Вальтер Шайдель - Великий уравнитель [litres]

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] Cм. Atkinson and Brandolini 2004, особенно 19, рис. 4, а также Ravaillon 2014: 835. Milanovic 2016: 27–29 защищает относительные показатели неравенства. .

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] См. данную книгу, стр. 580–583. .

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] Об отношении между коэффициентами Джини и долями наивысшего дохода см. Leigh 2007; Alvaredo 2011; Morelli, Smeeding, and Thompson 2015: 683–687; Roine and Waldenström 2015: 503–606, особенно 504, рис. 7.7. О поправках в коэффициент Джини см. особенно Morelli, Smeeding, and Thompson 2015: 679, 681–683. Palma 2011: 105, Piketty 2014: 266–267 и Roine and Waldenström 2015: 506 подчеркивают доказательную ценность долей наивысшего дохода. О сравнении коэффициентов Джини см., например, Bergh and Nilsson 2010: 492–493 и Ostry, Berg, and Tsangarides 2014: 12. Оба предпочитают показатели Джини, опубликованные во Всемирной базе неравенства доходов ( Standardized World Income Inequality Database, SWIID ), которой пользуюсь я на протяжении книги, за исключением тех случаев, когда цитирую других исследователей. Доверительные интервалы представлены на сайте SWIID http://fsolt.org/swiid/. О сокрытии богатства см. Zucman 2015. Kopczuk 2015 рассуждает о трудностях измерения долей богатства в США. О природе и надежности данных о наивысших доходах см. особенно Roine and Waldenström 2015: 479–491 и крайне технические рассуждения в Atkinson and Piketty 2007a и 2010. Всемирная база данных о богатстве и доходе ( World Wealth and Income Database, WWID ) доступна по адресу http://www.wid.world/. .