Вальтер Шайдель - Великий уравнитель

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/. .

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] 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.