Бедность и неравенство в России by World Bank Russia

Э. Теслюк, Л. Овчарова

БЕДНОСТЬ И НЕРАВЕНСТВО В РОССИИ ЗАВИСИМОСТЬ СТАТИСТИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ БЕДНОСТИ И НЕРАВЕНСТВА ОТ МЕТОДА ИЗМЕРЕНИЯ БЛАГОСОСТОЯНИЯ ДОМАШНИХ ХОЗЯЙСТВ

Иллюстрация на основе данных обследования НОБУС

Под общей редакцией и предисловием Р. Емцова

УДК 364 ББК 65.012.223 Суждения, интерпретации и выводы, изложенные в настоящем исследовании, принадлежат авторам и могут не совпадать с мнениями и выводами Всемирного банка, входящих в него организаций, Совета исполнительных директоров, равно как и стран, которые они представ# ляют.

БЕДНОСТЬ И НЕРАВЕНСТВО В РОССИИ. ЗАВИСИМОСТЬ СТАТИСТИ# ЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ БЕДНОСТИ И НЕРАВЕНСТВА ОТ МЕТОДА ИЗ# МЕРЕНИЯ БЛАГОСОСТОЯНИЯ ДОМАШНИХ ХОЗЯЙСТВ. Иллюстрация на

основе данных обследования НОБУС / Э. Теслюк, Л. Овчарова; Под общей редакцией Р. Емцова. — М.: «Алекс», 2007. — 116 с. ISBN 5#9618#0038#5 Эта книга подготовлена в рамках совместного проекта "Совершенствование измерения, мо# ниторинга и анализа бедности в России". Ее авторы — Эмиль Теслюк (старший экономист Всемирного банка) и Лилия Овчарова (директор научных программ Независимого институ# та социальной политики). Исследование осуществлено при финансовой поддержке Минис# терства международного развития Великобритании. Представленная работа выражает точ# ку зрения авторов и не обязательно совпадает с точкой зрения Всемирного банка, его Испол# нительных Директоров или стран, которые они представляют, как и не обязательно отража# ет точку зрения Министерства международного развития Великобритании. Авторы выража# ют благодарность Кристин Вейганд, Маргарет Грош, Владимиру Дребенцову, Дарье Попо# вой, Зурабу Саджае, Ирине Албеговой и Вере Петровой за помощь в подготовке представ# ленной работы. Все неисправленные ошибки принадлежат авторам. Отпечатано в России ISBN 5#9618#0038#5 © Международный банк реконструкции и развития/ Всемирный банк, 2007 1818 H Street, N.W., Washington, D.C. 20433, USA

СОДЕРЖАНИЕ

Предисловие . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1. Основные положения, результаты и рекомендации . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2. Теоретические и практические основы выбора агрегированного показателя благосостояния . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3. Источники данных . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4. Агрегированный показатель потребления домашних хозяйств . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.1. Потребление продуктов питания . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2. Потребление непродовольственных товаров и услуг . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3. Товары длительного пользования . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.4. Жилье . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.5. Льготы и субсидии . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.6. Совокупное потребление домохозяйств . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

19 20 23 26 33 36 37

5. Корректировка на различия в стоимости жизни . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.1. Региональные различия в уровне цен . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2. Индекс цен для «потребления» жилья . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.3. Различия в уровне цен между городской и сельской местностью . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.4. Различия в составе домашних хозяйств . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

41 41 42 42 44

6. Черта бедности . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.1. Продуктовая потребительская корзина . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.2. Непродуктовая потребительская корзина . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.3. Итоговая стоимость минимальной потребительской корзины . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

46 48 50 53

7. Уровень и профиль бедности . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

8. Анализ чувствительности показателей бедности к методологии ее определения . . . . . . 8.1. Учет товаров длительного пользования . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.2. Учет расходов на жилье . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.3. Учет поселенческих различий в уровне цен на продукты питания . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.4. Влияние льгот и субсидий на благосостояние . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.5. Чистка данных и оценка пропущенных значений . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

57 58 63 67 69 71

9. Основные выводы и рекомендации . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9.1. Выводы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9.2. Рекомендации по усовершенствованию сбора данных и методологии измерения уровня бедности . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9.3. Упрощенный метод оценки шкалы эквивалентности . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

72 72 74 75

Библиография . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Приложения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

Таблицы Таблица 1. Таблица 2. Таблица 3.

Таблица 4. Таблица 5. Таблица 6. Таблица 7. Таблица 8. Таблица 9. Таблица 10. Таблица 11. Таблица 12. Таблица 13. Таблица 14. Таблица 15. Таблица 16. Таблица 17. Таблица 18. Таблица 19. Таблица 20.

Таблица A1. Таблица A2. Таблица A3. Таблица A4. Таблица A5. Таблица A6. Таблица A7. Таблица A8. Таблица A9. Таблица A10a. Таблица A10b. Таблица A10c. Таблица A10d. Таблица A11. Таблица A12.

Определение пропущенных значений цены за единицу продовольственных товаров путем корректировки . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Подушевое потребление продуктов питания по типу поселения и квинтилям . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Подушевое потребление непродовольственных товаров и услуг по типу поселения и квинтилям в руб. (в постоянных ценах) на душу в месяц . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Набор товаров длительного пользования: описательная статистика . . . . . . . Индекс, используемый для пересчета цен покупки товаров длительного пользования в цены 2003 г. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Годовая степень амортизации или износа . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Месячная потребительская стоимость 23 видов товаров длительного пользования . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Оценка благосостояния, извлекаемого из набора товаров длительного пользования, в расчете на месяц по квинтилям . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Характеристики жилищного фонда по типам поселения . . . . . . . . . . . . . . . . . . Оценка условно начисленной квартплаты с помощью регрессионной модели, связывающей размер квартплаты с характеристиками жилья . . . . . Среднедушевое потребление, по типам поселения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Среднедушевое потребление по типу поселения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Потребности в калориях на человека в день . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Группы товаров, включенные в оценку минимальной непродуктовой потребительской корзины . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Экономия на масштабах при потреблении различных категорий непродовольственных товаров и услуг . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Сравнение размеров потребительской корзины, полученных с использованием нобус и обдх . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Территориальный профиль бедности . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Различные типы показателей потребления: компонентный состав . . . . . . . . . Пример двух похожих домохозяйств, которые купили похожий телевизор . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Пример двух похожих домохозяйств, проживающих в похожей квартире: какое влияние на показатель благосостояния домохозяйства оказывают различные методики учета потребления жилья? . . . . . . . . . . . . . . . Объемы среднедушевого потребления и стоимость за единицу товара, по типу поселения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Среднедушевые объемы потребления и цены за единицу товара по квинтилям, по показателю реального подушевого потребления . . . . . . . . . Отклонения в ценах (за единицу товара) – неправдоподобно высокие значения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Отклонения в ценах (за единицу товара) – неправдоподобно низкие значения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Отклонения в объемах – неправдоподобно большие значения . . . . . . . . . . . . . Типология непродовольственных товаров и услуг по товарным группам . . . Средние (неперевзвешенные) цены на продукты питания, по типу поселения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Индекс цен на продукты питания, НОБУС, 2003 г. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Расходы на жилье, по регионам и типу поселения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Профиль бедности, альтернативные показатели потребления . . . . . . . . . . . . . Профиль бедности, альтернативные показатели потребления . . . . . . . . . . . . . Профиль бедности, альтернативные показатели потребления . . . . . . . . . . . . . Профиль бедности, альтернативные показатели потребления . . . . . . . . . . . . . Чувствительность оценок бедности к различным методам учета «потребления товаров длительного пользования» . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Чувствительность оценок неравенства к различным методам учета . . . . . . . .

21 22

25 27 31 31 32 33 34 35 38 39 48 51 53 54 56 58 59

64 82 84 86 87 89 91 93 95 97 99 100 101 103 105 105

Содержание Таблица A13. Чувствительность показателей благосостояния к различным методам учета потребления товаров длительного пользования . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Таблица A14. Похожие домохозяйства, купившие телевизор за сравнимую цену в 2003 и 2002 гг. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Таблица A15. Чувствительность оценок бедности к различным методам учета «потребления» жилья . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Таблица A16. Чувствительность оценок неравенства к различным методам учета «потребления» жилья . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Таблица A17. Чувствительность показателей благосостояния к различным методам учета «потребления» жилья . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Таблица A18. Пример двух домохозяйств: собственники и арендаторы, занимающие похожее жилье . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Таблица A19. Чувствительность оценок бедности к корректировке различий в ценах на продукты питания в городской и сельской местности . . . . . . . . . . . . . . . . . . Таблица A20. Чувствительность оценок неравенства к корректировке различий в ценах на продукты в городской и сельской местности . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Таблица A21. Чувствительность агрегированного показателя благосостояния к корректировке различий в ценах на продукты питания в городской и сельской местности . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Таблица A22. Чувствительность оценок бедности к включению/исключению благосостояния, извлекаемого из субсидируемого потребления . . . . . . . . . . . Таблица A23. Чувствительность оценок неравенства к включению/исключению благосостояния, извлекаемого из субсидируемого потребления . . . . . . . . . . . Таблица A24. Чувствительность агрегированного показателя благосостояния к включению/исключению благосостояния, извлекаемого из субсидируемого потребления . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Таблица A25. Региональные индексы цен в разрезе географических зон и регионов 2002 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

106 107 108 108 109 110 111 112

112 113 114

114 115

Рисунки Рис. 1. Рис. 2. Рис. 3. Рис. 4.

Рис. 5. Рис. 6. Рис. 7. Рис. 8. Рис. 9. Рис. 10. Рис. 11.

Рис. 12. Рис. 13. Рис. 14.

Снижение средней стоимости товаров длительного пользования при перепродаже . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Вариация цен на телевизоры (оценки домохозяйств) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Цены покупки телевизоров . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Различия в уровне индекса цен на продукты питания по федеральным округам и типу поселения, оцененного на основе данных НОБУС и регулярных данных Росстата . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Средняя стоимость 1000 калорий в разрезе квинтильных групп благосостояния, руб. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Определение черты непродовольственной бедности . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Уровень бедности среди различных категорий домохозяйств . . . . . . . . . . . . . . Вклад различных категорий домохозяйств в общую бедность . . . . . . . . . . . . . Различия по уровню благосостояния в зависимости от метода включения в потребление товаров длительного пользования . . . . . . . . . . . . . . Влияние включения товаров длительного пользования на уровень бедности и неравенства . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Альтернативные методы включения расходов на жилье в агрегированный показатель благосостояния и их влияние на ранжирование домохозяйств . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Чувствительность показателей бедности и неравенства к разным методикам учета «потребления жилья» . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Уровень бедности среди владельцев и арендаторов жилья: искаженная картина . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Изменения уровня бедности с учетом поправки на разницу в ценах на продукты питания в городской и сельской местности . . . . . . . . . . . . . . . . . .

29 30 30

44 49 50 55 56 61 62

65 66 67 68

6 Рис. 15. Рис. 16.

Рис. 17. Рис. 18. Рис. 19. Рис. 1А.

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России Влияние на ранжирование домохозяйств поселенческих различий в ценах на продукты питания . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Поправка на разницу цен на продукты питания в городской и сельской местности приводит к снижению различий в уровне городской и сельской бедности в регионах с большой долей сельских жителей . . . . . . . Изменение показателя бедности, которое произойдет, если не учитывать субсидируемое потребление . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Влияние процесса включения льгот и субсидий в агрегированный показатель благосостояния на ранжирование домохозяйств . . . . . . . . . . . . . . . Упрощенный метод оценки шкалы эквивалентности . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Среднее соотношение между ценой товара длительного пользования при перепродаже и его возрастом . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

69 70 70 76

Вставки Вставка 1. Вставка 2. Вставка 3. Вставка 4. Вставка 5. Вставка 6. Вставка 7.

Ключевые различия между ОБДХ и НОБУС с точки зрения информации о потреблении . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Являются ли статистически значимыми наблюдаемые изменения в уровне бедности . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Рекомендации по построению агрегированного показателя потребления . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Как учитывать различия между потреблением и покупкой продуктов питания . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Территориальные индексы цен . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Прожиточный минимум – официальная черта бедности для Российской Федерации . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Оценка черты непродовольственной бедности . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

12 18 19 22 41 46 50

АННОТАЦИЯ

Информационную основу мониторинга бедности в России составляют ежеквартальные дан" ные Обследования бюджетов домашних хозяйств (ОБДХ), проводимого Росстатом (Феде" ральной службой государственной статистики). Несмотря на то, что в ОБДХ представлена очень подробная информация о потреблении домашних хозяйств, данные о других парамет" рах благосостояния очень ограничены. Зная об этих ограничениях, Росстат пересмотрел оп" росный лист ОБДХ в IV квартале 2005 г. Но данные ОБДХ не доступны для исследователей. В этой работе на основе первичных данных открытого и общедоступного многоаспектно" го обследования домохозяйств НОБУС мы сделаем два важных шага вперед в исследовании бедности и неравенства. Во"первых, покажем, как благосостояние и бедность домашних хо" зяйств могут быть измерены на основе обследования, специально предназначенного для этой цели. Во"вторых, проанализируем влияние различных методик определения благосостояния домашних хозяйств на показатели бедности и неравенства, в частности, учета потребления товаров длительного пользования, наличия собственного жилья, льгот, субсидий и различий в стоимости жизни в городской и сельской местности. В работе мы проводим сравнение различных агрегированных показателей благосостоя" ния – построенных с целью преодоления ограничений ОБДХ или методик, в настоящее время используемых Росстатом, – с эталонным агрегированным показателем благосостояния, кон" струируемым в соответствии с рекомендациями известных международных экспертов. При этом мы специально рассматриваем проблемы, связанные с точностью измерения. Подобная экспериментальная оценка позволит российскому научному сообществу, Росстату и другим государственным и негосударственным институтам оценить, насколько полезным было бы для повышения качества мониторинга бедности совершенствование методики расчета агре" гированного показателя потребления.

СОКРАЩЕНИЯ И АББРЕВИАТУРЫ

DFID ОБДХ НИСП LSMS MNFPL NFPL НОБУС ОЭСР ППС РМЭЗ Росстат STATA ПРООН ЖКХ ТДП ILO СНС

Министерство международного развития Великобритании Обследование бюджетов домашних хозяйств Независимый институт социальной политики Лонгитьюдное выборочное обследование уровня жизни населения Непродуктовая линия бедности в среднем для всего населения Непродуктовая линия бедности Выборочное национальное обследование благосостояния и участия населения в социальных программах Организации экономического сотрудничества и развития Паритет покупательной способности Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения Федеральная служба государственной статистики РФ Программный пакет обработки статистических данных Программа Развития Организации Объединенных Наций Жилищно#коммунальное хозяйство Товары длительного пользования Международная организация труда Система национальных счетов

ПРЕДИСЛОВИЕ

Вниманию российского читателя предлагается необычная публикация. Вопросы бедности и неравенства периодически становятся предметом обсуждения как специалистов, так и ши# рокой российской общественности, обсуждаются на страницах газет и журналов. Поэтому сам факт публикации этой работы, написанной в соавторстве одним из ведущих российских экспертов по проблемам бедности, директором научных программ Независимого Института Социальной политики Л.Н. Овчаровой и старшим экономистом Всемирного банка Э.Д. Тес# люком, привлечет внимание всех интересующихся этой проблемой. Но работа значима не только тематикой. Фактически данная публикация приоткрывает дверь на «кухню» статис# тики бедности и жизненного уровня населения, закрытую для специалистов и независимых исследователей. Известно, что Росстат для статистики бедности и неравенства использует данные обследований бюджетов домашних хозяйств (ОБДХ), изначально предназначенных для иных целей: статистики цен и национальных счетов. Эти данные корректируются с уче# том общеэкономического баланса доходов и расходов населения. Конкретные процедуры корректировки уникальны и не имеют зарубежных аналогов. При этом официальная стати# стика настаивает на необходимости поправок исходных результатов обследований. Можно ли пользоваться исходными данными обследований для анализа бедности? Международная практика убедительно демонстрирует: да, можно. Обследования, сходные с ОБДХ, использовались для расчета показателей бедности и неравенства в странах Евро# пейского союза до введения обследования SILK (Survey of Income and Living Condition – Обследование доходов и условий жизни) в 2005 г. Такие данные с конца 1940#х годов со# ставляют основу мониторинга уровня жизни и бедности в Индии. Не сильно отличается по характеру данных и Китай. Последние модификации опросника ОБДХ, произведенные Росстатом в 2005 г., сближают его со структурой SILK – основного инструмента анализа бедности во всех странах ЕС. Тем самым, ОБДХ представляет собой прочную базу для ста# тистического измерения бедности. Однако при всех достоинствах ОБДХ у этого обследования есть ключевой недостаток: закрытость микроданных для независимых исследователей. Из#за этого не представляется возможным проверить, оценить надежность или усовершенствовать ни один из публикуе# мых Росстатом показателей. Поэтому данная работа целиком полагается на отрытые дан# ные НОБУС, используя их как своего рода лабораторию. Сравнивается наиболее точный, оптимальный показатель бедности и неравенства с тем, какой был бы рассчитан на основе официальных методик Росстата. Тем самым выявляются те аспекты официальных данных о бедности и неравенстве, которые в наибольшей степени искажены текущей практикой и нуждаются в корректировке. Данные НОБУС по целому ряду аспектов измерения благосостояния превосходят ОБДХ. В работе детально разбирается, какие изменения в вопросник текущего обследова# ния домашних хозяйств следует внести на основе опыта НОБУС с целью повышения стати# стической точности показателей бедности и неравенства. Предлагаемая работа опирается на две фундаментальные методологические разработки: детальную статью Ангуса Дитона1 и Салмана Зайди (A. Deaton and S. Zaidi) о построении показателя потребления на примере данных целого ряда обследований в различных странах; и на работу Нанака Каквани2 и Зураба Саджаи (N. Kakwani and Z. Sajaia) с применением об# щих принципов измерения благосостояния к данным ОБДХ. Обе работы связаны с совмест# 1 Ангус Дитон входит в число десяти наиболее известных экономистов современности. Прославился углубленными исследованиями по методологии измерения бедности, работами по целому ряду стран. Особенно известны его работы по истории борьбы с бедностью в Индии, опубликованные в 1990#е годы. 2 Нанак Каквани – один из выдающихся исследователей неравенства и бедности в мире; до недав# него времени – Директор Центра исследований бедности ПРООН в Рио#де#Жанейро.

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

ным проектом «Совершенствование системы измерения, мониторинга и анализа бедности в России» Правительства РФ, Всемирного банка и Министерства международного развития Великобритании. Русские переводы этих статей, а также целого ряда других методологических публика# ций и переводов ключевых работ по измерению и анализу бедности, можно найти на web# странице Всемирного банка в РФ http://www.worldbank.org.ru, а сами данные НОБУС до# ступны для любого пользователя на http://nobus.worldbank.org.ru. По этому же адресу можно найти и электронную версию данной работы и все пакеты программ, приведенные в Приложении. Мы надеемся, что данная работа откроет новый этап для исследований бедности и нера# венства в России, задав стандарт открытости методологии и данных, и пригласит россий# ских исследователей и Росстат к более тесному сотрудничеству в этом сложном и государ# ственно#важном деле: повышении качества и надежности статистики жизненного уровня и социальных программ борьбы с бедностью. Р.Г. Емцов, Старший советник Всемирного Банка, руководитель проекта анализа бедности в РФ

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ, РЕЗУЛЬТАТЫ И РЕКОМЕДАЦИИ

С 1992 г., когда Правительство Российской Федерации приняло первую официальную мето# дику определения бедности, мониторинг бедности осуществляется на основе двух индикато# ров, получаемых на базе Обследования бюджетов домашних хозяйств (ОБДХ): (1) оценок доходов и потребления и (2) абсолютной линии бедности, рассчитываемой исходя из стои# мости прожиточного минимума. ОБДХ представляет собой репрезентативную на нацио# нальном уровне, а также в разрезе городского и сельского населения выборку 49 тыс. домаш# них хозяйств. Абсолютная черта бедности до 2000 г. устанавливалась для каждого субъекта РФ в средних региональных ценах стоимости минимальной продуктовой и непродуктовой корзин, оцененных нормативно#статистическим методом в соответствии с единым методо# логическим подходом. Начиная с 2000 г., прожиточный минимум рассчитывается норматив# ным методом и утверждается законодательными органами каждого субъекта РФ. Переход на новый метод оценки прожиточного минимума разрушил единство методологии исчисле# ния линии бедности для всех российских регионов. Хотя такой подход помогает адаптиро# вать определение линии бедности к ситуации конкретного региона, он приводит к непосле# довательности с точки зрения межрегионального сравнения бедности: люди с одинаковым уровнем дохода в реальном выражении могут быть в одном регионе отнесены к бедным, а в другом – нет (М. Равальон и М. Локшин, 2003). Главная цель ОБДХ состоит в получении информации об усредненной структуре потреб# ления населения с целью получения весов для расчета индексов потребительских цен и пост# роения счета домашних хозяйств в Системе национальных счетов (Gibson, 2004). Оно не бы# ло предназначено для использования в качестве источника данных о бедности. В ОБДХ ведется сбор подробной информации о покупках, потреблении и финансовом поведении до# машних хозяйств, а также присутствует ограниченный набор сведений о составе семей. По сравнению с обследованиями, специально предназначенными для измерения и анализа бедно# сти, например, обследованиями «Измерение уровня жизни» (Living Standards Measurement Surveys или LSMS)3 информация, содержащаяся в ОБДХ, включает лишь небольшое число социально#демографических и экономических характеристик, что ограничивает возможности использования этого источника информации для анализа факторов и профиля бедности. В 2003 г. Росстат осуществил Национальное Обследование Благосостояния и Участия населения в Социальных программах (НОБУС)4. НОБУС – это одномоментное обследова# ние, выборка которого охватывает 44,5 тыс. домашних хозяйств и репрезентативна для 46 из 89 регионов Российской Федерации. НОБУС имеет две особенности, которые отличают его от ОБДХ: (i) Это многоаспектное обследование домохозяйств. Последнее подразумевает, что в ходе опроса собирается подробная информация о потреблении домашних хозяйств (и, в меньшей степени, об их доходах) наряду с данными о демографическом составе, образовании, положении на рынке труда, доступности образовательных и медицин# ских услуг, социальных программ, а также о субъективной оценке респондентами сво# его благосостояния5. Многоаспектный характер НОБУС дал стимул к проведению 3 LSMS – это многоаспектные обследования, специально разработанные для измерения и анализа уровня жизни и бедности. Обычно в ходе таких обследований собирают детальную информацию о до# ступе домашних хозяйств к услугам образования, здравоохранения и бытовым услугам, а также о дру# гих аспектах благосостояния. 4 Данные, документацию и список работ, в которых использовались данные НОБУС, можно найти на сайте: http://nobus.worldbank.org.ru. 5 НОБУС – не единственное многоаспектное обследование домашних хозяйств, осуществленное в России; другим примером является Российский Мониторинг Экономического положения и Здоровья населения (РМЭЗ). Данные, документацию и список работ, в которых использовались данные РМЭЗ, можно найти на сайте: http://www.cpc.unc.edu/projects/rlms/home.html.

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России широкого круга экономических исследований, нацеленных на изучение зависимости между бедностью и другими параметрами благосостояния, как российскими, так и за# рубежными авторами6. (ii) Оно включает хорошо проработанные, отвечающие передовой мировой практи+ ке, разделы для сбора информации о потреблении (Grosh and Gleewe, 2000; United Nations, 2005). В НОБУС специально спроектированы разделы для изме# рения потребления домашних хозяйств, включая параметры благосостояния, свя# занные с товарами длительного пользования, жильем или с товарами и услугами, предоставляемыми по субсидированным ценам бедным или льготникам. Перечис# ленные параметры являются важными элементами благосостояния домашних хо# зяйств в России, вероятно, даже в большей мере, чем во многих других странах. Для более точной оценки благосостояния домашних хозяйств их нужно прини# мать во внимание.

С помощью НОБУС исследователи могут построить более точный агрегированный по# казатель потребления, чем с помощью ОБДХ, что позволяет надежно ранжировать домаш# ние хозяйства по уровню их материального благосостояния. Несмотря на несопоставимость Вставка 1. Ключевые различия между ОБДХ и НОБУС с точки зрения информации о потреблении Информация о потреблении, собранная в ходе ОБДХ и НОБУС, различается по следующим параметрам: — Метод сбора данных. Для сбора информации о потреблении или покупках домашних хозяйств в ОБДХ применяется дневниковый метод, в то время как в НОБУС – метод опроса. В ОБДХ каждое участвующее в обследовании домашнее хозяйство заносит в дневник информацию обо всех приоб; ретенных и потребленных товарах в течение одного месяца в данном квартале, и записывает в днев; ник информацию о непродовольственных товарах или услугах, приобретенных в течение остальных двух месяцев в данном квартале. В НОБУС интервьюер беседует с самым осведомленным лицом в домохозяйстве, задавая ему вопросы о расходах и потреблении в течение определенного перио; да времени. — Охват информации о потреблении. В НОБУС собирается информация о 67 видах продуктов пита; ния, 39 видах непродовольственных товарах и 23 видах товаров длительного пользования. Расходы на жилищно–коммунальные услуги, образование или здравоохранение учитываются в специальных разделах анкеты. Степень детализации в ОБДХ выше и варьирует от года к году. В течение 1997–2000 гг., в рамках ОБДХ собиралась информация о 85 видах продуктов питания, 116 видах непродовольственных товаров (включая коммунальные услуги и товары длительного пользования) и 64 видах услуг. Уровень детализации изменился в 2001 г. (в сторону меньшей детализации) и затем в 2002 г. (в сторону большей детализации: 160 видов продуктов питания, 202 вида непродовольст; венных товаров и 80 видов услуг). Как отмечалось в исследованиях, посвященным методологии про; ведения обследований домашних хозяйств (Lanjouw and Lanjouw, 2001), более высокая степень де; тализации в ОБДХ помогает домохозяйствам вспомнить и записать большее число покупок, по сравнению с НОБУС, и приводит, при прочих равных условиях, к увеличению показателя расходов на конечное потребление. — Период сбора информации о различных товарных группах. Так же как и в практике LSMS, периодич; ность сбора информации в НОБУС зависит от частоты потребления или приобретения тех или иных товаров: 14 дней для продуктов питания, 30 дней для непродовольственных товаров повседневного спроса (например, предметов гигиены), 3 месяца для услуг и 12 месяцев для непродовольственных то; варов, которые приобретаются на более длительный срок (например, одежды). В ОБДХ все куплен; ные или потребленные товары (продукты питания, непродовольственные товары и услуги) заносятся в дневник, который семья ведет в течение 1 месяца, в то время как непродовольственные товары и ус; луги, приобретенные в течение остальных двух месяцев квартала, записываются в журнал.

6 Gimpelson et al. (2005), Hamilton et al. (2005), IISP(2005), Ovtcharova and Pishnyak (2003a, 2003b), Ovtcharova and Prokofieva (2004), Ovtcharova and Popova (2005), UNDP (2005), World Bank (2005).

Основные положения, результаты и рекомедации

с ОБДХ (ключевые различия представлены во Вставке 1), НОБУС можно использовать для иллюстрации и измерения различий между «идеальным» или эталонным показателем бла# госостояния и показателем благосостояния, построенным в соответствии с официальной российской методикой7. В этой работе мы используем данные НОБУС в качестве экспериментальной базы дан# ных для того чтобы проверить, насколько зависят показатели бедности и неравенства от ме# тодики расчета агрегированного показателя потребления и прожиточного минимума. Рас# сматриваемые варианты сравниваются с наиболее точным (эталонным) статистическим показателем потребления, построенным на основе рекомендаций Deaton and Zaidi (1999), Hentchel and Lanjouw (1996) и Gibson and Poduzov (2003). Для оценки прожиточного мини# мума мы следуем методологии, изложенной в Kakwani and Sajaia (2004), а также в Ravallion (1994, 1998). Данная статья дополняет более раннюю работу НИСП (2005) по разработке аг# регированного показателя благосостояния и оценке бедности, выполненную на основе об# следования НОБУС. Подобная экспериментальная оценка позволит российскому научному сообществу, Рос# стату и другим государственным и негосударственным институтам оценить, насколько по# лезным было бы для повышения качества мониторинга бедности совершенствование мето# дики расчета агрегированного показателя потребления. В работе показано, какие изменения в опросном листе ОБДХ необходимы для реализации вышеназванных методологических усовершенствований. Мы также предлагаем альтернативные решения, направленные на по# вышение точности измерения, реализация которых возможна при сохранении текущего (по состоянию на 2005 г.) варианта опросного листа. Основные результаты и рекомендации данной работы могут быть сформулированы сле# дующим образом: 1. Существующая официальная методика определения благосостояния нуждается в из# менении, т.к. она искажает показатели уровня бедности и неравенства в России (в сторону увеличения). Это искажение связано как с недочетами при построении по# казателя благосостояния на уровне домашнего хозяйства, так и при выборе линии бедности. 2. Совершенствование существующей официальной методики определения бедности может идти по двум направлениям: а) построение наиболее полного индикатора показателя текущего потребления с включением вмененной стоимости услуг товаров длительного пользования, пол# ной потребительской стоимости жилья, субсидируемых товаров и услуг и учета территориальных различий в уровнях цен или б) последовательное исключение всех элементов расходов на товары длительного пользования, на аренду жилья и на субсидируемые товары и услуги при адекват# ной коррекции на территориальные различия в уровне цен. Выбранный метод построения показателя благосостояния на уровне домашнего хо# зяйства должен корреспондировать с методологией построения новой линии беднос# ти. Выбор варианта (а) будет означать пересмотр стоимости прожиточного миниму# ма в сторону повышения, а выбор варианта (б) – в сторону ее понижения. 3. Текущая официальная методика смешивает реальные и номинальные величины по# требления по обозначенным выше элементам, полностью полагаясь на сообщенные домашними хозяйствами суммы затрат, а не на их экономическую оценку. Отсутствие коррекции на территориальные различия в уровне цен противоречит международной практике анализа благосостояния. Росстат считает, что использование официального прожиточного минимума как дефлятора, корректирующего на разницу уровня цен по 7 Описание и критический обзор официальной методологии, используемой для оценки бедности в России, можно найти в публикации: «Снижение бедности в России: влияние экономического роста и социальных реформ» Всемирный банк, М.: «Алекс», 2006.

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России регионам – достаточная коррекция. Однако наборы прожиточных минимумов так сильно отличаются в региональном разрезе, что считать их дефляторами некоррект# но. В результате в статистических показателях бедности сильно искажаются пропор# ции распределения малоимущего населения по территории страны. Официальная методика определения бедности не позволяет правильно идентифицировать мало# обеспеченные домашние хозяйства, что, в свою очередь, затрудняет совершенствова# ние адресной социальной помощи. 4. Совершенствование показателя благосостояния на уровне домашнего хозяйства тре# бует минимального пересмотра инструментария Обследования бюджетов домашних хозяйств и совершенствования практики работы с массивами данных. Для учета ре# гиональных особенностей бедности представляется целесообразным дополнять об# щенациональную программу ОБДХ проведением периодичных репрезентативных обследований населения регионов, согласованных с Росстатом.

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И ПРАКТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ВЫБОРА АГРЕГИРОВАННОГО ПОКАЗАТЕЛЯ БЛАГОСОСТОЯНИЯ

Оценка бедности подразумевает выбор показателя благосостояния. В идеале такой показа# тель охватывает различные аспекты уровня и качества жизни и позволяет сравнивать благо# состояние различных домашних хозяйств в территориальном и во временном разрезе. При# мером такого показателя могут служить два сложносоставных индекса, которые пытаются охватить различные проявления бедности, – Индекс Человеческого Развития ПРООН и ин" декс базовых потребностей8. Чаще используются одноаспектные показатели благосостоя# ния, которые делятся на монетарные и немонетарные. Монетарные показатели включают: доходы, оценку потребления или активов. Немонетарные показатели бедности и уровня жизни включают: недоедание; доступ к услугам здравоохранения, образования и другим ба# зовым услугам; субъективную оценку бедности и депривации. Так как ни один из перечис# ленных выше показателей не включает все проявления бедности, мониторинг уровня жизни в динамике нужно вести, комбинируя показатели. В то же время, общепринятое мнение – и оно подтверждается эмпирически – заключается в том, что монетарные показатели хоро# шо отражают немонетарные параметры депривации. Два монетарных показателя, которые чаще всего предпочитают использовать исследова# тели в качестве показателей благосостояния домашних хозяйств, – это потребление и доход. В большинстве стран – членов Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) или стран Латинской Америки для оценки благосостояния и бедности домашних хозяйств используется доход. Напротив, страны с переходной экономикой, а также многие развивающиеся страны чаще применяют для этих целей оценки потребления. В России ис# пользуются как оценки доходов, так и потребления, хотя надежными можно считать только данные о потреблении. В данной работе рассматривается только один монетарный показатель благосостояния – потребление домашних хозяйств. Мы сконцентрировали наше внимание на потреблении, потому что: (a) это комплексный показатель9; (б) данные о потреблении более надежны, чем данные о доходах, из#за нежелания респондентов сообщать доходы; (в) потребление в мень# шей степени подвержено резким изменениям, чем доходы, которые в определенные месяцы даже могут быть равны нулю по причине сезонности. Таким образом, потребление отражает фактический уровень жизни домашнего хозяйства и его способность удовлетворять свои ба# зовые потребности лучше, чем доход. В отличие от дохода, потребление позволяет оценить возможности домашнего хозяйства по привлечению внешних ресурсов или мобилизации собственных в экономически тяжелые периоды. Наше предпочтение потребления как показателя благосостояния продиктовано также определенными соображениями, связанными с российской спецификой. В России данные о потреблении более надежны, чем данные о доходах. Последние часто собираются не пол# ностью10, занижаются и подвержены сезонности. Это утверждение справедливо и для 8 Индексы базовых потребностей отражают различные параметры депривации (например, низкое ка# чество жилья и недостаточный уровень образования). Как составные части этих индексов, так и степень адекватного удовлетворения потребностей определяются экспертно или на основе субъективных оценок. 9 Показатель потребления, используемый в этой работе, охватывает потребление из различных ис# точников, включая потребление продуктов, произведенных в домашнем хозяйстве. Этот показатель также охватывает различные параметры благосостояния, включая базовые материальные потребности (например, продукты питания, одежду), потребление базовых услуг (например, воды и электричества) и услуг здравоохранения и образования. Другие показатели, например индексы базовых потребностей, учитывают только часть этих параметров (например, они могут не включать такие базовые материаль# ные потребности, как продукты питания и одежду). 10 Доходы от личного подсобного хозяйства или малого бизнеса, а также неформальные доходы плохо фиксируются обследованиями.

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

ОБДХ (см. обзор в Gibson and Poduzov, 2003), и для НОБУС. Некоторые источники регу# лярных (несезонных) доходов, например, заработная плата и социальные выплаты, доста# точно точно измеряются в ходе обследований. К сожалению, менее устойчивые источники, например, поступления от личного подсобного хозяйства или индивидуального предприни# мательства нельзя точно оценить на уровне домашнего хозяйства, учитывая, что в обследо# ваниях собираются данные за последние 3 месяца.

ИСТОЧНИКИ ДАННЫХ

Главный источник данных для измерения бедности, используемый в данной работе, – Наци# ональное обследование благосостояния домашних хозяйств и участия в социальных програм# мах (НОБУС). НОБУС – это многоцелевое обследование Росстата, разработанное при тех# ническом содействии Всемирного банка. Оно было проведено во втором квартале 2003 г. Выборка обследования охватывает 44 529 домашних хозяйств, что гарантирует ее репрезен# тативность как на национальном уровне, так и для отдельных регионов11. Целью обследова# ния был сбор подробной информации относительно демографических характеристик, обра# зования, занятости, доступа к программам социальной защиты, жилищных условий, личного подсобного хозяйства, а также потребления домохозяйств и их дохода. Информация собира# лась обученными интервьюерами в течение двух посещений, которые заполняли опросные листы домашнего хозяйства. Мы используем данные НОБУС и методологию, изложенную в Deaton and Zaidi (1999) и Kakwani and Sajaia (2004), для оценки уровня потребления, бедности и неравенства в Рос# сии. Данная методология предполагает четыре этапа: • На первом этапе различные компоненты потребления агрегируются на уровне до# машнего хозяйства. • На втором этапе полученные оценки потребления корректируются с учетом регио# нальных различий в ценах. • На третьем этапе для каждого типа домашнего хозяйства рассчитывается индиви# дуальная черта бедности. Черта бедности корректируется с учетом состава семьи (учитываются эффект экономии на масштабах и различия в расходах на содержание детей и взрослых). • На заключительном, четвертом этапе рассчитывается коэффициент благосостояния, ранжирующий домохозяйства в порядке возрастания благосостояния. Для этого по# казатель потребления данного домохозяйства делится на значение прожиточного ми# нимума для данного домохозяйства, согласно Blackorby and Donaldson (1978). Рекомендации, предлагаемые Deaton and Zaidi (1999) и Kakwani and Sajaia (2004), да# леки от того, чтобы быть исчерпывающими; аналитику приходится самому делать выбор в пользу того или иного варианта оценки потребления, бедности и неравенства в услови# ях, когда оптимального или единственно верного решения нет. В данной работе показаны различные варианты решений и проведена оценка зависимости полученных результатов от выбора того или иного варианта. В работе представлены среднероссийские оценки бедности и неравенства и приведены их стандартные ошибки (учитывая дизайн выборки, см. Вставку 2), для того чтобы можно было делать корректные заключения на основе имеющихся статистических данных.

11 Обследование является репрезентативным для 47 из 89 регионов Российской Федерации. Эти регионы являются наиболее населенными, в них проживает 72% населения страны, а размер выборки составляет от 830 до 950 домашних хозяйств (за исключением Московской области, где опрошено 400 домашних хозяйств).

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

Вставка 2. Являются ли статистически значимыми наблюдаемые изменения в уровне бедности Методика обследования и степень точности оценок бедности Показатели бедности и неравенства, построенные на основе НОБУС, представляют собой выборочные оценки. Они получены не в результате переписи населения или какого;либо другого сплошного обследова; ния благосостояния домашних хозяйств, а в ходе выборочного опроса и характеризуются некоторой извест; ной степенью точности/погрешности. Точность повышается при стратификации выборки и уменьшается при увеличении степени кластеризации составляющих выборку домашних хозяйств. Зная обратную величину ве; роятности включения каждого домашнего хозяйства в выборку, страты и кластеры выборки, можно постро; ить доверительные интервалы, имеющие заданную статистическую значимость (обычно, на уровне 5%). На; пример, 95% доверительный интервал гарантирует, что истинная оценка уровня бедности или истинное значение индекса неравенства будут получены в этом интервале в 95 из 100 случаев, где единичный слу; чай – это другое обследование, осуществленное в то же самое время по той же методике, но на другой вы; борке домашних хозяйств. Оценивая стандартные ошибки, проводя тестирование и делая какие;либо заключения на основе дан; ных обследования, мы принимали во внимание такие ключевые характеристики выборки, как кластеризация, стратификация и взвешивание. Выборка НОБУС является двухступенчатой. На первом этапе случайным об; разом отбирались опросные участки. На втором этапе в каждом опросном участке отбирались группы до; машних хозяйств (кластеры). Отбор опросных участков и домашних хозяйств производился независимо для каждого из 8 типов населенных пунктов. Для того чтобы рассчитать стандартные ошибки (и, следовательно, доверительные интервалы) статистических показателей бедности и неравенства, представленных в этой ра; боте, мы используем следующие параметры построения выборки: • Кластеризация: В НОБУС индивиды отбираются не напрямую. В каждом из 4576 опросных уча; стков (часто называемых первичными единицами отбора) были случайным образом отобраны группы из 10 домашних хозяйств. Кластеризация выборки подразумевает, что погрешность при получении итоговых статистических показателей (уровень бедности, неравенства, средний воз; раст и т. д.) обычно выше, чем при использовании простой случайной выборки (STATA Survey Data Manual, 2005). • Стратификация: Независимые выборки были получены для каждой из 8 страт включающих 7 типов городских поселений (от мегаполисов до малых городов) и еще 1 страту для сельских поселений. Когда отдельные страты более однородны по сравнению с общей совокупностью населения, одно; родность может быть использована для уменьшения стандартных ошибок (STATA Survey Data Manual, 2005). • Взвешивание: Мы используем веса, рассчитанные Росстатом, распространяющие результаты выбо; рочного обследования на генеральную совокупность. Детальное описание выборки НОБУС и оценки надежности выборочных оценок можно найти на сайте: http://nobus.worldbank.org.ru.

АГРЕГИРОВАННЫЙ ПОКАЗАТЕЛЬ ПОТРЕБЛЕНИЯ ДОМАШНИХ ХОЗЯЙСТВ

Совокупное потребление домашних хозяйств складывается из четырех главных составляю# щих: (i) продукты питания, (ii) непродовольственные товары и услуги, (iii) потребление то# варов длительного пользования и (iv) потребление жилья. Непродовольственная и жилищ# ная компоненты включают также оценку льгот и субсидий или натуральных трансфертов, получаемых домашними хозяйствами. Чтобы получить агрегированный показатель потреб# ления, мы рассчитываем оценки потребления по отдельным категориям товаров или услуг за 1 месяц (если период наблюдения другой, корректируем и переходим на месячный объем потребления), и проводим чистку данных, удаляя неправдоподобно большие или маленькие (резко отклоняющиеся) значения. Методология оценки всех компонент агрегированного показателя потребления представлена в следующем разделе. Агрегированный показатель потребления рассчитывается согласно рекомендациям Deaton and Zaidi (1999) (см. Вставку 3).

Вставка 3. Рекомендации по построению агрегированного показателя потребления Продукты питания Включают: • Расходы на покупку продуктов питания: сумма, израсходованная в типичном месяце, в пересчете на 12 ме; сяцев (или другое число месяцев, в течение которых имеет место потребление). • Оценка стоимости продуктов питания, произведенных в домашнем хозяйстве: объем потребления в ти; пичном месяце умножается на рыночные цены и число месяцев, в течение которых имеет место потреб; ление. • Оценка стоимости продуктов питания, полученных в подарок или в качестве натуральной оплаты: оцен; ка стоимости за год. • Расходы на питание вне дома: сумма, израсходованная на питание в столовых, ресторанах, кафе и др. предприятиях общественного питания; сумма, израсходованная на готовую еду; сумма, израсходован; ная на питание на работе, в школе или в течение отпуска. Проблемы: При отсутствии данных о цене данного товара (единицы товара), при расчете натуральной компоненты по; требления наиболее предпочтительным источником информации будет само домохозяйство; если домохо; зяйство не может сообщить информацию о цене данного товара, используется медианное (не среднее) зна; чение цены, уплаченной за этот товар другими домашними хозяйствами, живущими по соседству, не забывая о проверке правдоподобности сообщенной информации о цене. Необходима проверка данных на предмет резко отклоняющихся значений и ошибок кодирования или неправильного понимания единиц измерения, что приводит к ошибкам в ценах за единицу товара. Непродовольственные товары Включают: • Расходы на предметы ежедневного пользования, в пересчете на год. • Расходы на одежду и предметы домашнего обихода, в пересчете на год. • Расходы на медицинские услуги и лекарства (не во всех случаях). • Расходы на образование. Исключают: • Расходы на поездки на работу и рабочую одежду. • Уплаченные налоги, приобретение активов, погашение кредитов, расходы на покупку товаров дли; тельного пользования и жилья, а также другие крупные разовые расходы, например, на свадьбу или приданое.

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

Вставка 3 (продолжение) Товары длительного пользования Стоимость услуг от ТДП, находящихся в собственности домашнего хозяйства, необходимо рассчитать как эк; вивалент годовой арендной платы с помощью соответствующей реальной процентной ставки и медианной остаточной стоимости данного товара для всех домашних хозяйств, в распоряжении которых имеется дан; ный товар. Жилье Если семья платит арендную плату (снимает жилье у частных лиц), необходимо рассчитать сумму уплаченной арендной платы за год. Если жилье является собственностью домохозяйства или получено в пользование бес; платно, оценку годового размера эквивалента арендной платы необходимо включить в агрегированный по; казатель потребления. В странах, где арендную плату выплачивает небольшое число домашних хозяйств, оценки эквивалента арендной платы часто могут быть неточными. В таких случаях выгоды от полноты полу; ченной информации следует сопоставить с издержками, связанными с погрешностями в предоставлении этой информации. Источник: Deaton and Zaidi (1999)

4.1. Потребление продуктов питания Построение показателя для оценки питания в значительной степени сводится к простому аг# регированию. Цитируя Deaton and Zaidi (1999): «Этот показатель должен включить не только продукты питания, приобретенные в магазине или на рынке, в том числе готовую еду, приобретенную для потребления дома или вне дома, но также и продукты, произведенные в домохозяйстве, продукты, полученные в качестве подарка или помощи, и продукты, полу" ченные от работодателя в качестве оплаты в натуральной форме». Информация о питании, полученная на основе НОБУС, является всесторонней, охваты# вая все вышеупомянутые источники. Все данные о питании собраны в двух разделах опрос# ного листа. Один раздел (Раздел 4A, вопрос A)12 предназначен для сбора информации о по# треблении 67 видов продуктов питания и напитков в течение 14 дней, предшествующих опросу. Данный раздел опросного листа аккумулирует информацию о трех составляющих питания: покупках (количество и общая стоимость); потреблении продуктов, произведен# ных в личном подсобном хозяйстве, и потреблении продуктов, полученных в подарок от тре# тьих лиц (по последним двум источникам фиксируются только объемы потребленных про# дуктов). Следующий раздел касается питания вне дома, в столовых, ресторанах или кафе, также в течение последних 14 дней. В целом, информация о ценах и объемах подушевого потребления на уровне отдельных видов продуктов питания, по данным НОБУС, дает ожидаемое значение, и наши данные под# твердили присутствие корреляций, найденных во многих других исследованиях (см. приме# ры в Deaton and Zaidi, 1999). Среднее подушевое потребление продуктов питания, особенно из собственного подсобного хозяйства, у сельского населения несколько выше, чем у город# ского. Однако, цены в среднем выше в городах (Табл. A1, статистическое приложение). Если домашние хозяйства разбить на квинтили в соответствии с предлагаемыми показателями благосостояния, мы увидим, что более обеспеченные домохозяйства потребляют бо2льшие объемы продуктов питания (за исключением хлебобулочных изделий и круп) и покупают то# вары по более высоким ценам за единицу товара (потому что потребляемые ими продукты питания более качественные) (Табл. A2, статистическое приложение). Чтобы получить агрегированный показатель потребления продуктов питания, на первом этапе следует оценить стоимость продуктов питания, произведенных в личном подсобном 12

http://nobus.worldbank.org.ru

Агрегированный показатель потребления домашних хозяйств

хозяйстве или полученных домохозяйством в подарок. По этим двум составляющим данные обследования фиксируют только объемы продуктов, потребленных в течение последних 14 дней. Мы оцениваем стоимость этих составляющих на основе цен, максимально приближен# ных к фактическим ценам, по которым сами домохозяйства или другие домашние хозяйства из данной местности покупали этот товар. Когда информация от самого домохозяйства не# доступна, мы конструируем цены на основе информации, полученной от других домашних хозяйств, и используем медианные (они более предпочтительны, чем средние, так как менее чувствительны к резко отличающимся значениям) цены, по которым покупали товары дру# гие домохозяйства, входящие в этот же опросный участок. Когда такие данные отсутствуют, мы используем информацию о ценах, полученную от других домашних хозяйств, прожива# ющих в этом населенном пункте или регионе, в зависимости от того, какого уровня данные доступны (Табл. 1). Таблица 1. Определение пропущенных значений цены на продовольственные товары путем вменения Вместо пропущенных значений вменены медианные значения на уровне:

Число наблюдений

% записей

Первичного элемента выборки (ПЭВ)

58 460

6,2

Региона или страты

48 767

5,2

Региона

4 900

0,5

Страны

535

0,1

946 169

100

Общее число записей о покупках Источник: оценки авторов на основе данных НОБУС, 2003 г.

Перед агрегированием всех компонентов расходов на питание мы очистили данные от резко отклоняющихся наблюдений – тех значений, которые слишком далеко отстоят от на# блюдаемых у большинства домохозяйств. Мы решили провести «чистку» данных по двум причинам. Во"первых, с высокой степенью вероятности можно предположить, что слишком большие или маленькие значения являются результатом ошибок кодирования. Во"вторых, НОБУС не проводит различия между «потреблением продуктов питания» и «покупками продуктов питания» (см. Вставку 4). В принципе, в агрегированный показатель потребления должна войти первая из двух названных оценок. Домохозяйства, которые раз в несколько месяцев делают запасы круп, и эта покупка фиксируется обследованием, необязательно бу# дут более обеспеченными, чем те, кто не делал запасы в период проведения опроса. Откло# няющиеся значения второго типа могли бы повлиять на данные об объемах потребления до# мохозяйств, а отклоняющиеся значения первого типа повлияли бы и на объемы потребления продуктов и на цену. Мы считали отклоняющимися те уровни цен, которые либо в 5 раз превышали, либо со# ставляли менее 20% медианной цены товара в данном регионе и типе населенного пункта. Эти значения мы заменили, соответственно, верхней и нижней границей интервала. На об# щее число зарегистрированных случаев приобретения продуктов питания, равное 833 000, пришлось 1632 случая неправдоподобно высоких ценовых значений – менее 0,2% от общего числа. Соответствующий показатель для неправдоподобно низких ценовых значений был равен 2870, что составляет 0,3% от общего числа наблюдений. Если стоимостные оценки по# душевого потребления (из всех источников) в 5 и более раз превышали средние оценки по# душевого потребления какого#либо продукта в конкретном регионе и типе населенного пункта, мы также считали их отклоняющимися значениями. В соответствии с этим прави# лом были скорректированы 21 995 случаев, или около 2,6% от общего числа наблюдений. В Табл. A3 – A5 Статистического приложения приведено частотное распределение коррек# тировки отклоняющихся значений по отдельным позициям продуктов питания.

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

Вставка 4. Как учитывать различия между потреблением и покупкой продуктов питания В принципе, расходы домашних хозяйств достаточно хорошо отражают потребление, если продукты потреб; ляются домохозяйством вскоре после приобретения. Однако учет любого продукта, имеющего длительный срок хранения, может привести к расхождению между полученной оценкой расходов и уровнем не включа; ющего недорегистрированное потребление. Чтобы оценки расходов точно отражали потребление, они должны включать адекватные показатели всех 7 компонентов следующей формулы: Первоначальный запас + Приобретенные продукты + + Собственное производство + Подарки/натуральная оплата = Потребление + Подарки/отданные продукты + Итоговый запас Очень в немногих обследованиях проводится оценка изменений имеющихся у домохозяйств продукто; вых запасов, которая необходима, для того чтобы измерить уровень потребления на основе данных о прито; ке и оттоке продуктов в домашнем хозяйстве. Следовательно, оценки потребления завышаются в период, ког; да семья делает запасы того или иного продукта, и занижаются, когда запасы используются. В принципе, этой ошибки можно избежать, если период наблюдения за расходами домохозяйства достаточно длителен и охватывает как стадию накопления, так и стадию использования запасов, так как высокие расходы на ста; дии накопления запасов будут уравновешены низкими расходами на стадии потребления запасов. Напри; мер, в дневниках расходов, которые ведут российские семьи в рамках ОБДХ, крупные закупки картофеля будут приходиться на осеннее время, а в остальное время года их не будет. Если наблюдение за одними и те; ми же домохозяйствами ведется круглый год, то возможно избежать ошибки, вызванной учетом крупных ра; зовых расходов или крупных расходов, производящихся в определенный период года, в частности, высокие расходы на покупку картофеля осенью будут уравновешены низкими расходами на его покупку в другое время года. Конечно, если семьи из года в год поддерживают значительные запасы продуктов питания и дру; гих товаров, то ошибки в измерении уровня потребления будут иметь место. Источник: Gibson (2004).

Таблица 2. Потребление продуктов питания по типу поселения и квинтилям в руб. (в постоянных це; нах по паритету покупательной способности) на душу населения в месяц Городская местность Квинтиль

Сельская местность

В среднем по стране

Про ; Алко ; Пита; Всего Про; Алко; Пита ; Всего Про; Алко; Пита ; Всего дукты голь ние вне дукты голь ние вне дукты голь ние вне питания дома питания дома питания дома

1 (наиме; нее обес; печенный)

521

552

576

537

564

768

832

937

978

821

877

973

1079

1189

1258

1023

1120

1206

121

1353

1500

1597

1257

113

1395

5 (наибо; 1769 лее обес; печенный)

305

2122

2056

183

2294

1804

290

2143

Всего

1117

131

1273

1010

1074

1088

109

1220

100

Доля, в % от общего числа

Источник: оценки авторов на основе НОБУС, 2003 г.

Агрегированный показатель потребления домашних хозяйств

В целом, в структуре агрегированного показателя питания самый большой удельный вес (около 89%) имеет категория «продукты питания и напитки», то есть продукты, потреблен# ные в домашнем хозяйстве. Расходы на питание вне дома составляют приблизительно 9% в общей структуре питания, расходы на алкоголь – 2%. Для расчета общей стоимости питания объем потребления по каждому виду продуктов питания i (приобретенного, произведенного в личном подсобном хозяйстве или поступив# шего в домохозяйство в качестве подарка или оплаты) умножается на цену за единицу това# ра по информации, полученной от домохозяйства, затем суммируется потребление всех про# дуктов питания и расходы на питание вне дома. Отдельно учитывается потребление алкоголя, поскольку прожиточный минимум не включает эту категорию. Для того чтобы по# лучить оценку потребления продуктов питания за месяц, значение показателя потребления в расчете на 14 дней нужно умножить на коэффициент, равный 2,14.

4.2. Потребление непродовольственных товаров и услуг Как и в случае с питанием, на практике расчет годового показателя совокупного непродо# вольственного потребления производится с помощью простого агрегирования. Главная трудность заключается в том, чтобы выбрать те виды товаров и услуг, которые будут вклю# чаться в расчет, – решение, которое определяется не только наличием данных, но и целя# ми исследователя. Как правило, в данном показателе учитываются непродовольственные товары, потребляемые в течение года. Что касается товаров, которые были куплены в пе# риод наблюдения, но могут использоваться на протяжении более длительного периода (многих лет), агрегированный показатель непродовольственного потребления должен включать только их потребительскую стоимость или расчетную (условную) стоимость аренды. В следующих разделах рассматриваются два главных примера подобной оценки – расходы на товары длительного пользования и жилье. Товары, на покупку которых расхо# дуются средства домохозяйства, но которые не предназначены для потребления, следует исключить. Какие конкретно непродовольственные «расходы» не должны учитываться при расчете агрегированных показателей потребления? Согласно рекомендациям Deaton and Zaidi (1999), следует исключить следующие виды расходов, которые в настоящее время включа# ются Росстатом в показатели расходов: налоги, погашение кредитов, выплата процентов, займы, выданные другим лицам; приобретение финансовых активов; редкие крупные разовые расходы (например, приданое); денежные переводы и посылки (в натуральной форме); приобретение товаров длительного пользования и жилья (при одновременном вклю# чении эквивалента их потребительской стоимости). Процитируем Deaton (1999): «Расходы на налоги и сборы не входят в структуру потреб" ления, а являются вычетом из дохода, поэтому не должны включаться в общий объем потреб" ления. … Другая группа расходов – это подарки, благотворительные взносы и трансферты в пользу других домашних хозяйств. … Их включение в агрегированный показатель потребления привело бы к двойному счету, если, как можно ожидать, эти трансферты войдут в структу" ру потребления других домашних хозяйств. Средние оценки уровня жизни можно было бы по" вышать до бесконечности, если бы каждое домашнее хозяйство передавало свои доходы дру" гому домашнему хозяйству и т.д. по цепочке; в этом случае ничего не изменилось бы, кроме показателя благосостояния». Проводя аналогию с системой национальных счетов, к счету капитальных операций домашнего хозяйства, а не к его счету текущих операций, можно от# нести следующие виды расходов: погашение кредитов, выплата процентов, займы, выданные другим домохозяйствам и приобретение финансовых активов. Эти виды расходов не следу# ет включать в показатель потребления.

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

Редко осуществляемые или крупные разовые расходы, например, на свадьбу или прида# ное, рождение или похороны, следует исключать, потому что они представляют собой нере# гулярные расходы, в то время как агрегированный показатель потребления, который мы хо# тим построить, должен отражать постоянный доход. Deaton et al (1999) отмечают: «Хотя почти все домашние хозяйства в то или иное время тратят на эти цели достаточно большие средства, лишь относительно небольшая доля семей, вероятно, осуществляет такие расходы в течение периода, который обычно охватывает обследование. … В идеале такие крупные ра" зовые расходы нужно было бы «выровнять», растянув их на несколько лет, но, учитывая не" достаток информации, которая позволила бы это сделать, и который можно было бы пре" одолеть, например, предусмотрев в анкете многолетние периоды наблюдения для таких расходов, – мы рекомендуем исключить их из агрегированного показателя потребления. От" метим существующую аналогию с ошибкой измерения. Хотя нерегулярные расходы действи" тельно существуют, агрегированные показатели потребления, которые их включают, мож" но воспринимать как содержащую «шумы» аппроксимацию более долгосрочных усредненных итоговых оценок потребления, которые мы действительно хотели бы получить». Два других технических фактора, проявляющихся при агрегировании информации о не# продовольственном потреблении, связаны с учетом различных периодов сбора информации о покупках и чисткой данных. Как пишет Deaton: «Данные о покупках непродовольственных товаров часто собирают за разные временные периоды, например, за последние 30 дней, за по" следние 3 месяца или за последние 12 месяцев, в зависимости от того, как часто приобрета" ются соответствующие товары. Построение показателя непродовольственного потребле" ния, таким образом, влечет за собой необходимость приведения всех полученных оценок к единому базовому периоду – продолжительностью, например, один год, – и затем агрегиро" вание». НОБУС здесь следует общей практике обследований. Часть информации о непродовольственных товарах и услугах, которая собрана в обсле# довании НОБУС, нуждается в корректировке, позволяющей перейти к оценке потребления за месяц: это относится к редко приобретаемым товарам и услугам и расходам на образова# ние. Данные об относительно редко приобретаемых товарах, например, одежде, обуви, быто# вой технике для кухни, текстильных изделиях (постельное белье, шторы, покрывала и т. д.), и прочих бытовых предметах, представлены в разделе вопросника 4Б (вопрос 8)13, при этом отчетным периодом является год. Данные о расходах на образование собраны в разделе 1Б – за последний учебный год. Использование услуг на протяжении последних 3 месяцев отра# жено в разделе 4В. В разделе 4Б (вопрос 7) собрана информация о потреблении за послед# ние 30 дней таких предметов повседневного пользования, как мыло, чистящие средства, бен# зин, газеты, табачные изделия, канцелярские принадлежности, игрушки, средства личной гигиены и косметические принадлежности. Жилищно#коммунальные платежи (как оплата в денежной форме, так и размер субсидии на оплату) за последний месяц собраны в разде# ле 2 «Жилищные условия» (вопросы 17–23). Принимая во внимание месячный отчетный период двух последних видов расходов, дополнительная корректировка не требуется. Для чистки данных мы применяем ту же самую формулу, что и при оценке питания, к рас# ходам на каждый непродовольственный товар или услугу. Траты, которые в 5 раз больше или меньше медианных расходов на единицу товара, считаются выбросами и заменяются конеч# ными значениями интервала. Корректировка выбросов была произведена в 60 000 записях, что составляет 8,7% от общего количества записей о расходах. Экстремально высокие или низкие значения встречаются одинаково редко. Когда речь шла о квартирной плате, значения свыше 10 000 руб. в месяц были заменены величиной 10 000 руб. в месяц для 13 из 44 500 до# машних хозяйств. В итоге, расходы на отдельные непродовольственные товары и услуги объединяются в 11 товарных групп, которые, согласно Kakwani and Sajaia (2004), характеризуются разной экономией на масштабах (Табл. 3). Вышеупомянутые 11 групп включают расходы на: алко# гольные напитки и табачные изделия; одежду и обувь; жилье и коммунальные услуги; мебель, 13

http://nobus.worldbank.org.ru

Агрегированный показатель потребления домашних хозяйств

бытовую технику и текущий ремонт; здравоохранение; транспорт; связь; отдых и культурные мероприятия; образование; рестораны и гостиницы; а также прочие товары и услуги. В Табл. A6 Статистического приложения перечислены товары и услуги, входящие в эти агре# гированные группы, а также указан отчетный период, используемый в обследовании НОБУС. Показатели потребления непродовольственных товаров и услуг, представленные в Табл. 3, не включают оценку потребления товаров длительного пользования, арендной платы и субсиди# рованного потребления (транспортных, медицинских и жилищно#коммунальных услуг), ко# торые будут рассмотрены в последующих разделах данной работы. Таблица 3. Потребление непродовольственных товаров и услуг по типу поселения и квинтилям в руб. (в постоянных ценах) на душу населения в месяц Квин; тили:

Городская местность

В среднем по стране В сред ; 2 3 4 5 нем 1

В сред ; нем

Алко; гольные напитки и табач; ные из; делия

Одежда и обувь

63 106 148 203 352 190 59 100 140 178 264 117 61 104 147 198 342

170

Жилье, 139 215 267 321 389 281 90 153 209 249 331 168 114 196 254 309 382 вода, электри; чество, газ

251

Мебель, 37 домаш; нее обо; рудова; ние

84 37 63 86 121 220

105

Здраво; охране; ние Транс; порт

99 140 220 483 222 58 125 176 269 619 172 60 107 148 228 500

209

74 100 144 282 140 26 62 97 154 304

89 31 70 100 146 284

126

Связь 1 Отдых и 15 культура

3 25

7 35

12 47

28 81

12 1 3 6 44 12 22 26

7 37

15 47

4 1 3 7 23 13 24 33

11 45

27 77

10 38

Обра; зование

50 14 21 32

27 15 27 37

Рестора; 21 ны и гос; тиницы

86 122 305 131 16 26 47

64 167

44 19 43 77 112 288

108

Различ; ные то; вары и услуги

34 17 36 53

Всего Доля, % от обще; го числа

Сельская местность В сред ; 4 5 нем 1 2 3

59 27 39 50

57 100

83 117 219 113 37 68 96 138 224

78 146

75 14 27 39

44 28 39 51

74 139

441 743 1014 1383 2471 1318 354 646 917 1251 2235 805 397 713 991 1360 2442 1181 7

37 100

9 16 23

55 100

Источник: оценки авторов, основанные на материалах НОБУС, 2003 г.

7 12 17

100

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

4.3. Товары длительного пользования Оценка потребления товаров длительного пользования – более сложная операция по срав# нению с оценками питания и текущего непродовольственного потребления. Процитируем снова Deaton (1999): «Поскольку товары длительного пользования служат в течение не" скольких лет, и очевидно, что отнюдь не расходы на покупку товаров длительного пользова" ния являются компонентом благосостояния домашних хозяйств, они требуют особых проце" дур учета при оценке совокупных расходов. Использование товара длительного пользования – вот что способствует благосостоянию, но так как за использованием редко ведется непо" средственное наблюдение, обычно считают, что оно пропорционально объемам соответству" ющего товара, имеющимся в домохозяйстве. Вследствие этого, когда мы суммируем общие расходы домашнего хозяйства в течение года, мы прибавляем к расходам на товары кратко" срочного пользования оценку годовой стоимости распоряжения объемом данного товара дли" тельного пользования. Эта стоимость оценивается с помощью концептуального эксперимен" та, в котором мы представляем, что домашнее хозяйство покупает предмет длительного пользования в начале каждого года и затем продает его в конце года. Связанные с этим затра" ты зависят от цены товара в начале года, например, pt, и его цены в конце года, pt+1, при но" минальной процентной ставке rt, которая представляет собой издержки от связывания денег в данном товаре в течение года, и от степени износа (амортизации) предмета длительного пользования в течение года. Оценка износа моделируется на основе допущения о том, что объ" ем товара длительного пользования подчиняется закону «радиоактивного распада». Так, ес" ли домашнее хозяйство начинает год с объемом St, то в конце года оно будет иметь объем (1 – δ)St перед обратной продажей. Если взять за точку отсчета начало года, продажу в кон" це года необходимо дефлировать таким образом, чтобы она отражала снижение цены на дан" ный момент, следовательно, в текущих ценах сниженная стоимость (убыток) в результате операции продажи составит: ,

(1)

следовательно, стоимость поддержания объема, – то, что мы должны прибавить к общим расходам, – приблизительно равна (при условии небольших значений процентной ставки и степени обесценивания): ,

(2)

где rt – степень инфляции цены на данный товар длительного пользования. Если исходить из того, что инфляция цены на товар длительного пользования равна инфляции цен на другие то" вары, первые два члена в скобках дают реальную процентную ставку, следовательно, «цена» использования предмета длительного пользования в течение года равна его текущей цене, ум" ноженной на сумму реальной процентной ставки и его амортизации. Обычно это называют «потребительской стоимостью» товара, или поскольку на конкурентном рынке это была бы плата за аренду товара длительного пользования, «эквивалентом арендной платы»». Таким образом, вместо расходов на приобретение товаров длительного пользования в течение определенного периода в качестве показателя потребления товаров длительного пользования рекомендуется использовать стоимость услуг, которые домашнее хозяйство получает от использования всех товаров длительного пользования, находящихся в его рас# поряжении, на протяжении соответствующего периода времени. Официальная методика Росстата – вместо потребительской стоимости имеющихся в домохозяйстве предметов длительного пользования в агрегированный показатель потребления включаются расходы на их приобретение в течение года, предшествующего дате опроса. Мы покажем, что суще# ствующая методология приводит к существенному искусственному завышению оценок неравенства. Для оценки потребительской стоимости набора товаров длительного пользования при помощи уравнения (2) нам нужны следующие три компоненты: текущая стоимость товара

Агрегированный показатель потребления домашних хозяйств

при перепродаже, степень обесценивания и реальная процентная ставка14. В обследовании НОБУС собирается подробная информация о 23 видах предметов длительного пользования, которыми владеет домохозяйство: об их количестве, датах покупки, а для приобретений, со# вершенных после 1997 г., – цена при покупке и цена, за которую можно было бы продать это предмет сейчас. Информация о цене, за которую в настоящее время можно было бы продать имеющиеся в домохозяйстве предметы, собирается только в отношении товаров, приобре# тенных после 1997 г., – для товаров, купленных ранее, ее приходится рассчитывать условно. Степень обесценивания рассчитывается на основе данных о цене товара при покупке и цене в случае возможной перепродажи. Реальная процентная ставка предполагается в 5% годо# вых, – такой была процентная ставка, по которой Российская Федерация брала займы в ино# странной валюте в период с 1998 по 2002 гг. Таблица 4. Набор товаров длительного пользования: описательная статистика

Наименование товара Телевизор Видеомагнитофон Видеокамера Радиоприемник Музыкальный центр Магнитола Холодильник Морозильная камера Стиральная машина Микроволновая печь Посудомоечная машина Пылесос Швейная машина Вязальная машина Кондиционер Персональный компьютер Мобильный телефон Велосипед Легковой автомобиль Мотоцикл Грузовой автомо; биль, автобус Моторная лодка Другие транспорт; ные средства

Среди них сообщили Возраст товаров длительного пользования (доля в %) Доля домо; цену стоимость купили 1–5 лет 6–10 лет 11–15 лет более хозяйств, при в случае в 2003 г. назад назад назад 15 лет Всего имею; покупке перепро; назад щих: дажи 85 31 3 17 13 29 79 5

32 35 42 15 63 38 15 26

21 22 28 10 41 24 10 16

4 3 5 3 9 5 2 3

32 37 44 15 59 37 16 26

34 50 46 16 26 36 22 38

15 9 4 18 4 14 20 20

16 2 2 47 1 7 40 14

100 100 100 100 100 100 100 100

67 7

23 61

14 37

3 11

22 58

22 26

19 4

34 1

100 100

100

52 36 1 1 5

26 3 7 42 79

16 2 4 28 51

4 0 0 5 16

25 4 8 42 69

25 11 26 28 13

19 14 33 12 1

27 70 33 13 0

100 100 100 100 100

7 15 18

90 42 39

59 28 26

36 7 6

63 38 38

1 20 24

0 14 11

0 20 21

100 100 100

5 1

16 35

11 25

3 4

15 37

20 30

23 14

39 15

100 100

1 1

15 31

11 22

2 7

16 29

24 28

14 18

45 18

100 100

Источник: оценки авторов на основе НОБУС, 2003 г. 14 В уравнении (2) разница между rt (средняя номинальная процентная ставка за жизненный пери# од товара t) и pt (уровень инфляции для каждого товара за его жизненный период t) – это реальная про# центная ставка. Хотя теоретически мы должны были бы оценить эти величины для каждого товара, на практике мы используем одну реальную процентную ставку для всех товаров, взятую как среднее зна# чение за несколько лет.

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

Обеспеченность домашнего хозяйства товарами длительного пользования и их возраст существенно варьируют в зависимости от вида товара (Табл. 4). Четыре из пяти домашних хозяйств имеют телевизор, холодильник или стиральную машину; в половине домохозяйств есть пылесосы, а каждая четвертая семья владеет каким#либо транспортным средством (лег# ковым или грузовым автомобилем или мотоциклом). Всего 5% семей в 2003 г. располагали персональными компьютерами, 7% – мобильными телефонами. Возраст имеющихся у домо# хозяйств предметов длительного пользования в большинстве случаев превышает 10 лет (у 85% швейных машин, 62% мотоциклов, 60% холодильников и 53% стиральных машин). Среди товаров, лишь недавно проникших на российский рынок, – мобильные телефоны, персональные компьютеры, микроволновые печи, посудомоечные машины, видеокамеры или музыкальные центры, причем 50–85% этих товаров куплено после 1997 г. В целом уро# вень обеспеченности такими товарами – относительно низкий. Некоторые характеристики товаров длительного пользования, имеющихся у домашних хозяйств, налагают ограничения на возможности оценки их потребительской стоимости. Во"первых, в рамках НОБУС собиралась информация только о ценах на недавно (после 1997 г.) приобретенные товары длительного пользования. Как видно из Табл. 4, такие това# ры составляют от 30% до 60% от объема большинства товаров длительного пользования (за исключением швейных и вязальных машин). Информация о стоимости товаров, приобре# тенных до 1997 г., отсутствует, – эти данные приходится рассчитывать условно. Такие же условные расчеты приходится делать и для недавно произведенных товаров, которые не по# купались самим домашним хозяйством, а были получены в подарок. Во"вторых, в рамках обследования НОБУС собирались данные как о цене данного предмета на момент покупки, так и о возможной стоимости товара в случае перепродажи на момент опроса, согласно оценке представителя домашнего хозяйства. Не все семьи в состо# янии оценить, сколько стоили бы имеющиеся у них предметы длительного пользования, ес# ли бы они захотели их продать; в целом, только около двух третей домохозяйств, сообщив# ших информацию о цене товара при покупке, также ответили на вопрос о его цене в случае перепродажи. Для большинства товаров цену в случае перепродажи приходится рассчиты# вать условно. Условное начисление цены в случае перепродажи товара. Для того чтобы оценить стоимость товара длительного пользования в тех случаях, когда такая информация отсут# ствует15, мы используем регрессию Тобита (Tobit)16 (логарифма) цены товара в течение не# которого периода времени, что учитывает теоретическую модель мультипликативного обесценивания и пересмотра ценовой переменной для товаров длительного пользования, приобретенных до 1998 г. • На первом шаге мы проверяем, насколько данные, полученные на основе НОБУС, пригодны к такой модели. Для большинства товаров длительного пользования зави# симость между средней ценой в случае перепродажи и годом покупки предположи# тельно является обратной. Как показано на Рис. 1, оценка стоимости двухлетнего те# левизора в случае перепродажи составляет приблизительно 80% цены нового телевизора. По истечении 5 лет это соотношение падает до 55%. Исключением из это# го правила являются: посудомоечные машины, грузовые автомобили, лодки и другие транспортные средства, – в силу маленького числа операций и неоднородности груп# пы. Для этих товаров мы будем использовать иной алгоритм. • Однако даже в группе товаров длительного пользования, характеризующихся пред# положительно обратной зависимостью между возрастом и ценой в случае перепро# дажи, наблюдается большой разброс. Это колебание цены показано графически 15 Либо потому, что товар длительного пользования был куплен до 1998 года, либо потому, что рес# пондент не сообщил оценку стоимости товара в случае перепродажи. 16 В простой регрессионной модели ценовой функции временного тренда отсекается информация для периода времени T, превышающего 5 (лет). Простая регрессия по методу наименьших квадратов даст смещенный коэффициент. Тобит#модель позволяет избежать этого смещения.

Агрегированный показатель потребления домашних хозяйств

Рис. 1. Снижение средней стоимости товаров длительного пользования при перепродаже

Источник: оценки авторов на основе НОБУС, 2003 г.

на Рис. 2 (вариация цен покупки телевизоров) с помощью ряда годовых оценок. От# части оно объясняется разнохарактерностью предметов, включенных в каждую ка# тегорию. В частности, имеющиеся у домохозяйств телевизоры различаются по ка# честву, следовательно, различаются и их цены, например, на черно#белые и цветные телевизоры, с малым или большим экраном, телевизоры от различных производи# телей и т. д. • Можно визуально проверить данные на предмет такой неоднородности. Если груп# па товаров длительного пользования включает только один однородный предмет, его кривая аппроксимировала бы нормальное распределение, и разброс фактических цен вокруг медианной цены был бы небольшим. До некоторой степени, так обстоит дело с телевизорами, приобретенными в 2002 г., что иллюстрируется пунктирной ли# нией на Рис. 3. (Цены покупки телевизоров в 1998 и 2002 гг.) Когда в одной группе присутствуют товары различного качества и разной стоимости, кривая имеет боль# ше пиков. В самой простой ситуации, если бы основное различие в ценах определя# лось единственной бинарной характеристикой, – например, различием между чер# но#белыми и цветными телевизорами – можно предположить, что кривая будет иметь два пика. Так обстоит дело с телевизорами, приобретенными в 1998 г., что де# монстрирует сплошная кривая на Рис. 3. Возможно, присутствие этих пиков объяс# няется тем, что в 1998 г. домашние хозяйства приобретали как черно–белые, так и цветные телевизоры, в то время как в 2002 г. большинство купленных телевизоров были цветными. • Эта гетерогенность снижает прогностическую точность нашей регрессионной моде# ли. Тем не менее, мы считаем, что игнорирование имеющегося у домохозяйств набо# ра товаров длительного пользования может предположительно привести к еще боль# шему снижению точности агрегированного показателя потребления по сравнению с показателем, получаемым при использовании процедуры условного начисления.

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

Рис. 2. Вариация цен на телевизоры (оценки домохозяйств)

Источник: оценки авторов, основанные на данных НОБУС (2003 г.)

Рис. 3. Цены покупки телевизоров

Источник: оценки авторов, основанные на данных НОБУС (2003 г.)

• Мы использовали Тобит#модель временного тренда, чтобы спрогнозировать цену в случае перепродажи товаров длительного пользования, принадлежащих домо# хозяйствам, для 19 из 23 товаров длительного пользования. Во избежание появле# ния отрицательных, неправдоподобно малых или отсутствующих значений цен, мы установили нижний порог, равный 10% от стоимости нового товара (приобре# тенного в 2002 или 2003 г.). Такая корректировка была применена к одной трети случаев. • Для 4 товаров длительного пользования, по которым информация о ценах была «не# пригодна для анализа» из#за малой величины выборки и неоднородности товаров в составе группы, – посудомоечных машин, грузовых автомобилей, моторных лодок и других транспортных средств – мы рассчитывали условную цену на основе медиан# ного значения цены в случае перепродажи в 1998–2003 гг.

Агрегированный показатель потребления домашних хозяйств

Оценка амортизации. Для каждого типа товаров длительного пользования (за исключе# нием посудомоечных машин, грузовиков, моторных лодок и других транспортных средств), степень обесценивания d вычислялась по следующей формуле: ,

где Pt – цена в случае перепродажи по состоянию на 2003 г., а Pt"T – цена при покупке в руб# лях в ценах 2003 г., T – возраст предмета длительного пользования (в НОБУС информация о нем есть для всех приобретений). Для расчета индексов, с помощью которых цены перво# начальной покупки переводились в цены 2003 г., мы использовали индекс потребительских цен на товары длительного пользования, согласно данным Росстата. Такая корректировка необходима, так как в среднем цены на товары длительного пользования в период с 1998 по 2003 г. выросли в 2,2 раза (Табл. 5). Таблица 5. Индекс, используемый для пересчета цен покупки товаров длительного пользования в цены 2003 г. Год

1998

1999

2000

2001

2002

2003

Значение индекса

2,22

1,17

1,06

1,02

1,00

Источник: Росстат

Таблица 6. Годовая степень амортизации или износа Наименование товара

Годовая степень обесценивания, % Экспоненциальная

Телевизор Видеомагнитофон Видеокамера Радиоприемник Музыкальный центр Магнитола Холодильник Морозильная камера Стиральная машина Микроволновая печь Посудомоечная машина Пылесос Швейная машина Вязальная машина Кондиционер Персональный компьютер Мобильный телефон Велосипед Легковой автомобиль Мотоцикл Грузовой автомобиль, автобус Моторная лодка Другие транспортные средства Источник: оценки авторов на основе НОБУС, 2003 г.

9,3 13,1 6,3 14,4 9,7 14,3 8,0 7,5 9,5 11,8 18,6 13,1 5,5 6,3 7,8 9,0 19,2 13,3 3,8 3,9 2,0 2,5 1,5

Линейная 7,1 8,3 8,3 3,6 16,7 8,3 3,8 6,3 4,5 16,7 12,5 5,0 2,2 3,8 8,3 25,0 50,0 8,3 8,3 3,8 8,3 3,8 7,1

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

В Табл. 6 приведены для сравнения медианное значение износа, рассчитанного на основе экспоненциальной функции (из уравнения 3) и простой линейной модели обесценивания. В линейной модели мы предполагаем, что каждый год определенная часть набора предметов длительного пользования выбрасывается и заменяется. Срок службы таких товаров будет вдвое превышать их медианный возраст – характеристика, полученная на основе данных об# следования. Годовая степень обесценивания будет в таком случае равна обратной величине срока службы товаров длительного пользования. Мы использовали эту модель, чтобы прове# рить, насколько чувствительными окажутся оценки степени амортизации к различным допу# щениям относительно формы кривой обесценивания. Мы обнаружили, что, в целом, эти два значения довольно близки. Мы предпочитаем использовать экспоненциальную модель, кото# рая отличается большей гибкостью, для всех предметов длительного пользования, за исклю# чением четырех вышеупомянутых предметов, для которых применена линейная модель обес# ценивания, поскольку качество информации о ценах сомнительно. Вклад набора товаров длительного пользования в благосостояние домохозяйства опре# деляется как сумма потребительской стоимости всех имеющихся в домохозяйстве товаров. Потребительская стоимость для каждого предмета длительного пользования в расчете на месяц оценивается на основе преобразованного уравнения (2): .

(4)

Результаты, представленные в Табл. 7, свидетельствуют о росте благосостояния, извлека# емого домохозяйствами из владения товарами длительного пользования, как в среднем, так и для 5#го и 95#го процентилей. Например, благосостояние домохозяйства, владеющего те# левизором со средними характеристиками, вырастет на 33 руб. в месяц. Таблица 7. Месячная потребительская стоимость 23 видов товаров длительного пользования Тип товара Телевизор Видеомагнитофон Видеокамера Радиоприемник Музыкальный центр Магнитола Холодильник Морозильная камера Стиральная машина Микроволновая печь Посудомоечная машина Пылесос Швейная машина Вязальная машина Кондиционер Персональный компьютер Мобильный телефон Велосипед Легковой автомобиль Мотоцикл Грузовой автомобиль, автобус Моторная лодка Другие транспортные средства

Потребительская стоимость товара (руб. в месяц) 5;ый процентиль в среднем 95;ый процентиль 8 33 86 5 25 53 10 57 140 1 3 7 7 48 108 2 14 38 10 22 83 8 30 79 11 23 94 6 40 79 72 182 338 4 13 37 3 5 12 1 8 14 6 31 92 26 189 385 8 70 137 3 12 35 46 249 766 3 11 30 38 258 713 26 33 26 27 115 219

Источник: оценки авторов на основе НОБУС, 2003 г.

Агрегированный показатель потребления домашних хозяйств

Между оценкой благосостояния домохозяйств (без учета стоимости набора товаров дли# тельного пользования), и оценкой благосостояния, извлекаемого из владения товарами дли# тельного пользования, существует значимая, но слабая корреляция (Табл. 8). Коэффициент корреляции Пирсона для векторов потребления и потребительской стоимости равен 0,17 (на уровне значимости 0,01). Домашние хозяйства, которые владеют большим количеством предметов длительного пользования, в среднем извлекают как минимум в 4 раза больше ус# луг от имеющихся в их распоряжении ТДП. Тем не менее, корреляция между потреблением и имеющимся набором предметов длительного пользования в России слабее, чем в других странах с рыночной экономикой, скорее всего, потому что многие домашние хозяйства унас# ледовали набор товаров длительного пользования с советских времен, когда такие товары продавались по ценам ниже рыночных или распределялись по нерыночным каналам. Воз# можно, что степень нестабильности потребления в России выше, чем в других странах: так, «богатые» по запасам ТДП семьи могут временно переживать спад потребления, и это ска# жется на ослаблении общей зависимости между уровнем потребления и услугами от ТДП, находящихся в распоряжении домашних хозяйств. Таблица 8. Оценка благосостояния, извлекаемого из набора товаров длительного пользования, в расчете на месяц по квинтилям Потребление

Уровень благосостояния, извлекаемого из набора предметов (руб. в месяц)

Квинтили:

5;ый процентиль

1 (наименее обеспеченный)

256

116

379

150

491

205

619

5 (наиболее обеспеченный)

358

1121

в среднем

95;ый процентиль

Источник: оценки авторов на основе НОБУС, 2003 г.

4.4. Жилье Измерение благосостояния, извлекаемого из проживания в своем собственном жилье (за ко# торое не надо платить арендную плату), в концептуальном смысле аналогично измерению благосостояния, извлекаемого из набора имеющихся в домохозяйстве предметов длительно# го пользования. Как пишут Deaton and Zaidi (1999): «Основной принцип – тот же, что и в отношении других потребительских товаров длительного пользования; что здесь требует" ся, так это показатель, измеряющий в денежном выражении поток услуг, которые домашнее хозяйство получает в силу проживания в своем жилье. Поскольку приобретение жилья тре" бует больших расходов и случается относительно редко, расходы на покупку жилья ни в ко" ем случае нельзя включать в агрегированный показатель потребления. В гипотетической си" туации, когда рынки аренды жилья функционируют идеально, и все домашние хозяйства снимают свое жилье, очевидно, что выплачиваемая ими арендная плата должна быть вклю" чена в агрегированный показатель потребления. В ситуациях, когда такие данные об аренд" ной плате доступны, и при условии, что размер квартирной платы обоснованно отражает справедливую рыночную цену, – их следует использовать для построения показателя стои" мости жилья и суммарного показателя потребления». Неразвитость рынка аренды жилья и незавершенность реформы ЖКХ создают сущест# венные трудности при оценке «рыночного» показателя благосостояния, извлекаемого рос# сийскими домашними хозяйствами из жилья. Рынок аренды жилья в России по некоторым важным параметрам отличается от рынков жилья в развитых странах (Табл. 9). Во#первых, лишь немногие домашние хозяйства снимают свое жилье и платят за аренду по рыночным ценам. Так, снимают жилье у других частных лиц (домашних хозяйств или юридических

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

лиц) менее 5% от всех домохозяйств. Из их числа лишь половина сообщила сведения о раз# мере выплачиваемой месячной арендной платы. Во#вторых, большая часть домашних хо# зяйств (64% в целом по стране, в том числе, 59% городских и 79% сельских) являются собст# венниками своего жилья и, соответственно, не платят за его аренду. Остальная часть домохозяйств (31,4% в целом по стране) арендуют жилье у государства или муниципалите# та и платят «социальную квартирную плату», размер которой контролируется и устанавли# вается на уровне значительно ниже рыночного (Hamilton et al, 2005). Таблица 9. Характеристики жилищного фонда по типам поселения Городская местность

Сельская местность

В среднем по выборке

100,0

Государства или муниципалитета

37,3

14,6

31,4

Домохозяйства (приватизированное, купленное)

Всего (%) Жилье является собственностью:

58,6

78,8

63,9

Частного юридического лица

0,7

2,9

1,3

Другая форма собственности

0,6

2,7

1,1

Арендуется у частного лица

2,8

1,0

2,32

80,3

26,1

66,1

3,0

1,3

2,5

Тип жилья: Отдельная квартира Коммунальная квартира Общежитие

3,3

0,4

2,5

10,8

61,0

23,9

Часть дома

2,5

11,0

4,7

Другое

0,2

0,3

0,2

Отдельный дом

Источник: оценки авторов на основе НОБУС, 2003 г.

В ходе обследования НОБУС домохозяйства, живущие в собственном жилье, просили оценить условную арендную плату за их жилье, – сумму, которую они должны были бы пла# тить, если бы им приходилось арендовать свое жилье у третьего лица. Здесь возникает важ# ный вопрос – насколько надежны оценки условной арендной платы за найм жилья. Если они правдоподобны, такая «предполагаемая (вмененная) арендная плата» может использовать# ся вместо фактической квартирной платы. Однако такие меры требует осторожности и тща# тельного изучения последствий до их применения. Deaton и др. (1999) отмечают: «Предпо" лагаемая квартирная плата – гипотетическое понятие, возможно, как для интервьюера, так и для респондента, и сообщенные оценки могут не всегда быть достоверными или пригод" ными для использования. Даже когда люди уверены в своих оценках, сообщаемые ими данные о рыночной стоимости аренды жилья могут быть неточными». Однако к нашему удивлению, эти предполагаемые значения находились в том же диапазоне, что и реальный уровень ры# ночной арендной платы, и существенно превышали уровень «социальной квартирной пла# ты», которую платят съемщики государственного или муниципального жилья. Оценки как реальной рыночной арендной платы, так и условной арендной платы, были в среднем в 5 раз выше, чем размеры «социальной квартплаты». Для того чтобы определить вмененную потребительскую стоимость жилья по всем домо# хозяйствам в нашей выборке, мы строим регрессию размера арендной платы за жилье, со# гласно которой последняя связана с качественными и количественными характеристиками жилья. Идея этого подхода заключается в том, чтобы оценить эконометрическую модель, в которой зависимой переменной выступает величина арендной платы за жилье, информа# цию о котором дает определенная группа семей (в нашем случае речь идет о рыночной

Агрегированный показатель потребления домашних хозяйств

арендной плате или оцененной домохозяйствами арендной плате), а независимыми пере# менными – ряд характеристик жилья: число комнат; тип крыши, пола, материала, из которо# го построены стены; наличие коммунальных удобств; регион и тип поселения. Эта модель аналогична уравнению спроса для рынка жилья. Таким образом, на основе НОБУС оцени# вается модель логарифма арендной платы за жилье (плюс субсидия на оплату жилья), где независимыми переменными выступают следующие характеристики жилья: тип жилья; вид собственности жилья; вид строительного материала, из которого построены стены; виды имеющихся коммунальных удобств и переменные региона и типа поселения, отвечающие за ненаблюдаемые характеристики местного рынка (см. Табл. 10). Модель дает достаточно хо# роший результат, объясняя 66% вариации квартирной платы. Кроме того, полученные коэф# фициенты имеют ожидаемые знаки. Таблица 10. Оценка условно начисленной квартплаты с помощью регрессионной модели, связывающей размер квартплаты с характеристиками жилья Зависимая переменная: (логарифм) условной арендной платы Тип жилья (референсное значение: отдельная квартира) Коммунальная квартира Общежитие

Источник отопления (референсное значение: коллективное центральное отопление) ;0,31 Индивидуальное газовое отопление (7,69)** ;0,223 Индивидуальное отопление дровами (2,24)* или углем

Отдельный дом

0,131 Другое (6,99)**

Часть дома с отдельным входом

0,108 Источник питьевой воды (референсное (4.61)** значение: водопровод в квартире)

Другое

;0,654 Колодец, колонка в своем дворе (4.29)**

Материал, из которого построены стены (референсное значение: кирпич) Бетонные панели Камень

;0,18 (8,38)** ;0,566 (25,02)** ;0,488 (7,33)**

;0,037 (2,09)*

Общественная колонка

;0,073 (3,74)**

0,052 Общественный колодец (4,55)**

;0,118 (4,55)**

;0,011 Река, озеро, пруд, источник ;0,33

Дерево

;0,042 ;1,07

;0,174 Вода привозная (11,38)**

Другое

;0,068 Другое (3,32)**

Есть ли в доме лифт?

0,083 Есть ли канализация? (5,68)**

Жилая площадь (кв. метров)

0,007 Есть ли горячее водоснабжение? (26,44)**

Есть ли электричество?

0,389 Есть ли санузел внутри помещения? (2,62)**

Есть ли электрическая плита?

0,152 Есть ли ванна, душевая? (9,52)**

Есть ли телефон?

;0,067 ;1,82 0,035 ;0,29 0,085 (2,16)* 0,154 (10,04)**

0,151 Есть ли газ (магистральный, сетевой)? (15,80)**

Число наблюдений R;квадрат Примечание: Лог;линейная модель с фиксированным эффектом для региона и типа населенного пункта. Источник: Оценки авторов на основе данных НОБУС, 2003 г.

0,065 ;1,71 0,055 (2,41)* 0,074 (5,27)** 27 341 66%

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

Оценки, полученные с помощью этой модели, затем используются для прогнозирования расчетного размера платы за наем жилья для всех домашних хозяйств, исходя из допущения о том, что оценки размера квартплаты, сделанные собственниками жилья, несут несистема# тическую ошибку, устраняемую нашей моделью. Мы вменили предсказанный размер аренд# ной платы всем домохозяйствам, которые не смогли оценить размер арендной платы за жи# лье, которое они занимают. Насколько важным компонентом в совокупном потреблении домохозяйств являются расходы на оплату жилья, когда они правильно учитываются? Из нашей модели следует, что они имеют существенное значение. Недоучет рыночной стоимости «потребления» жилья приводит к недооценке истинного уровня благосостояния российских домохозяйств на 20% (Табл. 12). Как и ожидалось, этот эффект проявляется сильнее в городской местности, где благосостояние, извлекаемое из жилья, достигает 21% совокупного потребления домохо# зяйств в сравнении с 16% в сельской местности. Включение в показатель благосостояния только расходов на оплату жилой площади и коммунальных услуг, которую производят соб# ственники и наниматели единственного жилья (исключая второе жилье) на основе принци# па субсидированной социальной ренты, приводит к недооценке благосостояния, извлекае# мого из жилья на 62%, соответственно, на 58% в городах и на 80% в сельской местности (где размер таких платежей очень низкий).

4.5. Льготы и субсидии Россия унаследовала от советского периода сложную систему потребительских субсидий для льготников. По данным за 2003 г., значение льгот для благосостояния домохозяйств все еще было высоким, как по охвату домохозяйств, так и по размеру получаемого дохода. • Около половины российского населения пользовались субсидируемыми услугами транспорта, медицинскими услугами и жилищно#коммунальными услугами благода# ря принадлежности к льготной категории. Граждане, относящиеся к льготным катего# риям населения, – ветераны войны, инвалиды или ветераны труда – имели право на бесплатное получение или скидки на ряд товаров и услуг, например, на оплату: жилья и коммунальных услуг (20% населения в 2003 г. согласно данным НОБУС); услуг те# лефонной связи (11%); лекарств, медицинских аппаратов и медицинского обслужи# вания (9%); городского, пригородного или междугороднего транспорта (20%); путе# вок в санатории, на курорты, в детские учреждения или летние лагеря (1%). Кроме того, домашние хозяйства получают жилищные субсидии или субсидии на оплату жилищно#коммунальных услуг. Когда эти льготы агрегируются на уровне домохо# зяйства, оказывается, что около половины российских домохозяйств пользуется тем или иным видом льгот. Среди них около 42% домашних хозяйств сообщают о нали# чии льгот на оплату жилищно#коммунальных услуг, при этом льготы на транспорт имеют 24%, на медицинское обслуживание – 11%. • Размеры льгот, предоставляемых населению, значительны и составляли около 4,3% ВВП17 в 2002 г. («Снижение бедности в России: влияние экономического роста и со# циальных реформ» Всемирный банк, 2006). Подчеркнем, что значительная часть об# щего объема льгот и субсидий (2% ВВП) носила квазибюджетный характер: так, ком# мунальные предприятия предоставляют услуги по тарифам ниже себестоимости, что приводит к скрытому субсидированию всех домашних хозяйств, пользующихся их услугами. Трудно оценить стоимость квазибюджетных субсидий для домохозяйств, не имея информации об объемах субсидируемых услуг, потребляемых каждым домо# хозяйством. Тем не менее, до тех пор, пока все или большинство домашних хозяйств получают эти субсидии, ранжирование домохозяйств по уровню благосостояния ос# 17 Льготы на жилье и коммунальные услуги имеют самый большой удельный вес (70%) в их сово# купном объеме, тогда как удельный вес льгот на транспорт и медицинские услуги составляет по 15%.

Агрегированный показатель потребления домашних хозяйств

тается неизменным, поэтому мы можем их проигнорировать. На остальные субсидии, составляющие 2,3% ВВП, имеют право только определенные домашние хозяйства (льготополучатели). В отличие от квазибюджетных субсидий, субсидии этого типа влияют на ранжирование домохозяйств по уровню благосостояния. Они и должны учитываться при анализе благосостояния. • С 2005 г., согласно федеральному закону № 122#ФЗ, положил начало процессу мо# нетизации льгот, в соответствии с которым льготы, предоставленные отдельным ка# тегориям населения, заменяются на денежные компенсации. Однако льготы на опла# ту жилищно#коммунальных услуг и обеспечение лекарственными средствами не монетизированы до настоящего времени. Также сохранены льготы для большинства категорий граждан, которым они предоставляются на основе регионального законо# дательства: только четыре субъекта РФ монетизировали региональные льготы в полном объеме. Поэтому анализ, приведенный в данном разделе, не теряет акту# альности по сей день. В программе НОБУС предусмотрен усовершенствованный раздел для сбора информа# ции о стоимости субсидируемого потребления услуг транспорта, жилья и коммунальных услуг (сопоставим с разделом ОБДХ, в котором домохозяйство просят оценить стоимость субсидий, полученных в предыдущем квартале). Для оценки транспортных льгот льготопо# лучателей просят назвать количество совершенных ими поездок (на городском, пригород# ном и междугороднем транспорте) и стоимость одной поездки на каждом виде транспорта. Аналогичным образом, респондентов, покупавших лекарства, просят оценить размер эко# номии от покупки лекарств со скидкой, а обращавшихся за амбулаторной или стационар# ной медицинской помощью просят оценить стоимость услуг, оплаченных работодателем. Наконец, все домашние хозяйства отвечают на вопрос о размере льготы на оплату жилищ# но#коммунальных услуг или жилищной субсидии, предоставляемой бедным семьям. Проверяя данные на предмет отсутствующих значений, мы обнаружили, что домашние хозяйства смогли оценить стоимость большинства льгот и субсидий, связанных с транспор# том и жилищно#коммунальными услугами, но не с лекарствами. Примерно половина льго# тополучателей, покупавших лекарства, не смогли оценить стоимость льготы. Этим домохо# зяйствам мы вменили медианное значение размера льготы, полученное на основе данных, предоставленных остальными респондентами. Стоимость субсидируемого потребления составляет приблизительно 3% от общего по# требления домашних хозяйств как в городской, так и в сельской местности (Табл. 11, 12). Благодаря усовершенствованному модулю по субсидиям в НОБУС проблема занижения уровня благосостояния, извлекаемого домохозяйствами из получаемых напрямую льгот, бы# ла решена. Совокупная стоимость прямых субсидий по данным ОБДХ составляла всего 0,5% ВВП в 2002 г., то есть около одной пятой совокупного объема этих субсидий по данным административных источников (2,4% ВВП). Согласно НОБУС, стоимость субсидируемого потребления достигает 3% от суммарного потребления домохозяйств во 2#м квартале 2002 г. (Табл. 12), что эквивалентно 1,5% ВВП18. Когда эта цифра скорректирована с учетом сезон# ности – принимая во внимание, что во 2#м квартале размер расходов и субсидий был на сво# ем сезонном минимуме – мы получаем оценку, очень близкую к той, что дает администра# тивная статистика, что говорит в пользу качества данных НОБУС.

4.6. Совокупное потребление домохозяйств На данном этапе для построения агрегированного показателя потребления, требуется всего лишь суммировать компоненты, отражающие потребление продуктов питания, непродо# вольственных товаров и услуг, товаров длительного пользования и жилья. В Табл. 11 пред# 18

Потребление домохозяйств составляло 48% ВВП в 2003 г.

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

ставлены результаты такого агрегирования по типам поселения, квинтилям и основным компонентам потребления: питание, а также непродовольственные товары и услуги (послед# ние не включают товары длительного пользования и арендную плату, которые представлены отдельно). В среднем, домохозяйства из самого обеспеченного 5#го квинтиля расходуют на душу в 4,3 раза больше, чем домохозяйства из беднейшего 1#го квинтиля; эта (относитель# ная) пропорция практически одинакова в городской (4,1 раза) и сельской местности (4,3 ра# за). Как известно из экономической теории, и это подтверждается нашими результатами, по# требление непродовольственных товаров и услуг имеет самую большую эластичность по доходу (в среднем по России у 5#го квинтиля они в 6,1 раз выше, чем у 1#го), в то время как расходы на питание имеют наименьшую эластичность (разница составляет 3,4 раза, соответ# ственно). Расходы на арендную плату также демонстрируют низкую эластичность по дохо# ду (в среднем по стране в 3,4 раза выше для 5#го квинтиля по сравнению с 1#ым). Самые большие различия в потреблении наиболее и наименее обеспеченных квинтилей, тем не ме# нее, наблюдаются для субсидируемых услуг, предоставляемых льготополучателям, в город# ской местности. Благосостояние, извлекаемое из льготного потребления самыми обеспечен# ными городскими домохозяйствами (из 5#го квинтиля) в 10 раз превышает этот показатель для самых бедных городских домохозяйств (из 1#го квинтиля). Таблица 11. Среднедушевое потребление, по типам поселения (руб. на душу в месяц, в постоянных ценах по паритету покупательной способности) Городская местность Квинтили 1

Сельская местность Сред; нее зна; чение

Квинтили 1

Россия в целом Сред; нее зна; чение

Квинтили 1

Сред; нее зна; чение

Суммарное 1311 2015 2634 3413 5382 3174 1192 2003 2639 3392 5100 2268 1251 2011 2635 3410 5348 2931 потребле; ние, в том числе: Питание

521 768 973 1206 1769 1117

552 937 1189 1500 2056 1010

537 821 1023 1257 1804 1088

Непродо; вольствен; ные товары и услуги

441 743 1014 1383 2471 1318

354 646 917 1251 2235

397 713 991 1360 2442 1181

Товары длительного пользова; ния

78 130

Арендная 318 461 587 747 1012 плата, в том числе:

665

Уплаченная арендная плата

276

78 101

Для сведения: Субсиди; рованное потребле; ние льгото; получате; лей*

163 227 267 315 350

89 113 157

805

81 132

255 370 466 560 678

78 130

396

287 432 559 715 971

593

82 136

112 181 229 275 324

224

92 168

82 110 158

* Стоимость субсидированного потребления льготополучателей входит в потребление непродовольственных това; ров и услуг. Источник: оценки авторов на основе НОБУС, 2003 г.

Агрегированный показатель потребления домашних хозяйств

Уровень среднедушевого потребления в реальном выражении в городской местности на 40% выше, чем в сельской местности (Табл. 12). Наибольшая дифференциация в этом разрезе наблюдается, как и ожидалось, по потреблению непродовольственных товаров и услуг и арендной плате (1,64 и 1,68 раза, соответственно). Достаточно неожиданно то, что мы не нашли больших различий в отношении обеспеченности предметами длительного пользования. Таблица 12. Среднедушевое потребление по типу поселения Тип поселения Город

Село

Руб./ месяц

Совокупное потребление, в том числе:

3174

Питание Непродовольственные товары и услуги

В целом по России

Тип поселения

В целом по России

Город/ Село

Город

Село

Руб./ месяц

Соотно ; шение

2268

2931

100

1,40

1117

1010

1088

1,11

1318

805

1181

1,64

1,34

Одежда и обувь

190

117

170

1,63

Жилье, вода, электричество, газ и другие виды топлива

281

168

251

1,68

Мебель, текущий ремонт и домашнее оборудование

113

105

1,34

Здравоохранение

222

172

209

1,29

Транспорт

140

126

1,58

Связь

2,84

Отдых и культура

1,91

Образование

1,84

Рестораны и гостиницы

131

108

3,02

Другие товары и услуги

2,19

1,29

665

396

593

1,68

1,89

Алкоголь и табачные изделия

Предметы длительного пользования Арендная плата Для сведения: Субсидируемое потребление льготополучателей

Источник: расчеты авторов на основе НОБУС, 2003 г.

Компонента, имеющая самый большой удельный вес в потреблении домохозяйств, – это непродовольственные товары и услуги (40%), за ними идет питание (37%) и арендная плата (20%) (Табл. 12). В категории «непродовольственное потребление» 9% приходится на опла# ту жилья и коммунальных услуг, что свидетельствует о важной роли этих услуг в стране с та# ким холодным климатом, как Россия. Доля расходов на жилищно#коммунальные услуги бы# ла бы значительно выше, если бы рассчиталась в среднем за год, включая зимний сезон. Оценка, полученная на основе НОБУС, занижена, так как отражает долю расходов на эти ус# луги во втором квартале 2002 г., когда отопление и другие коммунальные услуги находятся в точке сезонного минимума.

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

Отметим, что для того чтобы рассчитать для каждого домохозяйства индивидуальную черту бедности на основе методики, предложенной Kakwani and Sajaia (2004), мы объединя# ем отдельные потребительские товары и услуги в 12 групп: 1. Продукты питания и безалкогольные напитки 2. Алкогольные напитки и табачные изделия 3. Одежда и обувь 4. Жилье, вода, электричество, газ и другие виды топлива 5. Товары длительного пользования и эксплуатация жилья 6. Здравоохранение 7. Транспорт 8. Связь 9. Отдых и культура 10. Образование 11. Рестораны и столовые 12. Прочие товары и услуги В Табл. A6 Статистического приложения представлены переменные НОБУС, вошедшие в каждую из групп.

КОРРЕКТИРОВКА НА РАЗЛИЧИЯ В СТОИМОСТИ ЖИЗНИ

Агрегированный показатель потребления, полученный в предыдущем разделе, выражен в текущих местных ценах, и, следовательно, не может использоваться в сравнительном меж# региональном анализе. Два во всех отношениях похожих, но проживающих в разных местах домохозяйства, могут иметь разный уровень благосостояния, если цены, по которым они де# лают покупки, существенно различаются. Региональные различия в ценах возникают из#за несовершенства региональных потребительских рынков, разных транспортных издержек или специфических характеристик некоторых товаров и услуг (в особенности, услуг и ско# ропортящихся свежих продуктов питания). Учитывая размер территории России, нужно ожидать больших межрегиональных различий в уровне цен, и они наблюдаются в реальнос# ти. Согласно Докладу по оценке бедности в России («Снижение бедности в России: влияние экономического роста и социальных реформ» Всемирный банк, 2006), средний уровень цен на Чукотке был в 2002 г. в 2,6 раза выше, чем в Карачаево#Черкесской Республике. Игнори# рование таких различий в ценах привело бы к завышению уровня бедности в Карачаево# Черкесии и занижению уровня бедности на Чукотке.

5.1. Региональные различия в уровне цен Для расчета сопоставимого показателя потребления домашних хозяйств важно внести в но# минальный показатель потребления поправку на региональные различия в ценах. Послед# ние отражаются территориальными индексами цен, которые измеряют относительную сто# имость жизни в разных регионах и населенных пунктах. Эти индексы необходимы для измерения бедности, потому что они позволяют учитывать региональные различия в стои# мости жизни. В работе Kakwani et al (2004) построен такой индекс цен для 2002 г. – на осно# ве информации Росстата о региональных уровнях цен и данных ОБДХ за 2002 г. о структу# ре расходов в 88 регионах – методом Ласпейреса (см. Вставку 5). Вставка 5. Территориальные индексы цен Пусть pij – средняя рыночная цена i;го товара в j;ом регионе, а aj – доля населения, проживающего в j;ом ре; гионе, тогда средняя цена i;го товара в Российской Федерации будет равна: .

(1)

Существует n товаров, для которых известны средние рыночные цены на таком же уровне детализации, как в ОБДХ 2002 г. На основе этих данных строится средняя корзина, состоящая из n товаров. Пусть si – доля i;го товара в нашей корзине из n товаров, тогда территориальный индекс цен для j;го региона вычисляется как ,

(2)

что сопоставляется с территориальным индексом цен для Российской Федерации, который равен 100. С помощью этой методики Kakwani et al. (2004) рассчитали территориальные индексы цен отдельно для продуктов питания, непродовольственных товаров, а также вместе для продуктов питания и непродовольст; венных товаров. Индексы для 88 регионов представлены в Табл. А25 Статистического приложения. Данные, приведенные в Табл. А25, показывают, что стоимость жизни сильно варьирует по регионам страны. В целом, области Крайнего Севера России отличаются гораздо более высокой стоимостью жизни как по продуктам питания, так и по непродовольственным предметам потребления. Изложено по: Kakwani et al (2004)

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

Мы использовали региональные индексы потребительских цен за 2003 г., рассчитанные отдельно для продуктов питания и непродовольственных товаров, для актуализации рассчи# танных Kakwani et al (2004) территориальных индексов цен. Полученные значения были ис# пользованы для корректировки потребления домохозяйств при переходе от номинальных к реальным показателям.

5.2. Индекс цен для «потребления» жилья Конструирование индекса Ласпейреса для цен на жилье представляло собой несколько бо# лее трудную задачу. В принципе, как и в случае построения индексов для продуктов пита# ния, нам нужно определить референсную «жилищную корзину» и затем определить сред# нюю цену этой референсной корзины. Тем не менее, на практике определение референсной корзины для жилья – более сложный процесс, чем в случае с корзиной продуктов питания. Достаточно легко рассчитать стоимость корзины, включающей «6 кг муки, 20 кг риса, 3 кг маргарина и т.д.», для разных частей страны, а сделать то же самое для жилья достаточно сложно, поскольку жилье представляет собой гетерогенную корзину товаров и услуг, включающую несколько различных характеристик (число комнат, качество строительного материала, доступ к коммунальным услугам, расположение и т.д.). Для того чтобы вычис# лить индекс цен для жилья, используя ту же методологию, что и для продуктов питания, мы должны идентифицировать в каждой анализируемой группе жилье, которое было бы полностью одинаковым по всем возможным характеристикам, и затем сравнить значения средней арендной платы за такое жилье по всем группам. На практике это осуществить невозможно. Методология, которую мы использовали для оценки индекса цен на жилье, очень похо# жа на ту, что применялась для расчета показателя «потребления» жилья: тогда для предска# зания размера арендной платы для тех домохозяйств в выборке, которые не сообщили дан# ной информации, использовалась регрессионная модель (представленная в Табл. 10), в которой зависимой переменной был размер арендной платы тех домохозяйств, которые указали ненулевые значения, а независимыми переменными служили характеристики, отра# жающие качество жилья, переменные региона и типа поселения и другие факторы, которые помогали определить размер арендной платы для данного жилья. При расчете индекса цен на жилье мы использовали оценки параметров из этой модели, для того чтобы получить по# казатель «цены» жилья для каждого региона и типа поселения. Модель использовалась для оценки размера арендной платы для жилья со средними характеристиками. Характеристики этого среднего жилья (жилье с преобладающими в России характеристиками) следующие: отдельная квартира, приватизированная или купленная домохозяйством, с жилой площадью 35 кв. м, в панельном доме, оснащенное электричеством, центральным отоплением, водопроводом внутри квартиры, канализаци# ей, горячей водой, уборной, душем или ванной, газопроводом и телефоном; без электриче# ской плиты или лифта. В Табл. A9 Статистического приложения представлена стоимость аренды наиболее распространенного типа жилья по регионам и типам населенного пункта в постоянных (сопоставимых) и текущих (номинальных) ценах, а также индекс цен на жи# лье для дефлирования размера арендной платы. Искомый индекс цен на жилье равен со# отношению стоимости аренды жилья в данном регионе и типе поселения и «средней» сто# имости аренды такого же жилья.

5.3. Различия в уровне цен между городской и сельской местностью Поселенческие различия в уровне цен, например, между сельской и городской местностью, также могут существенно влиять на уровень показателя благосостояния. В частности, более низкий уровень цен в сельской местности, по сравнению с городской, может привести к за#

Корректировка на различия в стоимости жизни

вышению уровня сельской бедности и занижению уровня бедности в городах, если исполь# зуется одна и та же нескорректированная черта бедности. Все исследования бедности в России обнаруживают более высокий уровень бедности в сельской местности. Однако, многие исследователи выражают сомнения относительно величины этих различий, считая их слишком большими. Может ли это различие отчасти быть объяснено разницей в уровне цен между городом и селом? В конечном счете, это зада# ча, которую можно решить эмпирическим путем, но к решению которой – насколько нам известно – еще не обращались, вероятно, из#за нехватки дезагрегированной информации о ценах на региональном и поселенческом уровне. Статистические сборники Росстата, в ча# стности, дают информацию о средних ценах на потребительские товары только на уровне регионов. Информация о ценах на продукты питания имеется в материалах Обследований бюд# жетов домашних хозяйств. И ОБДХ, и НОБУС регистрируют миллионы операций, свя# занных с питанием, собирая информацию и о стоимости продуктов, и о приобретенном ко# личестве. Разделив стоимость на количество, мы получаем оценку стоимости покупки единицы товара, которая, в случае если товар однороден по качеству, является его ценой. По сравнению с информацией о ценах, собранной с помощью ценовой статистики, данные о ценах за единицу товара, полученные из обследований, имеют как преимущества, так и недостатки. Данные о ценах за единицу товара более надежны по сравнению с ценовой ста# тистикой, потому что они фиксируют фактические операции, а не «заявленные цены» в магазинах и других пунктах продажи19. Что касается недостатков, то цены за единицу то# вара, зарегистрированные в ходе обследования, определяются для широких товарных групп (например, мяса птицы), а не для отдельных продуктов (например, конкретных ви# дов мяса). Учитывая, что более обеспеченные домашние хозяйства склонны покупать вы# сококачественные продукты, цена единицы товара может отражать и цену, и качество про# дукта питания, что, в свою очередь, может привести к смещению индексов цен. Используя медианные цены за единицу товара в конкретном регионе и населенном пункте, этот недо# статок можно преодолеть. Мы использовали данные НОБУС, проведенного в 2003 г., для расчета специфических для региона и населенного пункта индексов цен на продукты питания, по аналогии с рабо# той Kakwani et al (2004). Вектор удельного веса товара в структуре питания умножался на вектор медианной цены за единицу товара в данном регионе, а также в регионе и населенном пункте (город/село). Мы оценили этот «набор» сначала в национальных ценах, затем в це# нах каждого региона и, наконец, в ценах каждого региона и населенного пункта. Разделив стоимость каждой продовольственной корзины на стоимость корзины, оцененной в нацио# нальных ценах, мы получили ряд индексов цен. Для проверки правдоподобности этих индексов мы сравнили региональный индекс цен, полученный исходя из цены за единицу товара по данным НОБУС 2003 г., с индексом 2002 г., полученным Kakwani (2004) на основе данных ОБДХ. Мы предполагали, что меж# ду этими двумя векторами будет значимая, но не абсолютная корреляция. Как эффект вре# мени, так и эффект сезонности могли оказать влияние на цены продуктовых товаров в пе# риод между 2002 г. и 2#м кварталом 2003 г. Корреляция между этими двумя векторами действительно оказалась значимой и очень сильной – коэффициент корреляции Пирсона был равен 0,94. Цены на продукты питания оказались в сельской местности в среднем на 4% ниже, чем в городской (см. Рис. 4), что более явно выражено на Урале и менее явно – на Дальнем Вос# токе. Эта разница, хотя и не такая большая, как разница в ценах между регионами, являет# ся весьма существенной. Более того, в отдельных регионах эти различия выражены доста# точно сильно.

19 Deaton A. and A. Tarozzi (2000) Prices and poverty in India, RPDS Working Paper 196, Princeton University.

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

Рис. 4. Различия в уровне индекса цен на продукты питания по федеральным округам и типу поселения, оцененного на основе данных НОБУС и регулярных данных Росстата

В Разделе 8 мы постараемся оценить, насколько чувствительны различия в уровне бедно# сти между городской и сельской местностью к межпоселенческим различиям в покупатель# ной способности в отношении продуктов питания. Для выполнения этой задачи мы попыта# емся построить альтернативный показатель реального потребления, в котором потребление продуктов питания скорректировано с учетом специфического для региона и типа поселения дефлятора продовольственных товаров, рассчитанного на основе данных НОБУС.

5.4. Различия в составе домашних хозяйств По совокупному потреблению домохозяйств в реальном выражении можно сравнивать между собой только однотипные домохозяйства. Нас же интересует индивидуальное благо# состояние20. Для того чтобы проводить сравнения между домохозяйствами разного разме# ра и демографического состава, нам необходимо скорректировать показатели совокупного потребления, с тем чтобы привести их к сопоставимому виду. Простейший способ – это раз# делить совокупные расходы домохозяйства на общее количество членов домохозяйства, и получившуюся в итоге величину принять за индивидуальное благосостояние каждого чле# на домохозяйства. На практике для того, чтобы приводить к сопоставимому виду показатели совокупного потребления домохозяйств различного демографического состава используются шкалы эк# вивалентности, подобно тому, как для сопоставления уровней потребления домохозяйств с разным прожиточным минимумом используются индексы цен. Основная идея заключает# ся в том, что все члены домохозяйства имеют разные потребности. Эти различия обусловле# ны, в основном, двумя причинами. Во"первых, существуют различия в пищевых потребнос# тях членов домохозяйства в зависимости от их возраста, пола и других демографических характеристик. Во"вторых, более крупным домохозяйствам требуются меньшие затраты для 20 Deaton et al (1999) указывают на следующие трудности: «Если бы была возможность собирать данные об индивидуальном потреблении каждого члена семьи, то мы могли бы напрямую переходить от этого показателя к индивидуальному благосостоянию. Однако, сбор таких данных возможен лишь по не" большому количеству товаров, и в принципе невозможен для товаров общественного пользования, кото" рыми все члены семьи пользуются совместно».

Корректировка на различия в стоимости жизни

того, чтобы достичь определенного уровня благосостояния, чем небольшим домохозяйст# вам, за счет совместного использования дорогостоящих потребительских товаров (напри# мер, телевизора, холодильника) или экономии на масштабах. Могут существовать и другие причины различий в потребностях домохозяйств21, однако основными для расчета уровня бедности и благосостояния являются два аспекта – расходы на потребление детей по отно# шению к расходам на потребление взрослых и размеры экономии на масштабах. К сожалению, не существует общепринятых методов расчета шкал эквивалентности, учитывающих относительные расходы на потребление детей или экономию на масштабах. Есть три основных подхода к созданию шкал эквивалентности: (i) составление оценочной шкалы эквивалентности на основе анализа поведения, (ii) проведение опросов для получе# ния субъективных оценок, (iii) произвольный выбор шкалы из соображений целесообразно# сти. Deaton et al (1999) рекомендуют применять методику произвольного выбора в сочета# нии с анализом подушевых показателей благосостояния. В этом случае число взрослых и детей в домохозяйстве преобразуется в число эквивалентных взрослых при помощи какого# либо параметрического уравнения, например, рекомендованного Национальным исследова# тельским советом США: ,

(4)

где α – это соотношение расходов на содержание детей и расходов на содержание взрослых, а θ отражает экономию на масштабах. Deaton рекомендует выбирать значения коэффици# ентов исходя из специфики каждой страны, используя более низкие значения α и более вы# сокие значения θ в бедных странах, и более высокие значения α и более низкие значения θ в богатых странах. В разделе 9.3 описывается упрощенный метод построения шкалы экви# валентности для РФ на основе данных НОБУС.

21 Возьмем, например, два домохозяйства, схожие во всех отношениях, за исключением состояния здоровья одного из членов семьи. В разделе 4.2 мы вкратце поговорили о сложностях, связанных с вклю# чением затрат на медицину в общее совокупное потребление.

ЧЕРТА БЕДНОСТИ

Для приведения потребностей различных домохозяйств к сопоставимому виду и классифи# кации домохозяйств на бедные и небедные, Kakwani and Sajaia (2004) рекомендуют исполь# зовать индивидуальные, специально рассчитанные для каждого конкретного домохозяйства линии бедности. Их рекомендации в чем#то перекликаются с официальной российской ме# тодологией определения черты бедности, согласно которой прожиточный минимум рассчи# тывается в зависимости от демографического состава и места жительства каждого домохо# зяйства (см. Вставку 6). Вставка 6. Прожиточный минимум – официальная черта бедности для Российской Федерации В России с 1992 г. существует понятие официальной черты бедности, которая называется также «прожиточ; ный минимум». Пересмотренный прожиточный минимум был установлен в соответствии с рекомендациями Министерства труда и социального развития в 2000 г. (в настоящее время вновь пересматривается). Про; житочный минимум определяется как стоимость потребительской корзины товаров и услуг, которые являют; ся необходимыми для поддержания здоровья и минимального уровня социальной и личной активности от; дельного человека, с учетом его места проживания (в частности, климата). Состав и размер продуктовых корзин определяется исходя из потребностей в калориях, белках, жирах и углеводах для шести возрастных групп: детей в возрасте до года, детей в возрасте от 1 года до 6 лет, детей в возрасте от 7 до 15 лет, взрос; лых мужчин в возрасте от 16 до 59 лет, взрослых женщин в возрасте от 16 до 54 лет, и пенсионеров (муж; чин от 60 лет и старше и женщин от 55 лет и старше). Потребительские корзины различаются по 16 географическим зонам России с учетом потребностей в калориях в разных климатических зонах и региональных различий в структуре потребления. Пищевые по; требности выше примерно на 15% в холодных арктических регионах по сравнению с южными регионами с более умеренным климатом. В соответствии с климатическими особенностями России выделяются три зоны для непродовольственных товаров и три зоны для набора услуг. В непродуктовую корзину входит подробно описанное специалистами количество различных товаров, потребляемых различными группами населения. Эти группы в целом подобны группам, на которые разбивается население для расчета продуктовых корзин, с той разницей, что для мужчин и женщин пенсионного возраста рассчитываются отдельные непродовольст; венные корзины. Набор услуг, входящий в минимальную потребительскую корзину, рассчитывается исходя из норм потребления семи основных видов услуг. Продуктовый и непродуктовый наборы товаров рассчиты; ваются для каждого человека в отдельности, в то время как набор услуг определяется на основе домохозяй; ственных норм потребления в расчете на душу населения. Каждый товар из непродуктового набора имеет свой приблизительный срок использования, который различается для разных возрастных групп. Состав набора товаров и услуг, которые входят в региональные потребительские корзины, определя; ется органами власти субъектов федерации. До 2005 г. межминистерская экспертная комиссия рассматри; вала представленные региональными властями составы потребительских корзин и давала рекомендации федеральному правительству, которое принимало окончательное решение о составе региональных корзин. В настоящее время разработка региональных прожиточных минимумов полностью делегирована на регио; нальный уровень, хотя Федеральный закон, устанавливающий структуру минимальной потребительской корзины на федеральном уровне, обязывает использовать единую методологию разработки региональных прожиточных минимумов. Общий прожиточный минимум рассчитывается для каждого квартала с использованием цен, собранных Госкомстатом по 200 городам. В четвертом квартале 2000 г. структура прожиточного минимума была сле; дующей: 50% – продукты питания, 25% – другие товары, 19% – услуги, 6% – коммунальные платежи. Составлено на основе Доклада по оценке бедности в России («Снижение бедности в России: влияние эко; номического роста и социальных реформ» Всемирный банк, 2006)

Официальная методология определения уровня бедности расходится с международ# ной передовой практикой по четырем ключевым моментам. Во"первых, официальная про# дуктовая корзина формируется специалистами в области питания на основе нормативов,

Черта бедности

а не на основе структуры потребления домохозяйств22. Во"вторых, непродуктовая часть корзины также формируется специалистами на основе нормативов, а не на основе потре# бительского поведения разных домохозяйств23. В"третьих, официальная потребитель# ская корзина несопоставима по регионам24. И, наконец, непродуктовая часть официальной потребительской корзины не учитывает эффект экономии на масштабах за счет совмест# ного проживания25. Минимальная потребительская корзина включает в себя две части: продуктовую и не# продуктовую. В данной работе мы предлагаем объективную, основанную на реальном по# треблении, а не на нормативах, корзину, и будем использовать следующий методологичес# кий подход к оценке ее стоимости: • Продуктовая минимальная потребительская корзина рассчитывается на основе пи# щевых потребностей каждого домохозяйства и средней стоимости калории для домо# хозяйств из беднейшего квинтиля. • Непродуктовая минимальная потребительская корзина рассчитывается на основе потребления семи групп товаров26 домохозяйствами, чьи душевые расходы на пита# ние находятся на уровне продуктовой черты бедности. Этот компонент учитывает разницу в потребностях детей, пенсионеров и трудоспособных, а также эффект эко# номии на масштабах. В следующих двух разделах будут описаны основные допущения, которые используют# ся при определении черты бедности, а также методика расчета черты бедности с использова# нием данных НОБУС.

22 Одним из последствий того, что корзина формируется специалистами в области питания на ос# нове норм потребления, является то, что стоимость калории для детей оказывается в одном и том же регионе выше на 20–30%, чем для взрослых. Это приводит к тому, что нормативный продуктовый на# бор для детей существенно превосходит их реальное потребление даже в небедных семьях. В других странах, например США, оценки продовольственных корзин учитывают реальные стандарты потреб# ления небедных. 23 Министерство здравоохранения и социального развития РФ (Минтрудсоцразвития РФ до 2004 г.) составляет официальную корзину исключительно на нормативной основе. В ней очень детально учтено количество непродовольственных товаров, которое должно потребляться различными группами людей. На этом процессе неизбежно сказываются субъективные суждения экспертов, разрабатывающих нормы потребления. Чью сторону принять? Как бы сложно это ни было, измерение бедности должно быть по возможности объективным. Метод, когда экспертные оценки принимают во внимание реально сложив# шуюся структуру потребления, определить которую можно на основе данных ОБДХ, в наибольшей сте# пени соответствует принципу объективности. 24 Прожиточный минимум в каждом регионе определяется на основе рекомендаций федерального правительства и до 2005 г должен был утверждаться на федеральном уровне. Для того чтобы проводить обоснованные межрегиональные сравнения уровня бедности, прожиточные минимумы всех регионов должны быть сопоставимыми. Следовательно, у людей, живущих на уровне черты бедности, уровень жизни должен быть одинаковым, вне зависимости от того, в каком регионе они живут. Однако в дейст# вительности это не так, поскольку мы наблюдаем структурные различия в региональном разрезе, не свя# занные со спецификой природно#климатических условий (т.е. в одной и той же климатической зоне на# блюдаются разные региональные нормативы). 25 В российском прожиточном минимуме не учитывается эффект экономии на услугах и товарах длительного пользования, возникающий при совместном проживании. Международный опыт показы# вает, что благодаря эффекту экономии на масштабах домохозяйства могут экономить до трети дохода. Это должно приводить к снижению стоимости подушевой минимальной потребительской корзины с увеличением размера домохозяйства, но этого не происходит в случае применения официальной ме# тодологии. Таким образом, в официальных оценках стоимость минимальной потребительской корзины для более крупных домохозяйств завышена. 26 Одежда и обувь; жилье, вода, электричество, газ и другое топливо; мебель, бытовое оборудование и постоянные эксплуатационные расходы; медицина; транспорт; услуги связи; образование.

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

6.1. Продуктовая потребительская корзина В данной работе минимальная продуктовая потребительская корзина рассчитывается с ис# пользованием тех же потребностей в калориях (норм), что приняты в официальной методи# ке (Табл. 13). В официальном подходе определяются потребности в калориях для шести групп населения: трудоспособные мужчины в возрасте от 16 до 59 лет; трудоспособные жен# щины в возрасте от 16 до 54 лет; пенсионеры (мужчины от 60 лет и выше, женщины от 55 лет и выше); дети в возрасте до 1 года; дети в возрасте от 1 года до 6 лет; дети в возрасте от 7 до 15 лет. Потребности различаются для арктических (холодных) зон и остальных частей Рос# сии. В арктических зонах определению официальной черты бедности придается особое со# циальное значение, поскольку это самые холодные регионы и потребность в калориях там примерно на 15% выше по сравнению с другими регионами. Таблица 13. Потребности в калориях на человека в день Крайний Север

Остальная часть России

Мужчина трудоспособного возраста

3100

2730

Женщина трудоспособного возраста

2400

2100

Пенсионер

2300

2000

797

Дети от 1 года до 6 лет

1820

1610

Дети от 7 до 15 лет

2710

2360

В среднем

2636

2279

1,2

98,8

Дети до 1 года

Доля населения:

Оценивая размер минимальной потребительской корзины на основе данных НОБУС, мы можем учесть потребности в калориях только для неарктических регионов. НОБУС не поз# воляет нам определить, какая часть конкретного региона находится в зоне Крайнего Севера. Тем не менее, такое допущение вряд ли значительно повлияет на результаты в связи с малой долей населения, проживающего в этой зоне. Используя данные ОБДХ за 2002 г., Kakwani et al (2004) оценили долю населения, проживающего в зонах Крайнего Севера, примерно в 1,2%. Для каждого домохозяйства мы определяем «минимально необходимый набор калорий» на основе индивидуальных потребностей в калориях, приведенных в Табл. 13, а также поло# возрастного состава домохозяйства согласно данным НОБУС. Таким образом, для каждого домохозяйства из обследования НОБУС были определены индивидуальные потребности в калориях в зависимости от половозрастного состава. Следующим шагом является переход от показателя необходимого количества калорий к показателю стоимости минимальной продуктовой корзины, который рассчитывается ис# ходя из расходов на продукты, обеспечивающих потребление необходимого количества ка# лорий. Если известна стоимость калории, то стоимость продуктовой корзины можно опре# делить, умножив стоимость одной калории на необходимое количество калорий. Kakwani et al (2004) определяют среднюю стоимость калории для каждого квинтиля на# селения, исходя из данных ОБДХ за 2002 г. Исследование ОБДХ за 2002 г. дает информацию о видах и качестве продуктов питания, потребляемых домохозяйствами, переведенную в ка# лории в зависимости от калорийности того или иного вида продуктов. Стоимость калорий представлена на Рис. 5 для каждого квинтиля потребления и отдельно для 2002 г. и 2003 г.. Как и ожидалось, стоимость калорий равномерно растет при движении от низшего квинтиля к высшему. Более богатые домохозяйства потребляют более дорогие калории, потому что они имеют тенденцию покупать более качественные продукты, которые стоят дороже.

Черта бедности

Рис. 5. Средняя стоимость 1000 калорий в разрезе квинтильных групп благосостояния, руб.

В международной практике принято определять размер продуктовой потребительской корзины на основе стоимости калорий, полученной для контрольной группы, включающей представителей населения, которых, в целом, можно рассматривать как бедных. Kakwani et al (2004), в соответствии с мировой практикой, в качестве отправной точки для оценки уров# ня черты бедности использовали стоимость калории для домохозяйств из беднейшего квин# тиля. В 2002 г. домохозяйства, принадлежащие к первому квинтилю, тратили 8,2 руб. на стандартный набор продуктов питания, эквивалентный 1000 калорий. В 2003 г. стоимость такого набора была 9,3 руб.27. Стоимость калорий выражена в среднероссийских ценах, по# этому для оценки необходимого уровня потребления калорий в каждом конкретном регио# не следует умножить данную стоимость на региональный индекс цен. Учитывая, что и НОБУС, и ОБДХ фиксируют потребление продуктов питания только присутствующими членами домохозяйства, для получения согласованных данных нам нужно скорректировать потребности домохозяйства в калориях с учетом отсутствующих членов. Потребление членов домохозяйства, отсутствующих в отчетный период, не включа# ется в совокупный показатель потребления продуктов питания. Для того чтобы опреде# лить, является ли домохозяйство бедным с точки зрения питания, необходимо сравнить по# требление продуктов питания в домохозяйстве с оценкой необходимого количества калорий, пересчитанной с учетом числа дней, которое каждый член этого домохозяйства участвовал в совместном потреблении. Данные НОБУС фиксируют, сколько дней каждый член домохозяйства отсутствовал в течение последних 3 месяцев. Мы используем для кор# ректировки необходимого числа калорий процент времени, в течение которого каждый член домохозяйства был вне дома: если человек отсутствовал половину времени, мы вклю# чаем только половину из месячного числа необходимых калорий в оценку минимальной продуктовой корзины28. Около 6% участников выборки сообщают, что они отсутствовали в течение последних трех месяцев, из них 4,5% указывают на срок меньше месяца, а 1,5% от# сутствовали от 2 до 3 месяцев. Таким образом, введение поправки на отсутствующих дейст# вительно необходимо. Минимальная продуктовая потребительская корзина определяется как стоимость удов# летворения потребностей в калориях для данного домохозяйства в месяц. Стоимость необ# 27 Средняя стоимость 1000 калорий в 2003 г. получена на основе данных 2002 г. с учетом роста цен на продукты питания, который по данным Kakwani et al (2004) составил за год 13,11%. 28 Мы признаем, что проведенная таким образом корректировка не является совсем точной. Данные о потреблении продуктов питания собираются за последний месяц, а информация об отсутствующих членах семьи дается за последние три месяца. Совпадение с показателем отсутствия человека в течение трети этого времени может составлять от 1 до 100%. Сбор информации об отсутствии членов домохо# зяйства за последний месяц мог бы существенно повысить точность нашей корректировки.

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

ходимого минимального количества калорий рассчитывается путем умножения стоимости 1000 калорий (9,3 руб. в день) на показатель потребностей в калориях для каждого конкрет# ного домохозяйства (с поправкой на отсутствующих членов семьи) и на 30 (чтобы получить месячную норму вместо дневной). Для оценки продуктовой потребительской корзины на душу населения мы делим стоимость необходимого минимального количества калорий на число членов домохозяйства.

6.2. Непродуктовая потребительская корзина Непродуктовую часть потребительской корзины рассчитать сложнее. Не существует обще# принятого мнения о том, какое количество одежды, какой уровень жилищных условий, обра# зования и медицинских услуг можно считать минимальным. То есть не существует стандарта, который играл бы такую же роль, какую минимальное потребление калорий играет в опреде# лении необходимого набора продуктов питания. Kakwani et al (2004) предлагает использовать для определения непродуктовой потребительской корзины стандартную теорию потребления. Как и Ravallion (1994), Kakwani рекомендует формировать непродуктовую потребительскую корзину на основе данных, полученных в результате наблюдений за потреблением домохо# зяйств, чье потребление соответствует черте продовольственной бедности (Вставка 7). Вставка 7. Оценка черты непродовольственной бедности Предположим, что мы получили черту продовольственной бедности, основываясь на базовой потребности в питательных веществах. … На Рис. 6 по горизонтальной оси отложен уровень полезности, а по вертикаль; ной расходы. График представляет собой зависимость расходов на питание и суммарных расходов от уров; ня полезности. C – это точка, соответствующая черте бедности на кривой зависимости для расходов на пи; тание. На оси Х этой точке соответствует точка В, для которой значение уровня полезности составляет uz и соответствует черте продовольственной бедности. На кривой зависимости суммарных расходов точке В со; ответствует точка D. Таким образом, линия BD является чертой бедности для уровня полезности uz. … CD представляет собой черту непродовольственной бедности. Полученная таким образом черта непродовольст; венной бедности соответствует стандартной теории потребления. Когда определена продовольственная черта бедности, мы можем определить и черту непродовольствен; ной бедности … Такой метод позволяет избежать нормативных оценок, которые применяются для определения официальной черты непродовольственной бедности. Он использует структуру потребления населения, которая берется из обследования бюджетов домохозяйств. Этот метод подразу; Рис. 6. Определение черты непродовольственной бедности мевает расчет минимальной непро; дуктовой потребительской корзины в точке, в которой душевые расходы Расходы на питание равны душевой черте Функция совокупных продовольственной бедности. По; расходов скольку для различных домохо; зяйств продовольственная черта бедности отличается, мы ввели пере; D менную, которую назвали продо; Функция расходов вольственное благосостояние, кото; питание рая принимает значение 100, когда Черта E расходы на питание на душу равны продовольC ственной душевой черте бедности. В этой точ; бедности ке расходы на непродовольствен; F ные товары и услуги на душу будут A B представлять собой среднюю черту непродовольственной бедности. O Полезность u∗ u z z Составлено по материалам Kakwani et al (2004).

Черта бедности

Для того чтобы сделать методологию, представленную во Вставке 7, пригодной к исполь# зованию в условиях, когда стоимость минимального потребительского набора различается из#за разного состава домохозяйств, используется следующая процедура. (i) Рассчитывается отношение душевых расходов домохозяйства на питание к черте ду# шевой продовольственной бедности, умноженное на 100. Мы называем этот показа# тель «коэффициент продовольственного благосостояния». Он принимает значение 100, когда душевые расходы домохозяйства на питание равны душевой черте продо# вольственной бедности для данного домохозяйства. (ii) Домохозяйства ранжируются в порядке снижения коэффициента продовольствия (см. пункт (i)), используя данные наблюдений. (iii) Выбираются домохозяйства, для которых коэффициент продовольственной беднос# ти находится в пределах 95–100. (iv) Вычисляется среднее значение непродуктовой потребительской корзины для членов этих домохозяйств. Это и есть непродовольственная часть прожиточного минимума. Как и в официальной методике, не все потребляемые непродовольственные товары включаются в непродуктовую потребительскую корзину. Из десяти групп непродовольст# венных товаров и услуг берется только семь. Исключаются те товары и услуги, которые не являются необходимыми, в частности, расходы на алкогольные напитки и табачные изде# лия, отдых и культуру, рестораны и гостиницы, а также другие товары и услуги. Кроме того, некоторые группы товаров включаются в минимальную потребительскую корзину, только если среди членов домохозяйства есть представители определенной категории (дети, трудо# способные или пенсионеры). Таблица 14. Группы товаров, включенные в оценку минимальной непродуктовой потребительской корзины

Категории товаров

Включены в прожиточный минимум?

Учитывается ли при расчете прожиточного минимума для категорий: Дети

Трудоспособные

Пенсионеры

Алкоголь и табачные изделия

нет

Одежда и обувь

да

Жилье, вода, электричество и газ

да

Мебель и домашнее оборудование

да

Здравоохранение

да

Транспорт

да

нет

да

нет

Связь

да

нет

да

нет

Отдых и культура

нет

Образование

да

нет

Рестораны и гостиницы

нет

Другие товары

нет

Примечание: Используются следующие возрастные группы: дети в возрасте 0–15 лет; трудоспособные женщины в возрасте 16–54 лет и трудоспособные мужчины в возрасте 16–59 лет; пенсионеры – мужчины в возрасте 60 лет и старше и женщины в возрасте 55 лет и старше.

Каждой из семи групп товаров, включенных в официальную непродовольственную потребительскую корзину, присваивают коэффициент, отвечающий за экономию на мас# штабах. Смысл этого коэффициента очевиден. Если продукты питания являются товара# ми личного потребления, то некоторые непродовольственные товары могут потребляться всеми членами домохозяйства совместно. Это относится к товарам типа общественного потребления, пользование которыми не сказывается на размере индивидуального благо#

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

состояния (к таким товарам относятся, например, радиоприемник, телевизор, стиральная машина). Предполагается, что отдельные непродовольственные компоненты в разной степени вли# яют на экономию на масштабах, в зависимости от того, сколько членов домохозяйства сов# местно пользуются этими компонентами: «Допустим, что θj – это коэффициент экономии на масштабах для j"го компонента непродуктовой потребительской корзины, который при" нимает значение 1, если j"й компонент является товаром личного потребления, и значение 0, если j"й компонент является товаром общественного потребления. Пусть ni это размер i"го домохозяйства, тогда потребление j"го компонента i"м домохозяйством можно представить в виде формулы: (NFPL)ij = k (MNFPL)j ni(θj –1), где k – коэффициент пропорциональности, (MNFPL)j – среднее душевое потребление для группы непродовольственных товаров j, а ni – размер домохозяйства. Если θj равен 1, то в каждом домохозяйстве душевое потребление j"го компонента равно (MNFPL)j, и для j"го компонента нет экономии на масштабе. Если θj равен 0, то в i"му домохозяйстве душевое потребление j"го компонента равно (MNFPL)j/ni. Коэффициент k выбирается таким обра" зом, чтобы среднее значение (NFPL)Ij для всех домохозяйств было равно (MNFPL)j, таким образом, учет экономии на масштабах не меняет значение средней величины каждого ком" понента. Приводится следующее объяснение: «Хотя одежда как правило является товаром инди" видуального потребления и принадлежит каждому отдельному члену домохозяйства, члены семьи могут иногда пользоваться ею совместно. Поэтому для одежды мы принимаем значе" ние θj = 0.9, что означает для одежды экономию на масштабе 10%. Жилье, включая комму" нальные услуги, мебель и бытовые приборы, является общественным товаром, так что для него мы принимаем значение θj = 0. Медицинские услуги могут рассматриваться как товар индивидуального потребления (поскольку невозможно совместно пользоваться медицинскими услугами), так что мы принимаем коэффициент экономии на масштабе равным 1. Затраты на образование появляются только в том случае, когда в домохозяйстве есть дети, поэтому мы считаем, что расходы на образование пропорциональны количеству детей в домохозяйст" ве (разделенному на размер домохозяйства). Аналогичным образом мы полагаем, что только работающие взрослые имеют расходы на транспорт, поэтому транспортные расходы про" порциональны количеству работающих взрослых, деленному на размер домохозяйства. Также и расходы на связь мы полагаем пропорциональными количеству работающих взрослых, де" ленному на размер домохозяйства». Таким образом, каждому компоненту непродуктовой потребительской корзины соответ# ствует свой уровень экономии на масштабах, выраженный коэффициентом экономии на мас# штабах, находящимся в интервале от 0 (товары общественного потребления) до 1 (товары ин# дивидуального, личного потребления). Принимаются следующие значения коэффициента для разных товаров: 0,9 – для предметов одежды и обуви; 0,0 – для жилья и коммунальных услуг; 0,0 –для мебели и бытовой техники; 1,0 – для медицинских услуг. Значение коэффи# циента для транспортных расходов и услуг связи рассчитывается путем деления числа рабо# тающих взрослых на размер домохозяйства; а значение коэффициента для расходов на обра# зование – путем деления числа детей на размер домохозяйства. Если значение коэффициента равно 1, то размер минимальной непродуктовой потребительской корзины на душу будет одинаков для каждого домохозяйства. Если значение коэффициента равно 0, то для каждого домохозяйства размер минимальной непродуктовой потребительской корзины на душу нуж# но будет разделить на размер домохозяйства. Формулы для оценки отдельных компонентов непродуктовой потребительской корзины для каждого домохозяйства приведены в Табл. 15. В Табл. A5 Статистического приложения представлено отношение среднего значения непро# довольственной линии бедности, рассчитанной на уровне домохозяйства, к среднему по вы# борке значению этой линии для домохозяйств разного размера, что точно характеризует предполагаемую экономию на масштабах для разных групп потребительских товаров.

Черта бедности

Таблица 15. Экономия на масштабах при потреблении различных категорий непродовольственных товаров и услуг Формула расчета душевой непродовольственной черты бедности

Экономия на масштабах

Применяется

MNFPL/hsize^0,1

Низкая

Ко всем домохозяйствам

Жилье, вода, электричество и газ

MNFPL/hsize

Полная

Ко всем домохозяйствам

Мебель и домашнее оборудование

MNFPL/hsize

Полная

Ко всем домохозяйствам

MNFPL

Нет

Ко всем домохозяйствам

Транспорт

MNFPL/hsize^(1;adults/hsize)

Умеренная

Если есть трудоспособные взрослые

Связь

MNFPL/hsize^(1;adults/hsize)

Умеренная

Если есть трудоспособные взрослые

Образование

MNFPL/hsize^(1;children/hsize)

Высокая

Если есть дети

Товарная группа Одежда и обувь

Здравоохранение

В формулах используются следующие переменные: MNFPL – «среднее значение непродовольственной чер; ты бедности»; hsize – размер домохозяйства; adults – доля взрослых; children – доля детей в домохозяйстве. Взрослые – люди от 16 лет и старше, дети – до 16 лет.

Итоговая стоимость непродуктовой потребительской корзины получается в результате суммирования всех семи компонентов.

6.3. Итоговая стоимость минимальной потребительской корзины Суммируя стоимость продуктовой и непродуктовой частей потребительской корзины, полу# чаем стоимость потребительской корзины в 1832 руб. по состоянию на 2#й квартал 2003 г29. Продуктовая корзина составляет треть минимальной потребительской корзины (Табл. 16). Среди непродуктовых компонентов наибольший удельный вес имеют арендная плата за жи# лье и жилищно#коммунальные услуги (38% минимального набора), затем идут расходы на здравоохранение, мебель и бытовую технику, одежду и обувь (каждая из групп составляет по 7–8% от суммарного размера потребительской корзины). Затраты на образование и услуги связи составляют лишь незначительную часть от суммарного размера потребительской кор# зины. Низкая доля расходов на образование и здравоохранение объясняется тем, что в Рос# сийской Федерации они в основном предоставляются бесплатно, а также их высокой элас# тичностью по доходу. Сравним размер потребительской корзины, полученный на основе НОБУС, с данными, полученными Kakwani et al (2004) на основе ОБДХ. Можно ожидать, что обе величины бу# дут сопоставимыми, но не одинаковыми (в реальном выражении), принимая во внимание различные технологии сбора данных (см. Вставку 1) и количество наименований товаров, включенных в обследование. Учитывая охват товаров, можно ожидать, что размер потреби# тельской корзины, полученный на основе НОБУС, будет больше. В отличие от НОБУС, при определении размера потребительской корзины, ОБДХ не принимает во внимание важные компоненты благосостояния домохозяйства, связанные с товарами длительного пользования и жильем, в первую очередь, потому что сбор таких данных в рамках ОБДХ не проводится. Наши предположения подтвердились. В ценах 2#го квартала 2003 г. размер потребитель# ской корзины, рассчитанный по данным ОБДХ, составляет 1195 руб.30, что существенно ни# 29 Стоимость официального прожиточного минимума в этот период составляла в среднем расчете на душу населения 2137 руб. 30 В период между 2002 г. и 2#м кварталом 2003 г. потребительские цены выросли в 1,1311 раза.

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

же размера потребительской корзины, полученного на основе НОБУС (1832 руб.). Сравни# вая набор товаров, входящих в состав потребительской корзины в обоих случаях, мы можем видеть, что в НОБУС удельный вес группы товаров общественного потребления (жилье, коммунальные услуги, мебель и бытовая техника) гораздо выше по сравнению с ОБДХ (45 и 14%, соответственно). Это ожидаемый результат, поскольку в НОБУС предусмотрены де# тально проработанные разделы как раз для отражения таких расходов, и методика, исполь# зуемая в данной работе, также хорошо отражает потребление (потребительскую стоимость) таких товаров. Таблица 16. Сравнение размеров потребительской корзины, полученных с использованием НОБУС и ОБДХ ОБДХ (2002 г.) Руб./месяц

НОБУС (2003 г.) %

Руб./месяц

Питание

570

627

Одежда и обувь

197

122

Жилье, вода, электричество и газ

130

694

Мебель и домашнее оборудование

122

Здравоохранение

156

Транспорт

Связь

Образование Непродовольственное потребление Всего

486

1205

1056

100

1832

100

Источник: Kakwani N. and Z. Sajaia “Poverty line in Russia: issues, methodology and recommendations”, World Bank (2005) и расчеты авторов на основе НОБУС, 2003.

УРОВЕНЬ И ПРОФИЛЬ БЕДНОСТИ

Эта работа не ставит перед собой цели детального анализа профиля бедности в России, а призвана проанализировать, как изменятся показатели бедности и неравенства, если мы будем пользоваться методикой, о которой говорилось в предыдущих разделах. Тем не менее, прежде чем анализировать результаты влияния методологии на показатель уровня бедности (Раздел 8), полезно будет рассмотреть некоторые ключевые характеристики бедности. Согласно нашему определению бедности, во втором квартале 2003 г. каждый четвертый житель России был бедным в материальном отношении (Рис. 7). В среднем по России доля бедных составляла 24%. Мы пришли к выводу, что риск бедности выше для более крупных домохозяйств, что совпадает с выводами других исследований, основанных на данных ОБДХ или РМЭЗ. При этом увеличение относительной бедности наблюдается лишь для до# мохозяйств с 4 и более членами или с 2 и более детьми. Однако домохозяйства большого раз# мера и домохозяйства с 2 и более детьми составляют лишь небольшую долю в населении страны. Самый большой вклад в общую бедность вносят домохозяйства среднего размера, состоящие из 3–4 человек, без детей или с 1 ребенком (Рис. 8). Рис. 7. Уровень бедности среди различных категорий домохозяйств (доля бедных в каждой категории в % от совокупного населения в каждой категории)

Мы разделили все домохозяйства на квинтили в зависимости от стоимости набора това# ров длительного пользования, которыми они владеют. Не удивительно, что мы обнаружили высокую корреляцию между обеспеченностью товарами длительного пользования и уров# нем материальной бедности, однако, это совпадение не полное. Например, существует не# большая группа домохозяйств, владеющих большим количеством товаров длительного пользования (8% от самого обеспеченного квинтиля на Рис. 7, что составляет 6,7% от обще# го числа бедных на Рис. 8), но с низким уровнем потребления. Наконец, уровень бедности одинаков для собственников жилья и арендаторов, так как наш показатель благосостояния учитывает как реально уплаченную арендную плату, так и условную плату за жилье, занима# емое собственниками.

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

Рис. 8. Вклад различных категорий домохозяйств в общую бедность (доля бедных в каждой категории в % от общего количества бедных)

Таблица 17. Территориальный профиль бедности Доля бедных в группе, (%)

Доля группы среди бедных, (%)

Тип поселения Город Село

16,6 41,9

51,8 48,2

Федеральный округ Центральный Северо;Западный Сибирский Южный Дальневосточный Уральский Приволжский

18,9 15,3 25,6 30,3 29,3 26,4 23,7

20,6 6,6 15,7 18,8 6,2 9,8 22,3

Мы также наблюдаем значительные межрегиональные и межпоселенческие различия в показателях бедности (Табл. 17), что не удивительно для страны с такой огромной терри# торией. Несмотря на то, что лишь четверть населения живет в сельской местности, доля сельских жителей среди бедных составляет 48,2%, а риск бедности для домохозяйств в сель# ской местности выше (41,9%), чем в городах (16,6%). По федеральным округам самый высо# кий процент бедных наблюдается в Южном федеральном и Дальневосточном округах (30,3 и 29,3%, соответственно), а самый низкий – в Северо#Западном (15,3%). В остальных феде# ральных округах риск бедности близок к среднему по стране.

АНАЛИЗ ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ ПОКАЗАТЕЛЕЙ БЕДНОСТИ К МЕТОДОЛОГИИ ЕЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ

Мы вывели показатель потребления и оценили стоимость индивидуального прожиточно# го минимума для каждого домохозяйства, используя рекомендации известных междуна# родных экспертов и данные НОБУС. Показатель потребления станет нашим отправным пунктом для решения задачи ранжирования домохозяйств по уровню экономического бла# госостояния. Мы отдаем предпочтение этому показателю в силу того, что он является ком# плексным и методологически обоснованным. В него входят все компоненты, которые обычно учитываются в обследованиях, нацеленных на измерение уровня бедности: про# дукты питания (приобретенные, произведенные в домохозяйстве или полученные в каче# стве подарка или натуральной оплаты); непродовольственные товары ежедневного спроса; услуги; товары длительного пользования и жилье. В соответствии с теорией потребления показатель учитывает оценку благосостояния, извлекаемого домохозяйствами из товаров длительного пользования и жилья, которые находятся в их собственности, оцененную че# рез их потребительскую стоимость. В этом разделе мы попытаемся ответить на следующие вопросы: • Насколько чувствительны показатели бедности и неравенства к различным методи# кам учета трех компонентов благосостояния домохозяйств: товаров длительного пользования; жилья; льгот и субсидий? • Насколько сократится разница в уровне бедности между городской и сельской мест# ностью, если мы будем учитывать межпоселенческие различия в покупательной спо# собности? • Как применение этой методики отразится на территориях с высокой плотностью сельского населения, таких как Южный федеральный округ? В качестве альтернативы предпочтительному для нас методу (А), так называемому «зо# лотому стандарту», мы рассчитали шесть показателей потребления и соответствующих им индикаторов уровня бедности, краткое описание которых представлено в Табл. 18. В состав всех показателей входит общий компонент, или стоимость базового совокупного потребле" ния, которое включает потребление продуктов питания, непродовольственных товаров и ус# луг, за исключением товаров длительного пользования и жилья (арендной платы). • Показатель B включает базовое совокупное потребление, стоимость товаров длитель# ного пользования, приобретенных в 2003 г., и вмененную плату за основное жилье (арендная плата и расходы на оплату коммунальных услуг). Этот вариант наиболее близок к официальному методу расчета расходов Росстатом. • Показатель C включает базовое совокупное потребление, вмененную плату за основ# ное жилье, но не включает потребление или приобретение товаров длительного поль# зования. • Показатель D включает базовое совокупное потребление, потребительскую стои# мость товаров длительного потребления, которыми владеет домохозяйство, и реаль# но уплаченную квартплату за основное жилье. • Показатель E включает базовое совокупное потребление, потребительскую стои# мость товаров длительного пользования, которыми владеет домохозяйство, но не включает квартплату (и реально уплаченную и вмененную). • Показатель F в целом включает те же компоненты, что и показатель (А), но при этом еще корректирует оценки потребления продуктов питания с помощью индексов цен, рассчитанных для каждого отдельного региона и типа поселения. • Показатель G в целом включает те же компоненты, что и предпочтительный показа# тель (А), за исключением стоимости льгот и субсидий, которыми пользуются домо# хозяйства.

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

Таблица 18. Различные типы показателей потребления: компонентный состав Метод формирования показателя

D E

Товары длительного пользования Базовое Потреби ; потребление* тельская стоимость

Покупки

Арендная плата

Не учиты ; Реально Не учиты ; Вмененная вается уплаченная вается

Золотой стан; дарт – эталон; ный метод Включает покуп; ки товаров дли; тельного пользо; вания в 2003 г. Не учитывает то; вары длительно; го пользования Включает только реально уплачен; ную квартплату Не включает квартплату Учитывает разни; цу в уровне цен в городе и сель; ской местности Не учитывает субсидирован; ное потребление

* Базовое потребление включает все продукты питания, непродовольственные товары и услуги за исключением то; варов длительного пользования и арендной платы.

Для каждого альтернативного показателя потребления мы оцениваем индивидуальную для домохозяйства черту бедности в соответствии с методикой, описанной в разделе 6, и со# здаем свой набор коэффициентов благосостояния. Мы проводим оценку бедности и нера# венства для различных показателей благосостояния и сравниваем полученный профиль бедности с исходным по таким параметрам, как размер домохозяйства, обеспеченность то# варами длительного пользования, наличие собственного жилья и место проживания.

8.1. Учет товаров длительного пользования До сих пор в этом разделе мы говорили о том, как оценить благосостояние, извлекаемое из то# варов длительного пользования, следуя рекомендациям Deaton et al (1999) в применении к данным НОБУС 2003 г. Официальная методика оценки уровня бедности не использует этот метод отчасти потому, что ОБДХ не собирает информацию о владении имуществом и его ха# рактеристиках. Вместо этого в показатель совокупного потребления (но не прожиточного ми# нимума) официальная методика включает стоимость недавно приобретенных товаров дли# тельного пользования. Такой выбор методики идет вразрез с теорией потребления и понятием благосостояния, которое мы пытаемся измерить, и которое является аппроксимацией дохода домохозяйства в долгосрочной перспективе. Кроме того, такой подход отрицательно сказыва# ется на точности итоговых оценок уровня бедности и неравенства по ряду причин: (i) Данная методика по#разному подходит к двум домохозяйствам, идентичным по всем параметрам, за исключением времени покупки товаров длительного пользования. В результате не соблюдается важный принцип ранжирования домохозяйств по уров#

Анализ чувствительности показателей бедности к методологии ее определения

ню благосостояния. Ниже приводится пример, который помогает проиллюстриро# вать этот пункт. (ii) Когда данные по всей выборке агрегируются, учет недавно приобретенных товаров длительного пользования, а не потребительской стоимости имеющихся товаров, оказывает значительное влияние на результирующие показатели бедности и нера# венства31. Чтобы проиллюстрировать этот факт, мы предлагаем сравнить следующие показатели совокупного потребления, полученные на основе методики A («золотой стандарт», учитыва# ющий потребительскую стоимость товаров длительного пользования), B (включается стои# мость товаров длительного пользования, приобретенных в 2003 г.) и C (товары длительного пользования не учитываются никак). Отметим, что методика B аналогична методике, ис# пользуемой Росстатом для оценки совокупного потребления32.

Влияние на ранжирование домохозяйств по показателю благосостояния Для начала проиллюстрируем влияние выбранной Росстатом методики на ранжирование домохозяйств со схожими характеристиками. Выберем в базе данных НОБУС два близких по характеристикам домохозяйства: одинакового размера, с одинаковым уровнем потреб# ления (без учета благосостояния, извлекаемого из товаров длительного пользования), имеющих один телевизор. Оба домохозяйства приобрели свои телевизоры по цене 6500 руб. Различается лишь время покупки: одно домохозяйство приобрело телевизор в 2002 г., а другое в 2003 г. Таблица 19. Пример двух похожих домохозяйств, которые купили похожий телевизор: какое влияние различные методики учета товаров длительного пользования оказывают на показатель благосостояния домохозяйства? Децили по показателю потребления, который: Идентификаци; Год онный номер приобре; домохозяйства тения

Цена

учитывает потреби; тельскую стоимость набора то; варов дли; тельного пользования

учитывает покупки то; варов дли; тельного пользования

Ранги (руб.) на основе показателя потребления, который:

не учитыва; учитывает ет товары потреби; длительного тельскую пользования стоимость набора то; варов дли; тельного пользования

учитывает покупки то; варов дли; тельного пользования

не учитыва; ет товары длительного пользования

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

7517630453

2003

6500

1839

3621

1799

1203230607

2002

6500

1821

1776

Источник: расчеты авторов на основе данных Росстата и НОБУС, 2003 г.

31 Модель, приведенная в основном тексте этой работы, иллюстрирует, что произойдет с показате# лем бедности и неравенства, если стоимость недавно приобретенных товаров длительного пользования будет включена в совокупное потребление. В этом случае мы получим искусственно завышенные оцен# ки уровня бедности и неравенства. Тем не менее, официальная методика включает стоимость недавно приобретенных товаров длительного пользования в совокупное потребление, но не включает ее при рас# чете прожиточного минимума. В последнем случае учитываются только затраты на амортизацию мини# мального набора товаров длительного пользования. Такой выбор методики приводит к искусственному завышению неравенства, хотя и оказывает лишь незначительное влияние на оценку уровня бедности. 32 За исключением учета расходов на жилье (арендную плату).

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

В Табл. 19 показана принадлежность домохозяйств к определенному децилю и оценки душевого потребления, рассчитанные на основе трех методик: A. Учитывающей потребительскую стоимость набора товаров длительного пользова# ния (метод А); B. Включающей стоимость товаров длительного пользования, приобретенных в 2003 г. (метод В) C. Не учитывающей ни потребительскую стоимость, ни покупки товаров длительно# го пользования (метод С). При использовании методики, рекомендованной в работе Deaton et all (1999), оба домо# хозяйства оказываются в третьем дециле (колонка 4 в Табл. 19). Согласно методике, приме# няемой в ОБДХ, домохозяйство, которое приобрело свой единственный телевизор в 2003 г., «продвигается» в 8 дециль. В терминах среднедушевого потребления первое домохозяйство демонстрирует рост потребления (с 1839 до 3621 руб.), в то время как идентичное по всем остальным параметрам второе домохозяйство, купившее телевизор по той же цене, но на год раньше, теряет свои позиции (его потребление падает с 1821 до 1776 руб., поскольку мы не учитываем благосостояние, обусловленное тем, что это домохозяйство владеет телевизором и другими предметами длительного пользования, купленными до 2003 г.). Если мы не учи# тываем информацию ни о потребительской стоимости, ни о покупках товаров длительного пользования (колонка 6 в Табл. 19), то оба домохозяйства снова попадают в 3#ий дециль33. Этот пример не является исключением. В Табл. А14 Статистического приложения перечис# лены все домохозяйства, которые купили телевизор в 2002 г. или 2003 г. (всего 47 случаев). Во всех без исключения случаях учет товаров длительного пользования, приобретенных в рассматриваемый период (в случае НОБУС в 2003 г.), ведет к искусственному завышению позиции домохозяйств в распределении по уровню благосостояния. Этот пример подводит нас к ключевой рекомендации относительно методики учета това# ров длительного пользования в оценке благосостояния домохозяйств. Для того чтобы полу# чить комплексный и непротиворечивый показатель благосостояния домохозяйства, ОБДХ следует собирать информацию, необходимую для оценки потребительской стоимости набо# ра основных товаров длительного пользования. Если реализация этой рекомендации пока# жется сложной, то в качестве альтернативы можно предложить вообще не учитывать инфор# мацию о приобретенных в рассматриваемый период и уже имеющихся в домохозяйстве товарах длительного пользования (вариант С). На Рис. 9 представлены две диаграммы, иллюстрирующие изменения в ранжировании домохозяйств, которые происходят, если мы отклоняемся от предпочтительной методики. На левой диаграмме сравниваются предпочтительная методика A (ось Х) и альтернативная методика В. Когда в совокупное потребление включаются только недавние покупки товаров длительного пользования, уровень благосостояния многих домохозяйств, которые приобре# ли товары длительного пользования до 2003 г., оказывается искусственно заниженным, в то время как уровень благосостояния тех немногих домохозяйств, которые приобрели товары длительного пользования в течение 2003 г., искусственно завышен. Коэффициент корреля# ции Пирсона для двух этих показателей равен 0,63. Простое исключение любой информации о товарах длительного пользования, как это показано на правой диаграмме, приведет к тому, что распределение по уровню благосостояния станет близким к распределению, полученно# му при использовании предпочтительного показателя A. Исключение любой информации о потреблении набора товаров длительного пользования снизит совокупное благосостояние, но не изменит ранжирование домохозяйств, что наглядно показано на диаграмме (точки рас# положены под диагональю, но вблизи нее). Коэффициент корреляции Пирсона для показа# телей A и C равен 0,96. 33 Как и ожидалось, пренебрежение информацией о потребительской стоимости запаса товаров дли# тельного пользования приводит к снижению душевого потребления, что проиллюстрировано в послед# ней колонке Таблицы 9.

Анализ чувствительности показателей бедности к методологии ее определения

Рис. 9. Различия по уровню благосостояния в зависимости от метода включения в потребление товаров длительного пользования

Источник: расчеты авторов на основе данных Росстата и НОБУС, 2003 г.

Влияние на общую оценку уровня бедности и неравенства Влияние разных подходов к учету товаров длительного пользования на общие оценки бедности и неравенства проиллюстрировано на Рис. 10. Оценки бедности и неравенства, полученные на основе альтернативной методики С, согласно которой информация о това# рах длительного пользования не учитывается вообще, близки к оценкам, полученным при использовании предпочтительной методики А. Уровень бедности равен 23,1% при ис# пользовании метода С и 23,4% при использовании предпочтительного эталонного метода. Коэффициент Джини по душевому потреблению снижается до 0,268, по сравнению с 0,269 при использовании эталонного метода. Разница между этими оценками статисти# чески незначима. Использование альтернативной методики B (напомним, в чем#то аналогичной офици# альной), согласно которой в совокупное потребление включается стоимость недавно приоб# ретенных товаров длительного пользования, приводит к искусственному завышению уров# ня бедности и неравенства. Уровень бедности увеличивается до 34,7%, а коэффициент Джини – до 0,372. Тем не менее, альтернативная методика В не по всем параметрам анало# гична официальной российской методике измерения уровня бедности. Официальная мето# дология использует «асимметричный» подход. Стоимость недавно приобретенных товаров длительного пользования включается в совокупное потребление, в то время как в норматив# ном прожиточном минимуме учитывается только стоимость амортизации минимального на# бора товаров длительного пользования. В такой ситуации искусственно завышенным оказы# вается только уровень неравенства, а на оценки бедности это оказывает сравнительно небольшое влияние. В Табл. A11–A13 Статистического приложения представлены оценки уровня бедности и неравенства и их стандартные ошибки для всех трех сценариев, рассмат# риваемых в этом разделе.

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

Рис. 10. Влияние включения товаров длительного пользования на уровень бедности и неравенства

Примечание: максимальные и минимальные значения (границы доверительного интервала) обозначены граница; ми вертикальных отрезков вокруг средней точки.

Эти результаты полностью согласуются с результатами, полученными Gibson (2004). Сле# дует отметить, что вследствие ограниченности данных ОБДХ, Gibson сравнивал только вари# анты В (показатель денежных расходов по оценке Росстата) и С (названный им эксперимен# тальным показателем совокупного потребления34). Он отмечает: «Одним из очевидных эффектов от проведенной нами коррекции показателя благосостояния заключается в том, что показатель неравенства падает. В показатель денежных расходов самого обеспеченного 10 де# циля входят расходы, не включенные нами в экспериментальный показатель. В то же время для четырех нижних децильных групп верно обратное – их благосостояние возрастает при использовании экспериментального показателя. Значение коэффициента Джини для показа# теля душевых расходов составляет 0,446 (а для денежных доходов – 0,450), в то время как для экспериментального показателя благосостояния, не учитывающего товары длительного пользования, значение коэффициента Джини составляет лишь 0,362». На основе анализа данных НОБУС мы можем рекомендовать четыре способа усовершен# ствования методики сбора данных о товарах длительного пользования в ОБДХ: • Добавить в вопросник ОБДХ модуль, посвященный товарам длительного пользова# ния, как это сделано в НОБУС (см. Приложение 1). В этом модуле должна быть со# брана информация по следующим ключевым вопросам: (i) имеется ли в домохозяй# стве товар длительного пользования; (ii) какое количество этого товара имеется в домохозяйстве; (iii) для товаров, приобретенных в последнее время: какова была це# на товара при покупке, за какую цену этот товар можно было бы продать сейчас, ка# ков его возраст. • По аналогии с тем, как это сделано в НОБУС, разбить информацию по некоторым то# варам на несколько вопросов, особенно это касается товаров, которые есть в боль# 34 Экспериментальный показатель совокупного потребления равен показателю денежных расходов за вычетом промежуточного потребления, налогов, полученных в подарок продуктов питания и покупок товаров длительного пользования.

Анализ чувствительности показателей бедности к методологии ее определения

шинстве домохозяйств, и которые отличаются большой разнородностью. Например, рекомендуется собирать больше информации о характеристиках телевизоров (цвет# ные или черно#белые, отечественного или иностранного производства и т.д.), чтобы улучшить модель. • С другой стороны, из списка товаров длительного пользования выбросить некоторые относительно дешевые товары, например, радиоприемники, музыкальные центры, магнитолы или аудиоплэйеры. Обладание этими предметами существенно не меняет позицию домохозяйства по шкале благосостояния. • Собирать информацию о вторичной стоимости для всех товаров длительного пользо# вания, независимо от даты их приобретения. Проведенный на данных НОБУС экспе# римент показывает, что значительная доля домохозяйств (2/3 опрошенных) смогла ответить на этот вопрос. Такая мера снизит потребность в проведении дооценки от# сутствующих значений. Заметим, что рекомендованная здесь методика полностью укладывается в рекомендации международных организаций, разрабатываемые для статистики расходов и потребления (ILO, 2003, с. 68, п. 292).

8.2. Учет расходов на жилье Методика учета расходов на жилье влияет на результирующие показатели уровня бедности и неравенства в меньшей степени, однако приводит к систематическому занижению благо# состояния собственников жилья по сравнению с арендаторами. Чтобы проиллюстрировать это, сравним следующие методики расчета совокупного потребления и уровня бедности: • Методика A, учитывающая вмененную потребительскую стоимость, извлекаемую собственниками жилья; • Методика D, учитывающая реально выплаченную арендаторами квартирную плату; • Методика E, согласно которой не учитывается ни вмененная, ни реально выплачен# ная арендная плата. Отметим, что методика D аналогична официальной методике, применяемой Росстатом, за исключением подхода к учету товаров длительного пользования. В официальной рос# сийской методике измерения бедности в совокупное потребление включается только ре# ально уплаченная квартирная плата (и стоимость субсидий на оплату жилья, о которых рассказало домохозяйство). Оценки потребления домохозяйств, проживающих в собствен# ном жилье, не корректируются в сторону увеличения с учетом вмененной арендной платы за жилье. Частично это происходит по причине нехватки данных: до 2004 г. ОБДХ не собирало ин# формацию о характеристиках жилья, которые могли бы быть использованы для оценки вме# ненной платы за жилье, в частности не просило собственников жилья оценить размер аренд# ной платы, которую они могли бы получить, если бы сдали свое жилье. Включение вмененной платы за жилье в показатель совокупного потребления улучшит сопоставимость данных обследования с данными Системы национальных счетов (СНС). Включение вме# ненной платы за жилье в оценки совокупного потребления является стандартной практикой в СНС и в практике проведения обследований под эгидой Евростата.

Влияние на ранжирование домохозяйств по уровню благосостояния Чтобы показать, каким образом методика учета арендной платы за жилье в показателе сово# купного потребления влияет на ранжирование двух схожих по своим характеристикам до# мохозяйств, возьмем два домохозяйства одинакового размера и состава, одно из которых яв#

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

ляется собственником жилья, а другое арендует свое жилье. По логике, домохозяйство, ко# торое является собственником жилья, должно занимать более высокое положение в иерар# хии домохозяйств по уровню благосостояния, чем домохозяйство, которое жилье арендует. Тем не менее, используя официальную методику, мы получаем совершенно противополож# ный результат, поскольку в совокупный показатель благосостояния включается арендная плата, реально уплаченная домохозяйством, снимающим свое жилье, и не включается де# нежная оценка благосостояния, извлекаемого из жилья его собственниками. В Табл. 20 эта ситуация иллюстрируется на примере двух домохозяйств из обследования НОБУС, которые практически идентичны по всем критериям за исключением наличия в собственности жилья. Оба домохозяйства состоят из одного человека, имеют душевое по# требление, близкое к среднему уровню (2200 руб. в месяц), и живут в одинаковых квартирах, где квартплата близка к средней по стране (около 180 руб. в месяц). Единственная разница заключается в том, что первое домохозяйство является собственником своего жилья, в то время как второе арендует жилье. Проранжируем оба домохозяйства по трем показателям душевого потребления: – первый включает реально уплаченную или вмененную плату за жилье (колонка 7 в Табл. 20) (методика А), – второй не включает плату за жилье вообще (колонка 8) (методика E), – третий включает только реальные расходы на оплату жилья и коммунальных услуг (колонка 9) (методика D). Таблица 20. Пример двух похожих домохозяйств, проживающих в похожей квартире: какое влияние на показатель благосостояния домохозяйства оказывают различные методики учета потребления жилья? Размер номинальной арендной платы Идентифика ; Владеет ционный ли жиль ; номер домо ; ем, в ко ; хозяйства тором прожи ; вает?

(1)

Децили по показателю потребления, который: включает не вклю; реально чает уплачен; арендную ную или плату вменен; ную арендную плату

включает только ре; ально уп; лаченную арендную плату

Децили по душевому показате ; лю потребления, который:

включает реально уплачен; ную или вменен; ную арендную плату

включает только ре; ально уп; лаченную арендную плату

включает не вклю; реально чает уплачен; арендную ную или плату вменен; ную арендную плату

включает только ре; ально уп; лаченную арендную плату

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

2506450090

ДА

1052

3732

2846

5012120556

НЕТ

1062

3705

2781

3705

Примечание: Разница между значениями в колонках 7 и 8 не равна значению в колонке 2, поскольку душевое со; вокупное потребление было скорректировано на региональные различия в ценах, в то время как информация об арендной плате указана в ценах текущего периода/данного населенного пункта.

В соответствии с рекомендациями, приведенными в Deaton et all (1999), оба домохозяй# ства из нашего примера попали в 6#ой дециль. В соответствии с практикой, применяемой в ОБДХ, домохозяйство, снимающее жилье, переместится в 7#ой дециль, а домохозяйство, владеющее жильем, опустится в 5#ый дециль (колонка 6 в Табл. 20). Если информация об арендной плате не учитывается совсем (колонка 5 в Табл. 20), то оба домохозяйства попада# ют в один и тот же 5#ый дециль. Таким образом, теоретически включение реально уплачен# ной или вмененной арендной платы в общее благосостояния предпочтительнее, однако, в от# сутствие необходимой информации лучшей альтернативой будет вообще не учитывать арендную плату.

Анализ чувствительности показателей бедности к методологии ее определения

Влияние на точность распределения по уровню благосостояния На Рис. 11 представлены две диаграммы, иллюстрирующие изменение распределения по уровню благосостояния, которое происходит в случае отклонения от предпочтительной ме# тодики A. На левой диаграмме сопоставляются предпочтительная методика А (ось Х) и ей альтернативная методика D (ось Y). Показатель совокупного потребления D не включает оценку вмененной арендной платы для домохозяйств#владельцев жилья, и, как следствие, уровень благосостояния этих домохозяйств оказывается искусственно заниженным. Коэф# фициент корреляции Пирсона для распределений A и D равен 0,95. Если мы вообще не учитываем информацию об уплаченной или вмененной арендной плате (правая диаграмма), то в результате получим показатель благосостояния, который бу# дет значительно ниже предпочтительного. Коэффициент корреляции Пирсона для показате# лей А и Е равен 0,94. Тем не менее, альтернативная методика Е позволяет правильно проран# жировать домохозяйства собственников и арендаторов жилья по уровню благосостояния, тогда как методика D искажает ранжирование. Рис. 11. Альтернативные методы включения расходов на жилье в агрегированный показатель благосостояния и их влияние на ранжирование домохозяйств

Источник: расчеты авторов на основе данных Росстата и НОБУС, 2003 г.

Влияние на общую оценку уровня бедности и неравенства Как показано на Рис. 12, официально используемая методика учета затрат на жилье (мето# дика D, аналогичная официальной методике Росстата) оказывает умеренное влияние на об# щие оценки уровня бедности и неравенства. Учет только уплаченной арендной платы приве# дет к небольшому росту уровня бедности, с 23,4% (методика A) до 24,3% (методика D), и неравенства, с 0,269 до 0,285. Изменение показателя неравенства является статистически значимым. Игнорирование всей информации о расходах на оплату жилья (методика E) со# кращает уровень бедности до 21,4%, но увеличивает уровень неравенства до 0,291. И то и другое изменение является статистически значимым. Таким образом, учет благосостояния, извлекаемого из жилья, сокращает уровень неравенства в основном за счет того, что харак# теристики жилья имеют более равномерное распределение, чем другие компоненты благосо# стояния домохозяйств.

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

Сравнительно небольшое влияние, которое потребление жилья оказывает на оценки уровня бедности и неравенства, объясняется низким уровнем арендной платы (по данным на 2003 г.) Однако это временное явление. По мере либерализации рынка жилья и развития ре# формы жилищно#коммунального хозяйства арендная плата за жилье будет все больше опе# режать рост потребительских цен. Такие «инфляционные ожидания» отражаются, в частно# сти, в оценках гипотетической арендной платы, которые дают собственники жилья. Рост арендной платы и значения «жилищного» компонента в общем показателе благосостояния является основанием для расширенного сбора информации об этом компоненте благососто# яния домохозяйств. Рис. 12. Чувствительность показателей бедности и неравенства к разным методикам учета «потребления жилья»

Примечание: максимальные и минимальные значения (границы доверительного интервала) обозначены граница; ми вертикальных отрезков вокруг средней точки

Официальная методика учета жилья, согласно которой уплаченная арендная плата (час# то будучи гораздо ниже рыночной стоимости) включается в потребление арендаторов, а вме# ненная арендная плата за занимаемое жилье не включается в потребление собственников жилья, – приводит к искажению относительных позиций арендаторов и собственников жи# лья с точки зрения принадлежности к бедным (Рис. 13). В сравнении с предпочтительной, эталонной методологией оценки бедности, уровень бедности среди владельцев жилья пере# оценивается на 7 процентных пунктов (30,3% вместо 23,5% согласно эталонному показате# лю), а уровень бедности среди съемщиков жилья недооценивается на 8 процентных пунктов (15,0% против 23,1% согласно эталонному показателю). Это искажение выше для населения, проживающего в крупных городах. В данной работе показаны различные способы полного учета жилищных услуг при оценке благосостояния домашних хозяйств. Чтобы исправить это искажение, у Росстата есть два возможных пути: (i) усовершенст# вовать методику сбора данных, необходимых для оценки вмененной арендной платы; (ii) ис# ключить информацию о реально уплаченной арендной плате из показателей совокупного потребления и бедности.

Анализ чувствительности показателей бедности к методологии ее определения

Рис. 13. Уровень бедности среди владельцев и арендаторов жилья: искаженная картина

В первом случае, вопросник ОБДХ должен содержать вопросы о минимальном наборе характеристик жилья, которые позволили бы прогнозировать размер арендной платы и ис# пользовать в оценках как реально выплаченную, так и вмененную арендную плату. В обсле# довании НОБУС для того чтобы выявить минимальный набор характеристик, имеющих максимальную прогностическую способность, мы использовали пошаговую регрессию. В ре# зультате были исключены следующие переменные: наличие в доме электричества, газопро# вода или внутреннего санузла. Остальные переменные (регион проживания, тип населенно# го пункта, тип жилья и тип собственности жилья) уже присутствуют в ОБДХ. Мы рекомендуем добавить в анкету ОБДХ вопросы о том, какова жилая площадь помещения; из какого материала построен дом; имеются ли такие бытовые удобства, как лифт, канализация, водопровод, ванная комната, электрическая плита, телефон, а также источник отопления и подачи воды.

8.3. Учет поселенческих различий в уровне цен на продукты питания Введение поправки на разницу цен на продукты питания в городской и сельской местности приводит к некоторому сокращению межпоселенческих различий в уровне бедности, но оно не существенно. Влияние такой поправки на общие оценки уровня бедности и неравенства также невелико и статистически незначимо. Чтобы проиллюстрировать это, сравним два по# казателя совокупного потребления и две методики: • Методика A, базовая, предпочтительная для нас; • Методика F, аналогична методике А, за исключением того, что потребление продуктов питания дефлировано при помощи дефляторов для данного региона и типа поселения. В разделе 5.1 мы пришли к выводу, что цены на продукты питания в сельской местности в среднем на 4% ниже, чем в городской. Таким образом, мы ожидаем, что с учетом поправки на эту разницу уровень бедности в городах будет выше, а в сельской местности ниже, чем при расчете по методике А. На Рис. 14 представлены результаты такой оценки. В сельской местности при введении поправки на разницу цен уровень бедности сокращается с 41,9 до 40,9%. В городах наблюдается незначительный рост уровня бедности (с 16,5 до 16,8%). В це# лом, введение поправки на разницу в ценах на продукты питания сокращает разницу в уров# не городской и сельской бедности на 1,3 процентных пункта, что статистически не значимо. Изменения в уровне неравенства еще менее значительны.

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

Рис. 14. Изменения уровня бедности с учетом поправки на разницу в ценах на продукты питания в городской и сельской местности

Источник: оценки авторов, основанные на данных НОБУС (2003 г.)

Сравнение двух показателей благосостояния – с корректировкой и без корректировки на разницу в ценах на продукты питания между городом и селом – дает похожий результат. Графи# чески это проиллюстрировано на Рис. 15, где изображены две диаграммы, показывающие соот# ношение эталонного показателя потребления с показателями, делающими поправку на межпо# селенческие различия в ценах только на продукты питания, отдельно для городской и сельской местности. Коэффициент корреляции и для первого, и для второго соотношения равен 0,99. Рис. 15. Влияние на ранжирование домохозяйств поселенческих различий в ценах на продукты питания

Источник: оценки авторов, основанные на данных НОБУС и Росстата (2003 г.)

Анализ чувствительности показателей бедности к методологии ее определения

кий процент бедных наблюдается в Южном федеральном и Дальневосточном округах (30,3 и 29,3%, соответственно), а самый низкий – в Северо#Западном (15,3%). В остальных федеральных округах риск бедности близок к среднему по стране. Учет разницы в ценах на продукты питания в городской и сельской местности не приво# дит к существенному изменению оценок общего уровня бедности и неравенства. Тем не ме# нее, на некоторых территориях, особенно там, где сельское население имеет большой удель# ный вес, эта поправка может оказаться значительной (по сравнению с исходными показателями разница в уровне городской и сельской бедности сократится на 2–6%). Следо# вательно, чтобы получить достоверные оценки уровня бедности на региональном уровне, разницу в ценах на продукты питания в городе и на селе учитывать необходимо. Рис. 16. Поправка на разницу цен на продукты питания в городской и сельской местности приводит к снижению различий в уровне городской и сельской бедности в регионах с большой долей сельских жителей

8.4. Влияние льгот и субсидий на благосостояние Влияние субсидий и льгот на общий уровень бедности и неравенства невелико и статистичес# ки незначимо. Удаление льгот из общего показателя благосостояния приводит к снижению уровня бедности с 23,4 до 23,3% по стране в целом, что является статистически незначимой раз# ницей. Рис. 17 приводит разбивку по городской и сельской местности. Аналогично, уровень не# равенства снижается с 0,271 до 0,269. Это происходит из#за того, что значительная часть этих субсидий направлена не беднейшим, а распределяется в пользу привилегированных категорий граждан, которые не являются бедными. Эта часть системы потребительских субсидий – пред# назначающихся привилегированным категориям – менее совершенна, чем типичные, универ# сальные потребительские субсидии, когда все потребители выигрывают от снижения цены. Влияние льгот на бедность и неравенство оценивалось на основе сравнения двух методик расчета агрегированного потребления: • Методика A, в основе которой лежит эталонный показатель потребления, включаю# щий субсидированное потребление. • Методика G, в основе которой лежит агрегированный показатель потребления, не включающий субсидированное потребление.

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

Рис. 17. Изменение показателя бедности, которое произойдет, если не учитывать субсидируемое потребление

Рис. 18. Влияние процесса включения льгот и субсидий в агрегированный показатель благосостояния на ранжирование домохозяйств

Источник: оценки авторов, основанные на данных НОБУС и Росстата (2003 г.)

Рис. 18 показывает, почему льготы не оказывают заметного влияния на бедность. Во#пер# вых, если убрать субсидии, снижается благосостояние некоторых домохозяйств льготополу# чателей. Это проиллюстрировано облаком точек под 45#градусной линией. Во#вторых, ос# новная масса домохозяйств, чье благосостояние будет затронуто отменой льгот, находятся справа от черты бедности, равной 1832 руб. в месяц. Очень небольшое число бедных домо# хозяйств получают льготы, поэтому прекращение такой политики не затронет их благо# состояние.

Анализ чувствительности показателей бедности к методологии ее определения

8.5. Чистка данных и оценка пропущенных значений В этой работе проиллюстрированы некоторые методики корректировки неправдоподобно маленьких или больших (отклоняющихся) значений и оценка пропущенных значений (в случае с товарами длительного пользования и жильем). Примененный подход намного проще детальных процедур чистки и редактирования данных, применяемых Росстатом, но дает приемлемые результаты.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ

9.1. Выводы Основные выводы и рекомендации этой работы можно сформулировать следующим образом: 1. Существующая официальная методика определения благосостояния нуждается в из# менении, т.к. она искажает уровень бедности и неравенства в России (в сторону уве# личения). Это искажение связано как с недочетами при построении показателя бла# госостояния на уровне домашнего хозяйства, так и при выборе линии бедности. 2. Совершенствование существующей официальной методики определения бедности может идти по двум альтернативным направлениям: a) либо построение наиболее полного индикатора показателя текущего потребления с включением вмененной стоимости услуг товаров длительного пользования, пол# ной потребительской стоимости жилья, субсидируемых товаров и услуг, и учета территориальных различий в уровнях цен, или б) либо последовательное исключение всех элементов расходов на товары длительно# го пользования, на аренду жилья, и на субсидируемые товары и услуги, при адек# ватной коррекции на территориальные различия в уровне цен. Выбранный метод построения показателя благосостояния на уровне домашнего хо# зяйства должен корреспондировать с методологией построения линии бедности. Выбор варианта (а) будет означать пересмотр стоимости прожиточного минимума в сторону по# вышения, а выбор варианта (б) в сторону значительного ее понижения. 3. Текущая официальная методика смешивает реальные и номинальные величины по# требления по обозначенным выше элементам, полностью полагаясь на сообщенные домашними хозяйствами суммы затрат, а не на их экономическую оценку. Отсутствие коррекции на территориальные различия в уровне цен противоречит международной практике анализа благосостояния. В результате в статистических показателях бедно# сти искажаются пропорции распределения малоимущего населения по территории страны. Официальная методика определения бедности не позволяет правильно иден# тифицировать малообеспеченные домашние хозяйства, что, в свою очередь, затруд# няет совершенствование адресной социальной помощи. 4. Совершенствование показателя благосостояния на уровне домашнего хозяйства тре# бует минимального пересмотра инструментария Обследования бюджетов домашних хозяйств и совершенствования практики работы с массивами данных. Для учета ре# гиональных особенностей бедности представляется целесообразным дополнять об# щенациональную программу ОБДХ путем проведения периодичных репрезентатив# ных обследований населения регионов, согласованными с Росстатом. Вышеизложенные выводы основываются на следующих положениях: (i) Методика учета товаров длительного пользования, используемая Росстатом, увели" чивает показатель неравенства, при этом показатель уровня бедности изменяется незначительно. Проведенное на основе данных НОБУС моделирование показывает, что включение недавних приобретений товаров длительного пользования вместо потребительской стоимости всех имеющихся в домохозяйстве товаров длительного пользования влечет за собой увеличение значения индекса Джини с 0,28 до 0,38. Gibson (2004) приходит к аналогичному результату на данных ОБДХ 2002 г.: по его

Основные выводы и рекомендации

расчетам, значение индекса Джини падает с 0,45 до 0,36 при исключении покупок товаров длительного пользования из агрегированного показателя потребления. Аналогичным образом, данные регионального Исследования бедности в странах с переходной экономикой с использованием сопоставимого индикатора потребле# ния (Всемирный банк, 2005) свидетельствуют о том, что значение индекса Джини для России находится на уровне 0,37. Чтобы получить точные оценки неравенства, Росстат может использовать два варианта: либо собирать данные, необходимые для оценки потребительской стоимости имеющегося в домохозяйстве ассортимента то# варов длительного пользования, либо исключать всю информацию о товарах дли# тельного пользования из индикатора совокупного потребления домашних хозяйств. Выбранный метод построения агрегированного показателя благосостояния должен корреспондировать с методологией построения линии бедности. (ii) Корректная методика учета благосостояния собственников и арендаторов жилья приводит к росту оценок уровня потребления и благосостояния, в среднем приблизи# тельно на 20%. Незавершенность периода становления рынка жилья и реформы жи# лищно#коммунального хозяйства создают в России существенные трудности в опре# делении рыночного показателя благосостояния домашних хозяйств, связанного с оценкой их обеспеченности жильем. Рыночный размер арендной платы за жилье все еще встречается редко (менее чем 2% жилого фонда сдается в найм по рыночной цене), в то время как преобладает субсидированный «социальный найм» (Hamilton et al, 2005). Размеры арендной квартирной платы, которую платят квартиросъемщи# ки на рынке частного жилья, и размеры потенциальной арендной платы за собствен# ное жилье (определяемой на основе оценок собственников жилья) – достаточно вы# сокие, и эти данные не противоречат друг другу. В работе показано, что игнорирование потребительской стоимости жилья приводит к занижению истинно# го уровня благосостояния домашних хозяйств в России на 20%. (iii) Учет расходов на оплату жилья по официальной методике, согласно которому в объ# ем потребления собственников жилья или тех, кто оплачивает жилье на основе прин# ципов «социального найма», включаются только реальные расходы на оплату жилья и коммунальных услуг (уровень таких расходов гораздо ниже рыночной арендной платы) и вмененная арендная плата за жилье не учитывается при оценке их благосо# стояния, – оказывает небольшое воздействие на общие показатели бедности и нера" венства, но сильно искажает соотношение бедных среди собственников и арендато" ров жилья. По сравнению с предлагаемой к использованию методологией оценки бедности и благосостояния, в настоящее время уровень бедности среди собственни# ков жилья переоценивается на 7 процентных пунктов (30,3% вместо 23,4%), в то вре# мя как уровень бедности среди арендаторов жилья недооценивается на 8 процент# ных пунктов (15% вместо 23,1%). Для населения, проживающего в крупных городах, расхождение в данных еще выше. В этой работе показаны различные способы полно# го учета жилищных услуг, включая начисленную арендную плату и полную стои# мость услуг ЖКХ при оценке благосостояния домашних хозяйств. (iv) Процедуры сбора данных ОБДХ в отношении потребления субсидируемых товаров и услуг льготополучателями или бедными не оказывают существенного влияния на об" щие показатели бедности или неравенства, хотя и приводят к занижению благососто" яния этих категорий населения. С 2003 г. льготное потребление все еще было важным компонентом благосостояния российских домохозяйств. Просьбы к домашним хо# зяйствам оценить стоимость этих прямых льгот и субсидий – как это делалось в рам# ках ОБДХ до 2005 г. – дают сильно заниженные оценки (на уровне 0,5% ВВП). В ан# кете НОБУС раздел, посвященный сбору информации об объемах субсидируемого потребления, был усовершенствован, что позволяет избежать этой систематической ошибки. Однако, в целом, методика сбора информации о льготах и субсидиях оказы# вает небольшое, статистически незначимое воздействие на показатели бедности. Это объясняется тем, что большая часть этих субсидий достается небедным.

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России (v) Существующая методика учета территориальных различий в уровне цен на продук" ты питания усиливает различия в масштабах бедности между городской и сельской местностью, хотя и ненамного. Игнорирование различий в уровне цен в городской и сельской местности завышает сельскую бедность. В частности, уровень бедности в Южном федеральном округе, где сельское население имеет большой удельный вес, завышен.

9.2. Рекомендации по усовершенствованию сбора данных и методологии измерения уровня бедности Товары длительного пользования. На основе анализа данных НОБУС мы можем рекомен# довать четыре способа усовершенствования методики сбора данных о товарах длительного пользования в ОБДХ: 1. Добавить в вопросник ОБДХ модуль, посвященный товарам длительного пользования, как это сделано в НОБУС (см. в приложении). В этом модуле должна быть собрана ин# формация по следующим ключевым вопросам: (i) имеется ли в домохозяйстве товар длительного пользования; (ii) какое количество этого товара имеется в домохозяйстве; (iii) для товаров, приобретенных в последнее время: какова была цена товара при по# купке, за какую цену этот товар можно было бы продать сейчас, каков его возраст. 2. По аналогии с тем, как это сделано в НОБУС, разбить информацию по некоторым това# рам на несколько вопросов, особенно это касается товаров, которые есть в большинстве домохозяйств, и которые отличаются большой разнородностью. Например, рекоменду# ется собирать больше информации о характеристиках телевизоров (цветные или черно# белые, отечественного или иностранного производства и т. д.), чтобы улучшить модель. 3. С другой стороны, из списка наблюдаемых товаров длительного пользования можно удалить некоторые относительно дешевые товары, например, радиоприемники, му# зыкальные центры, магнитолы или аудиоплэйеры. Обладание этими предметами су# щественно не меняет позицию домохозяйства по шкале благосостояния. 4. Собирать информацию о вторичной стоимости для всех товаров длительного пользо# вания, независимо от даты их приобретения. Проведенный на данных НОБУС экспе# римент показывает, что значительная доля домохозяйств (2/3 опрошенных) смогла ответить на этот вопрос. Такая мера снизит потребность в проведении дооценки от# сутствующих значений. Жилье. Официально используемая методика учета затрат на жилье оказывает умерен# ное влияние на общие оценки уровня бедности и неравенства (Рис. 12). Тем не менее, иска# жается ранжирование домохозяйств, проживающих в собственном жилье и снимающих жи# лье, по уровню благосостояния. Чтобы исправить эту ситуацию, у Росстата есть два возможных пути: 1. Усовершенствовать методику сбора данных, необходимых для оценки вмененной арендной платы. Чтобы осуществить это, вопросник ОБДХ должен содержать вопро# сы о минимальном наборе характеристик жилья, которые позволили бы прогнозиро# вать размер арендной платы и использовать в оценках как реально выплаченную, так и вмененную арендную плату. При работе с данными НОБУС мы использовали по# шаговую регрессию, для того чтобы выявить минимальный набор характеристик, имеющих максимальную прогнозирующую способность. Этот набор должен вклю# чать следующие переменные: жилая площадь помещения; из какого материала пост# роен дом; имеются ли такие бытовые удобства, как лифт, канализация, водопровод, ванная комната, электрическая плита, телефон, а также источник отопления и пода# чи воды. Мы рекомендуем Росстату добавить эти вопросы в анкету ОБДХ. Другие не# обходимые переменные (место проживания, тип населенного пункта, тип жилья и тип собственности жилья) в ОБДХ уже есть.

Основные выводы и рекомендации

2. Исключить информацию о реально уплаченной арендной плате из показателей сово# купного потребления и бедности. Эта альтернатива потребует совсем небольших из# менений в официальной методологии. Разница в уровне цен в городской и сельской местности. Учет разницы в ценах на про# дукты питания в городской и сельской местности не приводит к существенному изменению оценок уровня бедности и неравенства в масштабах страны. Тем не менее, на некоторых тер# риториях, особенно там, где сельское население имеет большой удельный вес, эта поправка может оказаться значительной. Следовательно, чтобы получить достоверные оценки уровня бедности на региональном уровне, разницу в ценах на продукты питания в городе и на селе учитывать необходимо.

9.3. Упрощенный метод оценки шкалы эквивалентности Одним из недостатков предложенного метода для оценки бедности в России является его тех# ническая трудность. В отличие от большинства методик, используемых статистическими служ# бами разных стран, этот метод, предложенный Kakwani and Sajaia (2004), позволяет определить черту бедности для каждого домашнего хозяйства. Для обследования НОБУС это означает по# строение 45 тыс. линий бедности для каждого обследованного домохозяйства в отдельности. В стремлении к созданию «наиболее совершенной меры благосостояния», к сожалению, теряются некоторые составляющие этого показателя, такие как простота в построении и применении. Это критерии, кстати, использовали американские эксперты при разработке рекомендаций к показателям измерения бедности для Бюро переписей в США (Citro and Michaels, 1995). Эксперты признавали, что «наука измерения бедности имеет свои пределы, поэтому должны использоваться другие критерии для выбора метода и общей концепции» бедности. К этим критериям были отнесены приемлемость для общества, статистическая на# дежность и практическая применимость. В соответствии с этими критериями в основе на# дежного показателя измерения бедности должен быть здравый смысл, показатель должен быть количественным, а методика его построения должна быть понятна населению. Для создания наиболее простого метода оценки благосостояния российских домохо# зяйств будем использовать тот же подход, что и в Разделе 8: сравним предпочтительный ме# тод с упрощенным и посмотрим, насколько велики потери точности в измерении. Линия бедности для домохозяйств, предложенная Kakwani, позволяет выполнять две задачи: во# первых, определить стоимость корзины товаров и услуг, которая разделяет типичные домо# хозяйства на бедные и небедные, и, во#вторых, создать шкалу эквивалентности для сравне# ния домохозяйств с различным количеством взрослых и детей в семье. Для простоты в качестве стандартного домохозяйства мы рассматриваем домохозяйство, со# стоящее только из одного взрослого, и предполагаем, что линия бедности каждого домохозяй# ства равняется базовой, умноженной на коэффициент в соответствии с размером и составом до# мохозяйства. Посмотрим на пример. Первым элементом линии бедности будет линия бедности для домашнего хозяйства с одним взрослым, например, 2200 руб. в 2003 г. Вторым элементом будет являться коэффициент, который устанавливает соотношение (или эквивалентность) между базовым и домашним хозяйством любого другого состава. Предположим, что в нашем примере такой коэффициент равен трем. Тогда второй элемент будет получен путем умножения значения базовой линии бедности для домохозяйства с одним взрослым на коэффициент: на# пример, для семьи из двух взрослых и двух детей линия бедности составит 6600 руб. в месяц. Для создания упрощенного метода бедности используем следующую формулу: PLi = PLref * AE т. е. линия бедности домохозяйства PLi определяется как результат умножения величины, соответствующей линии бедности для домохозяйства с одним взрослым PLref, на число, со# ответствующее количеству эквивалентных взрослых членов домохозяйства AE.

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

Для простоты мы используем линейное приближение шкалы эквивалентности для домо# хозяйств с различным количеством взрослых и детей, используя ту же формулу, что исполь# зуется международными организациями, такими как ОЭСР или Европейский Союз. AE = 1 + a * (A – 1) + b * C, где: A – число взрослых в домохозяйстве, C– число детей в домохозяйстве, a и b являются параметрами, получаемыми с использованием линейных регрессий, и AE– эквивалентный размер домашнего хозяйства (коэффициент эквивалентности). Практически мы оцениваем гипотетическое количество членов домохозяйства, как буд# то бы состоящее только из взрослых членов, деля потребление каждого домашнего хозяйст# ва на величину линии бедности для домохозяйства с одним взрослым, а затем регрессируем эту переменную по количеству взрослых и детей в домохозяйстве. Шкала эквивалентности домохозяйств в зависимости от числа взрослых членов в домохозяйстве, которая наиболее близка к нашей предпочтительной методике оценки благосостояния, имеет следующий вид: AE = 1 + 0,75 * (A – 1) + 0,71 * C Мы протестировали эту формулу, сравнивая уровни благосостояния, полученные с ис# пользованием предпочтительной методики, обсуждаемой в этой книге, и с использованием предлагаемой упрощенной методики, и обнаружили, что потеря точности очень мала. Коэф# фициент корреляции Пирсона по результатам с использованием этих двух методик – 0,994, что означает, что оба метода дают нам один и тот же уровень бедности (см. Рис. 19). Рис. 19. Упрощенный метод оценки шкалы эквивалентности

Источник: оценки авторов.

БИБЛИОГРАФИЯ

1. Госкомстат (разные годы). Российский статистический ежегодник. Москва: Госкомстат Рос# сии. 2. Госкомстат (2003). Россия в цифрах. М.: Госкомстат России. 3. Госкомстат (2003). Регионы России. М.: Госкомстат России. 4. Независимый институт социальной политики (2005), Доходы и социальные услуги: неравен# ство, уязвимость, бедность. Коллективная монография / Рук. Л.Н. Овчарова. – М.: ГУ–ВШЭ, 2005. http://www.socpol.ru/publications/book1.shtml. 5. Овчарова Л.Н., А.И. Пишняк (2003) Сельская бедность в России. В сб.: Местное самоуправле# ние и гражданское участие в сельской России, М.: ООО «Астро#Плюс». 6. Овчарова Л.Н., А.И. Пишняк (2005), Социальные льготы: что получилось в результате моне# тизации? СПЭРО, № 3, осень 2005. http://spero.socpol.ru/docs/spero_no3_ovtcharova.pdf 7. Овчарова Л.Н., Л.М. Прокофьева (2004), «Моделирование параметров программ поддержки доходов населения на основе данных Национального обследования благосостояния населения и участия в социальных программах (НОБУС)». Окончательный отчет по программе TACIS «Реформа системы социальной защиты в Российской Федерации». – М.: ноябрь 2004 г. 8. «Снижение бедности в России: влияние экономического роста и социальных реформ» Все# мирный банк, М.: «Алекс», 2006 9. Blackorby, C. and D. Donaldson (1978), “Measures of equality and their meaning in terms of social welfare”, Journal of Economic Theory, 18, 59#80. 10. Citro, Constance and Robert Michaels “Measuring Poverty: A New Approach”. Washington, D.C.: National Academy Press, 1995. 11. Commander, S., A. Tolstopiatenko, and R. Yemtsov (1999). “Channels of Redistribution: Inequality and Poverty in the Russian Transition.” Economics of Transition 7:2, pp. 411–447. 12. Deaton, A. (2003), Measuring Poverty in a Growing World (or “Measuring Growth in a Poor World, NBER Working Paper 9822; RPDS Working Paper 222, Princeton University 13. Deaton A. and Margaret Grosh (2000), Consumption, in Grosh and Glewwe (eds.), Designing Household Survey Questionnaires for Developing Countries: Lessons from Ten Years of LSMS Experience, Chapter 5, 2000, pp 91#133 14. Deaton A. and Salman Zaidi (1999), Guidelines for Constructing Consumption Aggregates for Welfare Analysis, RPDS Working Paper 192, Princeton University 15. Deaton A. and A. Tarozzi (2000) Prices and poverty in India, RPDS Working Paper 196, Princeton University 16. Decoster, A., and A. Puzanov (2004). “The Distributional Effect of the Transition to Full Cost Coverage and the Introduction of a Housing allowance Program in Russia.” Processed, January. 17. Decoster A. and Verbina I. (2003). “Who pays indirect taxes in the Russian Federation?” WIDER Discussion Paper 2003/58. 18. Grosh M. and P. Gleewe (2000) “Designing Household Survey Questionnaires for Developing Countries – Lessons from 15 years of the Living Standards Measurement Study”, World Bank 19. Gibson, J. (2004). “Assessing Welfare Indicators for Poverty Measurement in Russia.” Background paper prepared for the Russia Poverty Program. 20. Hamilton E., S. Banerjee and M. Lomaia (2005) “Exploring Housing Subsidies to Households in Russia”, mimeo, World Bank. 21. Hentschel J. and P. Lanjouw (1996) “Constructing and Indicator of Consumption for the Analysis of Poverty – Principles and Illustrations with Reference to Ecuador” LSMS Working Paper 124, World Bank 22. ILO (2003) Household Income and Expenditure Statistics. 17th International Conference of Labor Statisticians. ILO, Geneva, 2003 23. Kakwani N., and Z. Sajaia (2004). “Poverty line in Russia: issues, methodology and recommenda# tions.” University of New South Wales and the World Bank: mimeo.

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

24. Kolenikov, S., and A.F. Shorrocks (2003a). “Regional Poverty in Russia: Is Geography or Economics that Matter?” Paper presented at the WIDER Conference on Spatial Inequality in Asia, Tokyo, March 28#29. 25. Kolenikov, S., and A.F. Shorrocks (2003b). “A Decomposition Analysis of Regional Poverty in Russia.” WIDER Discussion Paper No. 2003/74. 26. Lanjouw J and P. Lanjouw (2001). “How to compare apples and oranges: Poverty measurement based on different definition of consumption” Review of Income and Wealth, Series 47, Number 1, March 2001 27. Milanovic, B. (1998). “Income, Inequality, and Poverty during the Transition from Planned to Market Economy.” World Bank Regional and Sectoral Studies. 28. Prokofieva, L. (2003). “Measurement of Poverty and Social Exclusion: Russian Experience in Applying Non#Monetary Indicators.” Background paper prepared for the Russia Poverty Program. 29. Ravallion, M. (1994) “Poverty Comparisons”, Chur, Switzerland, Harwood Academic Press Fundamentals of Pure and Applied Economics, Volume 56 30. Ravallion, M. (1998) “Poverty Lines in Theory and Practice”, LSMS Working Paper 133, Washington D.C., World Bank 31. Ravallion, M., and M. Lokshin (2003). “On the Utility Consistency of Poverty Lines.” World Bank Policy Research Working Paper No. 3157. 32. Shorroks, A.F., and K. Stanislav (2001). “Poverty Trends in Russia during the Transition.” Mimeo. Helsinki: UNU/WIDER. 33. STATA Survey Data Manual, 2005 34. United Nations (2005). “Household Sample Survey in Developing and Transition Countries”, Department of Economic and Social Affairs, Statistics Division, Studies in Methods Series F No. 96 http://unstats.un.org/unsd/hhsurveys/pdf/Household_surveys.pdf 35. UNDP Russia (2005). Human Development Report 2005 for the Russian Federation: «Russia in 2015: Development goals and policy priorities», Moscow. 36. World Bank (2000). “Making Transition Work for Everyone: Poverty and Inequality in Europe and Central Asia”. Washington, DC: World Bank. 37. World Bank (2005) «Russian Federation: Reducing poverty through growth and social policy reform.» The World Bank, Poverty Reduction and Economic Management Unit, Europe and Central Asia Region, February 2005. 38. World Bank (2005 b), Growth, Poverty and Inequality in Eastern Europe and Former Soviet Union, The World Bank 39. Yemtsov, R. (2003). “Quo Vadis Inequality and Poverty Dynamics Across Russian Regions.” WIDER Discussion Paper No. 2003/67.

ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложения

Приложение 1 Какие предметы длительного пользования и в каком количестве имеются в Вашем домохозяйстве? ЕСЛИ В ДОМОХОЗЯЙСТВЕ ИМЕЕТСЯ НЕСКОЛЬКО ОДНОТИПНЫХ ПРЕДМЕТОВ ДЛИТЕЛЬНОГО ПОЛЬЗОВА; НИЯ, (НАПРИМЕР, ТЕЛЕВИЗОРОВ), ТО В ВОПРОСАХ 9.2–9.5 ЗАРЕГИСТРИРУЙТЕ ИНФОРМАЦИЮ О САМОМ НОВОМ ИЗ ПРЕДМЕТОВ. В СЛУЧАЕ, КОГДА РЕСПОНДЕНТ ИСПЫТЫВАЕТ ЗАТРУДНЕНИЯ С ОТВЕТОМ ОБВЕДИТЕ «; 7» 9.1 Количество, штук

9.2 Год приобретения

9.3 Стоимость на момент приобретения (для товаров, купленных в 1998 г. и позднее)

9.4 Этот предмет куплен вами или получен в подарок Отметьте 1 – куплено 2 – получено в подарок

Укажите в руб.

9.5. За сколько Вы сейчас могли бы это продать? (для товаров, купленных в 1998 г. и позднее) Укажите в рублях

Телевизор

|________|

|________| З/О….;7

Видеомагнитофон, видеоплеер

|________|

|________| З/О….;7

Видеокамера

|________|

|________| З/О….;7

Холодильник

|________|

|________| З/О….;7

Морозильник

|________|

|________| З/О….;7

Стиральная машина

|________|

|________| З/О….;7

Микроволновая печь

|________|

|________| З/О….;7

Посудомоечная машина

|________|

|________| З/О….;7

Электропылесос

|________|

|________| З/О….;7

Швейная машина

|________|

|________| З/О….;7

Вязальная машина

|________|

|________| З/О….;7

Кондиционер

|________|

|________| З/О….;7

Персональный компьютер

|________|

|________| З/О….;7

Мобильный телефон

|________|

|________| З/О….;7

Велосипед

|________|

|________| З/О….;7

Легковой автомобиль

|________|

|________| З/О….;7

Мотоцикл, мопед

|________|

|________| З/О….;7

Автомобиль грузовой, автобус

|________|

|________| З/О….;7

Моторная лодка, катер

|________|

|________| З/О….;7

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

Статистическое приложение Таблица А1. Объемы среднедушевого потребления и стоимость за единицу товара, по типу поселения Средний объем потребления на душу Категория продукта Мука Крупы Хлеб пшеничный Хлеб ржаной и прочий Другие хлебобулочные и мучные кондитерские изделия Макаронные изделия Другие изделия из теста Другие крупяные изделия Говядина, телятина Свинина Баранина и козлятина Мясо птицы, включая субпродукты Мясо прочих домашних животных Мясо диких животных и птиц Субпродукты Колбасы Мясокопчености, мясные закуски Мясные и мясорастительные консервы Мясные полуфабрикаты и готовые изделия Рыба и морепродукты живые и охлажденные Рыба и морепродукты соленые, копченые, сушеные (кроме сельди) Икра осетровых, лососевых рыб (на вес и в банках) Сельдь соленая Рыбные консервы Рыбные полуфабрикаты и готовые изделия Молоко свежее (л) Молоко консервированное Йогурт, сливки, сметана Другие молочные продукты Сыры Творог Масло животное (сливочное) Маргарин и жиры животногопроисхождения Растительное масло Цитрусовые Яблоки Плоды косточковых культур Другие фрукты Арбузы, дыни Виноград Другие ягоды

Средняя цена единицы товара

Размер выборки

Город Село В среднем Город Село В среднем

% домо; хозяйств, сообщив ; ших ин ; формацию

1,61 1,12 2,34 1,86

3,97 1,35 3,62 3,04

2,20 1,17 2,66 2,09

8,9 16,2 11,4 9,5

7,9 15,1 9,6 8,2

8,6 15,9 11,0 9,2

18 389 29 629 36 914 24 532

41 67 83 55

0,79 0,84 0,54 0,70 0,98 0,90 0,88 0,92 0,81 0,71 0,65 0,64 0,37 0,39 0,61

0,87 1,10 0,59 0,96 1,43 1,37 1,50 1,08 1,02 0,84 0,68 0,59 0,38 0,45 0,53

0,81 0,91 0,55 0,76 1,05 1,01 1,12 0,95 0,87 0,75 0,65 0,63 0,37 0,40 0,60

31,9 15,9 46,0 19,6 75,1 77,0 72,0 50,4 56,3 58,8 47,4 86,3 119,6 75,1 64,0

27,2 14,1 37,6 16,2 64,1 62,2 62,0 47,8 48,9 47,8 43,1 75,6 93,5 72,0 57,6

30,8 15,5 44,5 18,8 73,3 73,4 68,1 49,9 53,9 54,9 46,9 84,0 116,3 74,4 63,2

26 488 33 759 8 953 4 883 16 264 14 267 1 000 24 461 948 105 6 303 33 362 4 814 6 289 12 405

59 76 20 11 37 32 2 55 2 0 14 75 11 14 28

0,85

1,06

0,89

46,4

36,9

44,4

22 106

0,34

0,43

0,36

96,9

62,4

88,4

5 580

0,10 0,34 0,24 0,25 2,69 0,43 0,48 0,96 0,30 0,43 0,26

0,15 0,43 0,28 0,23 4,75 0,52 0,54 0,83 0,35 0,64 0,33

0,10 0,36 0,25 0,25 3,19 0,45 0,49 0,94 0,30 0,47 0,27

1 180 1 002 48,6 45,5 65,2 62,4 80,9 67,9 11,1 8,1 43,0 41,6 43,9 43,9 19,2 21,0 98,2 86,7 49,1 38,3 74,3 70,2

1 173 47,8 64,5 79,7 10,4 42,7 43,9 19,4 96,5 46,9 73,5

339 12 533 12 221 1 855 35 057 5 006 23 775 13 440 19 343 19 608 28 811

1 28 27 4 79 11 53 30 43 44 65

0,27 0,60 0,48 0,67 0,53 0,56 0,53 0,43

0,32 0,69 0,50 0,64 0,54 0,47 0,47 0,44

0,28 0,62 0,48 0,67 0,53 0,55 0,52 0,43

34,9 33,7 36,3 34,2 46,4 33,8 36,5 88,9

12 276 32 491 11 749 18 054 631 9 483 242 760

28 73 26 41 1 21 1 2

35,3 33,8 36,3 34,0 47,9 33,7 35,7 88,6

34,0 33,3 36,3 35,2 39,1 34,2 39,9 91,7

Приложения

Таблица А1 (продолжение) Средний объем потребления на душу Категория продукта

Средняя цена единицы товара

Размер выборки

Город Село В среднем Город Село В среднем

% домо; хозяйств, сообщив; ших ин ; формацию

Сухофрукты, включая виноград

0,61

0,71

0,62

54,8 46,1

53,5

681

Орехи, фруктовые зернышки и съедобные семена Замороженные и консервированные фрукты, изделия из фруктов

0,44

0,49

0,45

53,3 45,6

51,9

2 630

0,27

0,29

0,27

80,7 56,5

77,5

2 933

Капуста

0,66

0,82

0,70

63,3 68,9

64,6

1 219

Другие зеленные культуры

0,88

1,09

0,93

19,1 17,7

18,7

23 614

Огурцы и помидоры

0,21

0,31

0,23

77,8 62,0

74,8

7 437

Бахчевые и другие овощи

0,84

0,82

0,84

44,0 43,8

44,0

23 445

Лук и чеснок

0,53

0,85

0,60

43,9 38,2

42,7

1 233

Свекла, морковь и другие столовые корнеплоды Грибы

0,62

0,65

0,63

20,6 18,3

20,0

28 050

0,73

0,72

0,73

18,8 17,3

18,5

23 730

Картофель

0,42

0,66

0,46

71,5 66,8

70,8

1 971

Бобовые

3,57

5,20

4,00

10,6

9,0

10,2

33 137

Овощные консервы

0,64

0,81

0,69

15,9 12,3

15,0

3 362

Полуфабрикаты и готовые изделия из овощей и картофеля Сахар

0,84

1,06

0,90

41,2 38,0

40,3

11 682

0,50

0,68

0,54

65,3 59,2

63,9

4 295

Варенье, джем, повидло

1,21

1,67

1,33

19,3 19,7

19,4

32 768

Фруктовые консервы

0,52

0,55

0,53

42,6 40,8

42,0

8 417

Мед натуральный

1,29

1,33

1,30

58,8 72,6

62,6

2 420

Шоколад, шоколадные конфеты

0,30

0,36

0,31

113,0 97,4

110,0

2 386

Другие кондитерские изделия

0,26

0,33

0,28

103,9 81,9

98,7

16 219

Мороженое

0,36

0,44

0,38

52,8 46,3

51,0

16 382

Яйца (шт.)

0,19

0,21

0,20

64,2 56,6

62,6

12 068

11,84 12,71

12,04

1,7

1,8

35 736

Прочие продукты

1,8

Кофе, чай, какао (кг)

0,11

0,12

0,11

240,0 175,0

223,8

30 715

Минеральные воды, прохладительные на; питки и соки (л) Алкогольные напитки (л)

1,64

1,55

1,62

14,5 10,7

13,7

19 264

0,85

0,87

0,85

69,9 65,2

68,9

11 045

44 529

100

Общее число домохозяйств

Источник: оценки авторов на основе НОБУС, 2003 г.

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

Таблица А2. Среднедушевые объемы потребления и цены за единицу товара по квинтилям, по показателю реального подушевого потребления Среднедушевые объемы потребления Категория продукта

Квинтили по показателю Всего реального душевого потребления

Средние цены за единицу товара Квинтили по показателю реального душевого потребления

Всего

1 2,82 0,88 2,72 2,17 0,58

2 2,21 1,00 2,64 2,00 0,69

3 2,05 1,13 2,58 2,07 0,76

4 2,02 1,26 2,67 2,05 0,83

5 2,16 1,44 2,67 2,16 1,01

2,20 1,17 2,66 2,09 0,81

1 8,0 14,6 10,0 8,7 26,8

2 8,5 15,7 10,8 9,1 28,6

3 8,5 15,8 11,0 9,1 29,6

4 8,8 16,0 11,3 9,3 31,1

5 9,0 16,9 11,5 9,5 34,9

8,6 15,9 11,0 9,2 30,8

0,77 0,37 0,69 0,71 0,71 0,69 0,64

0,82 0,44 0,69 0,81 0,86 0,97 0,77

0,89 0,50 0,73 0,92 0,92 1,18 0,86

0,94 0,55 0,73 1,03 1,00 1,18 0,97

1,04 0,70 0,86 1,35 1,26 1,31 1,21

0,91 0,55 0,76 1,05 1,01 1,12 0,95

14,5 38,9 15,9 68,5 64,8 66,0 47,2

14,9 41,5 18,0 71,4 70,9 67,2 48,5

15,2 43,4 18,8 71,6 71,2 65,7 49,2

15,5 44,3 18,8 73,4 74,0 66,7 50,6

16,7 48,6 20,4 76,5 78,4 72,8 51,8

15,5 44,5 18,8 73,3 73,4 68,1 49,9

Мясо прочих домашних животных Мясо диких животных и птиц Субпродукты Колбасы Мясокопчености, мясные закуски

0,62 0,62 0,87 0,93 1,18 0,87

52,7

54,3

54,7

51,5

56,2

53,9

0,78 0,64 0,35 0,24

0,75 0,65 0,63 0,37

43,5 39,7 74,0 81,9

57,5 54,2 50,8 65,4 54,9 45,9 47,6 48,1 48,5 46,9 78,7 81,1 84,9 92,8 84,0 98,1 105,9 117,5 128,1 116,3

Мясные и мясорастительные консервы

0,33 0,39 0,40 0,37 0,48 0,40

72,1

72,6

73,2

75,9

76,5

74,4

Мясные полуфабрикаты и готовые изделия Рыба и морепродукты живые и охлажденные Рыба и морепродукты соленые, копченые,сушеные (кроме сельди) Икра осетровых, лососевых рыб (весовая и в банках) Сельдь соленая Рыбные консервы Рыбные полуфабрикаты и готовые изделия

0,40 0,48 0,55 0,61 0,77 0,60

58,2

61,6

61,0

63,3

67,2

63,2

0,71 0,76 0,82 0,87 1,10 0,89

34,6

40,5

43,0

45,8

50,1

44,4

0,29 0,30 0,33 0,33 0,43 0,36

51,3

73,1

74,3

88,6 110,2

88,4

0,28 0,31 0,34 0,37 0,45 0,36 0,19 0,21 0,22 0,24 0,33 0,25 0,18 0,17 0,20 0,24 0,29 0,25

46,7 58,4 64,3

47,5 63,6 78,3

46,8 62,8 73,0

48,1 65,8 77,1

48,9 67,8 85,9

47,8 64,5 79,7

Молоко свежее (л) Молоко консервированное

2,79 2,93 3,13 3,29 3,57 3,19 0,42 0,42 0,44 0,41 0,50 0,45

9,2 42,2

10,2 41,4

10,3 41,9

10,6 43,4

11,2 43,5

10,4 42,7

Йогурт, сливки, сметана

0,33 0,37 0,43 0,48 0,67 0,49

44,3

43,5

43,4

44,4

44,0

43,9

Другие молочные продукты

0,51 0,69 0,82 0,95 1,25 0,94

20,9

20,2

19,4

19,2

18,9

19,4

Сыры Творог Масло животное (сливочное) Маргарин и жиры животного происхождения Растительное масло Цитрусовые Яблоки

0,21 0,38 0,20 0,24

0,30 0,47 0,27 0,28

87,0 41,6 71,3 33,8

91,2 45,3 72,7 34,8

92,4 45,9 72,1 34,5

97,0 102,4 47,9 49,2 73,5 75,9 34,9 36,5

96,5 46,9 73,5 34,9

0,47 0,54 0,60 0,65 0,75 0,62 0,29 0,32 0,38 0,46 0,64 0,48 0,38 0,48 0,59 0,66 0,89 0,67

33,2 35,9 33,9

33,0 35,7 33,4

33,2 35,4 33,4

33,3 36,4 34,1

33,7 36,3 34,2

Мука Крупы Хлеб пшеничный Хлеб ржаной и прочий Другие хлебо;булочные и мучные кондитерские изделия Макаронные изделия Другие изделия из теста Другие крупяные изделия Говядина, телятина Свинина Баранина и козлятина Мясо птицы, включая субпродукты

0,55 0,66 0,48 0,27

0,89 0,60 0,56 0,30

0,76 0,60 0,66 0,34

0,81 0,74 0,87 0,45

0,13 0,10 0,10 0,10 0,10 0,10 270,6 1088,4 1274,4 1054,7 1215,8 1172,9

0,22 0,39 0,22 0,26

0,26 0,44 0,25 0,28

0,30 0,47 0,28 0,29

0,39 0,57 0,34 0,34

35,0 37,0 35,2

Приложения

Таблица А2 (продолжение) Среднедушевые объемы потребления Категория продукта

Плоды косточковых культур Другие фрукты Арбузы, дыни Виноград Другие ягоды Сухофрукты, включая виноград Орехи, фруктовые зернышки и съедобные семена Замороженные и консервированные фрукты, изделия из фруктов Капуста Другие зеленные культуры Огурцы и помидоры Бахчевые и другие овощи Лук и чеснок Свекла, морковь и другие столовые корнеплоды Грибы Картофель Бобовые Овощные консервы Полуфабрикаты и готовые изделия из овощей и картофеля Сахар Варенье, джем, повидло Фруктовые консервы Мед натуральный Шоколад, шоколадные конфеты Другие кондитерские изделия Мороженое Яйца (шт.) Кофе, чай, какао (кг) Минеральные воды, прохла; дительные напитки и соки (л) Алкогольные напитки (л)

Квинтили по показателю Всего реального душевого потребления 1 0,33 0,29 0,22 0,23 0,39 0,25

2 0,50 0,36 0,34 0,29 0,78 0,31

3 0,49 0,43 0,38 0,30 0,46 0,37

4 0,52 0,51 0,51 0,36 0,61 0,41

5 0,60 0,74 0,81 0,52 0,67 0,55

Средние цены за единицу товара Квинтили по показателю реального душевого потребления

Всего

0,53 0,55 0,52 0,43 0,62 0,45

1 36,9 34,4 33,5 79,1 45,8 41,8

2 46,5 33,0 37,5 83,3 43,3 49,8

3 42,7 32,9 32,8 81,6 48,7 47,9

4 46,3 33,2 35,4 87,8 53,8 51,2

5 49,2 34,9 41,3 92,5 59,4 55,5

46,4 33,8 36,5 88,9 53,5 51.9

0,17 0,20 0,20 0,25 0,35 0,27

47,3

69,7

67,6

77,2

87,3

77,5

0,35 0,59 0,67 0,65 0,83 0,70

58,1

58,3

56,5

75,3

65,5

64,6

0,68 0,19 0,45 0,40 0,43 0,50

0,77 0,22 0,58 0,50 0,52 0,59

0,89 0,21 0,71 0,66 0,60 0,68

0,97 0,22 0,82 0,58 0,65 0,74

1,13 0,26 1,17 0,66 0,79 0,94

0,93 0,23 0,84 0,60 0,63 0,73

17,6 60,7 42,6 32,8 18,7 17,1

18,3 69,6 43,3 39,3 19,1 17,8

18,6 72,0 43,6 41,4 20,1 18,4

18,8 76,2 43,6 40,1 20,2 18,7

19,5 80,9 45,2 48,8 20,8 19,3

18,7 74,8 44,0 42,7 20,0 18,5

0,43 3,47 0,57 0,63 0,46

0,38 3,78 0,60 0,74 0,52

0,40 3,92 0,67 0,86 0,51

0,49 4,05 0,74 0,90 0,51

0,50 4,48 0,76 1,09 0,63

0,46 4,00 0,69 0,90 0,54

61,5 9,2 11,6 38,9 51,4

70,9 10,0 14,5 39,0 60,1

73,4 10,2 14,7 39,7 62,2

64,9 10,4 15,3 39,0 68,9

74,9 10,7 16,5 42,8 67,8

70,8 10,2 15,0 40,3 63,9

1,01 0,41 0,61 0,22 0,18

1,18 0,46 0,97 0,23 0,21

1,32 0,51 1,07 0,29 0,24

1,42 0,54 1,25 0,29 0,27

1,58 0,63 1,66 0,36 0,35

1,33 19,6 19,4 19,3 19,2 19,5 19,4 0,53 38,1 40,0 41,5 41,9 45,0 42,0 1,30 65,0 61,9 65,8 60,3 62,3 62,6 0,31 100,5 101,3 104,2 109,6 115,7 110,0 0,28 84,5 91,4 93,5 101,7 106,7 98,7

0,27 0,34 0,36 0,41 0,47 0,38 0,15 8,32 0,08 0,89

0,15 10,06 0,09 1,05

0,17 11,51 0,10 1,33

0,19 12,66 0,12 1,61

0,26 15,29 0,15 2,28

48,2

50,1

56,6

51,0

0,20 53,5 60,1 60,1 63,5 67,8 62,6 12,04 1,7 1,7 1,7 1,8 1,8 1,8 0,11 158,9 199,8 209,3 231,3 277,9 223,8 1,62 10,9 12,6 13,1 13,4 15,6 13,7

0,72 0,69 0,74 0,81 1,06 0,85

Источник: оценки авторов на основе НОБУС, 2003 г.

47,1

57,0

59,4

62,0

69,7

79,7

68,9

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

Таблица А3. Отклонения в ценах (за единицу товара) – неправдоподобно высокие значения (определяются как цены, в 5 раз превосходящие медианную цену за единицу товара i в регионе j) Категория продукта Мука Хлеб пшеничный Хлеб ржаной и прочий Другие хлебобулочные и мучные кондитерские изделия Макаронные изделия Другие изделия из теста Другие крупяные изделия Мясо птицы, включая субпродукты Мясокопчености, мясные закуски Мясные и мясорастительные консервы Мясные полуфабрикаты и готовые изделия Рыба и морепродукты живые и охлажденные Рыба и морепродукты соленые, копченые, сушеные (кроме сельди) Икра осетровых, лососевых рыб (весовая и в банках) Рыбные консервы Рыбные полуфабрикаты и готовые изделия Молоко свежее (л) Молоко консервированное Йогурт, сливки, сметана Другие молочные продукты Сыры Творог Масло животное (сливочное) Цитрусовые Яблоки Другие фрукты Другие ягоды Сухофрукты, включая виноград Орехи, фруктовые зернышки и съедобные семена Замороженные и консервированные фрукты, изделия из фруктов Капуста Другие зеленные культуры Огурцы и помидоры Лук и чеснок Свекла, морковь и другие столовые корнеплоды Грибы Картофель Бобовые Овощные консервы Полуфабрикаты и готовые изделия из овощей и картофеля Сахар Варенье, джем, повидло Фруктовые консервы Шоколад, шоколадные конфеты Другие кондитерские изделия Мороженое Яйца (шт.) Кофе, чай, какао (кг) Минеральные воды, прохладительные напитки и соки (л) Алкогольные напитки (л) Итого (A) Общее число операций с питанием (B) % сильно отклоняющихся значений (A/B)

Источник: оценки авторов на основе НОБУС, 2003 г.

Среднее значение Медианное значение Число выброса цены за единицу выбросов 44 184 111 181 124 236 124 252 670 1 096 500 178 456 1 500 383 567 71 271 319 114 967 319 246 399 150 233 200 210 300 307 1 100 486 250 127 114 160 71 57 243 329 203 308 227 465 475 302 17 1 058 55 321

8 10 10 26 17 39 16 46 100 71 59 28 64 203 63 77 10 45 44 15 95 34 31 39 27 32 31 30 42 42 22 56 35 17 17 25 11 9 38 46 30 56 44 62 46 55 2 159 7 44

1 5 7 90 36 3 85 1 1 3 5 28 21 1 3 3 5 2 7 123 2 4 6 2 1 2 1 1 27 3 1 20 2 189 30 3 2 18 5 49 2 3 2 8 64 13 7 422 212 101 1 632 833 791 0,20%

Приложения

Таблица А4. Отклонения в ценах (за единицу товара) – неправдоподобно низкие значения (определяются как цены, составляющие менее 1/5 медианной цены за единицу товара i в регионе j) Среднее значение Медианное значение Число выброса цены за единицу выбросов Мука Крупы Хлеб пшеничный Хлеб ржаной и прочий Другие хлебобулочные и мучные кондитерские изделия Макаронные изделия Другие изделия из теста Другие крупяные изделия Говядина, телятина Свинина Баранина и козлятина Мясо птицы, включая субпродукты Мясо прочих домашних животных Субпродукты Колбасы Мясокопчености, мясные закуски Мясные и мясорастительные консервы Мясные полуфабрикаты и готовые изделия Рыба и морепродукты живые и охлажденные Рыба и морепродукты соленые, копченые, сушеные (кроме сельди) Икра осетровых, лососевых рыб (весовая и в банках) Сельдь соленая Рыбные консервы Рыбные полуфабрикаты и готовые изделия Молоко свежее (л) Молоко консервированное Йогурт, сливки, сметана Другие молочные продукты Сыры Творог Масло животное (сливочное) Маргарин и жиры животного происхождения Растительное масло Цитрусовые Яблоки Другие фрукты Виноград Другие ягоды Сухофрукты, включая виноград Орехи, фруктовые зернышки и съедобные семена Замороженные и консервированные фрукты, изделия из фруктов Капуста Другие зеленые культуры Огурцы и помидоры Бахчевые и другие овощи Лук и чеснок Свекла, морковь и другие столовые корнеплоды Грибы Картофель Бобовые Овощные консервы Полуфабрикаты и готовые изделия из овощей и картофеля

1,1 1,8 1,4 1,3 4,0 1,6 5,3 3,0 8,5 8,2 7,0 5,1 8,0 6,1 8,3 13,4 8,8 5,2 6,0 11,4 1 00,7 6,5 9,2 10,3 1,5 6,4 6,7 2,5 10,6 5,3 9 ,9 5,6 3,3 4,8 3,9 4,1 9,1 10,0 7,6 10,6 7,2 2,4 11,5 4,7 6,5 2,5 2,3 11,9 1,3 1,6 5,9 8,2

7,8 15,1 11,3 10,9 29,6 13,9 43,9 19,5 69,8 69,4 65,0 46,8 50,0 46,9 82,0 102,6 71,8 53,2 42,0 81,1 1 040,5 56,0 60,8 75,8 12,7 46,7 48,8 20,1 95,7 44,3 68,6 36,0 34,1 33,8 32,4 32,9 86,7 75,8 56,9 64,7 46,3 21,1 85,0 42,8 45,9 18,7 17,1 81,4 11,0 12,5 42,4 63,6

8 36 70 33 299 31 100 15 30 26 1 33 1 46 52 18 27 65 66 30 24 14 133 21 24 23 125 19 45 24 79 26 26 30 15 7 1 4 6 8 3 27 77 32 10 19 9 19 23 2 20 32

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

Таблица А4 (продолжение) Среднее значение Медианное значение Число выброса цены за единицу выбросов Сахар Варенье, джем, повидло Фруктовые консервы Мед натуральный Шоколад, шоколадные конфеты Другие кондитерские изделия Мороженое Кофе, чай, какао (кг) Минеральные воды, прохладительные напитки и соки (л) Алкогольные напитки (л) Итого (A) Общее число операций с питанием (B) % сильно отклоняющихся значений (A/B)

Источник: оценки авторов на основе НОБУС, 2003 г.

2,1 3,2 8,3 15,0 11,7 6,2 5,4 19,3 1,8 12,6

19,8 31,7 66,5 135,1 87,2 49,5 56,3 159,7 13,1 79,9

40 5 4 1 62 44 319 391 20 70 2 870 833 791 0,34%

Приложения

Таблица А5. Отклонения в объемах – неправдоподобно большие значения (определяются как душевое потребление, в 5 раз превосходящее медианный объем потребления товара i в регионе j) Выбросы Максимальное Медианное Число в среднедушевом душевое душевое выбросов потреблении потребление потребление Мука Крупы Хлеб пшеничный Хлеб ржаной и прочий Другие хлебобулочные и мучные кондитерские изделия Макаронные изделия Другие изделия из теста Другие крупяные изделия Говядина, телятина Свинина Баранина и козлятина Мясо птицы, включая субпродукты Мясо прочих домашних животных Мясо диких животных и птиц Субпродукты Колбасы Мясокопчености, мясные закуски Мясные и мясорастительные консервы Мясные полуфабрикаты и готовые изделия Рыба и морепродукты живые и охлажденные Рыба и морепродукты соленые, копченые, сушеные (кроме сельди)

19,3 9,2 16,1 10,5 5,4 6,0 3,9 5,7 6,5 6,0 6,6 6,7 5,6 5,5 3,7 3,9 2,1 3,4 3,7 6,1 2,7

8,0 4,7 10,8 6,9 3,0 3,5 2,1 2,7 4,2 3,8 4,0 3,8 3,6 4,3 2,2 2,4 1,4 1,4 2,2 3,6 1,4

1,6 0,9 2,2 1,4 0,6 0,7 0,4 0,5 0,8 0,8 0,8 0,8 0,7 0,9 0,5 0,5 0,3 0,3 0,4 0,7 0,3

1 390 493 327 469 681 460 206 158 251 294 33 365 22 3 185 370 135 278 264 415 152

Икра осетровых, лососевых рыб (весовая и в банках) Сельдь соленая Рыбные консервы Рыбные полуфабрикаты и готовые изделия Молоко свежее (л) Молоко консервированное Йогурт, сливки, сметана Другие молочные продукты Сыры Творог Масло животное (сливочное) Маргарин и жиры животного происхождения Растительное масло Цитрусовые Яблоки Плоды косточковых культур Другие фрукты Арбузы, дыни Виноград Другие ягоды Сухофрукты, включая виноград Орехи, фруктовые зернышки и съедобные семена Замороженные и консервированные фрукты, изделия из фруктов

1,1 2,4 1,8 1,8 1 7,9 3,2 3,0 5,1 2,4 2,8 2,2 1,8 4,6 2,6 4,6 3,6 2,9 3,1 2,3 3,3 2,6 1,7 3,5

0,4 1,5 0,9 0,7 1 1,5 1,6 1,7 3,0 1,2 1,6 1,1 1,1 2,6 1,7 2,5 2,0 1,9 2,5 1,6 2,1 1,6 1,0 1,9

0,1 0,3 0,2 0,1 2,3 0,3 0,3 0,6 0,2 0,3 0,2 0,2 0,5 0,3 0,5 0,4 0,4 0,5 0,3 0,4 0,3 0,2 0,4

15 139 419 83 863 322 673 635 268 498 381 296 272 270 237 13 190 3 9 26 57 88 59

5,9

3,5

0,7

314

Капуста

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

Таблица А5 (продолжение) Выбросы Максимальное Медианное Число в среднедушевом душевое душевое выбросов потреблении потребление потребление Другие зеленные культуры Огурцы и помидоры Бахчевые и другие овощи Лук и чеснок Свекла, морковь и другие столовые корнеплоды Грибы Картофель Бобовые Овощные консервы Полуфабрикаты и готовые изделия из овощей и картофеля Сахар Варенье, джем, повидло Фруктовые консервы Мед натуральный Шоколад, шоколадные конфеты Другие кондитерские изделия Мороженое Яйца (шт.) Кофе, чай, какао (кг) Минеральные воды, прохладительные напитки и соки (л) Алкогольные напитки (л) Общее число операций с выбросами (A) Общее число операций с питанием (B) % сильно отклоняющихся значений (A/B) Источник: оценки авторов на основе НОБУС, 2003 г.

1,5 4,4 2,9 4,3 4,2 4,5 26,0 4,4 4,3 3,1 13,8 3,3 6,5 1,9 1,7 2,1 1,7 74,3 0,9 9,7 5,6

0,7 3,0 1,8 2,4 2,6 1,6 1 6,0 2,3 2,6 1,6 5,0 2,0 4,1 1,0 1,0 1,4 0,7 4 9,6 0,5 5,9 2,9

0,2 0,6 0,4 0,5 0,5 0,3 3,2 0,5 0,5 0,3 1,0 0,4 0,8 0,2 0,2 0,3 0,2 9,9 0,1 1,2 0,6

454 555 60 455 567 154 450 199 673 303 1 131 221 45 127 370 390 567 176 698 681 638 21 995 833 791 2,64%

Приложения

Таблица А6. Типология непродовольственных товаров и услуг по товарным группам Товар

Товарная группа

Табачные изделия Одежда для детей до 3 лет Пальто, плащи, верхняя одежда Химчистка, ремонт, прокат одежды Ткань для изготовления одежды Головные уборы и аксессуары Сапоги, ботинки, туфли Нижнее белье, чулки, носки Ремонт, изготовление и прокат обуви Рубашки, блузы Юбки, брюки Кроссовки, кеды и другая обувь Костюмы, пиджаки, платья, жилеты Свитера, кофты, пуловеры Ночная одежда Холодная вода

Продукты питания и безалкогольные напитки Одежда и обувь Одежда и обувь Одежда и обувь Одежда и обувь Одежда и обувь Одежда и обувь Одежда и обувь Одежда и обувь Одежда и обувь Одежда и обувь Одежда и обувь Одежда и обувь Одежда и обувь Одежда и обувь Жилье, вода, электричество, газ и другие виды отопления, и арендная плата Жилье, вода, электричество, газ и другие виды отопления, и арендная плата Жилье, вода, электричество, газ и другие виды отопления, и арендная плата Жилье, вода, электричество, газ и другие виды отопления, и арендная плата Жилье, вода, электричество, газ и другие виды отопления, и арендная плата Жилье, вода, электричество, газ и другие виды отопления, и арендная плата Жилье, вода, электричество, газ и другие виды отопления, и арендная плата Мебель, домашнее оборудование и текущий домашний ремонт Мебель, домашнее оборудование и текущий домашний ремонт Мебель, домашнее оборудование и текущий домашний ремонт Мебель, домашнее оборудование и текущий домашний ремонт Мебель, домашнее оборудование и текущий домашний ремонт Мебель, домашнее оборудование и текущий домашний ремонт Мебель, домашнее оборудование и текущий домашний ремонт Мебель, домашнее оборудование и текущий домашний ремонт Мебель, домашнее оборудование и текущий домашний ремонт Мебель, домашнее оборудование и текущий домашний ремонт Мебель, домашнее оборудование и текущий домашний ремонт Здоровье Здоровье Транспорт Транспорт Транспорт Транспорт Транспорт Транспорт Транспорт Транспорт Связь Связь Отдых и культура Отдых и культура Отдых и культура Отдых и культура Отдых и культура

Электричество Топливо Газ Отопление Горячая вода Телефон Постельное белье, одеяла, занавески и др. Ковры и половики, люстры, предметы искусства и др. Строительные, отделочные и др. материалы Ремонт жилья Мебель Галантерейные товары Домашние и кухонные принадлежности Бытовые приборы, большие и маленькие Другие домашние приспособления и принадлежности Ремонт бытовых приборов Мыло, моющие вещества и др. Услуги стоматолога Очки, медицинские приборы Пригородный общественный транспорт Типливо для транспортных средств Поезда дальнего следования Другое Другие транспортные услуги Обслуживание и ремонт транспортных средств Детали, обслуживание и ремонтное оборудование Городской общественный транспорт Услуги связи (за исключением домашнего телефона) Оборудование для радио, телефона Аудио и видео кассеты, другие медианосители Кино, театр, концерты Товары для спорта, туризма Музыкальные инструменты Другие услуги, связанные с культурой и отдыхом

Отчетный период 30 365 365 91 365 365 365 30 91 365 365 365 365 365 365 30 30 365 30 30 30 30 365 365 365 91 365 30 365 365 30 91 30 91 365 91 30 91 30 91 91 365 91 91 365 365 91 365 365 91

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

Таблица А6 (продолжение) Товар

Товарная группа

Отчетный период

Периодические издания, книги Фотоуслуги Оборудование для фотографии и оптические инструменты Услуги дошкольного воспитания для детей Канцелярская продукция Игрушки Учебники Транспорт Плата за обучение Путевки в дома отдыха, санатории Средства по уходу за телом и волосами Часы, наручные часы, ювелирные изделия и др. Ритуальные и религиозные услуги Другие ремонтные услуги Другое Духи и косметика Услуги парикмахеров, косметологов Услуги спа и фитнеса Товары для садоводства, домашних животных Товары и оборудование для дома и сада Ветеринарные и другие услуги для домашних животных

Отдых и культура Отдых и культура Отдых и культура

30 91 365

Отдых и культура Отдых и культура Отдых и культура Образование Образование Образование Рестораны и гостиницы Различные товары и услуги Различные товары и услуги Различные товары и услуги Различные товары и услуги Различные товары и услуги Различные товары и услуги Различные товары и услуги Различные товары и услуги Другое Другое Другое

91 30 30 365 365 365 91 30 365 91 91 91 30 91 91 365 365 91

Рис. 1A. Среднее соотношение между ценой товара длительного пользования при перепродаже и его возрастом

Приложения

Таблица А7. Средние (неперевзвешенные) цены на продукты питания, по типу поселения Город Село Отношение (руб. за единицу (руб. за единицу город/село товара) товара) Мука Крупы Хлеб пшеничный Хлеб ржаной и прочий Другие хлебобулочные и мучные кондитерские изделия Макаронные изделия Другие изделия из теста Другие крупяные изделия Говядина, телятина Свинина Баранина и козлятина Мясо птицы, включая субпродукты Мясо прочих домашних животных Мясо диких животных и птиц Субпродукты Колбасы Мясокопчености, мясные закуски Мясные и мясорастительные консервы Мясные полуфабрикаты и готовые изделия Рыба и морепродукты живые и охлажденные Рыба и морепродукты соленые, копченые, сушеные (кроме сельди) Икра осетровых, лососевых рыб (весовая и в банках) Сельдь соленая Рыбные консервы Рыбные полуфабрикаты и готовые изделия Молоко свежее (л) Молоко консервированное Йогурт, сливки, сметана Другие молочные продукты Сыры Творог Масло животное (сливочное) Маргарин и жиры животного происхождения Растительное масло Цитрусовые Яблоки Плоды косточковых культур Другие фрукты Арбузы, дыни Виноград Другие ягоды Сухофрукты, включая виноград Орехи, фруктовые зернышки и съедобные семена

8,7 16 11,5 9,6 32,1 16,2 45 20,1 74,3 76,3 71 49,8 55,6 62,9 47,6 85 113,5 74,8 63,8 42,6 85,4 1054 47,9 63,9 78,3 11,4 43,3 44,9 19,2 97,3 51 73,7 36,5 34,1 38,1 35 53,3 35,1 42,4 104,1 58,8 52,2 71,8

7,7 14,9 10,2 8,1 28,4 14,7 38,9 16,9 66 66,8 63,7 47,7 51,5 46,3 43,4 76,5 97,7 72,5 57,4 36,2 61,3 1023,4 45,6 62 68 8,6 44,7 46 23,7 87,3 42,3 70,5 35,2 34,1 37 35,7 43,9 35,3 43,2 104,2 49,5 45,7 56

13% 7% 13% 19% 13% 10% 16% 19% 13% 14% 11% 4% 8% 36% 10% 11% 16% 3% 11% 18% 39% 3% 5% 3% 15% 33% ;3% ;2% ;19% 11% 21% 5% 4% 0% 3% ;2% 21% ;1% ;2% 0% 19% 14% 28%

Замороженные и консервированные фрукты, изделия из фруктов Капуста Другие зеленные культуры Огурцы и помидоры Бахчевые и другие овощи Лук и чеснок Свекла, морковь и другие столовые корнеплоды Грибы Картофель

61,8 19,4 82,5 44,5 49,3 22,8 19,7 68,9 11,1

62,8 17,2 62,5 44,2 42,2 21,6 18,8 57,6 11,6

;2% 13% 32% 1% 17% 6% 5% 20% ;4%

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

Таблица А7 (продолжение) Город Село (руб. за единицу (руб. за единицу товара) товара) Бобовые Овощные консервы Полуфабрикаты и готовые изделия из овощей и картофеля Сахар Варенье, джем, повидло Фруктовые консервы Мед натуральный Шоколад, шоколадные конфеты Другие кондитерские изделия Мороженое Яйца (шт.) Кофе, чай, какао (кг) Минеральные воды, прохладительные напитки и соки (л) Алкогольные напитки (л)

15,6 45,5 70,1 19,7 48,9 61,7 115,7 99,8 54 63,9 1,9 222,9 14,3 68,3

14,1 40,6 61,5 20,1 42,8 61 102,9 83 46,1 57,3 1,9 172 11,3 67,2

Отношение город/село 11% 12% 14% ;2% 14% 1% 12% 20% 17% 12% 0% 30% 27% 2%

Приложения

Таблица А8. Индекс цен на продукты питания, НОБУС, 2003 г. Регион Алтайский край Краснодарский край Красноярский край Приморский край Ставропольский край Хабаровский край Амурская область Архангельская область Астраханская область Белгородская область Брянская область Владимирская область Волгоградская область Вологодская область Воронежская область Нижегородская область Ивановская область Иркутская область Республика Ингушетия Калининградская область Тверская область Калужская область Камчатская область Кемеровская область Кировская область Костромская область Самарская область Курганская область Курская область Санкт;Петербург Ленинградская область Липецкая область Магаданская область Москва Московская область Мурманская область Новгородская область Новосибирская область Омская область Оренбургская область Орловская область Пензенская область Пермская область Псковская область Ростовская область Рязанская область Саратовская область Сахалинская область Свердловская область Смоленская область Тамбовская область Томская область Тульская область Тюменская область Ульяновская область

Региональный

Село

Город

0,90 0,94 1,06 1,07 0,89 1,09 1,04 1,02 0,92 0,92 0,89 1,04 0,88 1,05 0,89 0,98 0,93 1,09 1,00 0,99 1,02 1,06 1,44 0,96 0,92 0,95 1,01 0,87 0,88 1,17 1,16 0,94 1,49 1,34 1,21 1,18 0,99 0,93 0,85 0,91 0,94 0,84 0,96 0,94 0,91 0,93 0,85 1,31 1,04 0,95 0,89 1,07 0,98 1,24 0,89

0,88 0,90 0,97 1,01 0,86 1,08 1,01 0,97 0,91 0,92 0,86 0,93 0,85 1,01 0,86 0,96 0,92 1,01 1,05 0,97 1,01 1,04 1,45 0,92 0,92 0,93 0,96 0,84 0,87 0,97 1,18 0,92 1,49 0,97 1,22 1,15 0,98 0,88 0,81 0,87 0,93 0,83 0,90 0,89 0,89 0,91 0,89 1,35 0,99 0,93 0,88 1,06 1,02 1,08 0,85

0,93 1,00 1,10 1,08 0,88 1,09 1,04 1,04 0,94 0,92 0,91 1,08 0,90 1,07 0,91 0,99 0,93 1,09 0,93 1,01 1,04 1,08 1,44 0,97 0,93 0,96 1,03 0,93 0,89 1,17 1,14 0,96 1,48 1,34 1,21 1,18 1,01 0,97 0,88 0,93 0,93 0,86 0,98 0,98 0,92 0,93 0,86 1,30 1,04 0,97 0,91 1,12 0,98 1,29 0,93

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

Таблица А8 (продолжение) Регион Челябинская область Читинская область Чукотский АО Ярославская область Республика Адыгея Республика Башкортостан Республика Ингушетия Республика Дагестан Кабардино;Балкарская республика Республика Алтай Республика Калмыкия Республика Карелия Республика Коми Республика Марий Эл Республика Мордовия Республика Северная Осетия Карачаево;Черкесская республика Республика Татарстан Республика Тыва Удмуртская республика Республика Хакасия Чувашская республика Республика Саха (Якутия) Еврейская АО

Региональный

Село

Город

0,98 1,08 2,66 1,03 0,88 1,02 1,04 0,88 0,90 1,05 0,82 1,12 1,10 0,88 1,10 0,94 0,88 1,03 1,04 0,92 0,92 0,92 1,46 1,00

0,95 1,07 2,58 1,01 0,86 1,00 1,00 0,88 0,86 1,05 0,81 1,02 1,01 0,83 1,10 0,91 0,87 1,01 1,06 0,89 0,91 0,93 1,47 0,96

1,00 1,08 2,72 1,03 0,89 1,04 1,04 0,90 0,92 1,06 0,84 1,15 1,13 0,92 1,08 0,96 0,91 1,03 1,00 0,94 0,95 0,92 1,46 1,04

Приложения

Таблица А9. Расходы на жилье, по регионам и типу поселения Регион Алтайский край Краснодарский край Красноярский край Приморский край Ставропольский край Хабаровский край Амурская область Архангельская область Астраханская область Белгородская область Брянская область Владимирская область Волгоградская область Вологодская область Воронежская область Нижегородская область Ивановская область Иркутская область Республика Ингушетия Калининградская область Тверская область Калужская область Камчатская область Кемеровская область Кировская область Костромская область Самарская область Курганская область Курская область Санкт;Петербург Ленинградская область Липецкая область Магаданская область Москва Московская область Мурманская область Новгородская область Новосибирская область Омская область Оренбургская область Орловская область Пензенская область Пермская область Псковская область Ростовская область Рязанская область Саратовская область Сахалинская область

В постоянных ценах Город Село 1984 873 1321 891 1424 627 1250 585 1723 4401 1339 680 1171 773 1399 721 1903 1115 2484 1862 2361 1377 1802 1117 2416 1240 1616 653 2388 1139 2419 1364 2271 1496 1486 603 611 630 961 617 1841 1104 1390 946 1045 831 1850 842 1956 1112 2072 972 1830 946 2184 959 2865 1524 1483 947 869 1469 2610 1056 1082 1034 969 975 1711 1421 1369 986 1820 681 2348 949 2347 1344 2236 1326 2728 2076 2211 1073 1621 1012 1554 831 1477 1228 1981 1138 736 509

В текущих ценах Город Село 1963 352 1574 512 1812 323 1779 349 1519 1890 1975 414 1174 368 1493 327 1583 449 1450 438 1315 390 1459 420 1868 420 1578 267 1872 388 1850 463 1334 434 1763 297 929 553 1405 427 1333 368 1208 444 1558 646 1621 330 1297 340 1434 306 2250 499 1436 288 1339 304 2699

Индекс цен на жилье Город Село 99% 40% 119% 57% 127% 51% 142% 60% 88% 43% 147% 61% 100% 48% 107% 45% 83% 40% 58% 24% 56% 28% 81% 38% 77% 34% 98% 41% 78% 34% 76% 34% 59% 29% 119% 49% 152% 88% 146% 69% 72% 33% 87% 47% 149% 78% 88% 39% 66% 31% 69% 31% 123% 53% 66% 30% 47% 20% 182%

1195

619

137%

65%

2047

531

78%

36%

1345

596

124%

56%

2970

1375 1677 1142 2092 1972 1806 1526 1301 1601 1125 1593 1104 1907 1134

287%

677 723 393 333 355 450 410 516 356 353 382 461 451 412

142% 98% 83% 115% 84% 77% 68% 48% 72% 69% 103% 75% 96% 154%

69% 51% 40% 49% 37% 34% 31% 25% 33% 35% 46% 38% 40% 81%

Всего 71% 91% 108% 124% 68% 132% 82% 91% 69% 47% 47% 73% 66% 80% 62% 67% 54% 105% 110% 129% 62% 77% 135% 81% 56% 56% 108% 50% 36% 182% 113% 64% 119% 287% 127% 94% 71% 98% 69% 58% 55% 40% 63% 58% 84% 63% 81% 144%

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

Таблица А9 (продолжение) Регион Свердловская область Смоленская область Тамбовская область Томская область Тульская область Тюменская область Ульяновская область Челябинская область Читинская область Чукотский АО Ярославская область Республика Адыгея Республика Башкортостан Республика Ингушетия Республика Дагестан Кабардино;Балкарская республика Республика Алтай Республика Калмыкия Республтка Карелия Республика Коми Республика Марий Эл Республика Мордовия Республика Северная Осетия Карачаево;Черкесская республика Республика Татарстан Республика Тыва Удмуртская республика Республика Хакасия Чувашская республика Республика Саха (Якутия) Еврейская АО В среднем

Город 1454 1857 2123 1216 2231 723 3366 1748 1564 404 1716 1384 1821 1935 1980 2283 1006 1689 1206 1136 1896 2946 2241 1615 2053 1798 1976 1890 2348 773 923

Село 802 1303 1194 692 1706 428 1619 1003 709 472 979 1046 982 920 1258 1742 671 1106 616 674 1244 1859 1679 1435 1110 940 937 1048 1560 430 516

В текущих ценах Город Село 1686 406 1447 492 1396 382 1750 398 1432 529 1630 403 1806 336 1875 471 1250 267 1092 678 1893 451 1284 466 1893 422 1556 346 1453 530 1662 651 1134 367 1178 443 1663 350 1318 336 1239 401 1596 448 2053 816 1593 667 2095 450 887 241 1827 365 1329 302 1430 475 1336 341 951 261

Индекс цен на жилье Город Село 116% 51% 78% 38% 66% 32% 144% 58% 64% 31% 226% 94% 54% 21% 107% 47% 80% 38% 271% 144% 110% 46% 93% 45% 104% 43% 80% 38% 73% 42% 73% 37% 113% 55% 70% 40% 138% 57% 116% 50% 65% 32% 54% 24% 92% 49% 99% 46% 102% 41% 49% 26% 92% 39% 70% 29% 61% 30% 173% 79% 103% 50% 120% 44%

Всего 108% 66% 52% 115% 58% 194% 45% 96% 64% 230% 98% 72% 83% 63% 55% 58% 69% 52% 117% 99% 53% 43% 78% 76% 86% 37% 76% 58% 49% 138% 86% 100%

Приложения

Таблица А10a. Профиль бедности, альтернативные показатели потребления (численность бедных и небедных во 2;ом квартале 2003 г.) Статус бедности

Всего

z0 z1 z2 z3 z4 z5 z6 Не Бед; Не Бед; Не Бед; Не Бед; Не Бед; Не Бед; Не Бед; бедные ные бедные ные бедные ные бедные ные бедные ные бедные ные бедные ные

Все домо; 145909 111825 34084 95315 50594 112139 33770 114709 31200 110420 35489 111898 34011 111891 34018 хозяйства Размер домохозяйства 1 12765 11384 1380 10404 2361 11422 1342 2 33984 28839 5145 25126 8859 28881 5103 3 40555 32650 7905 28117 12438 32688 7867 4 38278 27623 10656 22695 15583 27709 10569 5 15342 9019 6323 7101 8241 9124 6219 6+ 4984 2310 2674 1873 3112 2314 2670 Число детей 0 80062 67255 12807 58624 21438 67422 12640 1 42926 31603 11322 26254 16672 31722 11204 2 18725 11396 7328 9215 9509 11423 7301 3+ 4197 1571 2626 1222 2975 1572 2625 Квинтили по обеспеченности предметами длительного пользования 1 28990 17868 2 29130 20779 3 29182 21829 4 29234 24257 5 29374 27093 Владение жильем Арендуют 56687 43584 Собственники 89223 68242 Тип поселения Город 106756 89093 Село 39153 22732 Федеральный округ Центральный 37266 30231 Северо; 14607 12372 Западный Сибирский 20874 15533 Южный 21203 14781 Дальне; 7180 5073 восточный Уральский 12662 9322 Приволжский 32117 24513 Пол главы домохозяйства Мужчина 57304 42421 Женщина 88605 69404 Все 145343 111426 население Возрастные группы, лет 0–5 6789 4466 7–15 18377 12198 17–24 19774 15167 26–39 27589 20390 41–59 41624 33089 60 и более 31190 26117 Пол Мужчины 63853 48146 Женщины 81490 63280

11122 8351 7353 4977 2281

10336 28228 33457 29474 10415 2799

2429 5756 7098 8804 4928 2185

10156 2609 27266 6719 32611 7943 28233 10046 9595 5748 2560 2424

11413 1351 28881 5103 32708 7847 27579 10699 9014 6328 2303 2682

11458 1307 28657 5328 32810 7745 27704 10575 9025 6317 2238 2746

66824 13238 64675 15387 67349 12713 67224 12838 33189 9736 32171 10755 31597 11328 31705 11220 12713 6012 11801 6924 11380 7345 11424 7301 1984 2213 1773 2424 1572 2625 1538 2659

13849 15141 18223 10767 17169 11821 16652 12337 17936 11054 17715 11275 16177 12953 21051 8078 21488 7641 20192 8937 20770 8359 20611 8518 18175 11007 22008 7174 22883 6299 22157 7025 21855 7326 22026 7156 21813 7420 24174 5060 25400 3834 24443 4791 24263 4971 24347 4887 25301 4073 26683 2691 27769 1605 26976 2398 27074 2300 27192 2182

13103 36956 19731 43857 12830 44300 12386 48189 8498 43565 13121 43506 13181 20981 58359 30863 68282 20940 70409 18813 62232 26991 68333 20890 68385 20837 17663 77254 29502 89369 17387 89596 17160 88137 18619 88770 17986 88822 17934 16421 18061 21092 22770 16383 25114 14039 22283 16870 23129 16024 23070 16084 7036 25390 11876 30357 2234 10739 3868 12390

6910 30483 2216 12737

6783 30035 1870 12676

7231 30242 1931 12383

7024 30263 2224 12287

7003 2320

5341 13742 6422 11927 2107 4362

7133 15520 9276 14928 2818 5096

5354 16212 6275 15649 2084 5538

4662 15525 5555 14045 1642 5277

5349 15555 7158 14759 1903 5066

5320 15547 6444 15007 2114 4976

5327 6197 2204

3340 8230 4432 9307 7604 20926 11191 24542

3355 9654 7575 24437

3008 9200 7680 23663

3462 9328 8454 24566

3334 9301 7551 24510

3361 7607

14883 35854 21449 42571 14733 44477 12827 42279 15025 42571 14733 42598 14706 19201 59461 29145 69568 19037 70232 18373 68142 20464 69327 19278 69294 19312 33917 94984 50359 111736 33606 114278 31065 110011 35332 111499 33844 111488 33855

2324 6179 4607 7199 8535 5073

3721 3068 4489 9997 8380 12208 13010 6764 15192 17407 10182 20405 28468 13156 33185 22381 8809 26257

2300 6169 4581 7185 8439 4932

4854 13047 15760 21306 33627 25685

1935 5330 4014 6283 7997 5505

4630 12424 15356 20630 32791 24181

2160 5953 4418 6960 8833 7008

4472 12184 15138 20415 33091 26199

2317 6193 4636 7174 8533 4990

4471 12235 15234 20500 33225 25823

2318 6142 4539 7089 8398 5367

15706 40953 22900 48256 15597 49888 13964 47989 15864 48188 15665 48227 15625 18210 54032 27458 63481 18010 64390 17100 62022 19468 63311 18179 63261 18229

Примечание: Определение альтернативных индикаторов благосостояния (z0– z6) см. в таблице 18.

100

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

Таблица А10b. Профиль бедности, альтернативные показатели потребления (доля бедных и небедных во 2;ом квартале 2003 г.) z0 Всего

Не Бед; Не Бед; Не Бед; Не Бед; Не Бед; Не Бед; Не Бед; бедные ные бедные ные бедные ные бедные ные бедные ные бедные ные бедные ные

Все домо; 100,0 100,0 100, 100,0 100, 100,0 100, хозяйства 0 0 0 Размер домохозяйства 1 8,7 10,2 4,0 10,9 4,7 10,2 4,0 2 23,3 25,8 15,1 26,4 17,5 25,8 15,1 3 27,8 29,2 23,2 29,5 24,6 29,1 23,3 4 26,2 24,7 31,3 23,8 30,8 24,7 31,3 5 10,5 8,1 18,6 7,5 16,3 8,1 18,4 6+ 3,4 2,1 7,8 2,0 6,2 2,1 7,9 Число детей 0 54,9 60,1 37,6 61,5 42,4 60,1 37,4 1 29,4 28,3 33,2 27,5 33,0 28,3 33,2 2 12,8 10,2 21,5 9,7 18,8 10,2 21,6 3+ 2,9 1,4 7,7 1,3 5,9 1,4 7,8 Квинтили по обеспеченности предметами длительного пользования 1 19,9 16,0 32,6 14,5 29,9 16,3 31,9 2 20,0 18,6 24,5 17,0 25,6 18,8 23,9 3 20,0 19,5 21,6 19,1 21,8 19,6 21,2 4 20,0 21,7 14,6 22,9 14,7 21,6 15,0 5 20,1 24,2 6,7 26,5 8,1 23,8 8,0 Владение жильем Арендуют 38,9 39,0 38,4 38,8 39,0 39,1 38,0 Собственники 61,1 61,0 61,6 61,2 61,0 60,9 62,0 Тип поселения Город 73,2 79,7 51,8 81,1 58,3 79,7 51,5 Село 26,8 20,3 48,2 18,9 41,7 20,3 48,5 Федеральный округ Центральный 25,5 27,0 20,6 26,6 23,5 27,1 20,5 Северо; 10,0 11,1 6,6 11,3 7,6 11,0 6,6 Западный Сибирский 14,3 13,9 15,7 14,4 14,1 13,8 15,9 Южный 14,5 13,2 18,8 12,5 18,3 13,3 18,6 Дальне; 4,9 4,5 6,2 4,6 5,6 4,5 6,2 восточный Уральский 8,7 8,3 9,8 8,6 8,8 8,3 9,9 Приволжский 22,0 21,9 22,3 2 2,0 22,1 21,9 22,4 Пол главы домохозяйства Мужчина 39,3 37,9 43,7 37,6 42,4 38,0 43,6 Женщина 60,7 62,1 56,3 62,4 57,6 62,0 56,4 Все 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 население Возрастные группы, лет 0–5 4,7 4,0 6,9 3,9 6,1 4,0 6,8 7–15 12,6 10,9 18,2 10,5 16,6 10,9 18,4 17–24 13,6 13,6 13,6 13,7 13,4 13,6 13,6 26–39 19,0 18,3 21,2 18,3 20,2 18,3 21,4 41–59 28,6 29,7 25,2 30,0 26,1 29,7 25,1 60 и более 21,5 23,4 15,0 23,6 17,5 23,5 14,7 Пол Мужчины 43,9 43,2 46,3 43,1 45,5 43,2 46,4 Женщины 56,1 56,8 53,7 56,9 54,5 56,8 53,6

100,0

100, 0

100,0

100, 0

100,0

100, 0

100,0

100, 0

9,0 24,6 29,2 25,7 9,1 2,4

7,8 18,5 22,7 28,2 15,8 7,0

9,2 24,7 29,5 25,6 8,7 2,3

7,4 18,9 22,4 28,3 16,2 6,8

10,2 25,8 29,2 24,6 8,1 2,1

4,0 15,0 23,1 31,5 18,6 7,9

10,2 25,6 29,3 24,8 8,1 2,0

3,8 15,7 22,8 31,1 18,6 8,1

58,3 28,9 11,1 1,7

42,4 31,2 19,3 7,1

58,6 29,1 10,7 1,6

43,4 30,3 19,5 6,8

60,2 28,2 10,2 1,4

37,4 33,3 21,6 7,7

60,1 28,3 10,2 1,4

37,7 33,0 21,5 7,8

15,0 18,7 19,9 22,1 24,2

37,9 24,5 20,2 12,3 5,1

15,1 18,3 20,1 22,1 24,4

34,8 25,2 19,8 13,5 6,8

16,0 18,6 19,5 21,7 24,2

32,5 24,6 21,5 14,6 6,8

15,8 18,4 19,7 21,8 24,3

33,1 25,0 21,0 14,4 6,4

38,6 61,4

39,7 60,3

43,6 56,4

23,9 76,1

38,9 61,1

38,6 61,4

38,9 61,1

38,7 61,3

78,1 21,9

55,0 45,0

79,8 20,2

52,5 47,5

79,3 20,7

52,9 47,1

79,4 20,6

52,7 47,3

26,6 11,1

21,7 6,0

27,2 11,5

20,4 5,4

27,0 11,1

20,7 6,5

27,0 11,0

20,6 6,8

14,1 13,6 4,8

14,9 17,8 5,3

14,1 12,7 4,8

15,1 20,2 5,4

13,9 13,2 4,5

15,6 18,9 6,2

13,9 13,4 4,4

15,7 18,2 6,5

8,4 21,3

9,6 24,6

8,3 21,4

9,8 23,8

8,3 22,0

9,8 22,2

8,3 21,9

9,9 22,4

38,8 41,1 61,2 58,9 100,0 100,0

38,3 42,3 61,7 57,7 100,0 100,0

38,0 43,3 62,0 56,7 100,0 100,0

38,1 43,2 61,9 56,8 100,0 100,0

4,2 11,4 13,8 18,6 29,4 22,5

6,2 17,2 12,9 20,2 25,7 17,7

4,2 11,3 14,0 18,8 29,8 22,0

6,1 16,8 12,5 19,7 25,0 19,8

4,0 10,9 13,6 18,3 29,7 23,5

6,8 18,3 13,7 21,2 25,2 14,7

4,0 11,0 13,7 18,4 29,8 23,2

6,8 18,1 13,4 20,9 24,8 15,9

43,7 56,3

45,0 55,0

43,6 56,4

44,9 55,1

43,2 5 6,8

46,3 53,7

43,3 56,7

46,2 53,8

Примечание: Определение альтернативных индикаторов благосостояния (z0 – z6) см. в Табл. 18.

Таблица А10c. Профиль бедности, альтернативные показатели потребления (распространенность, глубина и острота бедности во 2;ом квартале 2003 г.)

Статус бедности

z0 Дефицит дохода Острота бедности

Доля бедных

zl Дефицит дохода Острота бедности

Доля бедных

z2 Дефицит дохода Острота бедности

Доля бедных

z3 Дефицит дохода

Острота бедности

1 0,108 0,007 0,023 0,002 0,008 0,001 0,185 2 0,151 0,006 0,034 0,002 0,012 0,001 0,261 3 0,195 0,007 0,047 0,002 0,018 0,001 0,307 4 0,278 0,009 0,074 0,003 0,029 0,002 0,407 5 0,412 0,014 0,120 0,006 0,050 0,003 0,537 6+ 0,537 0,029 0,189 0,015 0,089 0,010 0,624 Число детей 0 0,160 0,005 0,037 0,001 0,013 0,001 0,268 1 0,264 0,008 0,068 0,003 0,026 0,001 0,388 2 0,391 0,012 0,115 0,004 0,048 0,002 0,508 3+ 0,626 0,029 0,235 0,016 0,116 0,012 0,709 Квинтили по обеспеченности предметами длительного пользования 1 0,384 0,010 0,122 0,005 0,055 0,003 0,522 2 0,287 0,009 0,073 0,003 0,028 0,002 0,445 3 0,252 0,009 0,059 0,003 0,021 0,001 0,377 4 0,170 0,009 0,039 0,003 0,013 0,001 0,254 5 0,078 0,005 0,016 0,002 0,005 0,001 0,139 Владение жильем Арендуют 0,231 0,007 0,059 0,002 0,024 0,001 0,348 Собственники 0,235 0,006 0,063 0,002 0,025 0,001 0,346 Тип поселения Город 0,166 0,005 0,037 0,001 0,013 0,001 0,276 Село 0,419 0,011 0,127 0,005 0,054 0,003 0,539 0,068 0,111 0,170 0,304 0,181 0,126 0,100 0,065 0,031

0,006 0,008 0,013 0,027 0,010 0,010 0,010 0,010 0,008

0,005 0,004 0,003 0,004 0,003

0,002 0,003 0,005 0,018

0,002 0,002 0,003 0,004 0,007 0,017

0,087 0,051 0,038 0,025 0,011

0,026 0,046 0,078 0,164

0,015 0,024 0,033 0,051 0,082 0,129

0,003 0,002 0,002 0,002 0,001

0,001 0,002 0,003 0,014

0,001 0,001 0,001 0,002 0,004 0,012

0,371 0,277 0,246 0,173 0,092

0,158 0,261 0,390 0,625

0,105 0,150 0,194 0,276 0,405 0,536

0,010 0,009 0,009 0,009 0,006

0,005 0,008 0,012 0,029

0,006 0,006 0,007 0,009 0,014 0,029

0,116 0,070 0,058 0,041 0,020

0,036 0,067 0,114 0,232

0,022 0,033 0,047 0,074 0,117 0,186

0,004 0,003 0,003 0,003 0,002

0,001 0,003 0,004 0,016

0,002 0,002 0,002 0,003 0,005 0,015

0,052 0,027 0,021 0,014 0,007

0,013 0,026 0,048 0,113

0,008 0,012 0,018 0,030 0,049 0,087

0,408 0,262 0,216 0,131 0,055

0,165 0,227 0,321 0,527

0,001 0,001 0,002 0,012 0,003 0,002 0,001 0,001 0,001

0,190 0,169 0,175 0,230 0,321 0,438

0,001 0,001 0,001 0,002 0,003 0,010

0,010 0,008 0,008 0,008 0,005

0,005 0,007 0,011 0,029

0,008 0,007 0,006 0,008 0,013 0,030

0,135 0,068 0,051 0,031 0,011

0,043 0,061 0,093 0,181

0,051 0,044 0,047 0,064 0,090 0,143

0,005 0,003 0,003 0,003 0,001

0,002 0,002 0,004 0,015

0,003 0,002 0,002 0,003 0,005 0,014

0,064 0,027 0,018 0,011 0,003

0,018 0,025 0,040 0,088

0,022 0,017 0,019 0,027 0,038 0,067

0,003 0,002 0,001 0,001 0,001

0,001 0,001 0,002 0,011

0,001 0,001 0,001 0,002 0,003 0,010

0,006 0,069 0,002 0,026 0,001 0,163 0,005 0,037 0,001 0,013 0,001 0,161 0,005 0,040 0,002 0,015 0,001 0,011 0,186 0,006 0,087 0,004 0,418 0,011 0,126 0,005 0,054 0,003 0,359 0,011 0,111 0,005 0,050 0,003

0,008 0,097 0,003 0,041 0,002 0,226 0,007 0,058 0,002 0,023 0,001 0,219 0,007 0,060 0,002 0,026 0,001 0,007 0,102 0,003 0,044 0,002 0,235 0,006 0,063 0,002 0,025 0,001 0,211 0,006 0,058 0,002 0,024 0,001

0,042 0,065 0,081 0,120 0,180 0,250

0,008 0,008 0,008 0,010 0,015 0,027

0,234 0,005 0,062 0,002 0,024 0,001 0,347 0,006 0,100 0,002 0,042 0,001 0,231 0,005 0,061 0,002 0,024 0,001 0,214 0,005 0,059 0,002 0,025 0,001

Ср. зн Ст. ош. Ср. зн. Ст. ош. Ср. зн. Ст. ош. Ср. зн. Ст. ош. Ср. зн. Ст. ош. Ср. зн. Ст. ош. Ср. зн. Ст. ош. Ср. зн. Ст. ош. Ср. зн. Ст. ош. Ср. зн. Ст. ош. Ср. зн. Ст. ош. Ср. зн. Ст. ош.

Доля бедных

Размер домохозяйства

Все домо; хозяйства

Статус бедности

Приложения 101

z0 Дефицит дохода Острота бедности

Доля бедных

zl Дефицит дохода Острота бедности

Доля бедных

z2 Дефицит дохода Острота бедности

Доля бедных

z3 Дефицит дохода Острота бедности

0,031 0,025 0,028 0,022 0,024

0,006 0,005 0,006

0,006 0,005

0,003 0,002 0,002

0,005 0,004 0,002 0,002 0,002 0,002

0,002 0,002

0,078 0,079 0,091

0,077 0,062

0,070 0,056 0,061

0,103 0,098 0,062 0,070 0,052 0,035

0,066 0,058

0,026 0,023

0,044 0,041 0,025 0,028 0,020 0,012

0,034 0,030 0,041

0,003 0,004

0,041 0,037

0,014 0,014

0,001 0,001

0,003 0,002 0,001 0,001 0,001 0,001

0,002 0,001 0,001

0,003 0,002

0,004 0,002 0,003

0,001 0,002

0,359 0,337

0,452 0,456 0,342 0,369 0,316 0,282

0,374 0,329 0,347

0,350 0,349

0,342 0,438 0,393

0,319 0,265

0,006 0,006

0,011 0,009 0,008 0,008 0,007 0,008

0,008 0,007 0,006

0,016 0,014

0,016 0,015 0,014

0,014 0,015

0,106 0,096

0,152 0,147 0,100 0,111 0,088 0,069

0,112 0,093 0,100

0,113 0,101

0,113 0,132 0,133

0,078 0,064

0,003 0,002

0,005 0,004 0,003 0,003 0,002 0,002

0,003 0,002 0,002

0,007 0,006

0,008 0,006 0,007

0,004 0,004

0,045 0,040

0,070 0,067 0,043 0,048 0,036 0,025

0,048 0,039 0,042

0,051 0,043

0,053 0,056 0,063

0,029 0,025

0,001 0,001

0,003 0,003 0,002 0,002 0,001 0,001

0,002 0,001 0,001

0,004 0,003

0,005 0,003 0,004

0,002 0,002

0,011 0,008 0,007 0,007 0,006 0,006 0,005 0,005

0,339 0,336 0,232 0,260 0,203 0,158 0,244 0,221

0,016 0,012

0,265 0,236 0,008 0,006 0,005

0,015 0,014 0,014

0,257 0,296 0,290

0,257 0,215 0,231

0,011 0,011

0,185 0,152

0,065 0,057

0,102 0,097 0,062 0,070 0,052 0,034

0,069 0,056 0,061

0,077 0,062

0,077 0,077 0,090

0,040 0,037

0,002 0,002

0,005 0,004 0,002 0,002 0,002 0,002

0,003 0,002 0,002

0,006 0,005

0,006 0,005 0,006

0,003 0,004

0,026 0,022

0,044 0,041 0,025 0,028 0,020 0,011

0,028 0,022 0,024

0,031 0,025

0,034 0,029 0,040

0,013 0,014

0,001 0,001

0,003 0,002 0,001 0,001 0,001 0,001

0,002 0,001 0,001

0,003 0,002

0,004 0,002 0,003

0,001 0,002

0,219 0,210

0,285 0,290 0,203 0,228 0,192 0,177

0,224 0,207 0,214

0,238 0,239

0,223 0,262 0,229

0,182 0,128

0,005 0,005

0,011 0,008 0,006 0,006 0,006 0,006

0,007 0,005 0,005

0,014 0,012

0,013 0,013 0,013

0,011 0,010

0,061 0,057

0,085 0,084 0,056 0,063 0,053 0,043

0,062 0,057 0,059

0,068 0,071

0,067 0,071 0,071

0,043 0,031

0,002 0,002

0,004 0,003 0,002 0,002 0,002 0,002

0,003 0,002 0,002

0,005 0,005

0,006 0,004 0,005

0,003 0,003

0,026 0,023

0,037 0,037 0,024 0,027 0,023 0,016

0,026 0,024 0,025

0,029 0,031

0,031 0,028 0,033

0,016 0,013

0,001 0,001

0,002 0,002 0,001 0,001 0,001 0,001

0,001 0,001 0,001

0,003 0,003

0,004 0,002 0,003

0,001 0,002

Доля бедных

Федеральный округ Центральный 0,189 0,011 Северо; 0,153 0,011 Западный Сибирский 0,256 0,015 Южный 0,303 0,014 Дальне; 0,293 0,014 восточный Уральский 0,264 0,016 Приволжский 0,237 0,012 Пол главы домохозяйства Мужчина 0,260 0,008 Женщина 0,217 0,006 Все население 0,233 0,005 Возрастные группы, лет 0–5 0,342 0,011 7–15 0,336 0,008 17–24 0,233 0,007 26–39 0,261 0,007 41–59 0,205 0,006 60 и более 0,163 0,006 Пол Мужчины 0,246 0,005 Женщины 0,224 0,005

Статус бедности

Таблица А10c (продолжение) 102 Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

0,002 0,002 0,002 0,003 0,005 0,015 0,001 0,003 0,004 0,016 0,004 0,003 0,003 0,003 0,002 0,002 0,002 0,001 0,005

0,022 0,033 0,047 0,073 0,118 0,187 0,036 0,067 0,113 0,232 0,120 0,072 0,058 0,039 0,016 0,059 0,062 0,038 0,123

0,005 0,008 0,012 0,029 0,010 0,009 0,009 0,009 0,006 0,007 0,006 0,005 0,011

0,159 0,264 0,392 0,625 0,381 0,287 0,251 0,170 0,078 0,232 0,234 0,169 0,409

0,024

Ст.ош.

0,007 0,006 0,007 0,009 0,014 0,029

Ср. зн.

0,106 0,150 0,194 0,280 0,413 0,538

Ст. ош. 0,002

Ср. зн. 0,061

Ст. ош.

0,014 0,052

0,024 0,024

0,054 0,027 0,021 0,013 0,005

0,013 0,026 0,047 0,113

0,008 0,012 0,018 0,029 0,049 0,087

0,001

Ср. зн.

0,001 0,003

0,001 0,001

0,003 0,002 0,001 0,001 0,001

0,001 0,001 0,002 0,012

0,001 0,001 0,001 0,002 0,003 0,010

0,233

Ст. ош.

Дефицит дохода Острота бедности

0,005

Ср. зн.

Доля бедных Ср. зн.

Ст. ош.

Дефицит дохода Острота бедности Ст. ош.

Ср. зн.

Доля бедных

Все домохо; 0,243 0,005 0,002 0,029 0,001 0,233 зяйства 0,068 Размер домохозяйства 0,204 0,008 0,056 0,003 0,023 0,002 1 0,198 0,007 0,051 0,002 0,020 0,001 2 0,196 0,007 0,052 0,002 0,021 0,001 3 0,262 0,008 0,074 0,003 0,031 0,002 4 0,375 0,014 0,113 0,005 0,049 0,003 5 0,486 0,030 0,174 0,015 0,085 0,011 6+ Число детей 0,192 0,006 0,051 0,002 0,021 0,001 0 0,251 0,007 0,069 0,003 0,028 0,001 1 0,370 0,012 0,110 0,005 0,048 0,003 2 0,578 0,030 0,217 0,016 0,109 0,012 3+ Квинтили по обеспеченности предметами длительного пользования 0,426 0,010 0,142 0,005 0,068 0,003 1 0,307 0,009 0,083 0,003 0,033 0,002 2 0,241 0,008 0,061 0,003 0,023 0,001 3 0,164 0,009 0,040 0,003 0,015 0,002 4 0,082 0,006 0,017 0,002 0,006 0,001 5 Владение жильем 0,150 0,006 0,038 0,002 0,015 0,001 Арендуют Собственники 0,303 0,007 0,087 0,003 0,037 0,001 Тип поселения 0,174 0,005 0,042 0,002 0,016 0,001 Город 0,431 0,012 0,139 0,005 0,064 0,003 Село

Статус бедности

Таблица А10d. Профиль бедности, альтернативные показатели потребления (распространенность, глубина и острота бедности во 2;ом квартале 2003 г.)

0,168 0,411

0,233 0,234

0,389 0,292 0,245 0,167 0,074

0,160 0,261 0,390 0,634

0,102 0,157 0,191 0,276 0,412 0,551

0,005

Ср. зн.

0,005 0,011

0,007 0,006

0,010 0,009 0,008 0,008 0,005

0,005 0,007 0,012 0,029

0,006 0,006 0,007 0,009 0,014 0,029

0,061

Ст. ош.

Доля бедных

0,038 0,123

0,060 0,062

0,122 0,072 0,058 0,039 0,015

0,036 0,067 0,114 0,234

0,021 0,034 0,046 0,073 0,119 0,190

0,002

Ср. зн.

0,001 0,005

0,002 0,002

0,004 0,003 0,003 0,003 0,002

0,001 0,003 0,004 0,016

0,002 0,002 0,002 0,003 0,005 0,015

0,024

Ст. ош.

0,014 0,053

0,024 0,024

0,055 0,027 0,021 0,013 0,005

0,013 0,026 0,047 0,114

0,007 0,012 0,017 0,029 0,049 0,089

0,001

Ср. зн.

0,001 0,003

0,001 0,001

0,003 0,002 0,001 0,001 0,001

0,001 0,001 0,002 0,012

0,001 0,001 0,001 0,002 0,003 0,010

Ст. ош.

Дефицит дохода Острота бедности

Приложения 103

Ср. зн.

0,006 0,005 0,003 0,002 0,002 0,005 0,004 0,002 0,002 0,002 0,002

0,078 0,076

0,076 0,064 0,068

0,098 0,097 0,063 0,072 0,060 0,056

0,071 0,066

0,016 0,013

0,008 0,006 0,005

0,011 0,008 0,007 0,007 0,006 0,007

0,006 0,005

0,002 0,002

0,006 0,005 0,006

0,079 0,096 0,081

0,015 0,014 0,013

0,004 0,003

Ст. ош.

0,048 0,033

Ср. зн.

0,001 0,001

0,003 0,002 0,001 0,001 0,001 0,001

0,044 0,043 0,027 0,030 0,026 0,021 0,030 0,028

0,002 0,001 0,001

0,245 0,223

0,341 0,337 0,235 0,260 0,205 0,160

0,257 0,218 0,233

0,263 0,235

0,255 0,304 0,294

0,004 0,003 0,003 0,003 0,003

0,189 0,152

Ср. зн.

0,005 0,005

0,011 0,008 0,007 0,007 0,006 0,006

0,008 0,006 0,005

0,016 0,012

0,015 0,014 0,014

0,011 0,011

Ст. ош.

Доля бедных

0,002 0,002

Ст. ош.

0,032 0,027 0,029

0,033 0,033

0,036 0,040 0,037

0,018 0,013

Ср. зн.

Дефицит дохода Острота бедности

0,011 0,010

Ст. ош.

Доля бедных

Федеральный округ Центральный 0,194 Северо; 0,132 Западный 0,256 Сибирский 0,338 Южный Дальне; 0,265 восточный Уральский 0,273 Приволжский 0,263 Пол главы домохозязства Мужчина 0,262 Женщина 0,231 Все население 0,243 Возрастные группы, лет 0–5 0,318 7–15 0,324 17–24 0,223 26–39 0,252 0,212 41–59 0,225 60 и более Пол 0,248 Мужчины 0,239 Женщины

Статус бедности

Таблица А10d (продолжение) z5

0,065 0,057

0,102 0,097 0,062 0,069 0,052 0,034

0,068 0,056 0,061

0,075 0,062

0,076 0,078 0,090

0,041 0,036

Ср. зн.

0,002 0,002

0,004 0,004 0,002 0,002 0,002 0,002

0,003 0,002 0,002

0,006 0,004

0,006 0,005 0,006

0,003 0,004

Ст.ош.

0,026 0,022

0,043 0,041 0,025 0,027 0,020 0,011

0,027 0,022 0,024

0,030 0,024

0,033 0,030 0,040

0,014 0,014

Ср. зн.

0,001 0,001

0,003 0,002 0,001 0,001 0,001 0,001

0,001 0,001 0,001

0,003 0,002

0,004 0,002 0,003

0,001 0,002

Ст. ош.

Дефицит дохода Острота бедности

0,245 0,224

0,342 0,334 0,230 0,257 0,202 0,172

0,257 0,218 0,233

0,265 0,237

0,255 0,292 0,307

0,188 0,159

Ср. зн.

0,005 0,005

0,011 0,008 0,007 0,007 0,006 0,006

0,008 0,006 0,005

0,016 0,012

0,015 0,014 0,014

0,011 0,011

Ст. ош.

Доля бедных

0,065 0,057

0,101 0,097 0,060 0,069 0,051 0,037

0,068 0,056 0,061

0,076 0,062

0,076 0,076 0,094

0,041 0,037

Ср. зн.

0,002 0,002

0,004 0,004 0,002 0,002 0,002 0,002

0,003 0,002 0,002

0,006 0,004

0,006 0,005 0,006

0,003 0,004

Ст. ош.

0,026 0,022

0,043 0,041 0,024 0,027 0,020 0,012

0,027 0,022 0,024

0,031 0,025

0,033 0,029 0,042

0,013 0,014

Ср. зн.

0,001 0,001

0,003 0,002 0,001 0,001 0,001 0,001

0,002 0,001 0,001

0,003 0,002

0,004 0,002 0,003

0,001 0,002

Ст. ош.

Дефицит дохода Острота бедности

104 Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

Приложения

105

Таблица А11. Чувствительность оценок бедности к различным методам учета «потребления товаров длительного пользования» Оценка

Стандартная ошибка

95% доверительный интервал Нижний предел

Верхний предел

При использовании внешне определенной линии бедности wr0 p0 p1 p2

0,234 0,061 0,024

0,005 0,002 0,001

0,224 0,058 0,023

0,243 0,065 0,026

p0 p1 p2

0,347 0,100 0,042

0,006 0,002 0,001

0,335 0,096 0,040

0,358 0,105 0,045

p0 p1 p2

0,231 0,061 0,024

0,005 0,002 0,001

0,222 0,057 0,022

0,241 0,064 0,026

wr1

wr2

При использовании расчетной линии бедности Pline0 и различных показателей агрегированного потребления pc_cons0 p0 p1 p2

0,234 0,061 0,024

0,005 0,002 0,001

0,224 0,058 0,023

0,243 0,065 0,026

p0 p1 p2

0,228 0,060 0,024

0,005 0,002 0,001

0,218 0,057 0,022

0,237 0,064 0,026

p0 p1 p2

0,248 0,066 0,026

0,005 0,002 0,001

0,238 0,062 0,024

0,258 0,069 0,028

pc_cons1

pc_cons2

Таблица А12. Чувствительность оценок неравенства к различным методам учета «потребления товаров длительного пользования» Индекс Джини

Индекс Тейла

Вариация логарифмов

Среднее

Стандартная ошибка

Среднее

Стандартная ошибка

Среднее

Стандартная ошибка

wr0

0,269

0,002

0,119

0,002

0,258

0,005

wr1

0,372

0,007

0,320

0,021

0,387

0,009

wr2

0,268

0,003

0,118

0,003

0,258

0,008

Примечание: wr означает индекс благосостояния. wr0 соответствует сценарию A в таблице 18, wr1; сценарию B и wr2 to сценарию C.

106

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

Таблица А13. Чувствительность показателей благосостояния к различным методам учета «потребления товаров длительного пользования» Децили по wr1 (включает покупку товаров длительного пользования, приобретенных в 2003 г.)

Децили по wr0 (включает потребитель; скую стоимость набора ТДП)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Итого Сумма по диагонали 58,01

Итого

9,3 0,7 – – – – – – – – 10,0

0,3 8,2 1,5 – – – – – – – 10,0

0,1 0,3 7,3 2,2 0,0 – – – – – 10,0

0,1 0,2 0,2 6,5 3,1 0,0 – 0,0 – – 10,0

0,0 0,2 0,2 0,2 5,5 3,9 0,0 – – – 10,0

0,1 0,1 0,1 0,2 0,3 4,6 4,6 0,0 – – 10,0

0,0 0,1 0,1 0,2 0,3 0,4 3,9 5,0 0,0 – 10,0

0,0 0,1 0,1 0,2 0,3 0,3 0,5 3,4 5,1 0,0 10,0

0,0 0,1 0,2 0,2 0,3 0,3 0,5 0,6 3,6 4,2 10,0

0,1 0,1 0,2 0,2 0,4 0,5 0,6 0,9 1,3 5,8 10,0

Децили по wr2 (без учета товаров длительного пользования) Децили по wr0 (включает потребитель; скую стоимость набора ТДП)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Итого Сумма по диагонали 90,99

9,8 0,3 – – – – – – – – 10,0

0,2 9,4 0,3 – – 0,0 – – – – 10,0

– 0,3 9,1 0,5 0,0 – – – – – 10,0

– – 0,6 8,8 0,7 – – 0,0 – – 10,0

– – – 0,7 8,7 0,6 0,0 – – – 10,0

– – – – 0,7 8,6 0,7 0,0 – – 10,0

– – – – – 0,7 8,8 0,5 – – 10,0

– – – – – – 0,5 9,0 0,5 – 10,0

– – – – – – – 0,5 9,2 0,3 10,0

– – – – – – – – 0,3 9,7 10,0

10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 100,0

Итого 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 100,0

ТДП – товары длительного пользования Примечание: wr означает индекс благосостояния. wr0 соответствует сценарию A в таблице 18, wr1; сценарию B и wr2 сценарию C.

Приложения

107

Таблица А14. Похожие домохозяйства, купившие телевизор за сравнимую цену в 2003 и 2002 гг. (ТДП – товары длительного пользования) Номер Год домохозяйства покупки

9423260570 3207670507 7517420770 7517630453 2205620418 5713510044 1804740382 1002550456 5212640062 2005210699 8119690264 5613300109 1102950233 3308010379 1203320240 3207660472 4711250585 1103140500 9022570057 4711210553 4911760791 5413160633 7116960358 8220700784 2807010289 5212590740 3609040677 7818600472 2807050819 2205600391 3709410836 5212540487 4711280636 8120140677 8220560576 1203400314 3207550190 6515610630 3408710164 5413260289 1203230607 9423520072 4711190521 4911400854 3608850773 8721690121 7517510393

2003 2003 2003 2003 2003 2003 2003 2003 2003 2003 2003 2003 2003 2003 2002 2002 2002 2002 2002 2002 2002 2002 2002 2002 2002 2002 2002 2002 2002 2002 2002 2002 2002 2002 2002 2002 2002 2002 2002 2002 2002 2002 2002 2002 2002 2002 2002

Цена

6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500

Дециль на основе агрегированного потребления

Ранг на основе агрегированного потребления

Потреби ; Покупка Исключая товары Потреби ; тельская длительного тельская стоимость пользования стоимость 1 6 1 1026 4 9 4 2266 9 10 9 4805 3 8 3 1839 6 8 5 2486 10 10 10 8784 9 10 9 4256 2 7 2 1749 8 10 8 4851 9 10 9 4593 2 7 1 1435 7 9 7 3421 2 6 2 1331 10 10 10 6676 3 3 3 1766 10 10 10 6980 8 8 8 4454 5 5 5 2444 4 3 4 1896 4 4 4 2756 3 3 3 1861 4 3 4 2029 6 5 6 2793 1 1 1 834 9 8 9 4774 4 4 4 2101 3 3 3 1882 7 6 7 2973 4 4 4 2208 4 4 4 2112 1 1 1 1007 5 5 5 2517 8 7 8 3496 6 6 6 2797 1 1 1 1113 3 3 3 2221 5 4 5 2347 7 6 7 3015 5 4 5 2269 9 9 9 4812 3 3 3 1821 8 8 8 3727 10 10 10 8890 7 6 7 2827 7 6 7 2974 5 5 5 2675 3 3 3 1926

Покупка Исключая товары длительного пользования 2867 1002 5871 2206 11791 4686 3621 1799 4077 2335 15063 8421 7748 4187 3657 1701 12122 4740 8256 4519 3650 1320 5527 3325 2903 1288 9913 6530 1715 1715 6866 6866 4364 4364 2408 2408 1846 1846 2697 2697 1824 1824 1972 1972 2746 2746 806 806 4652 4652 2036 2036 1835 1835 2921 2921 2164 2164 2052 2052 953 953 2453 2453 3460 3460 2747 2747 1095 1095 2028 2028 2303 2303 2924 2924 2196 2196 4678 4678 1776 1776 3685 3685 8606 8606 2801 2801 2946 2946 2632 2632 1869 1869

108

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

Таблица А15. Чувствительность оценок бедности к различным методам учета «потребления» жилья Оценка

Стандартная ошибка

95% – процентный доверительный интервал Нижний предел

Верхний предел

При использовании внешне определенной линии бедности wr0 p0 p1 p2

0,234 0,061 0,024

0,005 0,002 0,001

0,224 0,058 0,023

0,243 0,065 0,026

p0 p1 p2

0,243 0,068 0,029

0,005 0,002 0,001

0,233 0,065 0,027

0,253 0,072 0,031

p0 p1 p2

0,214 0,059 0,025

0,005 0,002 0,001

0,204 0,055 0,023

0,223 0,062 0,026

wr4

wr3

0,234 0,061 0,024

0,005 0,002 0,001

0,224 0,058 0,023

0,243 0,065 0,026

p0 p1 p2

0,339 0,100 0,043

0,006 0,002 0,001

0,328 0,095 0,041

0,351 0,105 0,046

p0 p1 p2

0,414 0,127 0,056

0,006 0,003 0,001

0,402 0,122 0,054

0,426 0,132 0,059

pc_cons4

pc_cons3

Таблица А16. Чувствительность оценок неравенства к различным методам учета «потребления» жилья Индекс Джини

Индекс Тейла

Вариация логарифмов

Среднее

Стандартная ошибка

Среднее

Стандартная ошибка

Среднее

Стандартная ошибка

wr0

0,269

0,002

0,119

0,002

0,258

0,006

wr4

0,285

0,003

0,134

0,003

0,299

0,009

wr3

0,291

0,003

0,141

0,003

0,309

0,006

Примечание: wr означает индекс благосостояния. wr0 соответствует сценарию A в Таблице 18, wr4 – сценарию D, wr3 – сценарию E.

Приложения

109

Таблица А17. Чувствительность показателей благосостояния к различным методам учета «потребления» жилья Децили по wr4 (с арендой, уплаченной арендаторами) Децили по wr0 (включает потребитель; скую стоимость набора ТДП)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Итого Сумма по диагонали 41,62

7,9 1,5 0,3 0,1 0,0 0,0 0,0 0,0 – – 10,0

2,1 4,9 1,9 0,6 0,3 0,1 0,1 0,0 0,0 – 10,0

– 3,6 3,0 1,9 0,8 0,4 0,2 0,1 0,1 0,0 10,0

– 0,0 4,1 2,5 1,8 0,9 0,4 0,2 0,1 0,0 10,0

– – 0,7 4,1 2,4 1,6 0,8 0,4 0,1 0,0 10,0

– – – 0,8 4,1 2,1 1,7 0,9 0,4 0,1 10,0

– – – – 0,6 4,6 2,3 1,7 0,7 0,1 10,0

– – – – – 0,3 4,6 3,3 1,5 0,3 10,0

– – – – – – – 3,5 5,2 1,3 10,0

– – – – – – – – 2,0 8,0 10,0

Децили по wr3 (без аренды) Децили по wr0 (включает потребитель; скую стоимость набора ТДП)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Итого Сумма по диагонали 46,84

7,9 1,5 0,4 0,1 0,0 0,0 0,0 0,0 – – 10,0

2,1 5,2 1,6 0,6 0,2 0,1 0,1 0,0 0,0 – 10,0

0,0 3,1 3,9 1,6 0,8 0,3 0,2 0,1 0,0 0,0 10,0

– 0,2 3,5 3,3 1,7 0,7 0,3 0,2 0,1 0,0 10,0

– – 0,6 3,6 3,0 1,6 0,7 0,3 0,1 0,1 10,0

– – – 0,9 3,5 3,0 1,6 0,7 0,3 0,1 10,0

– – – – 0,8 3,6 3,2 1,7 0,6 0,1 10,0

– – – – – 0,6 3,8 3,7 1,5 0,3 10,0

– – – – – – 0,2 3,1 5,5 1,2 10,0

– – – – – – – – 1,8 8,2 10,0

Итого 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 100,0

110

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

Таблица А18. Пример двух домохозяйств: собственники и арендаторы, занимающие похожее жилье Иденти; фикаци ; онный номер домо; хозяй; ства

Жилье в собствен; ности?

Размер номинальной арендной платы

Децили по агрегированному показателю потребления, который включает:

Душевое потребление по агрегированному показателю потребления, который:

21177

6415190720

1012

3373

2717

21408

6415190705

1024

3541

2876

21498

7517530639

1030

2980

2660

21782

2506450090

1052

3732

2846

21917

8721890612

1059

3676

2764

22041

501640791

1067

3154

2779

22132

6415180350

1072

3341

2645

22810

8721900336

1113

3160

2681

23053

4711180758

1129

3938

2786

23945

7718330048

1181

2886

2741

21616

401210469

1039

2988

2716

2988

21739

8721900373

1049

3064

2613

3064

21945

5012120556

1062

3705

2781

3705

22065

9824050442

1068

3407

2789

3407

22270

4410510045

1080

3243

2809

3243

22330

8721820677

1083

3157

2690

3157

22947

9824270229

1123

2946

2621

2946

23157

3007370698

1136

3005

2624

3005

23321

801970488

1147

2987

2728

2987

23803

802120791

1174

3044

2646

3044

уплачен; уплачен; включает не вклю; включает включает не вклю; включает ная или ная уплачен; чает только уплачен; чает только вмененная ную или арендную уплачен; ную или арендную уплачен; вменен; плату ную вменен; плату ную ную вообще арендную ную вообще арендную арендную плату арендную плату плату плату

Приложения

111

Таблица А19. Чувствительность оценок бедности к корректировке различий в ценах на продукты питания в городской и сельской местности WR0

WR5

Оценка Стандартная 95%;ный доверительный Оценка Стандартная 95%;ный доверительный ошибка интервал ошибка интервал Нижний предел

Верхний предел

Нижний предел

Верхний предел

При использовании внешне определенной линии бедности p0

Россия 0,234

0,005

0,224

0,243

0,233

0,005

0,223

0,243

Россия 0,061

0,002

0,058

0,065

0,061

0,002

0,057

0,064

Россия 0,024

0,001

0,023

0,026

0,024

0,001

0,022

0,026

Город

0,165

0,005

0,156

0,175

0,168

0,005

0,159

0,178

Село

0,419

0,011

0,397

0,441

0,409

0,011

0,387

0,431

Город

0,037

0,001

0,035

0,040

0,038

0,001

0,035

0,041

Село

0,127

0,005

0,118

0,136

0,123

0,005

0,113

0,132

Город

0,013

0,001

0,012

0,015

0,014

0,001

0,012

0,015

Село

0,054

0,003

0,049

0,060

0,052

0,003

0,047

0,057

При использовании расчетной линии бедности Pline0 и различных показателей агрегированного потребления p0

Россия 0,234

0,005

0,224

0,243

0,233

0,005

0,223

0,243

Россия 0,061

0,002

0,058

0,065

0,061

0,002

0,057

0,064

Россия 0,024

0,001

0,023

0,026

0,024

0,001

0,022

0,026

Город

0,165

0,005

0,156

0,175

0,168

0,005

0,159

0,178

Село

0,419

0,011

0,397

0,441

0,409

0,011

0,387

0,431

Город

0,037

0,001

0,035

0,040

0,038

0,001

0,035

0,041

Село

0,127

0,005

0,118

0,136

0,123

0,005

0,113

0,132

Город

0,013

0,001

0,012

0,015

0,014

0,001

0,012

0,015

Село

0,054

0,003

0,049

0,060

0,052

0,003

0,047

0,057

112

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

Таблица А20. Чувствительность оценок неравенства к корректировке различий в ценах на продукты питания в городской и сельской местности Индекс Джини

Индекс Тейла

Вариация логарифмов

Среднее

Стандартная ошибка

Среднее

Стандартная ошибка

Среднее

Стандартная ошибка

wr0

0,269

0,003

0,119

0,002

0,258

0,006

wr5

0,267

0,002

0,118

0,002

0,255

0,005

Таблица А21. Чувствительность агрегированного показателя благосостояния к корректировке различий в ценах на продукты питания в городской и сельской местности Децили по wr5 (с корректировкой на разницу в ценах на продукты питания) Децили по wr0 (без корректировки на разницу в ценах на продукты питания)

Итого Сумма по диагонали 95,4

9,8

0,2

–

0,2

9,5

–

0,3

–

5 6

Итого

–

10,0

0,3

–

10,0

9,4

0,3

–

10,0

–

0,3

9,3

0,4

–

10,0

–

0,4

9,3

0,3

–

10,0

–

0,3

9,4

0,3

–

10,0

–

0,3

9,5

0,2

–

10,0

–

0,2

9,6

0,2

–

10,0

–

0,2

9,7

0,1

10,0

–

0,1

9,9

10,0

100,0

Приложения

113

Таблица А22. Чувствительность оценок бедности к включению/исключению благосостояния, извлекаемого из субсидируемого потребления WR0 Оценка Стандартная ошибка

WR6

95% доверительный интервал Нижний предел

Оценка Стандартная ошибка

Верхний предел

95% доверительный интервал Нижний предел

Верхний предел

При использовании внешне определенной линии бедности p0

Россия 0,234

0,005

0,224

0,243

0,233

0,005

0,223

0,243

Россия 0,061

0,002

0,058

0,065

0,061

0,002

0,058

0,064

Россия 0,024

0,001

0,023

0,026

0,024

0,001

0,022

0,026

Город

0,165

0,005

0,156

0,175

0,168

0,005

0,158

0,178

Село

0,419

0,011

0,397

0,441

0,411

0,011

0,389

0,433

Город

0,037

0,001

0,035

0,040

0,038

0,001

0,035

0,041

Село

0,127

0,005

0,118

0,136

0,123

0,005

0,114

0,132

Город

0,013

0,001

0,012

0,015

0,013

0,001

0,012

0,015

Село

0,054

0,003

0,049

0,060

0,053

0,003

0,047

0,058

При использовании расчетной линии бедности Pline0 и различных показателей агрегированного потребления p0

Россия 0,234

0,005

0,224

0,243

0,252

0,005

0,242

0,262

Россия 0,061

0,002

0,058

0,065

0,066

0,002

0,063

0,070

Россия 0,024

0,001

0,023

0,026

0,001

0,024

0,028

Город

0,165

0,005

0,156

0,175

0,186

0,005

0,175

0,196

Село

0,419

0,011

0,397

0,441

0,434

0,011

0,411

0,456

Город

0,037

0,001

0,035

0,040

0,042

0,002

0,039

0,045

Село

0,127

0,005

0,118

0,136

0,132

0,005

0,123

0,142

Город

0,013

0,001

0,012

0,015

0,001

0,014

0,016

Село

0,054

0,003

0,049

0,060

0,057

0,003

0,051

0,062

114

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

Таблица А23. Чувствительность оценок неравенства к включению/исключению благосостояния, извлекаемого из субсидируемого потребления Индекс Джини

Индекс Тейла

Вариация логарифмов

Среднее

Стандартная ошибка

Среднее

Стандартная ошибка

Среднее

Стандартная ошибка

wr0

0,269

0,003

0,119

0,003

0,258

0,006

wr5

0,271

0,003

0,121

0,003

0,259

0,005

Таблица А24. Чувствительность агрегированного показателя благосостояния к включению/ исключению благосостояния, извлекаемого из субсидируемого потребления Децили по wr6 (без учета субсидируемого потребления) Децили по wr0 (включая субсидируемое потребление)

9,5

0,5

–

10,0

0,5

8,5

1,0

–

10,0

0,0

1,0

7,7

1,3

–

10,0

0,0

1,1

7,3

1,5

–

10,0

–

0,1

1,3

7,1

1,6

–

10,0

–

0,0

0,1

1,3

7,1

1,5

–

10,0

–

0,0

–

0,0

0,1

1,2

7,3

1,4

–

10,0

–

0,0

0,1

1,1

7,7

1,1

–

10,0

–

0,0

0,1

0,0

0,9

8,4

0,6

10,0

10 Итого

Итого

–

0,0

0,6

9,4

10,0

100,0

Приложения

115

Таблица А25. Региональные индексы цен в разрезе географических зон и регионов 2002 г. Код территории

402 7174 7700 1113 4700 500 800 1000 3021 3051 4400 6400 9800 9900 100 406 409 2523 2555 3200 5000 5200 6900 7635 7667 8100 8400 9300 9500 3700 6500 7139 7172 7500 1116 1900 2700 4000 4100 4900 5800 8600 8700

Географическая зона и регион

Население

Прод.

Непрод

Итого

Географическая зона 1 Таймыркий АО Ямало;Ненецкий АО Чукотский АО Географическая зона 2 Ненецкий АО Мурманская обл. Географическая зона 3 Приморский край Хабаровский край Амурская обл. Камчатская обл. Корякский АО Магаданская обл. Сахалинская обл. Республика Саха (Якутия) Еврейская автономная область Географическая зона 4 Алтайский край Эвенкийский АО Красноярский край Иркутская обл. Усть;Ордынский Бурятский АО Кемеровская обл. Новосибирская область Омская обл. Томская обл. Читинская обл. Агинский Бурятский АО Республика Бурятия Республика Алтай Республика Тыва Республика Хакасия Географическая зона 5 Курганская обл. Свердловская обл. Тюменская обл. Ханты;Мансийский АО Челябинская обл. Географическая зона 6 Архангельская обл. Вологодская обл. Калининградская обл. Санкт;Петербург Ленинградская обл. Новгородская обл. Псковская обл. Республика Карелия Республика Коми

0,627 0,044 0,509 0,074 1,022 0,045 0,978 6,964 2,125 1,486 0,982 0,352 0,028 0,229 0,585 0,983 0,195 20,498 2,621 0,018 2,953 2,570 0,142 2,940 2,717 2,127 1,061 1,158 0,080 1,019 0,205 0,310 0,575 12,011 1,074 4,545 1,340 1,424 3,629 13,237 1,384 1,301 0,943 4,596 1,650 0,711 0,778 0,756 1,117

160,2 170,7 149,8 225,2 126,0 164,9 124,2 121,5 117,9 112,4 98,6 155,0 241,3 150,7 134,9 138,8 105,1 99,9 85,3 166,8 111,4 103,8 102,1 96,6 106,0 85,2 98,9 112,1 99,0 100,3 99,4 103,0 103,1 104,9 93,0 106,4 107,4 123,7 98,1 102,2 98,1 100,4 100,3 108,4 99,4 91,4 92,9 102,8 103,1

149,8 152,3 141,6 205,1 131,2 134,5 131,0 131,2 116,4 137,0 110,8 163,6 188,6 145,9 160,6 146,3 103,5 97,0 89,7 119,4 100,5 97,6 95,4 95,5 101,2 88,1 104,4 109,9 99,9 93,0 93,7 94,7 99,2 105,8 96,8 109,0 105,7 138,7 91,5 101,5 99,5 92,2 109,1 110,3 95,6 95,8 84,7 90,9 102,8

155,7 162,8 146,3 216,6 128.2 151,9 127,1 125.7 117,3 123,0 103,8 158,7 218,7 148,6 145,9 142,0 104,4 98,6 87,2 146,5 106,7 101,2 99,2 96,1 103,9 86,4 101,3 111,2 99,4 97,2 97,0 99,5 101,4 105,3 94,6 107,5 106,7 130,1 95,3 101,9 98,7 96,9 104,1 109,2 97,8 93,3 89,4 97,7 103,0

116

Э. Теслюк, Л. Овчарова. Бедность и неравенство в России

Таблица А25 (продолжение) Код территории

1400 1500 1700 2000 2400 2800 2900 3400 3800 4200 4500 4600 5400 6100 6600 6800 7000 7800 2200 3300 3600 5300 5600 5731 5759 6300 7300 8000 8800 8900 9200 9400 9700 300 700 1200 1800 2600 6000 7900 8200 8300 8500 9000 9100

Географическая зона и регион Географическая зона 7 Белгородская обл. Брянская обл. Владимирская обл. Воронежская обл. Ивановская обл. Тверская обл. Калужская обл. Костромская обл. Курская обл. Липецкая обл. Москва Московская обл. Орловская обл. Рязанская обл. Смоленская обл. Тамбовская обл. Тульская обл. Ярославская обл. Географическая зона 8 Нижегородская обл. Кировская обл. Самарская обл. Оренбургская обл. Пензенская обл. Пермская обл. Коми;Пермятский АО Саратовская обл. Ульяновская обл. Республика Башкортостан Республика Мари;Эл Республика Мордовия Республика Татарстан Удмуртская Республика Чувашская Республика Географическая зона 9 Краснодарский край Ставропольский край Астраханская обл. Волгоградская обл. Республика Ингушетия Ростовская обл. Республика Адыгея Республика Дагестан Кабардино;Балкарская Республика Республика Калмыкия Республика Северная Осетия (Алания) Карачаево;Черкесская Республика Россия

Население

Прод.

Непрод

Итого

36,482 1,498 1,410 1,574 2,415 1,191 1,552 1,059 0,766 1,285 1,229 8,539 6,410 0,884 1,255 1,098 1,241 1,690 1,386 31,642 3,598 1,560 3,259 2,199 1,504 2,776 0,148 2,676 1,440 4,091 0,750 0,910 3,768 1,616 1,346 20,847 4,988 2,643 1,009 2,637 0,466 4,286 0,445 2,180 0,782 0,306 0,678 0,429

102,5 88,7 92,4 88,0 88,7 87,5 94,6 93,4 87,6 87,6 92,7 132,5 103,2 87,3 90,9 96,4 85,2 91,7 94,2 93,9 96,2 93,2 104,7 91,3 82,5 99,3 91,5 92,0 90,0 91,2 94,5 95,4 88,9 97,7 93,2 91,0 93,4 93,9 92,4 92,1 93,8 87,7 92,4 89,7 89,6 81,7 88,5 83,5

101,9 84,8 84,8 78,2 87,0 93,3 93,6 86,4 85,4 89,6 81,9 144,9 101,0 81,5 82,3 80,0 85,8 79,7 87,4 92,4 93,3 96,1 107,3 88,6 90,8 98,6 83,4 99,8 88,8 83,6 84,0 89,8 89,5 87,2 82,0 93,4 97,7 95,7 93,3 91,3 107,5 95,2 84,7 89,9 81,1 88,7 81,2 82,2

102,3 87,0 89,1 83,8 87,9 90,0 94,2 90,4 86,6 88,5 88,1 137,8 102,3 84,8 87,2 89,4 85,5 86,6 91,3 93,3 95,0 94,4 105,8 90,1 86,1 99,0 88,0 95,3 89,5 87,9 90,0 93,0 89,2 93,2 88,4 92,0 95,2 94,7 92,8 91,7 99,7 90,9 89,1 89,8 85,9 84,7 85,3 82,9

143,330

100