последствиями (в т.ч. преступность и бедность).
В приведенных ниже графиках (рисунки 10, 11 и 12) горизонтальная ось представлена группами округов, начиная с тех, где неравенство меньше (1), и заканчивая округами с наибольшей дифференциацией доходов(10); в то время как вертикальные оси отражают различные негативные социальные явления. При расчетах использованы данные The Census Bureau.
Налицо взаимосвязь неравенства в округах с количеством преступлений с применением насилия, имущественных преступлений, и общего уровня бедности (использованы данные за 2008 год).
Рисунок 10 – Взаимосвязь неравенства доходов в округах с США и количества преступлений с применением насилия4
Рисунок 11 – Взаимосвязь неравенства доходов в округах с США и количества имущественных преступлений5
Рисунок 12 – Взаимосвязь неравенства доходов в округах с США и с уровнем бедности6
На всех трех графиках отчетливо наблюдается положительная взаимосвязь уровня экономического неравенства и количества (степени) негативных социально-экономических явлений. В округах наибольшим расслоением зафиксированы самые высокие значения преступлений с применением насилия, имущественных преступлений, а также максимальный уровень бедности.
Таким образом, результаты исследования Ричарда Уилкинсона и Кейт Пикетт подтверждаются результатами исследования ученых из университета штата Миссиссиппи.
Мировые исследования зависимостей между экономическим неравенством и продуктивностью экономики связаны гипотезой Саймона–Кузнеца, согласно которой с ростом продуктивности неравенство сначала возрастает, а затем убывает, так что график индекса неравенства имеет форму перевернутой буквы U. В многочисленных современных исследованиях анализируется вопрос о том, выполняется ли подобная гипотеза в пространственном разрезе, при сравнении единовременных различий по масштабам неравенства в представительных совокупностях стран с разными уровнями продуктивности экономик. В совокупности российских регионов продуктивности региональных экономик варьируются весьма значительно, и эта совокупность является представительной для проверки пространственного варианта гипотезы Кузнеца. Шевяков А.Ю. и Кирута А.Я. в своем исследовании «Экономическое неравенство, уровень жизни и бедность населения России. Методы измерения и анализ причинных зависимостей» в 2001 году показывали, что при работе с показателями общего неравенства гипотеза Кузнеца в региональном разрезе статистически отвергается. Это объясняется разнонаправленными региональными вариациями неравенства, которые помимо уровня продуктивности обусловливаются такими факторами как уровень безработицы, соотношение между спросом и предложением на рынке труда, масштабы задолженностей по выплатам заработной платы и социальных трансфертов, доля экономически активного населения в общей численности населения, вывоз доходов и прибылей из регионов.
Другие экономисты современности, используя эконометрический инструментарий, исследовали связь между экономическим ростом и дифференциацией доходов. В своем исследовании для World Institute for Development Economics Research в 2001 году Джиованни Андреа Корниа и Джулиус Курт сделали выводы об оптимальном распределении доходов.
Они заключили, что чрезмерное равенство (коэффициент Джини ниже 0,25) отрицательно влияет на экономический рост в связи с «проблемой безбилетника, уклонением от исполнения служебных обязанностей и, как следствие, высокими издержками контроля». Они также утверждают, что высокий уровень неравенства (коэффициент Джини выше 0,40) тоже отрицательно влияет на экономический рост из-за «отсутствия стимулов, эрозии социальной сплоченности, социальных конфликтов и неопределенных прав собственности». Если же индекс Джини равен 0,6 или выше, то высоко вероятность социальных волнений в обществе. Интервал, в котором коэффициент Джини принимает значения от 0,25 (страны Северной Европы) до 0,4 (США, Франция, Германия, Соединенное королевство), эти исследователи считают наиболее продуктивным для экономического роста, при этом они выступают за политику, которая приведет показатель неравенства к нижней границе этого «эффективного» диапазона7.
Роберт Барро, ученый Гарвардского университета, в своей работе «Inequality and Growth in a Panel of Countries» утверждает, что неравенство замедляет экономический рост в бедных странах и содействует росту в богатых. Интересно, что ряд других исследователей получил противоречивые выводы: некоторые заключили, что неравенство лишь отрицательно влияет на экономический рост, остальные решили, что неравенство, наоборот, лишь положительно влияет на экономический рост. Патрицио Пагано, в попытке объяснить полученные этими учеными результаты, использовал «причинно-следственную связь Грангера» – технику, позволяющую определить взаимозависимость двух переменных. Исследование Пагано показало, что неравенство имеет отрицательный эффект на экономический рост, в то время сам экономический рост вел к увеличению неравенства. Эта двустороння взаимосвязь в большой степени объясняет противоречия в выводах прошлых исследований8.
Бранко Миланович из Всемирного Банка проанализировал уровень неравенства в мире капитализма. В 2002 г. он разделил население Земли на три группы: те, у кого средний доход больше чем средний доход итальянцев, могли считаться богатыми; те, у кого прожиточный минимум был меньше, чем прожиточные минимумы в развитых капиталистических странах, могли считаться бедными; остальных он отнес к категории средний класс.
Миланович установил, что 78% мирового населения являются беднотой, 11 % богатые и 11 % средний класс. В 2007 г. он снова провел исследование и установил, что неравенство выросло. Раскол между богатыми и бедными в 2007 г. составил уже 20% (средний и богатый класс) на 80 %. У самых богатых 10 % землян доход был в 39 раз больше, чем у 10 % самых бедных – и этa пропорция постоянно растет9.
Таким образом, очевидно, что дифференциация доходов в обществе должна подвергаться непрерывному мониторингу для обеспечения социальной стабильности, экономического роста и развития государства в целом.
1R.G. Wilkinson, K.E. Pickett. Income Inequality and Social Dysfunction
URL: [http://www.equalitytrust.org.uk/docs/social-dysfunction.pdf/ – 14.05.2010]
2 R.G. Wilkinson, K.E. Pickett. The Spirit Level
URL: [http://augusttorngrenwartin.blogspot.com/2010/02/wilkinson-ger-norberg-och-nordling-svar.html]
3 Real-World Economics Review Blog. Rising inequality.
URL: [http://rwer.wordpress.com/2011/04/24/rising-inequality/]
4 Roberto Gallardo and Bo Beaulieu Web Blog
URL: [http://anticap.files.wordpress.com/2011/04/violentcrime_0.jpg]
5 Roberto Gallardo and Bo Beaulieu Web Blog
URL: [http://anticap.files.wordpress.com/2011/04/propertycrime_0.jpg]
6 Roberto Gallardo and Bo Beaulieu Web Blog
URL: [http://anticap.files.wordpress.com/2011/04/individualpoverty_0.jpg]
7G.A. Cornia, J.Court. Inequality, Growth and Poverty in the Era of Liberalization and Globalization // - UNU World Institute for Development Economics Research. – 2001. – p. 38–39.
8Robert J. Barro. Inequality and Growth in a Panel of Countries // Harvard University Press. – 1999. – 49 p.
9B. Milanovic. Global income inequality / Presentation at IMF Institute. – March 2010.