Мэтью Джексон - Человеческие сети [Как социальное положение влияет на наши возможности, взгляды и поведение]

Claire Vaye Watkins, «The Ivy League Was Another Planet,» New York Times , March 28, 2013.

См. https://www.theodysseyonline.com/@alonaking.

Существует много способов измерять мобильность — то есть определять, как уровень образования детей, их доходы, богатство, социальная принадлежность, долголетие соотносятся с теми же характерными чертами их родителей, — причем можно проводить сравнения по разным линиям: отец — сын, мать — дочь, мать — сын и так далее. Обширное исследование, вобравшее в себя эти измерения, выявляет закономерности, сходные с теми, что мы видим выше: существенные корреляции и множество вариаций от страны к стране; впрочем, в величинах могут наблюдаться некоторые расхождения, в зависимости от того, какие конкретно параметры измерялись. Термин «эластичность» используют экономисты, говоря о параметрах, которые можно отобразить в виде процентов, чтобы сравнить разные ситуации. Данные, приводимые здесь, получены путем вычислений по следующей формуле: ln (Доход ребенка) = α + βln (Доход родителя) + погрешность, и таким образом Доход ребенка = фактор x Доход родителя. Для сыновей и дочерей результаты получаются близкими. См. Lee and Solon (2009).

Здесь показано соотношение не богатства, а доходов для разных поколений. Наследование богатства служит прямым каналом для корреляции богатства обоих поколений, тогда как корреляция доходов отражает влияние многих факторов, помимо прямой передачи богатства.

См. «The American Dream? Social Mobility and Equality in the US & EU,» Dalia Research , March 1, 2017. В подробном исследовании — Alesina, Stantcheva, and Teso (2018) — обнаруживается похожая чрезмерно оптимистичная картина для США по сравнению с рядом стран Европы. Еще они выяснили, что чрезмерный оптимизм наблюдается особенно в некоторых странах, где мобильность ниже всего. Кроме того, исследователи обнаружили, что представления людей о мобильности коррелируют с их политическими взглядами, мнениями о правительстве и отношением к распределению доходов.

Возможно, вы заметили, что это название не очень-то подходит к этому графику. Джею Гэтсби в самом деле удалось стать заправским богачом, пускай и путем бутлегерства, так что для его судьбы оказалась характерна явная экономическая мобильность, несмотря на происхождение. Он не смог подняться лишь по конкретной социальной лестнице. И все же это название прижилось, ведь оно действительно отсылает нас к понятию иммобильности в США, причем речь идет не только о сословных перегородках, но и об экономическом разрыве между социальными группами.

Корреляцию для Дании см. в дополнительном материале к: Calvó-Armengol and Jackson (2009), а корреляцию для США можно найти в: Huang (2013). Показатели (для США — 43 %, для Дании — 39 %) взяты отсюда: http://www.russellsage.org/research/chartbook/percentage-population-select-countries-bachelors-degrees-or-higher-age(на момент доступа 6 декабря 2016 года).

Если хотите узнать больше подробностей, загляните в онлайн-приложение на моем веб-сайте, где приводятся еще два способа определения индекса Джини, а также некоторых других мер неравенства.

Есть и другие способы понять и наглядно представить, что такое индекс Джини, и заинтересованный читатель найдет их в онлайн-приложении. Метод, объясняемый здесь, я взял у Сэма Боулса, и он гораздо проще обычных объяснений, которые приводятся в приложении.

Во многих странах очень трудно получить точную информацию о доходах всех слоев населения. График на рисунке 6.3 вобрал в себя данные из целого ряда исследований, которые опирались на отчеты местных правительств, и потому его следует толковать с некоторой осторожностью. Кроме того, индексы Джини меняются в зависимости от того, учтены ли уплата налогов и получение социальных пособий. Если в стране высокие доходы облагаются высокими же налогами, а затем государство предоставляет бедным приличные субсидии, тогда общая картина доходов населения до уплаты налогов будет заметно отличаться от той же картины после уплаты налогов. В некоторых европейских странах при сличении картины доходов до и после уплаты налогов заметно, что во втором случае индекс Джини существенно снижается. В США, когда учтены налоги и социальные выплаты, индекс Джини падает на 10 %. Кроме того, сводя сложный феномен к единому показателю, индекс Джини не дает нам полной картины происходящего, так что нельзя понять, связано ли неравенство лишь с тем, что низшие слои населения крайне бедны, или же средний класс тоже сравнительно небогат. И все же эти показатели дают нам приблизительное понятие о том, насколько неравномерно распределяются доходы.