<ol> <li>ВВЕДЕНИЕ </li></ol>

Растущее неравенство — вызов, с которым на современном этапе развития сталкиваются многие страны, в том числе и Российская Федерация: индекс Джини в РФ в 1995 г. составлял 0,387, в 2018 г. — 0,411, значения же коэффициента фондов в эти же годы составили соответственно 13,5 и 15,5.

Краеугольным камнем в разработке политики, направленной на снижение социального расслоения, является представление о том, какой в идеале должна быть ситуация в отношении неравенства. В западной социальной философии c 1970-х годов активно развивается <em>теория</em><em> </em><em>социальной</em><em> </em><em>справедливости</em>, <em>базирующаяся</em><em> </em><em>на</em><em> </em><em>идее</em><em> </em><em>равенства</em><em> </em><em>возможностей</em>. Большой вклад в развитие этой теории внесли работы (Rawls, 1971; Dworkin, 1981a; 1981b; Arneson, 1989; 1990; Cohen, 1989; Roemer, 1993; 1998). С точки зрения <em>теории</em><em> </em><em>равных</em><em> </em><em>возможностей</em> показатели индивидуальных достижений следует разделять на две категории: «обстоятельства», не зависящие от индивида, и «усилия», ответственность за которые должен нести сам человек. Неравенство достижений, порождаемое обстоятельствами, несправедливо и подлежит компенсации; в то время как неравенство достижений, обусловленное неравенством усилий, наоборот, – справедливо и не должно корректироваться. Таким образом, идеальное видение общественного устройства в плане неравенства с точки зрения теории равенства возможностей состоит в том, чтобы эффект обстоятельств был полностью скомпенсирован, а прилагаемые индивидом усилия достойно вознаграждались.

Несмотря на то что в целом тематика социально-экономического неравенства в России является одним из наиболее популярных направлений исследований, эмпирических работ российских исследователей, посвященных изучению этого явления именно с точки зрения теории равных возможностей, очень мало.

С социологических позиций неравенство возможностей обсуждается в работе (Мареева, 2018); она посвящена сопоставлению мнения жителей мегаполисов с мнением жителей провинции о возможностях достичь своих жизненных целей. Авторы приходят к выводу, что провинция и столичные города, по мнению респондентов, дают равные шансы для достижения трех целей: создание счастливой семьи, воспитание детей и возможности жить так, как хочется. В остальных же сферах мегаполисы дают больше возможностей. Близкой к тематике неравенства возможностей является работа (Овчарова, Попова, Рудбер, 2016), в которой на данных «Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ» (далее — РМЭЗ НИУ ВШЭ)¹ оценивается вклад отдельных факторов в неравенство душевых расходов домохозяйств. Однако авторы применяют другую классификацию факторов, не совместимую с принятым в теории равных возможностей делением факторов на усилия и обстоятельства, и не принимают во внимание важную идею о влиянии факторов-обстоятельств на индивидуальные достижения как напрямую, так и косвенно – через их влияние на факторы-усилия.

Работой, выполненной строго в рамках теории равных возможностей и содержащей оценки неравенства возможностей в РФ, является исследование Европейского банка реконструкции и развития (Transition report, 2016–2017). Эта работа выполнена на данных опроса «Life in Transition Survey III». В ней исследуется неравенство возможностей в 33 странах мира, включая и РФ. Согласно его результатам вклад неравенства возможностей в неравенство трудовых доходов в РФ составляет 34,5%. В ряде наших работ сделана оценка неравенства возможностей в РФ на данных РМЭЗ НИУ ВШЭ (Ибрагимова, Франц, 2019, 2020). По нашим оценкам, вклад неравенства возможностей в неравенство дохода составляет около 12%, а в неравенство заработной платы — около 20%.

Данная работа посвящена оценке неравенства возможностей в Республике Башкортостан (РБ). Известно, что регионы РФ очень неоднородны — удельные показатели по регионам могут отличаться в разы. Это позволяет предположить, что и неравенство возможностей, и вклад в него отдельных факторов-обстоятельств может значительно различаться в региональном разрезе. Поэтому в исследовании этой проблематики вряд ли достаточно ограничиваться только общенациональным уровнем — возможно, в каждом регионе неравенство возможностей имеет свои уникальные особенности и, соответственно, требуется индивидуальный подход к его компенсации. Для проверки этой гипотезы дополнительно к оценке неравенства возможностей в РБ с использованием той же методики и тех же факторов-обстоятельств в работе дается оценка неравенства возможностей в целом по РФ.

2. ЦЕЛЬ, МЕТОДИКА, ИНФОРМАЦИОННАЯ БАЗА

Целью работы является измерение неравенства возможностей в РБ и вклада в него отдельных наблюдаемых факторов-обстоятельств, а также сопоставление результатов по РБ с общероссийскими показателями.

В общем виде модель взаимодействия достижения, обстоятельств и усилий можно представить формулой

<math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><msub><mrow><mi>w</mi></mrow><mrow><mi>k</mi></mrow></msub><mo>=</mo><mi>g</mi><mfenced separators="|"><mrow><msubsup><mrow><mi>a</mi></mrow><mrow><mi>k</mi></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">с</mi></mrow></msubsup><mo>,</mo><msubsup><mrow><mi>a</mi></mrow><mrow><mi>k</mi></mrow><mrow><mi>e</mi></mrow></msubsup><mo>,</mo><msubsup><mrow><mi>u</mi></mrow><mrow><mi>k</mi></mrow><mrow><mi>c</mi></mrow></msubsup><mo>,</mo><mi mathvariant="normal"> </mi><msubsup><mrow><mi>u</mi></mrow><mrow><mi>k</mi></mrow><mrow><mi>e</mi></mrow></msubsup><mo>,</mo><msub><mrow><mi mathvariant="normal">ε</mi></mrow><mrow><mi>k</mi></mrow></msub></mrow></mfenced><mo>,</mo></math> (1)

где <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><msub><mrow><mi>w</mi></mrow><mrow><mi>k</mi><mi mathvariant="normal"> </mi></mrow></msub></math> — достижение индивида<em> </em><em>k</em>; <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><msubsup><mrow><mi>a</mi></mrow><mrow><mi>k</mi></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">с</mi></mrow></msubsup></math> — вектор наблюдаемых факторов-обстоятельств; <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><msubsup><mrow><mi>a</mi></mrow><mrow><mi>k</mi></mrow><mrow><mi>e</mi></mrow></msubsup></math> — вектор наблюдаемых факторов-усилий; <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><msubsup><mrow><mi>u</mi></mrow><mrow><mi>k</mi></mrow><mrow><mi>c</mi></mrow></msubsup></math> — вектор ненаблюдаемых факторов-обстоятельств; <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><msubsup><mrow><mi>u</mi></mrow><mrow><mi>k</mi></mrow><mrow><mi>e</mi></mrow></msubsup></math> — вектор ненаблюдаемых факторов-усилий; случайная ошибка, инкапсулирующая влияние остальных факторов.

С точки зрения оценивания функции <em>g</em> различают параметрический и непараметрический подходы. В параметрическом подходе выбирается конкретный вид функции <em>g</em> и ее параметры оцениваются с помощью регрессионного анализа. В непараметрическом подходе функция <em>g</em> предполагается неизвестной. Оба подхода имеют свои достоинства и недостатки. Достоинство параметрического подхода состоит в том, что он может работать с бинарными, порядковыми и с непрерывными переменными — обстоятельствами и достижениями, в то время как непараметрический подход требует дискретных переменных-обстоятельств и непрерывной переменной достижения. Однако параметрический подход подвержен ошибкам спецификации. В связи с тем что переменная достижения в наших данных была порядковой, в данной работе использовался только параметрический подход.

С точки зрения того, как понимается равенство возможностей, существует два подхода: упреждающий и постфактумный. Упреждающий подход основан на идее, что равенство возможностей достигается, когда условные распределения достижения при всех обстоятельствах одинаковы и совпадают с его безусловным распределением. Согласно постфактумному подходу считается, что равенство возможностей достигается, когда достижения индивидов с одинаковыми усилиями одинаковы. В нашем исследовании мы будем применять методику, базирующуюся на упреждающем подходе.

Методы оценки неравенства возможностей отличаются тем, какие меры (измерители) неравенства в них используются. Выбор меры неравенства предопределяется типом переменной достижения. В нашей работе переменная достижения является порядковой, поэтому в качестве мер неравенства мы взяли обычный индекс диссимиляции <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><mi>D</mi><mi>I</mi></math> , рассчитываемый по формуле

<math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><mi>D</mi><mi>I</mi><mfenced separators="|"><mrow><mover accent="true"><mrow><msub><mrow><mi>w</mi></mrow><mrow><mi>k</mi></mrow></msub></mrow><mo>^</mo></mover></mrow></mfenced><mo>=</mo><mfrac><mrow><mn>1</mn></mrow><mrow><mn>2</mn><mi>N</mi><mover accent="false"><mrow><mover accent="true"><mrow><msub><mrow><mi>w</mi></mrow><mrow><mi>k</mi></mrow></msub></mrow><mo>^</mo></mover></mrow><mo>¯</mo></mover></mrow></mfrac><msubsup><mrow><mo>∑</mo></mrow><mrow><mi>k</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mrow><mi>N</mi></mrow></msubsup><mfenced open="|" close="|" separators="|"><mrow><mover accent="true"><mrow><msub><mrow><mi>w</mi></mrow><mrow><mi>k</mi></mrow></msub></mrow><mo>^</mo></mover><mo>-</mo><mover accent="false"><mrow><mover accent="true"><mrow><msub><mrow><mi>w</mi></mrow><mrow><mi>k</mi></mrow></msub></mrow><mo>^</mo></mover></mrow><mo>¯</mo></mover></mrow></mfenced><mo>,</mo></math> (2)

и модифицированный индекс диссимиляции <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><mi>M</mi><mi>D</mi><mi>I</mi></math> —

<math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><mi>M</mi><mi>D</mi><mi>I</mi><mfenced separators="|"><mrow><mover accent="true"><mrow><msub><mrow><mi>w</mi></mrow><mrow><mi>k</mi></mrow></msub></mrow><mo>^</mo></mover></mrow></mfenced><mo>=</mo><mfrac><mrow><mn>2</mn></mrow><mrow><mi>N</mi></mrow></mfrac><msubsup><mrow><mo>∑</mo></mrow><mrow><mi>k</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mrow><mi>N</mi></mrow></msubsup><mfenced open="|" close="|" separators="|"><mrow><mover accent="true"><mrow><msub><mrow><mi>w</mi></mrow><mrow><mi>k</mi></mrow></msub></mrow><mo>^</mo></mover><mo>-</mo><mover accent="false"><mrow><mover accent="true"><mrow><msub><mrow><mi>w</mi></mrow><mrow><mi>k</mi></mrow></msub></mrow><mo>^</mo></mover></mrow><mo>¯</mo></mover></mrow></mfenced><mo>.</mo></math> (3)

где <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><mi>N</mi></math> — объем выборки; <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><mover accent="true"><mrow><msub><mrow><mi>w</mi></mrow><mrow><mi>k</mi></mrow></msub></mrow><mo>^</mo></mover></math> — прогнозное значение вероятности того, что бинарная зависимая переменная примет значение 1; <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><mover accent="false"><mrow><mover accent="true"><mrow><msub><mrow><mi>w</mi></mrow><mrow><mi>k</mi></mrow></msub></mrow><mo>^</mo></mover></mrow><mo>¯</mo></mover></math> — среднее значение по <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><mover accent="true"><mrow><msub><mrow><mi>w</mi></mrow><mrow><mi>k</mi></mrow></msub></mrow><mo>^</mo></mover></math> .

Индексы <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><mi>D</mi><mi>I</mi></math> и <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><mi>M</mi><mi>D</mi><mi>I</mi></math> варьируют от 0 до 1 и являются абсолютными мерами неравенства возможностей. Различие между этими индексами состоит в том, что <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><mi>D</mi><mi>I</mi></math> чувствителен к увеличению на число и нечувствителен к умножению на число, в то время как <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><mi>M</mi><mi>D</mi><mi>I</mi></math> — наоборот. Впервые применение <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><mi>D</mi><mi>I</mi></math> в качестве индекса неравенства в случае бинарной переменной достижения было предложено в работе (Barros et al., 2009). Позднее в (Chávez-Juárez, Soloaga, 2015) было отмечено, что в случае бинарной переменной достижения более обоснованным выглядит требование нечувствительности индекса неравенства к увеличению на число. Это связано с тем, что с ростом доступности достижения <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><mi>D</mi><mi>I</mi></math> будет уменьшаться. Этот результат нельзя считать удовлетворительным, если целью измерения является чистая оценка неравенства возможностей без примеси изменений в доступности достижения. Поэтому авторы (Chávez-Juárez, Soloaga, 2015) предложили использовать <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><mi>M</mi><mi>D</mi><mi>I</mi></math> в качестве индекса неравенства в случае бинарной переменной достижения, который в связи с его нечувствительностью к увеличению на число оказался свободен от этого недостатка.

Впрочем, эти же авторы отмечают, что целью исследования будет изучение динамики неравенства возможностей при переходе от одной категории порядковой переменной к другой. Поэтому исследователю важно оценить не только вклад неравенства возможностей в неравенство достижений, но и доступность достижения. Тогда, возможно, более предпочтительно взять <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><mi>D</mi><mi>I</mi></math> , чем <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><mi>M</mi><mi>D</mi><mi>I</mi></math> . Поэтому в своей работе мы сделали расчет с помощью обоих индексов, но <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><mi>M</mi><mi>D</mi><mi>I</mi></math> применяли в качестве основного.

Важной задачей является оценка вклада отдельных факторов-обстоятельств в неравенство возможностей. В этом плане наиболее плодотворным подходом будет <em>декомпозиция</em><em> </em><em>по</em><em> </em><em>Шепли</em>. Она вполне универсальна, т.е. ее можно применять для декомпозиции практически любой статистики. Ее можно использовать с любой факторной моделью, так как: 1) эта декомпозиция работает с любым числом и типами факторных переменных; 2) декомпозиция по Шепли позволяет интерпретировать полученное разложение в интуитивно понятном ключе — как усредненные предельные эффекты; 3) она обладает свойством симметричности, т.е. не зависит от порядка следования факторов; 4) декомпозиция по Шепли позволяет аддитивно и точно выполнять декомпозицию (сумма эффектов отдельных факторов в точности равна их суммарному эффекту)².

Применяемая нами методика оценки неравенства возможностей с использованием порядковой переменной достижения предложена в работе (Chávez-Juárez, Soloaga, 2014) и состоит в следующем. На основе порядковой переменной достижения создается набор бинарных переменных достижения (по одной для каждого из пороговых значений порядковой переменной достижения). Для каждой бинарной переменной строится бинарная пробит-регрессия на факторы-обстоятельства. Затем рассчитываются прогнозные значения вероятности принятия бинарной результативной переменной значения 1.

Для каждой бинарной переменной достижения находятся <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><mi>D</mi><mi>I</mi></math> и <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><mi>M</mi><mi>D</mi><mi>I</mi></math> , представляющие собой абсолютные меры неравенства возможностей. Для оценки вклада отдельных факторов выполняется декомпозиция по Шепли.

Информационная база исследования включает данные следующих социологических опросов.

1. На «Социокультурный портрет региона» — социологический опрос, проведенный Институтом стратегических исследований Академии наук Республики Башкортостан в 2011 г. (далее — СПР ИСИ), мы опирались в нашей работе как на основной источник данных. Объектом исследования в этом опросе служит население РБ. В опросе есть вопрос о личном доходе респондента, величина которого интерпретируется как измеритель индивидуального достижения. Респонденту предлагается выбрать диапазон, в который попадает его личный доход (11 градаций). Таким образом, переменная достижения является качественной порядковой переменной. Факторы-обстоятельства, доступные в опросе в достаточном объеме, включают: пол, возраст, национальность, а также тип населенного пункта, в котором проживает индивид. Интерпретация пола, возраста, национальности как факторов, не контролируемых индивидом, не вызывает вопросов, но вот тип населенного пункта, в котором проживает индивид, на наш взгляд, требует пояснения. С одной стороны, индивид, конечно, имеет возможность менять место проживания, и с этой точки зрения этот фактор, скорее, — фактор-усилие, чем фактор-обстоятельство. С другой стороны, место рождения индивида — это не контролируемый им фактор. И во многих исследованиях, в том числе и в наших по РФ, показано, что это очень значимый фактор-обстоятельство. Поэтому часто при отсутствии данных о месте рождения место проживания индивида берут в качестве прокси-переменной для места рождения. Кроме того, если рассматривать место проживания как зону ответственности индивида, получается, что в идеале (т.е. когда все индивиды прилагают максимум усилий для улучшения своих достижений) все должны переезжать в столицу, а остальная территория должна опустеть. Такой идеал выглядит абсурдно, и кажется более правильным, что где бы ни жил индивид, он должен иметь возможности для реализации своего жизненного плана. Опираясь на эти соображения, мы взяли тип населенного пункта, в котором проживает индивид, в качестве фактора-обстоятельства.

Всего в опросе СПР ИСИ участвовали 1292 респондента. После удаления наблюдений с пропусками в ответах на вопросы о личном доходе, поле, возрасте, национальности, типе населенного пункта, а также ограничении выборки респондентами в возрасте 24–70 лет объем выборки стал равным 800. Средний возраст опрошенных составляет 44,73±13,22 года. Описательная статистика приведена в табл. 1.

<strong>Таблица</strong><strong> </strong><strong>1.</strong> Описательная статистика показателей по выборке, сформированной на базе опроса СПР ИСИ

<table class="docx-publication-table"><tr><td class="docx-publication-cell"> Вопрос</td><td class="docx-publication-cell"> Варианты ответов</td><td class="docx-publication-cell"> Абсолютная частота</td><td class="docx-publication-cell"> %</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Код населенного пункта, который фиксировался интервьюером перед интервью с респондентом</td><td class="docx-publication-cell"> Уфа</td><td class="docx-publication-cell"> 195</td><td class="docx-publication-cell"> 24,38</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> Большой город (100–500 тыс. человек)</td><td class="docx-publication-cell"> 89</td><td class="docx-publication-cell"> 11,13</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> Средний город (50–100 тыс. человек)</td><td class="docx-publication-cell"> 110</td><td class="docx-publication-cell"> 13,75</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> Малый город (до 50 тыс. человек)</td><td class="docx-publication-cell"> 65</td><td class="docx-publication-cell"> 8,13</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> Районный центр</td><td class="docx-publication-cell"> 126</td><td class="docx-publication-cell"> 15,75</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> Большое село (более 1 тыс. человек)</td><td class="docx-publication-cell"> 99</td><td class="docx-publication-cell"> 12,38</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> Среднее село (от 500 до 1 тыс. человек)</td><td class="docx-publication-cell"> 33</td><td class="docx-publication-cell"> 4,13</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> Малое село (до 500 человек)</td><td class="docx-publication-cell"> 83</td><td class="docx-publication-cell"> 10,38</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Пол</td><td class="docx-publication-cell"> Мужской</td><td class="docx-publication-cell"> 349</td><td class="docx-publication-cell"> 43,63</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> Женский</td><td class="docx-publication-cell"> 451</td><td class="docx-publication-cell"> 56,38</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Национальность</td><td class="docx-publication-cell"> Башкир</td><td class="docx-publication-cell"> 261</td><td class="docx-publication-cell"> 32,63</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> Русский</td><td class="docx-publication-cell"> 256</td><td class="docx-publication-cell"> 32,00</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> Татарин</td><td class="docx-publication-cell"> 197</td><td class="docx-publication-cell"> 24,63</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> Другая национальность</td><td class="docx-publication-cell"> 86</td><td class="docx-publication-cell"> 10,75</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Сколько примерно составил ваш личный доход (заработная плата, пенсии, пособия, стипендии и другие денежные поступления) за последний месяц?</td><td class="docx-publication-cell"> Менее 3 тыс. руб.</td><td class="docx-publication-cell"> 13</td><td class="docx-publication-cell"> 1,63</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> От 3 тыс. руб. до 4,5 тыс. руб.</td><td class="docx-publication-cell"> 33</td><td class="docx-publication-cell"> 4,13</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> От 4,5 тыс. руб. до 6 тыс. руб.</td><td class="docx-publication-cell"> 87</td><td class="docx-publication-cell"> 10,88</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> От 6 тыс. руб. до 9 тыс. руб.</td><td class="docx-publication-cell"> 181</td><td class="docx-publication-cell"> 22,63</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> От 9 тыс. руб. до 12 тыс. руб.</td><td class="docx-publication-cell"> 178</td><td class="docx-publication-cell"> 21,31</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> От 12 тыс. руб. до 15 тыс. руб.</td><td class="docx-publication-cell"> 135</td><td class="docx-publication-cell"> 22,25</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> От 15 тыс. руб. до 20 тыс. руб.</td><td class="docx-publication-cell"> 129</td><td class="docx-publication-cell"> 16,13</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> От 20 тыс. руб. до 30 тыс. руб.</td><td class="docx-publication-cell"> 55</td><td class="docx-publication-cell"> 6,88</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> От 30 тыс. руб. до 50 тыс. руб.</td><td class="docx-publication-cell"> 22</td><td class="docx-publication-cell"> 2,75</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> От 50 тыс. руб. до 100 тыс. руб.</td><td class="docx-publication-cell"> 6</td><td class="docx-publication-cell"> 0,75</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> Свыше 100 тыс. руб.</td><td class="docx-publication-cell"> 1</td><td class="docx-publication-cell"> 0,13</td></tr></table> <em>Источник</em>: составлено авторами.

В случае порядковой переменной достижения на ее основе необходимо создать несколько бинарных переменных для каждого из пороговых значений. Мы несколько уменьшили число пороговых значений по сравнению с их числом в исходных данных: а именно использовали в расчетах 6 пороговых значений (4,5; 6; 9; 12; 15; 20). Доли респондентов, преодолевших эти пороговые значения, равны: 94,25; 83,38; 60,75; 38,50; 22,38; 10,50%; а не преодолевших: 5,75; 16,62; 39,25; 61,50; 77,62; 89,50% Последние величины в дальнейшем будем называть пороговыми вероятностями.

2. «Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ», волна 2011 г. (РМЭЗ НИУ ВШЭ). Этот опрос является репрезентативным в целом по РФ, но не по ее регионам. В нем есть информация о личном доходе, поле, возрасте, национальности, типе населенного пункта, в котором проживает индивид, что позволяет выполнить аналогичный расчет в целом по РФ. Общий объем выборки составляет 17 024 человек; после удаления респондентов с пропусками в данных, а также ограничения выборки респондентами в возрасте 24–70 лет объем выборки составил 9386. Личный доход в этом опросе представлен непрерывной переменной, из которой мы сгенерировали бинарные переменные, отражающие преодоление индивидом пороговых значений. Пороговые значения были подобраны таким образом, чтобы соответствующие им пороговые вероятности совпадали с соответствующими вероятностями в опросе СПР ИСИ. Описательная статистика по выборке РМЭЗ НИУ ВШЭ не приводится в связи с ограничениями объема статьи.

3. «Выборочное наблюдение доходов населения и участия в социальных программах», проводимое Федеральной службой государственной статистики (ВНДН)³, волны 2014, 2015, 2016, 2017, 2018 г. Этот опрос является репрезентативным как по РФ, так и по ее отдельным регионам. В качестве переменной достижения был взят показатель « <a target=_blank href="https://gks.ru/free_doc/new_site/vndn-2018/Stats/IND/R_I_DOX_DEN.html"><span style="text-decoration: underline;">Сумма</span><span style="text-decoration: underline;"> </span><span style="text-decoration: underline;">денежного</span><span style="text-decoration: underline;"> </span><span style="text-decoration: underline;">вознаграждения</span><span style="text-decoration: underline;"> </span><span style="text-decoration: underline;">до</span><span style="text-decoration: underline;"> </span><span style="text-decoration: underline;">выплаты</span><span style="text-decoration: underline;"> </span><span style="text-decoration: underline;">подоходного</span><span style="text-decoration: underline;"> </span><span style="text-decoration: underline;">налога,</span><span style="text-decoration: underline;"> </span><span style="text-decoration: underline;">включая</span><span style="text-decoration: underline;"> </span><span style="text-decoration: underline;">денежную</span><span style="text-decoration: underline;"> </span><span style="text-decoration: underline;">оценку</span><span style="text-decoration: underline;"> </span><span style="text-decoration: underline;">льгот,</span><span style="text-decoration: underline;"> </span><span style="text-decoration: underline;">предоставленных</span><span style="text-decoration: underline;"> </span><span style="text-decoration: underline;">работодателем,</span><span style="text-decoration: underline;"> </span><span style="text-decoration: underline;">по</span><span style="text-decoration: underline;"> </span><span style="text-decoration: underline;">основному</span><span style="text-decoration: underline;"> </span><span style="text-decoration: underline;">месту</span><span style="text-decoration: underline;"> </span><span style="text-decoration: underline;">работы</span></a> ». Таким образом, в этом опросе в отличие от предыдущих использовался не общий доход из всех источников, а только доход от трудовой деятельности. Как и в предыдущем случае, из непрерывной переменной достижения были генерировали бинарные переменные, отражающие преодоление индивидом пороговых значений, подобранных так, чтобы соответствующие им пороговые вероятности совпадали с соответствующими вероятностями в опросе СПР ИСИ. Кроме того, в опросе ВНДН есть данные о поле, возрасте, типе населенного пункта, в котором проживает индивид, но нет данных о его национальности. Объем наблюдений до и после применения критериев включения приведен в табл. 2. Описательная статистика по опросам ВНДН не приводится в связи с ограничениями объема статьи.

<strong>Таблица</strong><strong> </strong><strong>2.</strong><strong> </strong>Объем наблюдений по опросам ВНДН 2014–2018 гг.

<table class="docx-publication-table"><tr><td class="docx-publication-cell"> Год</td><td class="docx-publication-cell"> РФ</td><td class="docx-publication-cell"> РБ</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> Общий объем</td><td class="docx-publication-cell"> После применения критериев включения</td><td class="docx-publication-cell"> Общий объем</td><td class="docx-publication-cell"> После применения критериев включения</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> 2018</td><td class="docx-publication-cell"> 138 219</td><td class="docx-publication-cell"> 56 120</td><td class="docx-publication-cell"> 2955</td><td class="docx-publication-cell"> 1076</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> 2017</td><td class="docx-publication-cell"> 367 106</td><td class="docx-publication-cell"> 148 688</td><td class="docx-publication-cell"> 8668</td><td class="docx-publication-cell"> 3080</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> 2016</td><td class="docx-publication-cell"> 138 395</td><td class="docx-publication-cell"> 57 287</td><td class="docx-publication-cell"> 2973</td><td class="docx-publication-cell"> 1132</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> 2015</td><td class="docx-publication-cell"> 105 099</td><td class="docx-publication-cell"> 43 967</td><td class="docx-publication-cell"> 2621</td><td class="docx-publication-cell"> 1045</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> 2014</td><td class="docx-publication-cell"> 105 620</td><td class="docx-publication-cell"> 44 330</td><td class="docx-publication-cell"> 2634</td><td class="docx-publication-cell"> 1001</td></tr></table>

3. РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ

Как следует из описания методики, на первом шаге выполняется оценка бинарных пробит-регрессий. Возраст являлся единственной непрерывной переменной модели, использовалась квадратичная форма связи для учета его влияния на индивидуальный доход.

Результаты оценки бинарных пробит-регрессий по данным СПР ИСИ приведены в табл. 3, по остальным наборам данных результаты не приводятся в связи с ограничениями на объем статьи.

<strong>Таблица</strong><strong> </strong><strong>3</strong><strong>.</strong> Результаты оценки пробит-регрессий на основе данных по РБ (приводятся предельные эффекты факторов)

<table class="docx-publication-table"><tr><td class="docx-publication-cell"> Фактор</td><td class="docx-publication-cell"> Пороговая вероятность, %</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> 5,75</td><td class="docx-publication-cell"> 16,62</td><td class="docx-publication-cell"> 39,25</td><td class="docx-publication-cell"> 61,50</td><td class="docx-publication-cell"> 77,62</td><td class="docx-publication-cell"> 89,50</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> <strong>Тип</strong><strong> </strong><strong>нас</strong><strong>е</strong><strong>ленного</strong><strong> </strong><strong>п</strong><strong>ункта</strong></td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Уфа</td><td class="docx-publication-cell"> –0,00057</td><td class="docx-publication-cell"> 0,00325</td><td class="docx-publication-cell"> 0,08376</td><td class="docx-publication-cell"> 0,20566^***</td><td class="docx-publication-cell"> 0,17643^***</td><td class="docx-publication-cell"> 0,12015^***</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Крупный город</td><td class="docx-publication-cell"> –0,0398</td><td class="docx-publication-cell"> –0,05502</td><td class="docx-publication-cell"> 0,01546</td><td class="docx-publication-cell"> 0,16437^**</td><td class="docx-publication-cell"> 0,21050^***</td><td class="docx-publication-cell"> 0,10465^***</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Малый город</td><td class="docx-publication-cell"> –0,04726</td><td class="docx-publication-cell"> –0,13395^**</td><td class="docx-publication-cell"> –0,12236^*</td><td class="docx-publication-cell"> –0,07660</td><td class="docx-publication-cell"> –0,029917</td><td class="docx-publication-cell"> –0,00862</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Районный центр</td><td class="docx-publication-cell"> –0,02776</td><td class="docx-publication-cell"> –0,03986</td><td class="docx-publication-cell"> –0,09369</td><td class="docx-publication-cell"> 0,07917</td><td class="docx-publication-cell"> 0,12606^***</td><td class="docx-publication-cell"> 0,09966^***</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Крупное село</td><td class="docx-publication-cell"> –0,01675</td><td class="docx-publication-cell"> 0,00470</td><td class="docx-publication-cell"> –0,08421</td><td class="docx-publication-cell"> 0,01683</td><td class="docx-publication-cell"> 0,07290</td><td class="docx-publication-cell"> 0,03331</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Среднее село</td><td class="docx-publication-cell"> –0,16175^**</td><td class="docx-publication-cell"> –0,34759^***</td><td class="docx-publication-cell"> –0,26478^***</td><td class="docx-publication-cell"> –0,1437^*</td><td class="docx-publication-cell"> –0,08663^*</td><td class="docx-publication-cell"> –</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Малое село</td><td class="docx-publication-cell"> –0,11271^***</td><td class="docx-publication-cell"> –0,23482^***</td><td class="docx-publication-cell"> –0,2033^***</td><td class="docx-publication-cell"> –0,05886</td><td class="docx-publication-cell"> –0,02701</td><td class="docx-publication-cell"> 0,01475</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> <strong>Возраст</strong></td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Возраст</td><td class="docx-publication-cell"> 0,00288</td><td class="docx-publication-cell"> 0,0063523</td><td class="docx-publication-cell"> 0,02595^***</td><td class="docx-publication-cell"> 0,04229^***</td><td class="docx-publication-cell"> 0,03101^***</td><td class="docx-publication-cell"> 0,01884^***</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Квадрат возраста</td><td class="docx-publication-cell"> –0,00002</td><td class="docx-publication-cell"> –0,000075</td><td class="docx-publication-cell"> –0,00035^***</td><td class="docx-publication-cell"> –0,00055^***</td><td class="docx-publication-cell"> –0,00041^***</td><td class="docx-publication-cell"> –0,00024^***</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Пол</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Женский</td><td class="docx-publication-cell"> –0,07587^***</td><td class="docx-publication-cell"> –0,17376^***</td><td class="docx-publication-cell"> –0,17747^***</td><td class="docx-publication-cell"> –0,19815^***</td><td class="docx-publication-cell"> –0,21570^***</td><td class="docx-publication-cell"> –0,11909^***</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> <strong>Национальность</strong></td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Башкир</td><td class="docx-publication-cell"> 0,00045</td><td class="docx-publication-cell"> –0,01025</td><td class="docx-publication-cell"> –0,09355^**</td><td class="docx-publication-cell"> –0,03529</td><td class="docx-publication-cell"> –0,05060</td><td class="docx-publication-cell"> –0,04065</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Татарин</td><td class="docx-publication-cell"> 0,00346</td><td class="docx-publication-cell"> –0,01284</td><td class="docx-publication-cell"> –0,03136</td><td class="docx-publication-cell"> –0,01271</td><td class="docx-publication-cell"> –0,00979</td><td class="docx-publication-cell"> –0,02151</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Другое</td><td class="docx-publication-cell"> 0,02145</td><td class="docx-publication-cell"> –0,01346</td><td class="docx-publication-cell"> –0,03586</td><td class="docx-publication-cell"> –0,05422</td><td class="docx-publication-cell"> 0,02050</td><td class="docx-publication-cell"> –0,02823</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> <em>N</em></td><td class="docx-publication-cell"> 800</td><td class="docx-publication-cell"> 800</td><td class="docx-publication-cell"> 800</td><td class="docx-publication-cell"> 800</td><td class="docx-publication-cell"> 800</td><td class="docx-publication-cell"> 767</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> Pseudo <em>R</em>²</td><td class="docx-publication-cell"> 0,1241</td><td class="docx-publication-cell"> 0,1240</td><td class="docx-publication-cell"> 0,1159</td><td class="docx-publication-cell"> 0,1430</td><td class="docx-publication-cell"> 0,1878</td><td class="docx-publication-cell"> 0,1459</td></tr></table> <strong>Примечание</strong><strong>.</strong> В таблице символами «^*», «^**», «^***» отмечены оценки, значимые на уровне 10, 5 и 1% соответственно. Для факторов — порядковых переменных — предельные эффекты считались от базовых категорий. <em>Источник</em>: составлено авторами.

В целом результаты регрессионного анализа показывают, что фактор пола сильно значим для всех пороговых вероятностей. При прочих равных условиях доход мужчин выше дохода женщин. Знаки при переменных возраста и его квадрата согласуются с ожидаемыми: коэффициенты при возрасте положительные, при квадрате возраста — отрицательные, фактор возраста в большинстве случаев также значим. Проживание в столице или крупном городе значимо положительно влияет на достижение более высоких пороговых значений дохода, проживание в среднем и малом селах практически всегда значимо отрицательно сказывается на достижении низких пороговых значений дохода. Национальность практически никогда не влияет значимо.

Абсолютные меры неравенства возможностей в РБ при различных пороговых значениях приведены в табл. 4–5, в РФ – в табл. 6–7, а также на рис. 1–2.

<strong>Таблица</strong><strong> </strong><strong>4</strong><strong>.</strong> <em>MDI</em> при различных пороговых вероятностях, РБ

<table class="docx-publication-table"><tr><td class="docx-publication-cell"> Пороговая вероятность, %</td><td class="docx-publication-cell"> Источник данных</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> СПР ИСИ</td><td class="docx-publication-cell"> ВНДН</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> 2014 г.</td><td class="docx-publication-cell"> 2015 г.</td><td class="docx-publication-cell"> 2016 г.</td><td class="docx-publication-cell"> 2017 г.</td><td class="docx-publication-cell"> 2018 г.</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> 5,75</td><td class="docx-publication-cell"> 0,08394</td><td class="docx-publication-cell"> 0,06779</td><td class="docx-publication-cell"> 0,06742</td><td class="docx-publication-cell"> 0,06920</td><td class="docx-publication-cell"> 0,08563</td><td class="docx-publication-cell"> 0,06202</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> 16,62</td><td class="docx-publication-cell"> 0,18562</td><td class="docx-publication-cell"> 0,17748</td><td class="docx-publication-cell"> 0,22543</td><td class="docx-publication-cell"> 0,20255</td><td class="docx-publication-cell"> 0,22834</td><td class="docx-publication-cell"> 0,18583</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> 39,25</td><td class="docx-publication-cell"> 0,30924</td><td class="docx-publication-cell"> 0,30627</td><td class="docx-publication-cell"> 0,35799</td><td class="docx-publication-cell"> 0,32039</td><td class="docx-publication-cell"> 0,34782</td><td class="docx-publication-cell"> 0,36142</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> 61,50</td><td class="docx-publication-cell"> 0,34077</td><td class="docx-publication-cell"> 0,31579</td><td class="docx-publication-cell"> 0,38910</td><td class="docx-publication-cell"> 0,33186</td><td class="docx-publication-cell"> 0,35591</td><td class="docx-publication-cell"> 0,38972</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> 77,62</td><td class="docx-publication-cell"> 0,29888</td><td class="docx-publication-cell"> 0,25490</td><td class="docx-publication-cell"> 0,36622</td><td class="docx-publication-cell"> 0,29542</td><td class="docx-publication-cell"> 0,26064</td><td class="docx-publication-cell"> 0,30337</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> 89,50</td><td class="docx-publication-cell"> 0,15987</td><td class="docx-publication-cell"> 0,16584</td><td class="docx-publication-cell"> 0,18893</td><td class="docx-publication-cell"> 0,17979</td><td class="docx-publication-cell"> 0,16185</td><td class="docx-publication-cell"> 0,18027</td></tr></table> <em>Источник</em>: составлено авторами.

<strong>Таблица</strong><strong> </strong><strong>5</strong><strong>.</strong> <em>MDI</em> при различных пороговых вероятностях, РБ

<table class="docx-publication-table"><tr><td class="docx-publication-cell"> Пороговая вероятность, %</td><td class="docx-publication-cell"> Источник данных</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> СПР ИСИ</td><td class="docx-publication-cell"> ВНДН</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> 2014 г.</td><td class="docx-publication-cell"> 2015 г.</td><td class="docx-publication-cell"> 2016 г.</td><td class="docx-publication-cell"> 2017 г.</td><td class="docx-publication-cell"> 2018 г.</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> 5,75</td><td class="docx-publication-cell"> 0,02226</td><td class="docx-publication-cell"> 0,01797</td><td class="docx-publication-cell"> 0,01788</td><td class="docx-publication-cell"> 0,01837</td><td class="docx-publication-cell"> 0,02271</td><td class="docx-publication-cell"> 0,01647</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> 16,62</td><td class="docx-publication-cell"> 0,05565</td><td class="docx-publication-cell"> 0,05318</td><td class="docx-publication-cell"> 0,06706</td><td class="docx-publication-cell"> 0,06070</td><td class="docx-publication-cell"> 0,06829</td><td class="docx-publication-cell"> 0,05620</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> 39,25</td><td class="docx-publication-cell"> 0,12725</td><td class="docx-publication-cell"> 0,12592</td><td class="docx-publication-cell"> 0,14718</td><td class="docx-publication-cell"> 0,13069</td><td class="docx-publication-cell"> 0,14295</td><td class="docx-publication-cell"> 0,15441</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> 61,50</td><td class="docx-publication-cell"> 0,22119</td><td class="docx-publication-cell"> 0,20498</td><td class="docx-publication-cell"> 0,24141</td><td class="docx-publication-cell"> 0,21490</td><td class="docx-publication-cell"> 0,25304</td><td class="docx-publication-cell"> 0,25033</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> 77,62</td><td class="docx-publication-cell"> 0,33927</td><td class="docx-publication-cell"> 0,28516</td><td class="docx-publication-cell"> 0,36398</td><td class="docx-publication-cell"> 0,31333</td><td class="docx-publication-cell"> 0,29061</td><td class="docx-publication-cell"> 0,33965</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> 89,50</td><td class="docx-publication-cell"> 0,36487</td><td class="docx-publication-cell"> 0,39531</td><td class="docx-publication-cell"> 0,45291</td><td class="docx-publication-cell"> 0,46087</td><td class="docx-publication-cell"> 0,36572</td><td class="docx-publication-cell"> 0,42949</td></tr></table> <em>Источник</em>: составлено авторами.

<strong>Таблица</strong><strong> </strong><strong>6</strong><strong>.</strong> <em>DI</em> при пороговых вероятностях, РФ

<table class="docx-publication-table"><tr><td class="docx-publication-cell"> Пороговая вероятность, %</td><td class="docx-publication-cell"> Источник данных</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> РМЭЗ НИУ ВШЭ</td><td class="docx-publication-cell"> ВНДН</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> 2014 г.</td><td class="docx-publication-cell"> 2015 г.</td><td class="docx-publication-cell"> 2016 г.</td><td class="docx-publication-cell"> 2017 г.</td><td class="docx-publication-cell"> 2018 г.</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> 5,75</td><td class="docx-publication-cell"> 0,08243</td><td class="docx-publication-cell"> 0,06550</td><td class="docx-publication-cell"> 0,06711</td><td class="docx-publication-cell"> 0,06330</td><td class="docx-publication-cell"> 0,06606</td><td class="docx-publication-cell"> 0,06431</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> 16,62</td><td class="docx-publication-cell"> 0,16572</td><td class="docx-publication-cell"> 0,18291</td><td class="docx-publication-cell"> 0,18916</td><td class="docx-publication-cell"> 0,18372</td><td class="docx-publication-cell"> 0,21271</td><td class="docx-publication-cell"> 0,18654</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> 39,25</td><td class="docx-publication-cell"> 0,26203</td><td class="docx-publication-cell"> 0,32320</td><td class="docx-publication-cell"> 0,33675</td><td class="docx-publication-cell"> 0,33349</td><td class="docx-publication-cell"> 0,34236</td><td class="docx-publication-cell"> 0,33227</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> 61,50</td><td class="docx-publication-cell"> 0,28870</td><td class="docx-publication-cell"> 0,34723</td><td class="docx-publication-cell"> 0,36841</td><td class="docx-publication-cell"> 0,34967</td><td class="docx-publication-cell"> 0,37344</td><td class="docx-publication-cell"> 0,36145</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> 77,62</td><td class="docx-publication-cell"> 0,18386</td><td class="docx-publication-cell"> 0,27013</td><td class="docx-publication-cell"> 0,29162</td><td class="docx-publication-cell"> 0,28047</td><td class="docx-publication-cell"> 0,28927</td><td class="docx-publication-cell"> 0,28515</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> 89,50</td><td class="docx-publication-cell"> 0,14050</td><td class="docx-publication-cell"> 0,15369</td><td class="docx-publication-cell"> 0,17218</td><td class="docx-publication-cell"> 0,14714</td><td class="docx-publication-cell"> 0,16054</td><td class="docx-publication-cell"> 0,15454</td></tr></table> <em>Источник</em>: составлено авторами.

<strong>Таблица</strong><strong> </strong><strong>7</strong><strong>.</strong> <em>DI</em> пороговых вероятностей, РФ

<table class="docx-publication-table"><tr><td class="docx-publication-cell"> Пороговая вероятность, %</td><td class="docx-publication-cell"> Источник данных</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> РМЭЗ НИУ ВШЭ</td><td class="docx-publication-cell"> ВНДН</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> 2014 г.</td><td class="docx-publication-cell"> 2015 г.</td><td class="docx-publication-cell"> 2016 г.</td><td class="docx-publication-cell"> 2017 г.</td><td class="docx-publication-cell"> 2018 г.</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> 5,75</td><td class="docx-publication-cell"> 0,02174</td><td class="docx-publication-cell"> 0,01724</td><td class="docx-publication-cell"> 0,01779</td><td class="docx-publication-cell"> 0,01678</td><td class="docx-publication-cell"> 0,01750</td><td class="docx-publication-cell"> 0,01704</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> 16,62</td><td class="docx-publication-cell"> 0,04969</td><td class="docx-publication-cell"> 0,05466</td><td class="docx-publication-cell"> 0,05632</td><td class="docx-publication-cell"> 0,05501</td><td class="docx-publication-cell"> 0,06539</td><td class="docx-publication-cell"> 0,05566</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> 39,25</td><td class="docx-publication-cell"> 0,10271</td><td class="docx-publication-cell"> 0,13287</td><td class="docx-publication-cell"> 0,13613</td><td class="docx-publication-cell"> 0,13995</td><td class="docx-publication-cell"> 0,13998</td><td class="docx-publication-cell"> 0,13481</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> 61,50</td><td class="docx-publication-cell"> 0,17193</td><td class="docx-publication-cell"> 0,20818</td><td class="docx-publication-cell"> 0,23658</td><td class="docx-publication-cell"> 0,22682</td><td class="docx-publication-cell"> 0,23785</td><td class="docx-publication-cell"> 0,21376</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> 77,62</td><td class="docx-publication-cell"> 0,20450</td><td class="docx-publication-cell"> 0,30012</td><td class="docx-publication-cell"> 0,32567</td><td class="docx-publication-cell"> 0,31133</td><td class="docx-publication-cell"> 0,32298</td><td class="docx-publication-cell"> 0,30079</td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> 89,50</td><td class="docx-publication-cell"> 0,28440</td><td class="docx-publication-cell"> 0,36570</td><td class="docx-publication-cell"> 0,40984</td><td class="docx-publication-cell"> 0,38266</td><td class="docx-publication-cell"> 0,38634</td><td class="docx-publication-cell"> 0,36791</td></tr></table> <em>Источник</em>: составлено авторами.

<table class="docx-publication-table"><tr><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> </td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> </td></tr></table> <strong>Рис</strong><strong>.</strong><strong> </strong><strong>1.</strong> <em>MDI</em> при различных пороговых значениях <em>Источник</em>: составлено по расчетам авторов.

<table class="docx-publication-table"><tr><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> </td></tr><tr><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> </td><td class="docx-publication-cell"> </td></tr></table> <strong>Рис.</strong><strong> </strong><strong>2.</strong> <em>DI</em> при различных пороговых вероятностях <em>Источник</em>: составлено по расчетам авторов.

Как видно из графиков на рис. 1–2, выбор меры неравенства существенно влияет на результат оценки и его интерпретацию. С точки зрения <em>MDI</em> неравенство возможностей имеет большее значение для средних пороговых вероятностей и меньшее — при низких и высоких пороговых вероятностях. Ориентируясь на <em>DI</em>, кажется, что неравенство возможностей монотонно и быстро возрастает по мере перехода к более высоким пороговым вероятностям. В целом это ожидаемый результат в связи с тем, что <em>DI</em>, в отличие от <em>MDI</em>, чувствителен к увеличению на число.

Сравнение результатов по данным СПР ИСИ и РМЭЗ НИУ ВШЭ показывает, что неравенство возможностей в отношении личного дохода в РБ выше, чем в целом по РФ. Вместе с тем, результаты по РБ и РФ очень похожи при выполнении расчетов на данных ВНДН, что, по-видимому, свидетельствует о том, что неравенство возможностей в отношении трудового дохода по основному месту работу практически одинаковое в РБ и в целом по РФ.

Оценки вклада отдельных факторов в неравенство возможностей получаются практически одинаковыми при использовании <em>MDI</em> и<em> </em><em>DI</em>, поэтому мы приводим только результаты декомпозиции по Шепли с <em>MDI</em> (рис. 3–4).

<strong>Рис.</strong><strong> </strong><strong>3.</strong> Вклад отдельных факторов в неравенство возможностей в РБ <em>Источник</em>: составлено по расчетам авторов.

<strong>Рис.</strong><strong> </strong><strong>4</strong><strong>.</strong> Вклад отдельных факторов в неравенство возможностей в РФ <em>Источник</em>: составлено по расчетам авторов.

Как следует из графиков на рис. 3–4, в неравенство возможностей в отношении личного дохода в РБ наибольший вклад вносит пол; на втором месте – тип населенного пункта; на третьем — возраст; наименее важный фактор — национальность. В РФ в неравенство возможностей в отношении личного дохода наибольший вклад делает тип населенного пункта, на втором месте — пол, на третьем — возраст, на последнем месте — национальность. Вклад факторов в неравенство трудового дохода в РБ сильно варьирует в зависимости от пороговой вероятности. Для низких пороговых вероятностей огромное значение имеет тип населенного пункта, но с переходом к более высоким пороговым вероятностям вклад этого фактора сильно уменьшается. Такая же сильная, но противоположная тенденция характерна для фактора пола. В РФ таких выраженных колебаний нет. Наибольший вклад в неравенство трудового дохода в РФ при всех пороговых вероятностях вносит тип населенного пункта, на втором месте — пол, на третьем — возраст.

В целом, сравнивая результаты по РБ и РФ, видно, что в ряде случаев есть существенные различия, что подтверждает нашу гипотезу о том, что на региональном уровне неравенство возможностей имеет уникальные особенности.

Полученные нами оценки могут быть не вполне корректными из-за проблемы эндогенности, связанной с пропущенными факторами-обстоятельствами. Можно перечислить ряд факторов-обстоятельств, которые было бы весьма желательно учесть, но они не были учтены в связи с отсутствием в данных сведений об образовании родителей, материальном достатке и составе семьи, где рос индивид, и т.д. Пропуск факторов-обстоятельств, во-первых, с большой вероятностью приводит к недооценке неравенства возможностей; во-вторых, скорее всего, искажает оценку вклада отдельных факторов-обстоятельств в неравенство возможностей из-за того, что пропущенные факторы-обстоятельства могут быть коррелированы с включенными в анализ. Например, кажется весьма вероятным, что тип населенного пункта, в котором проживает индивид, коррелирован с образованием родителей и материальным достатком вырастившей его семьи. Хорошо известно, что городское население более образованyо, и доходы в городе выше, чем в сельской местности. Поэтому вклад типа населенного пункта, в котором проживает индивид, в неравенство возможностей при пропущенных факторах, характеризующих семейные обстоятельства индивида в детстве, будет частично содержать вклад этих факторов-обстоятельств.

В целом этот недостаток (пропуск факторов-обстоятельств из-за отсутствия в данных) имеет место практически во всех работах по неравенству возможностей — исследователи пользуются данными готовых социологических опросов, проводившихся в прошлом и не ставивших целью сбора данных для оценки неравенства возможностей. Как следствие в анализ включаются только те факторы, которые в достаточном объеме можно отыскать в данных. Поэтому, по нашему мнению, для более глубокого понимания проблемы неравенства возможностей было бы желательно провести специализированный опрос для решения этой конкретной задачи, предварительно тщательно проработав на теоретическом уровне состав факторов-обстоятельств, факторов-усилий и индивидуальных достижений.

Итак, в работе было установлено, что неравенство возможностей более характерно для средних и менее характерно для высоких и низких пороговых значений рассматриваемых достижений. Неравенство возможностей в отношении личного дохода в РБ заметно выше, чем в РФ. В отношении трудового дохода существенных отличий не выявлено. Для РБ используемые в работе факторы по размеру их вклада в неравенство возможностей в отношении личного дохода упорядочились следующим образом: пол, тип населенного пункта, возраст, национальность. Наибольший вклад в неравенство возможностей в отношении личного дохода в РФ вносит тип населенного пункта, наименьший — национальность. Кроме того, в РБ вклад типа населенного пункта и пола в неравенство возможностей в отношении трудового дохода сильно варьирует в зависимости от пороговых значений, в РФ таких значительных колебаний не наблюдается.

В целом результаты, полученные по РБ, заметно отличаются от результатов по РФ, что подтверждает нашу гипотезу о том, что в каждом регионе РФ неравенство возможностей имеет уникальные особенности.