Использование кривой Лоренца и индекса Джини в целях

     углубленного анализа дифференциации доходов

Наряду с показателем «доля квинтильной группы в общем объёме денежных доходов» для анализа их концентрации по группам населения целесооб-

¹ см.: Реформирование России: мифы и реальность (1989-1994) / ИСПИ РАН.- М.: Academia, 1994.-С.329.

разно использовать и «коэффициент концентрации (индекс Джини)».

Основой для расчета индекса Джини является построение кривой Лорен-

ца. Эта кривая представляет собой графическое изображение комулятивного распределения, в котором комулируются численность и доходы населения.

В прямоугольной системе координат кривая Лоренца является выпуклой вниз и проходит под диагональю единичного квадрата с координатами: (0;0); (0,1); (1;1) и (1;0). В случае равного распределения каждая группа населения имеет доход, пропорциональный своей численности. Чем больше отклонение кривой Лоренца от диагонали, тем больше степень неравномерности распределения доходов.

На основе данных Госкомстата РФ о доходах населения построим кривую Лоренца за 1991, 1992, 1995 и 1999 годы. (Рис.1)

Как мы можем наблюдать, основное увеличение неравенства пришлось на 1992г., когда доходы наименее обеспеченной части населения за год сократились, более чем в 1,9 раза, а доля наиболее обеспеченной части увеличилась почти на 25%. По данным 1999г. по сравнению с 1992 и 1995 г.г. на кривой Лоренца просматривается возрастание доли доходов наименее обеспеченной части населения, а в структуре доходов в России за 1999г. прослеживается рост процента оплаты труда.

Таблица 4

Структура доходов в России в 1999г.

Источники: internet http://www.gks.ru/scripts/regl/1c?exexxxbr.7.7

Рис.1 Исследование степени неравенства доходов

Поскольку для большинства россиян заработная плата является главным источником дохода, уместно вспомнить, что в течении всего 1999г. задолженность по заработной плате снижалась. С октября 1998г. до ноября 1999г. задолженность снизилась на 35 млрд. рублей (88,1-53,3 млрд. руб.).¹ Можно сказать, что за прошедший год в ситуации с доходами населения прослеживаются какие-то минимальные подвижки к улучшению. По всей вероятности - это результат срабатывания рыночных механизмов, которые все же пробивают себе дорогу в нашей экономике.

¹ см.: Суетин Д. В статистике густо, в кошельке пусто // Экономика и жизнь. 1999.-№ 49.-С.1.

И всё же статистика снова и снова напоминает о неравномерности распределения доходов. Степень неравномерности распределения выражают через площадь, заключенную между диагональю квадрата и кривой Лоренца и отнесённую к ½ площади треугольника. Указанное соотношение и получило название индекса (коэффициента) Джини. Индекс Джини определяет степень отклонения фактически сложившегося распределения доходов по группам населения от линии их теоретически возможного равномерного распределения, комплексно характеризует процесс сосредоточения денежных доходов по группам населения. В случае, когда индекс Джини приближается к единице, имеется абсолютно неравномерное распределение денежных доходов при полной их концентрации. И наоборот, если индекс Джини стремится к нулю, тогда имеем равномерное распределение денежных доходов и «нулевую» концентрацию.

Обобщающий показатель неравенства в распределении доходов - коэффициент Джини колебался в период между 1980-1990г.г. в интервале от 0,23 до 0,24. Даже в 1991г. этот индекс вырос всего лишь до 0,26, и соответствующий прирост следует оценить как весьма скромный по сравнению с изменениями, произошедшими в последующий период.

Таблица 5

Изменение коэффициента концентрации (индекса Джини)

 денежных доходов по группам населения.

Источники: Литвинов В.А. Концентрация и дифференциация денежных доходов по группам населения РФ // Экономический журнал ВШЭ. 1999.-№ 2. – С. 230.

Данные этой таблицы подтверждают усиление неравномерности распределения доходов (рост индекса Джини с 0,260-1991г. до 0,379-1999г.) и повышение концентрации, т.е. сосредоточение денежных доходов в «руках» наиболее обеспеченной группы населения.

Высокое значение коэффициента Джини для России в целом объясняется, в значительной степени, крайне высоким уровнем межрегиональной дифференциации. Межрегиональные различия в уровне номинальных среднедушевых доходов между обследованными территориями достигают 2-3 и более раз.