ЖАНРЫ

Ваххабизм в России. Теория и практика террора
Шрифт:

Для того, чтобы определить, какие регионы России являются наиболее опасными с точки зрения распространения в них социальной напряженности, нужно исследовать эти факторы, а затем накладывая друг на друга полученные данные, попытаться получить некий интегральный результат. Безусловно, такая упрощённая модель будет не до конца точной, к ней вполне справедливо могут и должны возникнуть вопросы — но такой метод даст обоснованный ответ, который уже можно обсуждать и использовать.

Дифференциация по доходам как один из факторов несправедливости

Одним из важнейших факторов, который напрямую влияет на степень общественного недовольства, является имущественная дифференциация населения. Чем более равномерно распределены доходы людей по слоям и стратам общества, тем меньшее влияние имеет этот фактор на рост «общественной температуры». Чтобы корректно попытаться его вычислить, можно воспользоваться статистической моделью, основанной на определении долей населения с разным подушевым доходом и вытекающим из них коэффициентом дифференциации доходов населения. Этот коэффициент обычно называют децильным (численно он равен отношению доходов 10 % наиболее обеспеченных и 10 % наименее обеспеченных долей населения). В некоторых случаях можно использовать и квинтильный коэффициент (где общество разбивается не на 10, а на 5 страт), но результаты его анализа будут менее очевидными. Тем не менее, он тоже является вполне допустимым.

Социальная статистика накопила достаточный опыт в исследованиях этой модели. Она опирается на закон Паретто, который устанавливает, что между уровнем доходов и числом их получателей существует обратная зависимость, а также на распределение Лоренца, которое представляет из себя кривую концентрации доходов по группам.

Отклонение от идеальной линии абсолютного равенства и характеризует степень несправедливости — чем более вогнута кривая Лоренца, тем менее справедливым по распределению доходов оказывается общество.

Математически точно справедливость можно определить с помощью коэффициента Джини, который определяет степень неравенства в распределении доходов населения. Иначе он называется коэффициентом концентрации богатства. Этот коэффициент равен отношению площади фигуры, заключенной между диагональю и кривой Лоренца, к площади треугольника, образуемого диагональю и осями. Значение коэффициента колеблется от 0 до 1. Коэффициент Джини показывает неравномерность распределения доходов. Значение 0 характеризует идеальное общество, которое на кривой Лоренца показано прямой диагональной линией. Единица — гипотетическая концентрация всех доходов в руках одного человека, абсолютно несправедливое общество.

Проблемой всех этих методов является сложность в определении ошибки измерений. Дело в том, что крайне непросто оценивать долю скрытых доходов у разных групп населения, а именно они могут быть основным источником благосостояния этих групп. По разным оценкам, в случае разбиения общества по доходам на пять страт, у первых трех доля теневых доходов находится в интервале от 20 до 30 процентов. У четвертой страты она резко возрастает до 100–200 %, а у пятой страты — до 2000 %. Именно поэтому численное значение децильного коэффициента, которое вычисляется на основании данных государственной статистики, в разы отличается от данных, которые озвучивают эксперты.

К примеру, если государственная статистика в бюллетене «Социально-экономические индикаторы бедности» определяет коэффициент Джини в России в пределах 0,42, то в отчёте Global Wealth Report, подготовленный банком Credit Suisse в октябре 2012 года, коэффициент Джини для России составил 0,84 — в два раза выше. Отчёт указывает, что это значение является самым высоким для всех крупных экономик мира. Правда, специфика метода Credit Suisse заключалась в том, что он считал не распределение по доходам, а распределение по богатству, что немедленно вызвало критику со стороны российских экспертов. (23.10.12. Радио Финам. Авторская колонка. Брагин Александр. «Реальный уровень благосостояния России — каков он?»fm/post/2412/).

(На взгляд автора, данные Credit Suisse отвергать сходу нельзя как раз потому, что они учитывают не только легальные и официальные доходы. Когда молоденький следователь подъезжает к рабочему месту на «Бентли», очень сложно втиснуть его случай в официальную статистику, а неприятие такой справедливости со стороны населения опирается не на данные из бюллетеней, а на свои собственные глаза. Однако, выражая определённые сомнения в официальных статистических данных, логично использовать именно их хотя бы потому, что нам важен сравнительный анализ. Нам нужно выделить те регионы страны, которые по объективным показателям могут стать объектом атаки радикалов).

Аналитическая служба компании «Финэкспертиза» в 2012 году провела сравнительный анализ значения индекса Джини по российским регионам и назвала своё исследование «Индекс Робин Гуда как показатель социального расслоения общества». Темой работы был вывод значения так называемого «индекса Робин Гуда» —доли доходов общества, которую необходимо перераспределить для достижения равенства всех его членов. Данные по индексу Джини были сведены в следующую таблицу:

Субъект РФ
Коэффициент Джини
Субъект РФ
Коэффициент Джини
Москва 0,505 Иркутская область 0,415
Самарская область 0,45 Московская область 0,41
Тюменская область 0,447 Республика Бурятия 0,409
Ненецкий АО 0,445 Новосибирская область 0,408
Санкт-Петербург 0,445 Магаданская область 0,407
Свердловская область 0,432 Тамбовская область 0,406
Пермский край 0,431 Омская область 0,406
Ямало-Ненецкий АО 0,431 Кемеровская область 0,404
Республика Башкортостан 0,429 Чукотский авт. округ 0,404
Республика Коми 0,427 Белгородская область 0,403
Красноярский край 0,427 Воронежская область 0,403
Ханты-Мансийский АО 0,424 Новгородская область 0,403
Российская Федерация
0,421
Курганская область 0,402
Сахалинская область 0,416 Челябинская область 0,401
Краснодарский край 0,415 Республика Саха (Якутия) 0,401
Республика Татарстан 0,415 Астраханская область 0,4
Страны, имеющие такой такую же степень концентрации доходов (0,4–0,5): Аргентина, Доминиканская республика, Замбия, Нигерия, Коста-Рика, Зимбабве, Венесуэла.
Забайкальский край 0,399 Саратовская область 0,377
Орловская область 0,398 Еврейская автономная область 0,377
Ростовская область 0,397 Тульская область 0,375
Республика Дагестан 0,395 Псковская область 0,375
Мурманская область 0,394 Кабардино-Балкарская Республика 0,375
Ульяновская область 0,394 Камчатский край 0,374
Нижегородская область 0,393 Республика Мордовия 0,373
Калужская область 0,388 Вологодская область 0,372
Ставропольский край 0,388 Республика Калмыкия 0,372
Республика Марий Эл 0,387 Республика Алтай 0,372
Томская область 0,387 Рязанская область 0,371
Хабаровский край 0,387 Удмуртская Республика 0,369
Приморский край 0,386 Республика Тыва 0,369
Липецкая область 0,385 Волгоградская область 0,367
Ярославская область 0,385 Республика Северная Осетия — Алания 0,367
Республика Адыгея 0,385 Кировская область 0,367
Брянская область 0,383 Чувашская Республика 0,366
Архангельская область 0,383 Амурская область 0,365
Оренбургская область 0,383 Карачаево-Черкесская Республика 0,364
Курская область 0,381 Костромская область 0,363
Ленинградская область 0,38 Алтайский край 0,362
Пензенская область 0,379 Владимирская область 0,361
Смоленская область 0,378 Республика Карелия 0,36
Республика Хакасия 0,378 Тверская область 0,358
Калининградская область 0,377 Республика Ингушетия 0,358
Ивановская область 0,356

Страны, имеющие такой такую же степень концентрации доходов (0,3–0,4): Великобритания, Испания, Литва, Польша, Португалия, Италия, Ирландия, Израиль [2] .

Эта таблица выглядит любопытной не только потому, что объясняет очевидную социальную напряжённость в Москве, Самарской, Свердловской областях или в Башкортостане и Татарстане, которые находятся в верхних строках таблицы. Из этой таблицы следует, что по объективным признакам Республика Дагестан, расположенная между относительно спокойными Ростовской и Мурманской областями, в социальном плане тоже должна быть вполне мирной и спокойной. Однако мы видим, что в реальности Дагестан выглядит практически как прифронтовая территория. Это говорит о том, что ситуация в этой республике раскачивается не по объективным причинам. Республика явно подвергается целенаправленной атаке. Против республики работает враждебный нашей стране проект. То же самое можно сказать и о других проблемных республиках Северного Кавказа, в первую очередь, о Кабардино-Балкарии и Ингушетии.

2

Приведённая выше модель сознательно упрощена для принципиального понимания того, что наука обладает инструментами, позволяющими исследовать столь субъективные явления, как общественное недовольство. Есть более сложные модели, в которых рассматривается совокупность нескольких факторов. Скажем, в работе И.П. Глазыриной и Е.А. Клевакиной (ИПРЭК СО РАН, ЗабГУ) «Неравенство доходов, темпы и качество экономического роста в регионах России»глубоко проработан вопрос дифференциации регионов сразу по нескольким показателям, даются выводы о причинах, препятствующих их нормальному развитию, консервации сложившейся социально-экономической системы:

Поделиться с друзьями: