Во-первых, отметим, что группа наименее состоятельных из 20% это скорей всего чисто надуманная цифра, т.к. не учитывает самых низкооплачиваемых работников. Ведь речь не об окладе, а среднедушевом доходе. А семьи с душевым (!) доходом в 89 тысяч рублей это, согласно статистике, уже не самые бедные в стране. И об этом свидетельствуют другие отчеты. Одновременно тех, кто имеет среднедушевой доход не 77,5 тысяч рублей, а несколько сот тысяч и даже миллионов это тоже факт, который статистикой не учтён вовсе.
Теперь вспомним, что в апреле 2017 г. Росстат делал выборочный анализ распределения населения по доходам. Выборка была довольно представительная 27 015 073 человека 18,4% от общей численности населения. В этой выборке ощущалось предпочтение охвата тех, кто получал доход, близкий к среднему по стране. Это вызвало сомнение в репрезентативности, в связи с чем я в статье «Доля государства и Судьба человека», которая публиковалась ранее, приведённые данные Росстата поправил исходя из плотности распределения дохода по долям населения. При расчёте исходил из того, что МРОТ (на тот период 7500 руб.) встречается чаще, чем зарплата в 15 млн. рублей. Следовательно, чем больше МРОТ вписывается в диапазон, тем реже эта зарплата встречается. Отсюда получился поправочный коэффициент. Доход в группе посчитал, умножив число работников на средний заработок в данной группе. Например: (15400 + 7500)/2*численность работников в группе. В той статье меня интересовала средняя заработная плата. Сейчас интересует коэффициент, отражающий долю дохода в группе. Используя знакомые нам данные, определим коэффициент и сведём их в таблицу:
Отметим, что доля дохода в первой группе (5,3) совпала с долей, приведённой в таблице Росстата по отношению к квинтильной доле населения, которая в моих расчётах получилась значительно больше (26,35 против 20).
А теперь всё сведём в таблицу для расчёта коэффициента Джини:
Осталось по приведённой выше формуле рассчитать коэффициент:
К=12х0,230+0,110 = 0,649
Как видим, этот коэффициент, который подтверждает то, что большинство населения и так знает, свидетельствует, что доходы в стране распределяются не так, как пытается представить нам государственная статистика. Коэффициенты, которые публикуются Аналитическим Центром при Правительстве РФ, служат больше пропаганде якобы цивилизованности в распределении доходов, чем отражают реальную действительность. Коэффициент 0,649, который выводится из статистики за 2017 г., ближе к 1, чем к 0, больше сближает Россию с ЮАР, чем с Европой, свидетельствует о том, что в стране процветает неравноправие в распределении доходов и богатства, об отсутствии стимулов для роста производства и отсутствии потенциала (из-за низкой покупательной способности) для развития рынка. При этом надо учесть, что мы не приняли во внимание многомиллионной армии безработных или частично занятых, перебивающихся случайными заработками. Ведь это благодаря им (точнее их отсутствию в списке занятых) поднимается планка среднемесячных доходов промежуточной группы между бедными и богатыми.
Давайте попробуем учесть и эту, позабытую официальными лицами часть общества. По официальной статистике безработных в стране около 4 млн. человек, в действительности более 30 млн. не имеют постоянного и достойного для цивилизованной страны заработка. В статье «Эффективный» курс и неэффективная экономика» я давал расчёт числа рабочих мест в России. Просто по методике МОТ, если они не зарегистрировались на Бирже труда (при этом государство их не очень охотно регистрирует, а если регистрирует, то платит символическое пособие), значит, их для государства как бы нет вовсе. Возьмём из этой группы те же 18,4% (это 5 520 000 человек) и добавим их в нашу таблицу. Предположим, что они зарабатывают, имеют среднедушевой доход или получают пособия в пределах от 0 до 7500 рублей в месяц. Базируемся всё на той же таблице выборочного обследования апреля 2017 г., только добавляем туда наших частично занятых и безработных. В результате получаем следующую таблицу:
Уже по известной нам формуле считаем коэффициент Джини:
К=12х0,179+0,085=0,726
Как видим, коэффициент ещё ближе к единице, следовательно, основной массе населения в России достаётся то, что остаётся после самых ненасытных. Разумеется, все эти расчёты не очень точные из-за отсутствия реальных данных, но, коль скоро Правительство допускает расчёты тоже не очень точные, а, судя по репрезентативности, заметно приукрашенные, то и нам не зазорно сделать свои выводы. Причем, как было сказано в начале статьи, я разбил население на 11, а не на 5 групп, следовательно, расчёт должен быть более точный. Кроме того, я учел не только тех, кто имеет доход от 9 до 78 тысяч рублей на душу населения, но и тех, кто не имеет ничего (например, живёт лишь тем, что сам выращивает или лишь иногда подрабатывает) и тех, кто имеет доход от 1 до 1,5 млн. рублей. Следовательно, эти расчёты могут претендовать на большую объективность. Хочу добавить: 30 млн. человек от численности трудовых ресурсов (82 млн.) это 36%, а это больше, чем 27 млн., попавших в выборку. Следовательно, если учесть всех членов семьи, на которых тоже должен распространяться среднедушевой доход (точнее, его отсутствие), то в целях объективности долю этих людей, которые в ведомостях на получение зарплаты не значатся, о которых в эпоху реформ не позаботилось Правительство и потому потеряло, увеличить в списке выборочного опроса (и только в этом случае выборка будет репрезентативной). В результате численность первой группы должна возрасти с 5,52 млн. человек до 8,104 млн. человек, а коэффициент в этом случае подскакивает до 0,752. Не будем забывать, что предвзятый подход к репрезентативности выборки предполагает необъективность и при формировании групп (в первой и второй вполне может быть больше тех, кто имеет доход выше, т.е. не учитывает тех, кто живёт, например, на одну пенсию, а в четвёртой и пятой преобладают те, у кого доход ниже), тогда после корректировки и этих сведений мы получим коэффициент Джини близкий к 0,800. А это показатель преимущественно несправедливого распределения денежных доходов в стране. Показатель несоциального государства. Можно было бы рассчитать и использовать коэффициент корреляции, чтобы определить диапазон возможного отклонения от факта, но наверно это будет лишним. И так видно, что с распределением доходов у нас в стране дело обстоит очень плохо. Красиво всё смотрится только в официальных отчетах. Бумага сраму не знает и потому не краснеет. Впрочем, те, кто с ней работает, тоже.