Великий уравнитель
Шрифт:
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
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] .
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] .
15
Об отношении между коэффициентами Джини и долями наивысшего дохода см. Leigh 2007; Alvaredo 2011; Morelli, Smeeding, and Thompson 2015: 683–687; Roine and Waldenstr"om 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 Waldenstr"om 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 SWIIDО сокрытии
Впрочем, все эти проблемы меркнут по сравнению с той, которая встает перед нами, когда мы решаем расширить охват исследований неравенства доходов и богатства, включив в него предыдущие исторические эпохи. Регулярные данные о налогах редко встречаются ранее двадцатого века. В отсутствие данных об опросах и исследованиях домохозяйств нам при составлении коэффициента Джини приходится полагаться на косвенные сведения. Примерно до 1800 года неравенство в доходах во всем обществе можно оценить только с помощью социальных таблиц, грубо обобщенных данных о доходах, полученных о разных группах населения исследователями того времени или выведенных, пусть часто и на сомнительных основаниях, учеными более поздней эпохи.
В этом смысле надежду подает растущее количество данных о различных регионах Европы начиная с позднего Средневековья, проливающих свет на условия в отдельных городах или провинциях. Сохранившиеся архивные записи о налогах на богатство в городах Франции и Италии, налогах на аренду жилья в Нидерландах и налогах на доходы в Португалии позволяют нам реконструировать соответствующую дисперсию имущества и иногда даже доходов. Точно так же помогают записи о дисперсии сельскохозяйственных земель во Франции и о стоимости переданных по завещанию поместий в Англии, относящиеся к раннему периоду современности. На практике коэффициент Джини можно довольно успешно применять к данным, относящимся и к более раннему времени. Таким образом были проанализированы структура землевладения в Египте эпохи римского владычества; различия в размерах домов в Греции, Британии, Италии, Северной Африке и ацтекской Мексике в древности и раннем Средневековье; распределение долей наследства и приданого в вавилонском обществе и даже дисперсия каменных орудий труда в Чатал-Хююке, одном из ранних известных протогородских поселений мира, основанном почти 10 000 лет назад. Археология позволила нам отодвинуть границы исследования материального неравенства в палеолит времен последнего ледникового периода [16] .
16
Все эти и другие примеры обсуждаются в части I и в Главе 9, стр. 267–269 и Главе 10, стр. 306–310.
У нас также есть доступ к косвенным данным, напрямую не документирующим распределение, но тем не менее отражающим изменения в уровне неравенства доходов. Хороший тому пример – отношение земельной ренты к заработной плате. В преимущественно аграрных обществах изменения в цене на труд относительно стоимости самого главного капитала обычно отражают изменения в относительном объеме приобретаемого имущества разными классами; повышение показателя говорит о том, что землевладельцы процветают за счет работников, а неравенство растет. То же можно сказать и по поводу связанного показателя – отношения среднего ВВП на душу населения к заработной плате. Чем выше нетрудовая доля ВВП, тем выше показатель и тем, скорее всего, сильнее выражено неравенство в доходах. При этом оба метода имеют серьезные недостатки. Данные о ренте и заработной плате могут быть достаточно надежными для определенной местности, но мало что говорить о более широкой популяции или обо всей стране, а оценки ВВП любого общества до современности неизбежно сопряжены со значительными погрешностями. Тем не менее такие косвенные данные обычно позволяют нам получить общее представление о тенденциях, связанных с неравенством в те эпохи.
Сведения о реальных доходах доступнее, но в чем-то не столь показательны. В Западной Евразии заработную плату, выражаемую в зерновом эквиваленте, можно проследить за последние 4000 лет. Такой широкий размах позволяет выявить случаи нетипичного подъема реальных доходов рабочих – феномен, обычно ассоциируемый с понижением неравенства. При этом информация о реальной заработной плате, которую невозможно сопоставить в одном контексте со стоимостью капитала или ВВП, остается весьма грубым и не особенно надежным индикатором общего неравенства доходов [17] .
17
Опять-таки я придерживаюсь этих подходов на протяжении большей части данной книги, особенно в частях I и V. Свидетельства о реальной заработной плате, относящиеся к эпохам вплоть до Средневековья, собраны в «Списке файлов данных об исторических ценах и заработной плате» под руководством Международного института социальной истории,Scheidel 2010 освещает ранние свидетельства. Об исторических данных о ВВП, оценках и предположениях см. «Проект Мэддисон», http://www.ggdc.net/maddison/maddison-project/home.htm.
В последние годы наблюдается значительный прогресс в исследовании налоговых записей досовременных эпох и в реконструкции реальной заработной платы, в определении отношения ренты к заработной плате и даже в определении уровней ВВП. Не будет преувеличением сказать, что большинство глав этой книги было бы невозможно написать двадцать и даже десять лет назад. Масштаб, размах и скорость прогресса исследования исторического неравенства доходов и богатства обещают много новых открытий в будущем. Само собой разумеется, что есть длительные периоды человеческой истории, для которых невозможно провести хотя бы самый элементарный анализ распределения материальных ресурсов. Но даже в этих случаях мы можем выявить сигналы происходящих со временем перемен.