CC BY
34
действуют самостоятельно (26%) или надеются на помощь родственников и друзей (33%)*.
Доля семей, участвующих во всех видах помощи (и материальной, и бесплатными услугами), значительно выше в С.-Петербурге (48 против 39% в Вязниках, табл. 11). Однако число семей, не имеющих семейных и дружеских связей, находится в этих городах примерно на одном уровне (соответственно 23 и 25%).
Таблица 11 Участие семей в различных формах межсемейной поддержки
Межсемейная поддержка С.-Петербург Вязники
Участвуют в обмене и материальной помощью, и услугами 48 39
Участвуют только в обмене материальной помощью 11 18
Участвуют только в обмене услугами 18 19
Не участвуют ни в одном из видов взаимной поддержки 23 25
Источник: Данные обследовс чя "Бедность в России", 1997 г.
Таким образом, подавляющее большинство домохо-зяйств и в крупном мегополисе, и в малом моноиндустриальном городе входит в круг взаимной помощи и поддержки, что является одним из способов адаптации в новых условиях экономики переходного периода.
Как оценивают семьи значимость межсемейной и дружеской поддержки? При проведении обследования домо-хозяйств в 1997 г. мы задали вопрос: "Если экономическая ситуация ухудшится, то что в первую очередь поможет продержаться Вашей семье?" 18% опрошенных в С.-Петербурге и 27% в Вязниках ответили, что надеяться не на что, 40% домохозяйств в С.-Петербурге и 30% в Вязниках указали на помощь родственников и друзей как на г.;.">-'у лз основных возможностей выжить (табл. 12). Есл • , лном городе межсемейная и дружеская подде .Сходится на первом месте-в числе возможных способов выживания, то в малых городах с их полусельским укладом жизни главная надежда возлагается на личное подсобное хозяйство, но уже на втором месте стоит межсемейная солидарность.
Таблица 12
Если экономическая ситуация ухудшится, то что в первую очередь поможет продержаться Вашей семье?
(в % от числа семей)
* Куприянова 3. Безработица и безработные // Монито-
ринг общественного мнения: Экономические и социальные пере-
мены. 1999. № 1. С. 31.
Возможно, что такое положение является следствием бедности общества и неэффективности социальной политики государства. С развитием общества тесное межсемейное общение и взаимопомощь могут уступить место большему индивидуализму и обособленности семей, как это произошло в большинстве стран Европы. Однако сегодня именно традиционность российского общества, остатки "общинности" образа жизни и в городах, и особенно в сельской местности помогают выжить в непростой ситуации переходного периода подавляющей части населения.
Наталья ДАУДРИХ
Косвенное измерение денежных доходов: объективные доходы и их оценки в региональном разрезе
Постановка проблемы. При построении стратификационных моделей исследователи социальной структуры сталкиваются с рядом проблем, таких, например, как отсутствие данных или их сомнительная достоверность. Являясь особенно чувствительными к подобного рода перекосам, данные о доходах требуют разработки специальных методов как по восстановлению отсутствующей, так и по корректировке имеющейся информации.
Для решения первой задачи по восстановлению отсутствующих данных о доходах предлагается реализовать следующую стратегию. На основе отобранных переменных, связанных некоторым образом с доходом, строится общая линейная регрессионная модель, с помощью которой выявляется природа данной взаимосвязи. Далее, исходя из получившегося в результате уравнения регрессии, моделируются отсутствующие данные.
Однако построение только общей модели оказывается не вполне релевантным, если учитывать значительные региональные отличия в уровне доходов, характерные для современной России*. Поэтому, кроме общей, предлагается построение двух региональных моделей. Первая из них основывается на различиях в типе поселения и учитывает зависимость уровня доходов от статуса места проживания: столицы, большие города, малые города, села. Вторая модель учитывает различия в макрорегионах, сформированных по пяти направлениям: столицы, Север, Юг, Предуралье и Урал, Сибирь и Дальний Восток. Отметим, что заметное различие между жителями Москвы и других регионов России подчеркивается в ряде работ, и учет регионального разреза является типичным в социологическом анализе, в том числе и в рамках исследования социальной структуры**. В.Дубин, например, подчеркивает феномен поляризации установок, мнений, эмоций (и не только) на шкале, позитивный полюс которой представлен населением крупных городов, а негативный — малыми городами и по ряду параметров — селом***. Мы предполагаем на основе трех полученных смоделированных значений рассчитать итоговое среднее арифметическое, которое и сравнивать с исходными данными о доходах.
* Официальная информация о доходах населения // Web-Атлас: "Окружающая среда и здоровье населения России'. 1997. (http://koi.sci.aha.ru/ATL/ra42b.htm).
** Дубин Б.В. Россияне и москвичи // Экономические и социальные перемены: Мониторинг общественного мнения. 1997. № 6. С. 14; Левада Ю.А. Социально-пространственная структура российского общества: Центр и регионы // Экономические и социальные перемены... 1996. № 2. С. 13.
*** Дубин Б.В. Периферийные города: Установки и оценки населения // Экономические и социальные перемены... 1995. № 2. С. 17.
Вариант ответа С.-Петербург Вязники
Имеющиеся сбережения 8 6
Имеющаяся собственность 9 12
Наличие личного подсобного хозяйства 11 39
Полученное образование, профессия 24 7
Трудовой коллектив 2 0,4
Способность приспособиться к изменившейся ситуации 27 13
Деловые связи 8 2
Родственники, друзья 39 29
Благотворительные организации, церковь 1 3
Ни на что не надеются 18 27
Источник: Данные обследования "Бедность в России", 1997 г.
Можно выделить две группы факторов, влияющих на доход и темпы его изменения: 1) пространственная рамка деятельности людей (регион проживания, тип населенного пункта) и 2) личностные характеристики (пол, возраст, образование, профессия)1*. В данной работе рассматривается влияние первых — "внешних" причин.
Вторая задача — корректировка — может быть решена исходя из совместного анализа данных о доходах, собираемых по различным шкалам оценки. Первоначальной дихотомией может выступать различение доходов, измеренных с помощью объективных и субъективных методов, т.е. построения шкалы, основанной либо на цифровом измерении общих доходов домохозяйства, либо на оценке респондентом уровня материального благосостояния своей семьи. М.Красильникова предлагает ряд методов для выделения различных доходных групп, суть которых состоит в следующем: отделять группы на основе стандартов потребления, свидетельствующих об уровне материального достатка, анализировать распределения денежных доходов, динамику их субъективных оценок населением2*. Сопоставление информации, получаемой по двум видам шкал — объективной и субъективной, — дает возможность контролировать валид-ность получаемых данных. В качестве второго различения рассматривается структура доходов — исходных и смоделированных — рассчитанная по отношению к уровню прожиточного минимума (в абсолютных единицах) и к доходам других опрошенных (в относительных). При проверке разрабатываемой модели планируется также учитывать оценку своего материального положения и ее когерентность цифровым сведениям о доходах.
Основной упор в работе делается на поиск методологических подходов к решению проблемы адекватного измерения доходов, которое может быть обеспечено реализацией поставленных выше задач — восстановления и корректировки.
Рассмотрим, как можно развернуть поставленную задачу на конкретном эмпирическом материале. В качестве базы для анализа воспользуемся данными мониторинга опроса ВЦИОМ, проведенного в марте 2000 г. по стандартной выборке, репрезентирующей взрослое население России3*.
Построение регрессионных моделей. Общая регрессионная модель. В рамках решения первой задачи — восстановления отсутствующих данных об общем доходе с использованием ответов на другие вопросы — построим регрессионную линейную модель зависимости общего до-хода4* от следующих переменных: "нормального" дохода5*, дохода, рассматриваемого как прожиточный минимум6*, представлений о бедности7*, возраста, оценок ма-
1* КутелияБ.Н, Структурные изменения в уровне жизни россиян // Социологический журнал. 1996. № 3/4. С. 178-179.
2* КрасилъниковаМ.Д. Богатые: 1% населения // Экономические и социальные перемены... 1996. № 3. С. 29.
3* Были опрошены 2407 респондентов, из них 201 человек отказался от ответа на вопрос о доходе, т.е. 8%. Разброс ответов был от 30 руб. до 40 тыс. руб. Из анализа исключены верхние и нижние 3% значения переменной "общий доход" (до 350 и свыше 8 тыс. руб.).
4* Учитывая все отмеченные Вами источники денежных доходов, подсчитайте, каким был общий доход Вашей семьи в прошлом месяце? ^(Э15Ь).
Сколько денег нужно сейчас Вашей семье в расчете на одного человека, чтобы жить, по Вашим представлениям, нормально? (д35).
6* Как Вы полагаете, какой доход в расчете на одного человека в месяц обеспечивает прожиточный минимум в настоящее время? №7).
7* Как Вы думаете, при каком среднемесячном денежном доходе в расчете на одного человека семью можно считать бедной? (Ll.ll).
териального положения семьи1 *, экономической ситуации в городе2*, в стране3*, оценки жизненной ситуации4*, поддержки реформ5*.
Линейную регрессионную модель строим по отобранным переменным. Воспользуемся методом пошагового включения переменных. В этом случае коэффициент детерминации (II2) показывает прирост объясненной дисперсии зависимой переменной, появляющийся за счет включения в модель очередной независимой переменной
Получаем регрессионную модель с коэффициентом детерминации 20,3%. В уравнение вошли восемь переменных (уровень значимости 0,01), каждая из которых объясняет следующую долю разброса общего дохода. Приведем значения коэффициентов детерминации регрессионного уравнения:
Переменная, К2 включенная в модель
Возраст 0,076
Нормальный доход на человека 0,140
Оценка материального положения семьи 0,174
Оценка экономической ситуации в городе 0,184
Оценка экономической ситуации в стране 0,191
Доход на уровне бедности на человека 0,195
Оценка жизненной ситуации 0,200
Отношение к реформам 0,203
Коэффициенты регрессионного уравнения отражены в табл. 1.
Таблица \
Коэффициенты регрессионного уравнения
14 Как бы Вы оценили в настоящее время материальна положение Вашей семьи? ^10).
2* Как бы Вы оценили экономическое положение в Вашеи городе, сельском районе? (с[11).
Как бы Вы оценили экономическое положение
(4.12)-
Как Вы считаете, какое из приведенных ниже ний более соответствует сложившейся ситуации: 0 — все не та^ плохо и можно жить; жить трудно, но можно терпеть и 1 —| терпеть наше бедственное положение уже невозможно (с[13). 1
Как Вы считаете, рыночные реформы сейчас нужно прей должать или их следует прекратить: 0 — продолжать, 1 -I прекратить (414) (преобразованы в дихотомические переменны^ со значениями: 0 — очень хорошо, хорошо и среднее и 1 -( плохо, очень плохо; контрольная группа — оптимисты). |
Переменная Нестандартизи-рованный коэффициент Стандартизированный коэффициент
Константа 3027
Возраст -22,5 -0,18
Нормальный доход на человека 0,12 0,19
Оценка материального положения семьи -924 -0,21
Оценка экономической ситуации в городе -280 -0,06
Оценка экономической ситуации в стране 566 0,10
Доход на уровне бедности на человека 0,35 0,11
Оценка жизненной ситуации -308 -0,07
Отношение к реформам -366 -0,80
Рассчитаем новую переменную дохода по общей регрессионной модели, так же исключая затем верхние и нижние 3% (до 650 и выше 4258 руб.). Получаем распределения с характеристиками, перечисленными в табл. 2.
Таблица 2
Характеристики распределения дохода: исходные данные и общая модель
Характеристика Все респонденты За исключением в верхних и нижних группах по 3%
исходные данные расчетные данные (общая модель] исходные данные расчетные данные (общая модель)
Число респондентов 2121 2121 1858 1858
Среднее значение 2216 2222 1972 2166
Стандартное отклонение 2248 1024 1425 815
Мода 2000 4138 2000 4138
Медиана 1500 2135 1500 2115
Минимум 30 0 360 651
Максимум 40 ООО 17 303 7800 4252
Как видно, при исключении* крайних значений основные характеристики доходного распределения смещаются, как для исходных данных, так и для общей расчетной модели. Подобная корректировка массива представляется важной в связи с тем, что исключаемые группы, сверхбогатые и крайне бедные, как правило, не укладываются в общие закономерности модели и требуют специального исследования, поэтому при работе с "нормальными", средними респондентами они не учитываются в анализе, чтобы не замутнять имеющиеся закономерности.
Поселенческаярегионшънаямоделъ. Построим уравнения линейной регрессии по отобранным переменным для каждого типа населенных пунктов. Полученные коэффициенты приведены в табл. 3.
Коэффициенты детерминации показывают, что отдельные модели для каждого типа населенных пунктов позволяют увеличить долю объясненной дисперсии по сравнению с общей расчетной моделью.
Рассчитаем переменную поселенческий доход, учитывающую специфику типа населенного пункта. Отбросим в верхних и нижних группах по 3% (т.е. ниже 786 и выше 3425 руб.). Характеристики распределения отражены в табл. 4.
Средний доход в населенных пунктах разного типа показан в табл. 5.
Получается, что поселенческая модель оказывается более адекватной, чем общая расчетная, т.е. тип населенного пункта является значимой характеристикой, влияющей на доход и поэтому нуждается в учете при построении моделей дохода.
Макрорегионалъная модель. Построим регрессионную модель с учетом макрорегиона проживания респондента. В мониторинге ВЦИОМ выделяются пять макрорегионов**. Получаем следующие уравнения для каждого из них (табл. 6).
* Вопрос об исключении из рассмотрения крайних значений распределения дохода и его границах (1%, 2%, 3%, 5%?) представляется важным методическим вопросом и будет обсуждаться при анализе итоговой модели.
** Отметим, что удовлетворительная репрезентация по макрорегионам в опросах, проводимых ВЦИОМ, пока отсутствует, в связи с чем их анализ имеет скорее методический, иллюстративный характер.
Таблица 3
Уравнение регрессии по населенным пунктам разного типа
Переменная Москва и С.-Петербург Большие города Малые города Села
Коэффициент детерминации (И 0,253 0,212 0,167 0,251
Константа 4789 3194 2880 1630
Возраст -42,0 -19,2 -18,5 -11,8
Нормальный доход на человека 0,18 0,10 0,06 0,22
Оценка материального положения семьи -763 -411 -676 -658
Оценка экономической ситуации в стране 439
Доход науровне бедности на человека 0,33
Оценка жизненной ситуации -595
Отношение к реформам -289 -414 -325
Таблица 4
Характеристики распределения дохода: поселенческая модель
Характеристика Все респонденты За исключением в верхних и нижних группах по 3%
Число респондентов 1858 1746
Среднее значение 1945 1932
Стандартное отклонение 773 657
Мода 3348 3348
Медиана 1908 1908
Минимум 0 787
Максимум 5695 3414
Таблица 5
Средний доход по населенным пунктам разного типа
Тип населенного пункта Средний общий доход
исходный общий расчетный поселенческий расчетный
Москва и С.-Петербург 2448 1915 2418
Большие города 2211 2372 2205
Малые города 1970 2166 1959
Села 1.417 1927 1420
Всего 1939 2156 1932
Уравнение регрессии по макрорегионам разного типа
Переменная Москва и С.-Петербург Север Юг Предуралье и Урал Сибирь и Дальний Восток
Коэффициент детерминации (Я2) 0,253 0,234 0,167 0,265 0,303
Константа 4789 2747 1981 2410 3315
Возраст -42,0 -14,1 -17,0 -24,1 -26,9
Нормальный доход на человека 0,18 0,08 0,21 0,17
Уровень прожиточного минимума 0,18
Оценка материального положения семьи -763 -581 -454 -445 -627
Оценка экономической ситуации в городе - -310 -
Оценка экономической ситуации в стране 383 557 -
Доход на уровне бедности на человека 0,49 0,20
Оценка жизненной ситуации -360 -655
Отношение к реформам - -586 -203 -342 -
Таблица
Характеристики распределения дохода: макрорегиональная модель
Характеристика Все респонденты За исключением в верхних и нижних группах по 3%
Число респондентов 1858 1677
Среднее значение 1726 1702
Стандартное отклонение 803 665
Мода 2363 2363
Медиана 1644 1650
Минимум 0 433
Максимум 5695 3519
Таблица 9
Коэффициенты корреляции между доходами, полученными по разным моделям
Доход, рассчитанный по модели Исходные данные Доход, рассчитанный по модели
Общей Поселенческой Макро-региональной Итоговой
Исходной 1
Общей 0,41 1
Поселенческой 0,47 0,84 1
Макро-региональной 0,39 0,69 0,72 1
Итоговой 0,49 0,93 0,93 0,88 1
Таблица
Средний доход по макрорегионам разного типа
Тип макрорегиона Средний общий доход Доход (макрорегиональная модель)
Москва и С.-Петербург 2448 2418
Север 2071 1309
Юг 1596 1595
Предуралье и Урал 1987 1963
Сибирь и Дальний Восток 1904 1961
Всего 1928 1702
Построим макрорегиональную переменную дохода (табл. 7), исключая в верхних и нижних группах по 3% (значения ниже 430 и выше 3528 руб.).
Рассчитаем средние значения дохода по макрорегио-нальной модели в пяти макрорегионах (табл. 8).
Итоговое расчетное распределение доходов. На базе полученных данных о доходах, согласно общей, поселенческой и макрорегиональной моделям, строим итоговую как их среднее арифметическое. Сравним полученные модель-
данные между собой и с исходной структурой доходов. Коэффициенты корреляции представлены в табл. 9.
Максимальная корреляция наблюдается между исходными данными по доходу с переменной, рассчитанной по итоговой модели, — 0,49. В итоговой модели из частотного ряда доходов включены из верхней и нижней групп по 3% (т.е. от 717 до 4457 руб.).
Сравним характеристики исходного и итогового распределения доходов с разными границами исключения переменных: во всех случаях исключены из верхних и нижних групп по 1% и 3% (табл. 10).
Как видно из табл. 10, использование в анализе всех данных или с исключением "хвостов" распределения и размеры отбрасываемого интервала оказывают влияние на характеристики рассматриваемых переменных. Наиболее стабильными показателями являются мода и медиана, которые не изменяются. Однако средний доход и по ш-> ходным, и по итоговым данным значимо уменьшается при! исключении все большей доли ответивших. Получается, что распределение становится более однородным, это видно по величине стандартного отклонения, которая так же минимальна в выборке без 3% в верхних и нижних группах. В результате для построения моделей наиболее целесообразным можно считать использование не всего массива имеющихся данных, а его наиболее однородную часть, позволяющую адекватно решать задачу регресси-1 онного моделирования. I
Характеристики распределения дохода: исходные данные и общая модель
Характеристика Все респонденты Исключая ]%* Исключая 3%
исходные данные итоговая модель исходные данные итоговая модель исходные данные итоговая модель
Число респондентов 2121 2121 2033 2033 1887 1887
Среднее значение 2216 2014 2046 1968 1983 1959
Стандартное отклонение 2248 983 1638 800 1421 730
Мода 2000 3283 2000 3832 2000 3283
Медиана 1500 1916 1500 1902 1500 1909
Минимум 30 133 250 456 360 638
Максимум 40 000 21849 9700 4877 7800 3852
* Границы распределений: для исходного от 220 до 10 тыс. руб., для итогового от 452 до 4903 руб.
Сравнение исходной и итоговой расчетной доходной структуры. Далее будем анализировать только данные итоговой модели, поскольку они являются наилучшими.
Можно выделить два крупных подхода к структурированию общества: 1) абсолютный, когда структура формируется, отталкиваясь от какого-либо заданного значения, фиксированного показателя; 2) относительный, когда исследование проводится на основе учета соотношения между частями.
Абсолютная модель: прожиточный минимум. При анализе соотношения доходов с прожиточным минимумом интересно отметить, что, согласно данным ВЦИОМ, подавляющее большинство опрошенных (более 3/4) полагает, что прожиточный минимум — это уровень доходов, который обеспечивает человеку скромное, но более или менее приличное существование. И лишь один из десяти понимает его как уровень доходов, который обеспечивает человеку только физическое выживание*, т.е. население ориентируется на социально приемлемый уровень, а вовсе не на физиологическое выживание, как это происходит при официальном расчете данного показателя**. Рассмотрим распределение дохода по исходным и по итоговым модельным данным (табл. 11).
В качестве базы расчетов возьмем прожиточный минимум на апрель 2000 г., который составил для Москвы 2776 руб. на человека. Примем следующие пороговые группообразующие значения: 1) менее половины прожиточного минимума — нищие; 2) от половины до одного прожиточного минимума включительно — бедные; 3) от одного до двух прожиточных минимумов — средние; 4) от двух до трех прожиточных минимумов — состоятельные; 5) более трех прожиточных минимумов — богатые***.
Сравнивая исходные и расчетные распределения доходов в двух контрольных точках, видим, что оба модельных распределения оказывают усредняющее воздействие, т.е. увеличивают долю второй и третьей группы за счет сокращения более бедных и более богатых (табл. 12, рис. 1).
* Бондаренко Н.В- Моделирование уровня бедности: Динамический и структурный аспекты // Экономические и социальные перемены... 1997. № 1. С. 18.
** Зубова Л.Г. Оценка дифференциации доходов // Экономические и социальные перемены... 1993. № 6. С. 30.
*** Классификация основывается на схемах предложенных Л.А. Гордоном (Гордой Л.А. Четыре рода бедности в современной России // Социологический журнал. 1994. № 4. С. 19-20), Л.А.Хахулиной и М.Тучеком (ХахулинаЛ.А., Тучек М. Распределение доходов: Бедные и богатые в постсоциалистических обществах (некоторые результаты сравнительного анализа) // Экономические и социальные перемены... 1995. № 1. С. 19) и частично с учетом информации (Зубова Л.Г., Ковалева Н.В., Хахулина Л.А. Бедность в новых экономических условиях // Экономические и социальные перемены... 1994. № 4. С. 25).
Таблица 11
Характеристики распределения общего дохода
Характеристика Исходные данные Итоговые данные
Число анализируемых случаев 2078 2263
Среднее значение 2220 2106
Среднеквадратичное отклонение 1681 813
Медиана 1700 2022
Мода 2000 773
Минимум 350 717
Максимум 8000 4457
Таблица 12
Доходная структура населения по прожиточному минимуму
(в % от числа опрошенных)
Группа Исходные данные Расчетные данные
Ноябрь 1999 г. Март 2000 г. Ноябрь 1999 г. Март 2000 г.
1 — нищие (менее 0,5*) 19 31 12 13
2 — бедные от 0,5 до 1*) 42 31 38 48
3 — средние (от 1 до 2*) 27 25 37 36
4 — состоятельные (от 2 до 3*) 9 7 8 2
5 — богатые (от 3* и выше) 3 6 4 1
* Величина прожиточного минимума.
40 !...... -.......................... / ........................-
/
30 ...............♦ / "
20 г...................... /.............-.....- -..................
10.....................— -..................-..................
0. -----------------------
Нищие Бедные Средние Состоя- Богатые
тельные
-■- Исходные данные ---♦---Расчетные данные
Рис. 1. Группы по прожиточному минимуму: исходные и расчетные данные (%)
Относительная модель: квинтельное распределение.
Построим квинтельную структуру населения по доходам на основе исходных и расчетных данных. Сначала рассмотрим, какой долей доходов обладает каждый из квин-телей, т.е. группы по 20% респондентов от самых нижних слоев вариационного доходного ряда до самых верхних. Рассмотрим какую структуру доходов мы получаем, если выделяем 20%-ные группы по доле в доходе, сколько людей обладает 20% дохода в нижней части вариационного ряда, т.е. какова доля нижнего, первого квинтеля (слоя) среди опрошенных, второго и т.д. (табл. 13, рис. 2).
Таблица 13
Доля доходов по квинтелям: сравнение моделей
Квинтели Исходные данные Расчетные данные
Ноябрь 1999 г. Март 2000 г. Ноябрь 1999 г. Март 2000 г.
1 — 20% самых бедных 5 4 8 9
2 8 9 15 14
3 13 14 19 19
4 22 22 24 23
5 — 20% самых богатых 52 51 34 35
И между исходными, и между расчетными данными наблюдается практически полное соответствие для обоих замеров, что свидетельствует о стабильности квинтельно-го распределения доходов среди населения.
На базе данных табл. 13 можно построить кривую Лоренца, описывающую степень дифференциации доходов среди населения и также сравнить результаты исходных и расчетных данных (рис. 3). Сопоставляя данные ноябрьского 1999 г. и мартовского 2000 г. опросов, видим, что информация между как исходными, так и расчетными рядами данных практически не отличается, т.е. присутствует то же смещение расчетных данных в сторону идеального равномерного распределения, от которого кривая, построенная по исходным данным, отклоняется в гораздо большей степени, чем по модельным.
В ноябре квинтельный коэффициент фондов, т.е. отношение нижней границы верхнего (самых богатых) к верхней границе нижнего квинтеля (самых бедных), составлял по исходным данным 4,14, а по расчетным — 2,19 (табл. 14), что
Рис. 2. Группы по доле в доходах: исходные и расчетные данные (%)
Таблица 14
Границы квинтельного распределение общих доходов
(в руб.)
Верхняя граница квинтеля
Исходные Расчетные
Квинтели данные данные
Ноябрь Март Ноябрь Март
1999 г. 2000 г. 1999 г. 2000 г.
1 -20%
самых бедных До 700 До 800 До 1234 До 1307
2 1000 1450 1680 1791
3 1600 2000 2081 2243
4 2900 3500 2698 2830
5 - 20% Более Более Более Более
самых богатых 2901 3501 2699 2831
меньше в 1,89 раза. В марте квинтельный коэффициент фондов равнялся 4,38 по исходным данным и 2,17 по расчетным, что меньше в 2,02 раза (расхождение в данных за разные периоды свидетельствует о стабильности, воспроизводимости модели и подкрепляет предположение о тенденции сглаживания различий при моделировании доходов).
Сопоставление объективной структуры доходов и субъективного представления о своем материальном положении. Одно из ключевых различений, используемых при построении социальной структуры — это применение показателей, носящих объективный, либо же субъективный, оценочный характер. Объективные индикаторы подразумевают, как правило, количественно выраженные величины, набор фактов, не (или слабо) поддающийся искажениям, предполагающий возможность проверки. Субъективные показатели включают разного рода оценки, мнения по поводу, представления респондентов. В.Тапилина определяет субъективную составляющую социального расслоения как систему представлений о неравенстве по материальному благосостоянию, его допустимости, обоснованности, масштабах, глубине, происхождении*. Если данные о доходе скорее можно отнести к объективным показателям, то мнение о материальном положении своей семьи достаточно субъективно. Воспользуемся шкалой оценок из четырех позиций** и группами, сформированными на базе среднего по выборке дохода***.
Рассмотрим взаимосвязи, существующие между ними, для исходных и расчетных данных. Тестирование по критерию Хи-квадрат показало неслучайный характер взаимосвязи между двумя переменными (вероятность подтверждения гипотезы о случайном характере связи между анализируемыми величинами 0,0000).
Коэффициенты корреляции (коэффициент Спирмена) между оценкой материального благосостояния для исходных данных равен 0,27, а для расчетных — 0,54.
Таблица 15
Распределение субъективных оценок дохода, объективных исходных и расчетных данных относительно среднего дохода (в %)
Таблица 16
Взаимосвязь оценки материального благосостояния и исходных данных о доходе
Группа Оценка материального положения семьи Группы по исходному доходу Группы по расчетному доходу
1 — бедные 14 42 13
2 37 29 46
3 44 20 39
4 — богатые 4 9 2
Как видно, более связанными (и скоррелированными) оказываются распределения субъективной оценки благосостояния и расчетного дохода (табл. 15). Это может служить косвенным подтверждением того, что исходные данные, хотя и отражают общие закономерности, связи
* ТапгшинаB.C. Представления о причинах бедности и богатства // Социологический журнал. 1997. № 3. С. 124.
** Как бы Вы оценили в настоящее время материальное положение Вашей семьи? (qlO). Варианты ответов: 1 — очень хорошее, хорошее; 2 — среднее; 3 — плохое; 4 — очень плохое.
*** Границы задаются так: менее половины среднего, до одного среднего, от одного до двух средних, более двух средних доходов. В качестве точки отсчета принимаются 2220 руб. для исходных и 2106 руб. для итоговой расчетной модели. Соответственно точки деления: до 1110, 1111-2220, 2221-4440, от 4441 руб. и до 1053, 1054-2106, 2107-4212, от 4213 руб.
Оценка материального положения семьи Доход Всего
1 _ бедные 2 3 4- богатые (доля, %)
/ — бедные
Число случаев 231 82 25 6 344
Ожидаемые случаи 143 101 68 33 (15%)
% по строке 67 24 7 2
% по столбцу 23 12 5 3
Стандартизированное отклонение 10,4 -2,4 -6,3 -5,3
2
Число случаев 374 311 50 46 880
Ожидаемые случаи 366 257 74 83 (37%)
% по строке 43 35 17 5
% по столбцу 38 45 32 20
Стандартизированное отклонение 0,7 5,0 -2,5 -5,4
3
Число случаев 351 292 273 136 1051
Ожидаемые случаи 437 308 208 99 (44%)
%построке 33 28 26 13
% по столбцу 35 42 58 60
Стандартизированное отклонение -7,2 -1,4 6,8 5,1
4 — богатые
Число случаев 34 11 22 38 105
Ожидаемые случаи 44 31 21 10 (4%)
% по строке 32 11 21 36
% постолбцу 3 2 5 17
Стандартизированное отклонение -2,0 -4,3 0,4 9,5
Всего 989 697 470 225 2380
Доля, % 42 29 20 9 100
между уровнем дохода и ответами на вопросы, на основе которых построена модель, но при этом не учитывают возможные искажения в ответах на вопрос о доходе. Построенная модель в какой-то мере их компенсирует, что, вероятно, приближает модельное распределение доходов к субъективным оценкам, которые, как предполагается, ближе к истинному, а не декларируемому уровню дохода, который в ряде случаев вообще отсутствует.
Рассмотрим уточненные стандартизированные остатки*, отклонения полученных значений от ожидаемого распределения в таблицах сопряженности для последовательно пересекающихся групп по оценкам материального благосостояния семьи с группами, сформированными на основе исходных данных о доходе и на базе расчетных данных.
Как видно из табл. 16 и 17, существует значимая взаимосвязь как между исходными, так и между модельны-
* Уточненное стандартизированное отклонение (ъ) рассчитывается как отношение разности имеющихся случаев (х„) и ожидаемых (ен) к ожидаемым, т.е. ъ = (х„ - )/ем.
Таблица 17
Взаимосвязь оценки материального благосостояния и расчетных данных о доходе
Оценка материального положения семьи Доход Всего
1 - бедные 2 3 4 - богатые (доля, %)
/ — бедные
Число случаев 105 189 48 0 342
Ожидаемые случаи 43 56 36 8 (14%)
% по строке 31 55 14 0
% по столбцу 35 17 5 1
Стандартизированное отклонение 11,0 3,8 -10,5 -2,9
2
Число случаев 171 550 155 3 880
Ожидаемые случаи 111 402 349 20 (37%)
% по строке 20 63 18 0
% по столбцу 57 51 17 7
Стандартизированное отклонение 7,8 2,7 -16,8 -4,6
3
Число случаев 22 328 663 38 1051
Ожидаемые случаи 132 480 416 23 (44%)
% по строке 2 31 63 4
% по столбцу 7 30 70 72
Стандартизированное отклонение -13,7 -12,5 20,8 4,1
4 — богатые
Число случаев 0 17 76 11 105
Ожидаемые случаи 13 48 41 2 (4%)
% по строке 0 17 73 11
% по столбцу 0 2 8 21
Стандартизированное отклонение -4,0 -6,1 7,0 6,1
Всего 229 1085 942 53 2378
Доля, % 13 46 40 2 100
ми данными о доходе и оценкой материального положения. Специфика расчетного распределения состоит в том, что присутствует связь не только между комплиментарными позициями (расположенными на главной диагонали: 1 и 1, 2 и 2 и т.д.), но и между соседними с полюсами градациями, что может свидетельствовать о присутствии скорее качественного различения между понятиями "бедность" — "богатство", чем о наличии четких границ.
Выводы. Итоговая модель, рассчитанная с учетом типа поселения и макрорегиона проживания, позволяет получить более адекватные сведения о доходах, чем использование только общей связи между доходом и набором других характеристик (как представлений о разных уровнях доходов, так и оценок окружающей жизни). Сравнение с оценками собственного материального положения, взятое как критерий, подвергающийся меньшим искажениям, чем точные количественные данные, показало, что расчетная модель имеет большую корреляцию с такими оценками, по сравнению с исходным распределением.
Косвенным подтверждением адекватности построения подобных моделей, восстанавливающих и корректирую-
данные о доходе, является стабильность наполненности получаемых доходных групп, т.е. относительное постоянство предсказаний и степень их связанности с исходными сведениями.
Следующим возможным шагом в разработке моделирования может служить включение в анализ не только социально-пространственных факторов (характеристик внешней среды), но и внутренних причин, свойств человека, от возраста и образования, до социального статуса и места во властной иерархии. Очевидно, что данные факторы также существенно дифференцируют уровень дохода и его искажения, что не бесполезно учитывать при анализе социальной структуры и стратификации.
Ханс Петер ХАРЛАНД, Ханс-Иоахим НИССЕН
Барометр трансформаций в Восточной Европе: экономический климат*
Оценка общего экономического положения. В Чехии, которая долгое время в экономическом отношении считалась лидером среди стран Центральной Европы, в населении ширится разочарование. По данным последнего замера (март 1999 г.), значительное большинство ее населения жалуется на ухудшение экономического положения в стране и в этом году (рис. 1). Более двух третей чехов высказываются отрицательно об экономическом положении в стране; однако если сравнивать с двумя предыдущими годами, то оценка все же ухудшилась, но незначительно. Вместе с тем доля тех, кто отмечает улучшение экономического положения понизилась и теперь находится на отметке около 5%. И лишь в России доля людей, которые дают положительные оценки экономической ситуации в своей стране, еще меньше.
В Венгрии, после короткой эйфории, последовавшей за сменой правительства летом 1998 г., кажется, наступает отрезвление. Если в 1998 г. доля тех, кто отмечал ухудшение общего экономического положения, сильно снизилась, то теперь опять каждый второй венгр оценивает эко-
Рис. 1. Экономическое положение в Вашей стране стало! лучше, осталось прежним или стало хуже по сравнению с прошлым годом? (Март 1999 г.) ;
* Глава IV из кн.: Haarland Н.Р., Niessen Н.-J.unter Mitar-] beit von W.Franzen und W.Uellner. Transformationsbarometer Osteuropa 1999. Frankfurt; N.Y.: Campus Verlag, 1999, представ^ ляющей материалы пятой волны международного исследования "Барометр трансформаций — Восточная Европа" (март 1999 г.); Печатается в переводе Н АЗоркой с некоторыми редакционными сокращениями.
