Читать книгу "Великий уравнитель - Вальтер Шайдель"

Рис. A.1. Рубеж возможного неравенства (IPF)

На рис. A.1 видно, что сильнее IPF меняется при самых минимальных уровнях ВВП на душу населения. Как только последний повышается во много раз относительно прожиточного минимума, как это наблюдается в современных развитых странах, то IPF превышает 0,9 и становится все более неотличим от формального потолка ~1. По этой причине основной IPF имеет важное значение в основном для понимания неравенства в досовременных обществах и в современных странах с низким уровнем дохода. Если минимум выживания определять в 300 международных долларов 1990 года в год – общепринятый показатель, хотя иногда бывает правдоподобным и более высокий уровень, – то получается, что экономики с ВВП на душу населения до 1500 долларов наиболее восприимчивы к влиянию факторов, связанных с IPF. В эту категорию попадают почти все досовременные экономики, а это значит, что изображенный на рис. A.1 диапазон охватывает почти всю историю человечества. На уровне отдельных стран порог пятикратного превышения минимума выживания в 300 долларов впервые был достигнут в Нидерландах в начале XVI века, в Англии около 1700 года, в США около 1830 года, во Франции и Германии в середине XIX века, в Японии в 1910-х годах, в Китае в целом только в 1985 году, а в Индии – десятилетием спустя[583].

Разделив наблюдаемый коэффициент Джини на максимально возможный показатель (IPF), получаем «норму извлечения» (extraction rate), которая измеряет пропорцию теоретически возможного неравенства и той доли, которая была реально извлечена получателями дохода выше минимума выживания. Норма извлечения может варьировать от 0 в условиях полного равенства до 100 %, когда один человек получает всю продукцию, помимо совокупного минимума выживания. Чем меньше разница между наблюдаемым коэффициентом Джини и IPF, тем ближе норма извлечения к 100 %. Миланович, Линдерт и Уильямсон рассчитывают нормы извлечения для 28 досовременных обществ от Римской империи до Британской Индии, полагаясь на сочетание социальных таблиц, дающих грубый показатель распределения доходов, – формат, восходящий к знаменитым социальным таблицам Грегори Кинга для Англии 1688 года, в которых население делится на 31 класс, от лордов до нищих, – и данные переписей, насколько они доступны (рис. A.2)[584].

Рис. A.2. Предполагаемые коэффициенты Джини для дохода и граница вероятности неравенства (ГВН) в доиндустриальных обществах

Средний коэффициент Джини дохода в этих 28 обществах составляет примерно 0,45, а норма извлечения – 77 %. Более бедные общества, как правило, держатся ближе к IPF, чем более развитые. Для 21 общества в выборке со средним ВВП на душу населения ниже 1000 международных долларов 1990 года средняя норма извлечения равна 76 %, то есть примерно такая же, как средняя норма в 78 % для 7 обществ со средним ВВП на душу населения от 1000 до 2000 долларов. Она уменьшается, только когда экономика развивается настолько, что ВВП на душу населения превышает минимум выживания от четырех до пяти раз: норма извлечения для Англии и Голландии или Нидерландов с 1732 по 1808 год в среднем составляет 61 %. Пять самых больших показателей в выборке, от 97 до 113 %, вероятно, связаны с неточностью данных, особенно в тех случаях, когда предполагаемый коэффициент Джини превышает подразумеваемый IPF. В реальной жизни уровень неравенства никогда не достигает и даже не может близко подойти к IPF хотя бы потому, что трудно представить себе общество, где единственный правитель или крохотная элита контролирует население, которое лишь едва выживает физически. Но даже в таком случае следует отметить, что эти пять обществ управлялись представителями колониальных элит или элиты завоевателей, а такие условия способствуют чрезвычайно хищническому изъятию доходов[585].

Расчеты IPF и норм извлечения позволяют сделать два важных предположения. Они подчеркивают тот факт, что ранние общества стремились к максимальному неравенству, насколько это возможно. Нормы извлечения, хоть сколько-нибудь приближающиеся к IPF, могут наблюдаться только в обществах, в которых богатый «один процент» и еще несколько процентов солдат, администраторов и торговых посредников возвышаются над бедным сельскохозяйственным населением. И все же, похоже, это было общераспространенным сценарием. Какое-то утешение можно извлечь из внутренней последовательности предположительных оценок, отмеченных на рис. A.2: непохоже, что все эти наборы данных заставляют нас заблуждаться в одном направлении и тем самым составлять в корне неверное представление об уровнях неравенства в прошлом. Второе важное наблюдение заключается в том, что интенсивный экономический рост в конечном итоге приводил к сокращению норм извлечения. Масштаб феномена иллюстрирует сравнение 28 обществ из выборки и 16 подобных или отчасти сравнимых обществ около 2000 года (рис. A.3)[586].

Рис. A.3. Нормы извлечения для доиндустриальных обществ (сплошные метки) и соответствующих им современных обществ (пустые)

Наблюдаемый разрыв показывает, насколько сбивающим с толку может быть сравнение коэффициентов Джини при очень разных уровнях среднедушевого ВВП. Средние показатели Джини 0,45 и 0,41 почти одинаковы, и, казалось бы, можно сделать вывод, что неравенство по мере модернизации снизилось лишь слегка. Но поскольку среднедушевой ВВП в современной выборке в одиннадцать раз больше, то средняя норма извлечения гораздо ниже – 44 % по сравнению с 76 %. Если учитывать этот показатель, то к 2000 году эти общества стали гораздо менее неравными, чем в далеком прошлом. Еще более проблематичным может быть сравнение высших долей дохода без поправок. Вспомним мой пример об одном проценте богачей и 99 % бедняков в вымышленном обществе со среднедушевым ВВП, превышающим минимум выживания в 1,05 раза, где на долю высшего 1 % населения приходится 5,7 % доходов. Примерно такой же показатель для высшего 1 % мы находим в Дании 2000 года, в которой среднедушевой ВВП как минимум в 73 раза превышает среднедушевой ВВП из моего примера. При радикальной разнице в экономическом развитии могут наблюдаться внешне похожие уровни неравенства. Вывод ясен: без важных поправок оценки исторического распределения доходов могут скрывать изменение со временем того, что я называю «эффективным неравенством», определяемое относительно степени теоретически возможного неравенства.