Неравенство и экономический рост в регионах России

Введение

Целью работы стало исследование взаимосвязи экономического неравенства и основных экономических показателей субъектов Российской федерации: индексов ВРП и уровней ВРП на душу населения. Такое исследование актуально, поскольку по мнению большинства экономистов существует оптимальный уровень неравенства, обеспечивающий долговременный экономический рост. Были использованы данные за значительный промежуток времени (21 год). По более длительным периодам, во-первых, нет сопоставимых данных, во-вторых, экономика России до 1991 года существовала в рамках совершенно иной общественной формации. Научная новизна состоит в поиске взаимосвязи этих показателей на базе корреляционного и тренд-анализа по большой базе данных (более 3000 точек) и сравнения результатов с существующими теоретическими подходами.

Проблема социального неравенства. Обзор литературы

Эта проблема стоит перед обществом с древних времен. Ее обсуждали еще в античные времена. Мыслителям такого уровня, как Сократ или Аристотель, было ясно, что полное равенство невозможно: люди неравны от природы: одни сильнее, другие умнее и так далее. Кроме того, если все люди (независимо от их вклада) будут иметь равную часть общественного продукта и равные права перед обществом, то что заставит их интенсивно трудиться и соблюдать правила поведения? Но слишком большое неравенство ведет к зависти, разрушает справедливость, порождает вражду и ослабляет общественное единство. История показывает, что сильно расслоенные общества часто терпят поражение в соревновании с другими. Следовательно, существует некий оптимальный уровень неравенства, но каков этот уровень? Как его определить?

Сократ в диалоге «Горгий» [1] (Platon, 2006) рассуждал следующим образом: если неравенство существует, то кто должен иметь большие права: сильные, честные, герои, разумные или справедливые? Кому общество должно дать больше, чтобы это было полезно не отдельным личностям, но всему обществу? То есть оптимальное неравенство для Сократа – это неравенство справедливое, а справедливо то, что полезно для Афин. Благо для Афин – это в конечном счете благо для всех граждан.

Аристотель считал, что неравенство следует ограничить четырьмя классами. Он писал: «Вот и надо теперь законодателю установить пределы бедности и богатства … законодатель допускает приобретение имущества, большего по своей стоимости в два, три, четыре раза; если же кто приобретет свыше этого … он должен отдать избыток государству и его богам-покровителям» [2] (Aristotel, 1983).

Эта установка в общих чертах сохраняется и в настоящее время: определенное неравенство в обществе должно существовать, создавая стимулы для индивидов вести некую полезную для общества деятельность, но при этом не становиться чрезмерно большим.

Проблеме неравенства уделил внимание известный русско-американский социолог П. Сорокин [3] (Sorokin, 1992). Он пришел к выводу о том, что права на социальные блага (богатство, слава, уважение и т. д.) должны быть пропорциональны заслугам того или иного индивида.

Важным этапом в современных исследованиях проблем неравенства стала статья С. Кузнеца [4] (Kuznets, 1955), опубликованная в 1955 году. Кузнец предположил, что в ходе исторического экономического роста неравенство сначала растет по мере урбанизации и концентрации капитала, а затем уменьшается (так называемая «кривая Кузнеца», или перевернутая буква U). Он основывал свою гипотезу на анализе развития США, Великобритании и Германии в первой половине XX века.

Однако в настоящее время эта гипотеза подвергнута сомнению (см., например, [5] (Lyubimov, 2016). Пересмотр гипотезы обусловлен, главным образом, работой Т. Пикетти [6] (Piketty, 2014). На основе большого массива данных по разным странам Пикетти показал, что после определенного спада в 1950–1980 годы неравенство в развитых странах Запада снова начинает нарастать.

В настоящее время имеется определенная литература по проблеме оптимального социального неравенства.

Рассмотрим некоторые из публикаций.

В работе [7] (Bourguignon, Ferreira, Walton, 2007) обсуждается ряд нерешенных вопросов, рассмотренных в Докладе Всемирного банка от 2006 года. В статье основное внимание уделяется балансу между справедливостью и эффективностью. Справедливость существует при условии равных возможностей при отсутствии крайней депривации. Основные выводы:

1. При сильном расслоении снижается социальная мобильность и талантливые бедняки не могут развить свои способности.

2. Возникают «ловушки неравенства», когда институты разделенного общества запирают бедных в своей социальной страте.

3. Необходима более широкая и научно обоснованная количественная оценка эффективности преодоления неравенства, доказывающая его эффективность для общества в целом.

4. Должна быть разработана и предъявлена обществу система институциональных изменений, через которые возможно перейти из ловушки неравенства к лучшему для всех равновесию, с оценкой конкретных политических мер, направленных на расширение возможностей для обездоленных.

В статье (Alexopoulos, Cavalcanti, 2010) исследовалась связь расходов на бесплатное образование и темпов экономического роста. Доказывается, что доступное образование повышает уровень человеческого капитала и в то же время способствует более равномерному распределению доходов. Но представители населения с высоким уровнем дохода зачастую выступают против бесплатного образования, полагая, что оно происходит за их счет, одновременно пытаясь предотвратить конкуренцию за высокооплачиваемую работу со стороны талантливых бедняков. Эти тезисы обосновываются авторами статьи с помощью математической модели.

Автор работы [9] (Gyimah-Brempong, 2002) на основе панельных данных по странам Африки изучала влияние коррупции на экономический рост и неравенство. Доказывается, что коррупция тормозит рост, уменьшая вложения в основной капитал.

В статье [10] (Qudrat-I Elahi, 2005) рассматривается научная обоснованность критерия благосостояния Парето для оценки альтернативных сценариев экономического неравенства. Принцип Парето может быть ошибочным при оценке влияния неравенства, поскольку рынки труда не удовлетворяют условиям совершенной конкуренции.

В работе [11] (Rodríguez-Pose, Tselios, 2010) исследовалось влияние неравенства на скорость роста на региональном уровне. Использовались данные примерно по ста тысячам человек за 6 лет. Оказывается, что увеличение доходов в регионе и неравенства в образовании имеет значимую связь с последующим экономическим ростом. На более высоких уровнях экономического развития накопление физического капитала замещается накоплением человеческого капитала.

Авторы статьи [12] (Ryvkin, Semykina, 2017) экспериментально изучали различные модели неравенства. Они проводили лабораторный эксперимент, где студенты могли инвестировать в прибыльные проекты и определять уровень налогов голосованием. В другой серии экспериментов (автократии) размер инвестиций и распределение осуществлялись извне, но существовал риск экспроприации. Участники эксперимента могли добровольно перейти от демократии к автократии большинством голосов.

В эксперименте участвовали 228 добровольцев, которые играли роли бедных и богатых и участвовали в голосованиях. Игра показала, что играющие роли богатых очень редко (13 из 304) голосовали за смену режима. Переход к демократии почти полностью определялся голосами бедных. В группах, которые перешли на автократию, бедные получали выгоды, и уровень неравенства значительно снизился во всех циклах игры. Это происходит при условии, что автократ выполняет свои обещания.

Более подробный обзор литературы по проблемам неравенства можно найти в работе [13] (Sukharev, 2020).

Неравенство и экономические показатели регионов России

В основе проведенного исследования лежат данные, полученные в Единой межведомственной информационно-статистической системе [14] (далее – ЕМИСС; интернет-адрес https://fedstat.ru).

Базы данных ЕМИСС содержат коэффициенты Джини по субъектам РФ с 1995 по 2019 год. Некоторые сложности с обработкой данных возникают из-за того, что административное деление РФ за эти годы изменялось: происходили переименования, объединения и присоединения. В частности, данные по индексам ВРП имеются с 1997 по 2016 г. Данные по ВРП 2017–2018 гг. были получены автором путем пересчета из имеющихся в ЕМИСС данных по душевому ВРП. Для оценки темпов экономического роста по субъектам (регионам) удобнее использовать индексы ВРП, которые имеются в виде процентов прироста (падения) по сравнению с предыдущим годом, а не данные по физическому объему, которые нужно было бы нормировать к начальному уровню.

В рамках модели Кузнеца-Пикетти предполагалось обнаружить зависимость между темпами роста и неравенства типа перевернутой U или S кривой, поскольку мы имеем набор данных за 21 год по более чем 80 регионам, значительно различающимся по своему экономическому развитию.

Для анализа использовался Microsoft Excel 2013, строились точечные диаграммы (диаграммы рассеяния) с линиями полиномиальных трендов. Кроме того, вычислялся коэффициент корреляции по каждому году.

При этом были получены результаты с очень большим разбросом по годам, что затрудняет поиск каких-либо зависимостей. Однако можно заметить, что в последние годы (2015–2018) корреляция между коэффициентом Джини и индексом ВРП стала больше и более устойчивой по своей величине.

Далее приведем для примера несколько типичных диаграмм за исследованный промежуток времени. Были исключены регионы, по которым в эти годы отсутствовали данные. Также для повышения информативности диаграмм исключен город Москва, в котором неравенство постоянно значительно (почти вдвое) больше среднего по России (точка статистического «выброса»). Диаграммы также становятся плохо читаемыми, если снабдить все точки названиями регионов, поэтому поименованы только некоторые (рис. 1–6).

Рисунок 1. Диаграмма рассеяния (индекс ВРП и коэффициент Джини) по субъектам РФ за 1997 год. Коэффициент корреляции 0,038 (рассчитано автором по базам данных ЕМИСС: https://fedstat.ru (дата обращения 01.11.2020).

Рисунок 2. Диаграмма рассеяния (индекс ВРП и коэффициент Джини) по субъектам РФ за 1998 год. Коэффициент корреляции 0,0406 (рассчитано автором по базам данных ЕМИСС: https://fedstat.ru (дата обращения 01.11.2020)).

Рисунок 3. Диаграмма рассеяния (индекс ВРП и коэффициент Джини) по субъектам РФ за 2000 год. Коэффициент корреляции -0,064 (рассчитано автором по базам данных ЕМИСС: https://fedstat.ru (дата обращения 01. 11. 2020))

Рисунок 4. Диаграмма рассеяния (индекс ВРП и коэффициент Джини) по субъектам РФ за 2007 год. Коэффициент корреляции -0,154 (рассчитано автором по базам данных ЕМИСС: https://fedstat.ru (дата обращения 05.11.2020)).

Рисунок 5. Диаграмма рассеяния (индекс ВРП и коэффициент Джини) по субъектам РФ за 2015 год. Коэффициент корреляции -0,224. (рассчитано автором по базам данных ЕМИСС: https://fedstat.ru (дата обращения 05.11.2020))

Рисунок 6. Диаграмма рассеяния (индекс ВРП и коэффициент Джини) по субъектам РФ за 2018 год. Коэффициент корреляции 0,273. (рассчитано автором по базам данных ЕМИСС: https://fedstat.ru (дата обращения 05.11.2020)).

По этим диаграммам можно видеть, что индекс ВРП регионов России в период 1997–2018 годов испытывал огромные колебания, годовой рост и падение могли составлять 10, 20 и более процентов. Причины для этого были различными для разных регионов, например, колебания мировых цен для нефтедобывающих и газодобывающих регионов, изменения в экспортном законодательстве для лесозаготовителей. Для небольших регионов причиной роста или спада могло быть строительство крупных объектов, закрытие крупных старых предприятий или федеральные дотации.

Индекс Джини при этом изменялся незначительно, оставаясь для большинства регионов в пределах 0,27–0,45 с центром 0,33–0,35. Коэффициенты корреляции невелики и то положительны, то отрицательны.

Костромская, Тверская, Кировская, Оренбургская области, республики Калмыкия, Карелия, Дагестан, Карачаево-Черкесская (и ряд других) постоянно сохраняют низкий уровень неравенства (в пределах 0,35), хотя некоторые из них при этом имеют высокие темпы роста (Дагестан, Тверская область, Владимирская область). Ленинградская область также имеет небольшой индекс Джини (0,366) при этом сохраняя довольно высокие темпы роста (средний за 21 год индекс 2,85%).

Проверялось также предположение о том, что корреляция коэффициента Джини и индексов ВРП изменяется в периоды экономического роста и падения. Для проверки был построен временной график индекса ВВП и коэффициента Джини для России в целом (рис. 7).

Рисунок 7. Графики изменений индекса ВВП (левая шкала) и коэффициента Джини (правая шкала) для РФ в целом за 1997–2018 гг. Коэффициент корреляции 0,224 (рассчитано автором по базам данных ЕМИСС: https://fedstat.ru (дата обращения 28.10.2020)).

На этом графике, который нивелирует скачки региональной экономики, можно видеть более заметную положительную связь коэффициента Джини и индекса ВВП, особенно после 2002 года. Это подтверждает и коэффициент корреляции 0,224, хотя и небольшой, но уже превышающий уровень случайных колебаний. Можно также заметить, что уровень неравенства следует за падением ВВП в 1999, 2008 и 2011 годах, но изменяется намного меньше.

Был также построен график ВРП по субъектам РФ, в котором индексы Джини и ВРП были усреднены для каждого субъекта за все годы с 1997 по 2018 (рис 8).

Рисунок 8. Диаграмма индексов ВРП и коэффициентов Джини по субъектам РФ, усредненных за период 1997–2018 гг. Коэффициент корреляции -0,195 (рассчитано автором по базам данных ЕМИСС: https://fedstat.ru (дата обращения 28.10.2020)).

Этот график показывает более устойчивую связь между коэффициентом Джини и индексами ВРП, с отрицательным коэффициентом корреляции, хотя и небольшим, но достаточно явным (особенно если учесть большой массив данных).

Можно усмотреть некоторое противоречие между диаграммами на рисунках 7 и 8: на первой мы видим положительную корреляцию, а на второй – отрицательную. Но на первой мы видим процесс во времени, а на второй усредненные по времени данные по регионам, разделенным в пространстве. То есть первая показывает нам, что с ростом всех регионов, усредненных по всей России, неравенство также растет. Вторая показывает, что неравенство выше в более богатых регионах.

Изучение диаграмм привело к мысли о том, что коэффициент Джини часто оказывается больше для более богатых регионов. Для проверки этой гипотезы была построена диаграмма рассеяния для зависимости Джини не от индекса, а от величины ВРП на душу населения (рис. 9).

Рисунок 9. Графики изменений ВРП на душу населения и коэффициента Джини по субъектам РФ, усредненные 2014–2018 гг. Коэффициент корреляции - 0,550 (рассчитано автором по базам данных ЕМИСС: https://fedstat.ru (дата обращения 28.10.2020)).

Эта диаграмма показывает, что неравенство действительно больше в более богатых регионах, что подтверждается коэффициентом корреляции в 0,55, который для выборки в 85 пар данных считается достоверным.

Заключение

Экономика России в исследуемый период сталкивалась с большими проблемами, циклы быстрого подъема сменялись столь же быстрым падением. Если на уровне страны эти взлеты и падения нивелировались, то на региональном уровне они очень велики. В то же время такие параметры, как экономическое неравенство, более инерционны, поэтому изучение социально-экономических процессов на региональном уровне требует усреднения по промежуткам в три-пять лет.

Темп роста регионов с низким уровнем неравенства выше, чем регионов с высоким. При стабильной экономической ситуации это должно вести к выравниванию экономического развития по стране.

Неравенство намного выше в более богатых регионах России. Но это говорит не о том, что неравенство стимулирует рост. Скорее, неравенство – это результат роста регионов, которым повезло с теми или иными ресурсами, а также регионов, в которых сконцентрирована политическая и экономическая власть; там быстро возникает слой богатых и просто обеспеченных людей.

Низкое неравенство бедных регионов – это равенство в нищете. При интенсивном развитии часть населения уходит вперед, отрываясь от основной массы. Но общество в целом может стать развитым, только если в дальнейшем эта масса будет подтягиваться к более высокому уровню, в противном случае возникают страны с низким уровнем средних доходов, где островки дворцов окружены океаном хижин. Общий уровень экономического развития таких стран невысок.