21 НОЯ, 19:59 МСК
USD (ЦБ)    100.0348
EUR (ЦБ)    105.7338


Жилищное неравенство российских домашних хозяйств: естественный путь к сегрегации

16 Октября 2009 9666 1 Исследования
Жилищное неравенство российских домашних хозяйств: естественный путь к сегрегации

Неравенство в доходах российского населения выливается в жилищное неравенство. Расчеты показывают, что доходная и жилищная дифференциация в России неуклонно растут. Но где предел этого роста? И что может произойти после преодоления этого предела?

1. Жилищное и доходное неравенство: есть ли связь? В российской и зарубежной научной литературе существует множество исследований, посвященных доходному неравенству домашних хозяйств. Одним из основных и наиболее часто используемых индикаторов диспропорции домашних хозяйств по размеру располагаемого дохода традиционно является индекс Джини. На самом деле, значения доходного индекса Джини сами по себе мало что говорят о состоянии экономики и диспаритете домашних хозяйств. Например, доходный индекс Джини в США выше, чем в России, но при этом значительное число российских граждан не отказались бы получить американскую Green Card, поскольку средний уровень доходов в США значительно выше.

Доходное неравенство можно рассматривать как надстройку, отчасти камуфлирующую гораздо более важное социально-экономическое явление - жилищное неравенство. При прочих равных условиях для домашнего хозяйства потребность в жилье является более актуальной, чем потребность в денежных средствах. Именно этим обстоятельством обуславливается более высокая значимость жилищного неравенства для благополучного развития территорий. В регионах, городах, городских районах уровень жилищной дифференциации становится критерием сегрегационного проживания населения с образованием богатых и бедных кварталов, комфортных элитных городов и неблагополучных криминогенных поселений. Это неизбежная реальность рыночной экономики. Для минимизации негативных социальных эффектов необходимо оценивать уровень жилищного неравенства, следить за его динамикой и при необходимости принимать корректирующие меры.

Если уровень жилищной обеспеченности семей во многом определяется размером располагаемых доходов, то насколько сильна эта связь? И, более того, существует ли обратная зависимость «жилищное неравенство - доходная дифференциация», позволяющая на определенном этапе естественным образом притормозить дивергенцию социальных групп? Поиску ответов на поставленные вопросы и посвящено данное исследование.

2. Взаимное влияние жилищного и доходного неравенства: федеральный уровень. В рамках данного раздела с помощью аппарата эконометрического моделирования мы попробуем определить характер и степень взаимного влияния доходного неравенства и жилищной дифференциации. Это позволит нам выявить наличие и характер прямых и обратных связей между доходным и жилищным неравенством. В инструментальном плане значения жилищной дифференциации будут оценены по методике индекса Джини. Данный подход был успешно апробирован в работе [1].

Оценка влияния доходного неравенства на уровень жилищной дифференциации. В общем случае перечень параметров, которые определяют уровень жилищного неравенства домашних хозяйств, достаточно широк. Среди них доходы населения и уровень цен на жилье, размер жилищного фонда и строительная активность, условия ипотечного кредитования и государственная жилищная политика.

Учитывая многофакторный характер жилищного неравенства, мы фокусируемся только на одном, на наш взгляд, наиболее важном факторе - доходной дифференциации. Этот параметр косвенно учитывает многие социально-экономические характеристики, а также институциональные условия и параметры, детерминирующие степень жилищного неравенства домашних хозяйств.

В табл.1 представлены значения доходного и жилищного неравенства в России за 2003-2007 гг. Для оценки жилищного индекса Джини были использованы данные о распределении домашних хозяйств по площади жилых помещений, приходящейся в среднем на одного проживающего. Данная информация стала объектом статистического наблюдения с 2003 года.

 

Таблица 1. Исходные данные для моделирования.

Год

Жилищный индекс Джини, ед.

Доходный индекс Джини, ед.

2003

0,077

0,403

2004

0,079

0,409

2005

0,079

0,409

2006

0,076

0,416

2007

0,092

0,422

Рассчитано по данным [2].

 

Проведенные экспериментальные расчеты позволили установить экспоненциальный вид эконометрической зависимости жилищного неравенства от доходного диспаритета домашних хозяйств:

                                                                                              (1)

где GH - жилищный индекс Джини; GI - доходный индекс Джини; a, b, w - числовые коэффициенты.

Ниже представлен линеаризованный вариант уравнения (1), где под числовыми коэффициентами в круглых скобках приведены значения t-статистик; R2 - коэффициент детерминации; F - значение F-статистики; DW - значение коэффициента Дарбина-Уотсона.

                                                                            (2)

R2=0,99; F=4304; DW=2,52; a=-19,68; b=32,91; w=1.

Необходимо обратить внимание на значение числового коэффициента w=1, которое показывает, что константа ln(w) в уравнении (2) равна 0. Это означает, что GH=1 при GI=0, то есть отсутствие доходного неравенства генерирует максимальное значение жилищной дифференциации. Надо сказать, что оба случая - вырожденные, однако данную ситуацию можно интерпретировать следующим образом. Отсутствие доходной дифференциации характерно для нерыночных экономик, в которых собственность, в том числе, и на жилье, принадлежит государству, что в определенной степени было характерно для Советского Союза. Мы же рассматриваем рыночную экономику, когда львиная доля жилищного фонда (в России порядка 80%) находится в частной собственности. Представленные рассуждения свидетельствуют об аналитической корректности функции (2).

В целом, статистические характеристики регрессионного уравнения (2) проходят основные статистические тесты, значения коэффициентов а и b являются значимыми на доверительном интервале 95%, и, следовательно, модель (2) может быть использована в дальнейшем анализе.

Аналитический вид эконометрической зависимости (1) позволяет оценить точку минимума , где . В точке =0,299 (или 29,9%) значение жилищного неравенства принимает минимальное «естественное» значение =0,053; или 5,3%.

На рис.1 показана графическая интерпретация зависимости (2) для , когда на границах обозначенного интервала значение жилищного неравенства достигает максимума - 100%. Гипотетически, правая ветвь параболы может быть продолжена, поскольку область значений  не лимитируется интервалом от 0 до 0,6; однако это лишено смысла с точки зрения величины  при .

 



Рис.1. Зависимость жилищного неравенства домашних хозяйств (GH) от их доходной дифференциации (GI).

 

Фактически анализируемые значения точек   и расположены на правой ветви графика, в зоне экспоненциального роста значений жилищного индекса Джини от уровня доходной дифференциации домашних хозяйств.

Дополнительную информацию о степени влияния доходного неравенства на жилищную дифференциацию дают значения эластичности по :

                                                                            (3)

где  - эластичность жилищного неравенства по изменению доходной дифференциации; остальные обозначения прежние. Результаты расчетов по формуле (3) представлены в табл.2.

 

Таблица 2. Степень чувствительности жилищного неравенства к изменению доходной дифференциации.

Год

2003

2004

2005

2006

2007

Значение эластичности

2,76

2,96

2,96

3,20

3,42

 

Расчетные значения эластичности свидетельствуют о высокой чувствительности жилищного неравенства к уровню доходного неравенства. Соответственно, индекс концентрации доходов среди групп населения является одним из основных объектов управления, если стоит задача изменить жилищное неравенство.

Итак, мы установили положительную прямую связь «доходное неравенство - жилищное неравенство». Теперь перейдем к изучению их обратной связи.

Оценка влияния жилищного неравенства на уровень доходной дифференциации является, по сути, обратной задачей, в рамках которой исследуется механизм обратной связи «неравенство по жилью - неравенство в доходах». Логично предположить, что существует некоторый максимальный предел жилищной дифференциации (порог социальной терпимости), при превышении которого запускаются механизмы, снижающие уровень концентрации доходов. В реальной жизни эти процессы связаны с массовым перераспределением доходов как с активным участием государства, так и без такового. Ниже данная гипотеза будет проверена с использованием эконометрического моделирования.

В соответствии с поставленной задачей необходимо найти статистически значимую спецификацию функции . Проведенные вариантные расчеты позволили определить следующий аналитический вид эконометрической зависимости доходного неравенства от жилищного диспаритета (все обозначения прежние):

                                                                                        (4)

По результатам расчетов были получены следующие числовые коэффициенты регрессионного уравнения (4), а также соответствующие статистические характеристики модели:

                                                                                   (5)

R2=0,99; F=10034; DW=1,56; a=9,06; b=-48,70; w=0.

Следует отметить, что, как и в функции (2), значение свободного остатка в регрессии (5) равно нулю. Аналитически это означает, что при отсутствующей жилищной дифференциации домашних хозяйств доходное неравенство также будет нивелировано. Условно данный случай можно отнести к феномену «всеобщего благоденствия». Таким образом, спецификация (5) аналитически корректна. Числовые коэффициенты а и b статистически значимы на доверительном уровне 99%. Статистические характеристики модели (5) удовлетворяют основным статистическим тестам, а сама модель может быть пригодна для дальнейшего анализа.

Эконометрическая модель (5) позволяет оценить точку максимума : . В этой точке значение доходной дифференциации домашних хозяйств максимизируется на уровне =0,421, или 42,1%. На рис.2 показан график функции (5) для . На границах обозначенного интервала значение доходного неравенства принимает нулевое значение.

 



Рис.2. Зависимость доходного неравенства домашних хозяйств (GI) от их жилищной дифференциации (GH).

 

Оцененная точка максимума является искомым уровнем социальной терпимости к жилищному неравенству, при превышении которого уровень концентрации доходов по группам населения начинает снижаться. С точки зрения социальной стабильности, вершина параболы с координатами (0,093; 0,421) является неустойчивым равновесием социальной системы (рис.2). Угрозу представляет нарушение равновесия и движение по правой ветви параболы, когда увеличение жилищной концентрации сопровождается снижением доходного индекса Джини. В рамках данного сценария развития событий возможны различные механизмы снижения доходной дифференциации домашних хозяйств как с активным участием государства, так и без него. При этом важно подчеркнуть, что в 2007 году фактические значения доходного и жилищного индексов Джини в экономике России представляли как раз неустойчивое равновесие (табл.1).

Определим значения эластичности доходного неравенства по изменению жилищного индекса Джини:

                                                                              (6)

где  - эластичность доходного неравенства по изменению жилищной дифференциации; остальные обозначения прежние. Результаты расчетов по формуле (6) представлены в табл.3.

 

Таблица 3. Степень чувствительности доходного неравенства к изменению жилищной дифференциации.

Год

2003

2004

2005

2006

2007

Значение эластичности

0,29

0,26

0,27

0,31

0,03

 

По сравнению со значениями эластичности , чувствительность доходного неравенства к изменению жилищного неравенства на порядок ниже. Возможно, именно это обстоятельство в настоящее время спасает Россию от социальных волнений по поводу высокой жилищной дифференциации, вызванной высоким уровнем концентрации доходов. Кроме того, большое значение имеет доходное и жилищное неравенство в региональном аспекте. В частности, пространственная неоднородность уровня жилищной дифференциации может амортизировать негативные тенденции, установленные для макроуровня.

В следующем разделе данной работы мы рассмотрим жилищное неравенство в субъектах Российской Федерации и проследим динамику роста территорий с избыточной жилищной дифференциацией.

3. Жилищное неравенство в регионах: потенциальные очаги «социального сопротивления». Оценить значения жилищного индекса Джини для российских регионов по методике, которая была использована в [1], не представляется возможным, так как официальная статистика не предоставляет информацию о распределении жилищного фонда по доходным группам населения в региональном аспекте. В этой связи для оценки уровня жилищного неравенства в субъектах РФ мы воспользуемся формулой (2). Подставив в нее фактические значения доходного индекса Джини, которые для регионов оцениваются Росстатом, получаем совокупность региональных жилищных индексов Джини. В табл.4 представлены результаты расчетов по регионам России за 2005-2007 гг.

 

Таблица 4. Расчетные значения жилищного индекса Джини по регионам России, 2005-2007 гг.

Регион

Округ

2005

2006

2007

Белгородская область

ЦФО

0,059

0,061

0,068

Брянская область

0,058

0,060

0,063

Владимирская область

0,053

0,053

0,056

Воронежская область

0,070

0,075

0,080

Ивановская область

0,053

0,054

0,055

Калужская область

0,055

0,058

0,064

Костромская область

0,056

0,059

0,060

Курская область

0,057

0,058

0,063

Липецкая область

0,060

0,063

0,066

Московская область

0,060

0,063

0,076

Орловская область

0,063

0,065

0,071

Рязанская область

0,055

0,058

0,060

Смоленская область

0,057

0,057

0,061

Тамбовская область

0,062

0,065

0,071

Тверская область

0,054

0,056

0,056

Тульская область

0,053

0,055

0,058

Ярославская область

0,062

0,065

0,065

г. Москва

0,560

0,541

0,471

Республика Карелия

СЗФО

0,055

0,058

0,059

Республика Коми

0,090

0,090

0,094

Архангельская область

0,061

0,061

0,063

Ненецкий автономный округ

0,082

0,101

0,124

Вологодская область

0,061

0,062

0,067

Калининградская область

0,055

0,058

0,067

Ленинградская область

0,057

0,060

0,067

Мурманская область

0,063

0,064

0,069

Новгородская область

0,059

0,066

0,064

Псковская область

0,056

0,058

0,061

г. Санкт-Петербург

0,091

0,094

0,107

Республика Адыгея

ЮФО

0,056

0,055

0,058

Республика Дагестан

0,065

0,067

0,065

Республика Ингушетия

0,054

0,056

0,056

Кабардино-Балкарская Республика

0,056

0,058

0,061

Республика Калмыкия

0,061

0,061

0,063

Карачаево-Черкесская Республика

0,058

0,060

0,062

Республика Северная Осетия - Алания

0,060

0,058

0,063

Краснодарский край

0,068

0,071

0,080

Ставропольский край

0,062

0,065

0,069

Астраханская область

0,063

0,067

0,071

Волгоградская область

0,063

0,065

0,062

Ростовская область

0,068

0,068

0,072

Республика Башкортостан

ПФО

0,076

0,081

0,092

Республика Марий Эл

0,059

0,061

0,067

Республика Мордовия

0,055

0,056

0,059

Республика Татарстан

0,070

0,074

0,079

Удмуртская Республика

0,054

0,056

0,058

Чувашская Республика

0,055

0,057

0,058

Пермский край

0,085

0,092

0,096

Кировская область

0,054

0,055

0,058

Нижегородская область

0,057

0,060

0,068

Оренбургская область

0,059

0,062

0,064

Пензенская область

0,054

0,056

0,060

Самарская область

0,100

0,100

0,114

Саратовская область

0,058

0,060

0,061

Ульяновская область

0,062

0,064

0,070

Курганская область

УФО

0,066

0,070

0,076

Свердловская область

0,076

0,082

0,096

Тюменская область

0,113

0,117

0,128

Ханты-Мансийский авт.округ - Югра

0,091

0,092

0,099

Ямало-Ненецкий автономный округ

0,093

0,098

0,106

Челябинская область

0,063

0,067

0,072

Республика Алтай

СФО

0,054

0,054

0,057

Республика Бурятия

0,071

0,072

0,073

Республика Тыва

0,059

0,060

0,060

Республика Хакасия

0,056

0,058

0,063

Алтайский край

0,062

0,063

0,064

Красноярский край

0,074

0,079

0,095

Таймырский (Долгано-Ненецкий) авт.округ

0,057

0,057

Нет данных

Эвенкийский автономный округ

0,056

0,060

Нет данных

Иркутская область

0,077

0,080

0,084

Усть-Ордынский Бурятский авт.округ

0,054

0,057

0,057

Кемеровская область

0,071

0,075

0,079

Новосибирская область

0,067

0,069

0,076

Омская область

0,071

0,071

0,079

Томская область

0,067

0,071

0,076

Читинская область

0,064

0,066

0,069

Агинский Бурятский авт.округ

0,065

0,068

0,071

Республика Саха (Якутия)

ДФО

0,069

0,070

0,074

Приморский край

0,060

0,061

0,064

Хабаровский край

0,065

0,070

0,065

Амурская область

0,056

0,055

0,074

Камчатская область

0,057

0,058

0,060

Корякский автономный округ

0,055

0,056

Нет данных

Магаданская область

0,066

0,067

0,074

Сахалинская область

0,067

0,072

0,080

Еврейская автономная область

0,058

0,061

0,061

Чукотский автономный округ

0,058

0,071

0,072

Рассчитано по данным [3].

 

Информация табл.5 позволяет сделать следующие выводы.

Во-первых, уровень жилищной дифференциации в регионах имеет порядковые различия. Например, в 2005 году минимальное значение было отмечено в Ивановской, Владимирской и Тульской областях (0,053), а максимальное в Москве - 0,56. В целом, подобная ситуация была характерна и для 2006-2007 гг.

Во-вторых, в 2005-2007 гг. жилищное неравенство домашних хозяйств по регионам увеличивалась, за исключением Москвы, где значение жилищного индекса Джини было беспрецедентно высоким и снизилось с 0,56 до 0,47. В то же время величина роста жилищной дифференциации по регионам была неодинаковой. Максимальный прирост за 2005-2007 гг. был отмечен в Ненецком автономном округе: +0,042.

В-третьих, сравнение фактических значений жилищного неравенства в регионах с величиной позволило установить двукратный прирост доли населения регионов (с 12,2% до 24,4%), в которых был превышен предел социальной терпимости относительно уровня жилищной дифференциации:  (табл.5).

 

Таблица 5. Масштаб охвата регионов России избыточным жилищным неравенством домашних хозяйств.

Параметр

2005

2006

2007

Число регионов, ед.

3*

6*

11*

Доля населения, %

12,2

15,6

24,4

Доля жилищного фонда, %

11,5

14,9

23,5

*В табл.4 значения жилищного индекса Джини у соответствующих регионов выделены подсветкой.

 

Пролонгировав данную тенденцию, доля населения, проживающего в условиях избыточной жилищной дифференциации, в 2009 году составит 48,8%, а в 2011 году - 97,6%. Таким образом, если в 2005-2007 гг. еще не было критической массы людей, необходимой для инициирования отрицательной обратной связи «жилищная - доходная» дифференциация, направленной на снижение доходного неравенства (рис.2), то после 2009 года с высокой вероятностью ожидается наступление событий, связанных с изменением концентрации доходов, а соответственно и жилищного неравенства.

Отдельных комментариев заслуживает столица России, занимающая первое место среди регионов по величине жилищного неравенства. Несмотря на то, что жилищный индекс Джини для Москвы имеет несколько механистическую природу, лидирующие позиции мегаполиса остаются в силе. Например, в канун предвыборных кампаний или по итогам декларации государственными служащими своих доходов и имущества нередко можно видеть такие данные, что конкретному лицу принадлежит квартира общей площадью, исчисляемой сотнями квадратных метров [4]. Иногда в собственности имеется несколько таких объектов жилой недвижимости. В то же время в городе сохраняются «коммуналки» и круг нуждающихся в улучшении жилищных условий остается значительным. Для них жилищная обеспеченность, соответствующая социальному стандарту в 18 кв.м на человека, остается мечтой.

Почему же на фоне чрезмерной жилищной дифференциации в социальном плане ситуация в Москве достаточно стабильная? За счет чего блокируется отрицательная обратная связь «жилищное-доходное» неравенство?

На наш взгляд, здесь задействован комплекс факторов, амортизирующих потенциал негативного социального поведения. Во-первых, городские власти не позволяют сформироваться кварталам с концентрированным проживанием низкодоходных групп граждан, хотя жилые районы для состоятельных горожан уже обособились от остальной части города. Во-вторых, Москва всячески препятствует формированию конкурентного рынка услуг по управлению многоквартирными домами. Свободный рынок позволит не только сделать ситуацию в жилищной сфере более прозрачной и менее коррупционной, но и приведет к сегрегационному проживанию граждан, разделит город на благополучные и проблемные районы. Перевес же проблемных районов над благополучными станет опасен своими негативными последствиями.

В частности, одним из элементов административного сдерживания стали бюджетные субсидии, выделяемые городом собственникам квартир на содержание и ремонт жилого помещения. С одной стороны, это решение выступает политическим символом заботы о москвичах, а, с другой стороны, ограничивает их инициативу в вопросах управления домом и препятствует формированию конкурентного рынка услуг по управлению многоквартирными домами. Таким образом, успех реформы ЖКХ для Москвы становится политическим вызовом не только регионального, но и федерального значения.

***

Работа выполнена при финансовой поддержке Российского гуманитарного научного фонда (проект №08-02-00065а).

 

Список использованных источников информации

1.     Гусев А.Б. Имущественная дифференциация населения: методы оценки// «Проблемы теории и практики управления», №4, 2007.

2.     Российский статистический ежегодник. М., Росстат 2004, 2005, 2006, 2007, 2008.

3.     Регионы России: социально-экономические показатели. М., Росстат 2006, 2007, 2008.

4.     Сведения об имущественном положении и доходах членов Правительства РФ и членов их семей за период с 1 января 2008 года по 31 декабря 2008 года / www.government.ru/content/governmentactivity/insiderfgovernment/archive/2009/04/07/9550288.htm

Александр Гусев

Написать комментарий

правила комментирования
  1. Не оскорблять участников общения в любой форме. Участники должны соблюдать уважительную форму общения.
  2. Не использовать в комментарии нецензурную брань или эвфемизмы, обсценную лексику и фразеологию, включая завуалированный мат, а также любое их цитирование.
  3. Не публиковать рекламные сообщения и спам; сообщения коммерческого характера; ссылки на сторонние ресурсы в рекламных целях. В ином случае комментарий может быть допущен в редакции без ссылок по тексту либо удален.
  4. Не использовать комментарии как почтовую доску объявлений для сообщений приватного характера, адресованного конкретному участнику.
  5. Не проявлять расовую, национальную и религиозную неприязнь и ненависть, в т.ч. и презрительное проявление неуважения и ненависти к любым национальным языкам, включая русский; запрещается пропагандировать терроризм, экстремизм, фашизм, наркотики и прочие темы, несовместимые с общепринятыми законами, нормами морали и приличия.
  6. Не использовать в комментарии язык, отличный от литературного русского.
  7. Не злоупотреблять использованием СПЛОШНЫХ ЗАГЛАВНЫХ букв (использованием Caps Lock).
Отправить комментарий
З
28.10.2009 0 0
Зарецкая В.Г.:

Интересная статья.



Капитал страны
Нашли ошибку на сайте? Выделите ее и нажмите Ctrl+Enter
Отметьте самые значимые события 2021 года:
close
check_box check_box_outline_blank Демонстратор будущего двигателя для многоразовой ракеты-носителя в Свердловской области
check_box check_box_outline_blank Демонстратор нового авиадвигателя ПД-35 в Пермском крае
check_box check_box_outline_blank Полет МС-21-300 с крылом, изготовленным из российских композитов в Иркутской области
check_box check_box_outline_blank Открытие крупнейшего в РФ Амурского газоперерабатывающего завода в Амурской области
check_box check_box_outline_blank Запуск первой за 20 лет термоядерной установки Токамак Т-15МД в Москве
check_box check_box_outline_blank Создание уникального морского роботизированного комплекса «СЕВРЮГА» в Астраханской области
check_box check_box_outline_blank Открытие завода первого российского бренда премиальных автомобилей Aurus в Татарстане
check_box check_box_outline_blank Старт разработки крупнейшего в Европе месторождения платиноидов «Федорова Тундра» в Мурманской области
check_box check_box_outline_blank Испытание «зеленого» танкера ледового класса ICE-1А «Владимир Виноградов» в Приморском крае
check_box check_box_outline_blank Печать на 3D-принтере первого в РФ жилого комплекса в Ярославской области
Показать ещеexpand_more