авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 |

«СРАВНИТЕЛЬНЫЕ ОЦЕНКИ БЕДНОСТИ Мартин Рэвелльон Предисловие Сравнительные оценки бедности – такие как определение возможного ...»

-- [ Страница 4 ] --

Используемая BPS конкретная разновидность метода пищевой энергии генерирует различия в черте бедности между городскими и сельскими районами, которые, по видимому, намного превышают разницу в стоимости жизни. Кроме того, с течением времени эти различия склонны превышать темпы инфляции. Как это обычно имеет место в развивающихся странах, соотношение между потреблением пищевой энергии и суммарными расходами в городах и в сельских районах очень сильно различается: при любом заданном уровне расходов на потребление в сельских районах количество потребляемых калорий выше, чем в городах. Быть может, это просто отражает сложившуюся среди населения более богатых районов тенденцию покупать более дорогие продукты питания. Это может также отражать тот факт, что сельскохозяйственный труд обычно требует от человека большего физического напряжения, чем большинство видов городской деятельности, что влечет за собой более высокие потребности селян в пищевой энергии, необходимой для поддержания неизменной массы тела человека107. Различия в относительных ценах (в сельских районах продукты питания дешевле, чем в городах) и вкусах также могут иметь большое значение. По тем же самым причинам соотношение между потреблением калорий и доходами или общим потреблением, судя по всему, также смещается с течением времени: потребление пищевой энергии имеет тенденцию прогрессивно снижаться при любом заданном уровне реальных расходов.

См., например, оценки потребностей в калориях для людей различных профессий, представленные в WHO (1985).

Рисунок 8. Сравнение бедности среди городского и сельского населения Индонезии.

Кумулятивные частотные распределения подушевого номинального потребления в Индонезии ( г.) для всех городских и сельских районов. (Источник: расчеты автора, выполненные на основе данных SUSENAS за 1987 г.) Различие между городскими и сельскими районами Индонезии по соотношению между потреблением пищевой энергии и доходами настолько велико, что при любом заданном уровне потребности в пищевой энергии черта бедности в городе настолько превышает черту бедности в сельской местности, что этого достаточно, чтобы это может повлечь за собой изменение на противоположный ранжира оценочных индексов численности бедных между этими двумя секторами. Это проиллюстрировано на Рисунке 8, где представлено кумулятивное распределение номинального подушевого потребления в каждом из городских и сельских районов Индонезии в 1987 г. При установленной BPS черте бедности для сельских районов на уровне 10.294 рупий на одного человека в месяц (по состоянию на 1987 г.) получается, что примерно 18% сельского населения следует отнести к бедным. При установленной BPS черте бедности для городских районов на уровне 17. рупий на одного человека в месяц обнаруживается, что 20% городского населения бедны.

Заметим, однако, что при любой заданной черте бедности (жестко установленной для обоих секторов) доля бедных в сельском населении выше, чем доля бедных в городском населении. И это справедливо при любой черте бедности.

Однако показанные на Рисунке 8 распределения не скорректированы с учетом различий в стоимости жизни. В Таблице 5 представлены авторские оценки критической разницы в границах бедности, основанные на данных SUSENAS о распределении подушевого потребления в 1984 и 1987 гг, при которых ранжирование секторов по бедности сменяется на обратное,. Таким образом, если взять 1987 г., до тех пор пока черта бедности для городских районов превышает черту бедности для сельских районов не более чем на 60%, индекс численности бедных будет выше в сельских районах. Но при разнице в 70% результат будет противоположным.

Таблица 5. Критические различия в стоимости жизни, при которых ранжирование показателей бедности между городским и сельским секторами Индонезии сменяется обратным 1984 г. 1987 г.

Критическая разница в стоимости жизни, при которой 71 (Г) 71 (С) 62 (Г) 60 (С) соотношение показателей меняется на обратное (город/село, %)* Разница в чертах бедности BPS (город/село, %) 77 * Примечание: (Г) означает, что за линию отсчета была взята черта бедности для городских районов, а (С) – черта бедности для сельских районов. Источник: расчеты автора, выполненные на основе данных SUSENAS.

К сожалению, абсолютно удовлетворительного индекса для пространственных сравнительных оценок стоимости жизни в Индонезии не существует. Однако, судя по тому, что нам известно о разнице в ценах между городскими и сельскими районами, столь большие различия в стоимости жизни (70%) выглядят весьма неправдоподобными. В городах цены на рис обычно примерно на 10% выше, чем в сельских районах, а в Джакарте они могут на целых 20% превышать соответствующие цены в сельских районах острова Ява. Жилищные затраты, очевидно, намного выше в городах, хотя эта разница отчасти является отражением различий в качестве жилья. Рэвелльон и Ван де Валле (Ravallion and van de Walle, 1991a) оценили поведенческий индекс стоимости жизни для Явы, используя модель спроса, построенную на основе данных за 1981 г. с учетом различий в стоимости жилья (после у корректировки этих различий с учетом различий в качестве жилья) и различий в ценах на рис. Для бедных разница в значениях оценочного индекса стоимости жизни между городскими и сельскими районами составила примерно 10%, тогда как между Джакартой и сельскими районами она немного превысила 20%. Бидани и Рэвелльон (Bidani and Ravallion, 1992) определяют индекс цен Ласпейреса для продуктов питания, включающих в себя свыше 30 наименований товаров, и находят, что городские цены примерно на 12% превышают сельские. Кроме того, исходя из результатов случайных наблюдений, можно предположить, что существуют такие промышленные товары, цены на которые в городах фактически ниже, чем в сельской местности. Несмотря на то, что имеющиеся данные все-таки нельзя назвать полными, наиболее правдоподобный вывод заключается в том, что при вероятном различии в стоимости жизни между городскими и сельскими районами распространенность бедности в Индонезии в сельских районах выше, чем в городских. Между тем, при определенных условиях, результаты расчета черт бедности по методу пищевой энергии дают основание для прямо противоположного заключения.

Эти проблемы могут стать весьма серьезными, если при рассмотрении профилей бедности между рассматриваемыми группами существует мобильность. Например, в случае миграции населения из сельских районов в города. Предположим, что один из жителей сельского сектора, находящийся лишь чуть выше черты бедности, переезжает в городской сектор и получает там работу, приносящую ему дополнительный реальный доход, меньший чем разница в чертах бедности между двумя секторами. Хотя этот человек выигрывает в материальном плане с точки зрения используемого показателя жизненного уровня, совокупный показатель бедности для обоих секторов покажет увеличение бедности, поскольку мигрант теперь будет считаться бедным, живущим в городском секторе. В самом деле, вполне возможно, что процесс экономического развития, протекающий посредством расширения городского сектора, при котором материальное положение ни одного из бедных не ухудшается, а у некоторых из них даже улучшается, приведет к приросту бедности. При всей вероятной важности расширения городского сектора для будущего развития бедности в Индонезии этот процесс мог бы привести исследователей к ошибочным выводам при использовании показателей бедности BPS.

Примеры более детальных секторных и региональных профилей бедности В Таблице 6 представлен пример профиля бедности, в котором включенные в выборку обследования SUSENAS за 1987 г. домохозяйства в Индонезии, разбиты на групп по их основному источнику дохода. Это сводка результатов более детального секторного профиля бедности, представленного в работе Huppi and Ravallion (1991).

Приведены результаты для всех трех показателей бедности, обсуждавшихся в Разделе 2.5.

Необходимо отметить следующие моменты:

i) Предполагалось, что разница между городом и деревней в стоимости жизни составляет 10 процентов. Если судить по результатам единственной выполненной эмпирической работы, это предположение выглядит вполне резонным (Ravallion and van de Walle, 1991;

Bidani and Ravallion, 1992), хотя эта разница намного меньше, чем предполагалось в других профилях бедности для Индонезии, обсуждавшихся выше.

ii) Показатели бедности основываются на оценках распределения населения при ранжировании по объему семейного потребления в расчете на одного человека, при которых каждый член данной конкретной семьи предположительно имеет один и тот же объем потребления. При оценке распределения использовались специфичные для каждой семьи коэффициенты выборки.

iii) При формировании профиля бедности домохозяйства были разбиты на группы исходя из указанного ими “основного источника доходов”. Многие семьи имеют более одного источника доходов. В принципе можно было бы сформировать подгруппы в соответствии с различными взаимодействиями первичного и вторичных источников доходов, но это сразу привело бы к излишней громоздкости профиля бедности.

Альтернативным подходом является расчет средних доходов от различных источников для различных групп по потреблению (например – “сверхбедных”, “бедных”, “почти бедных” и “прочих”);

см., например, Huppi and Ravallion (1991).

iv) Все три показателя дают весьма близкий результат при ранжировании секторов по уровню бедности, а процент переранжирования чрезвычайно низок. К примеру, обе сельскохозяйственные подгруппы определяются как беднейшие по всем тремя показателям.

В Таблице 7 представлен пример регионального профиля бедности. Приведены все те же три показателя бедности для штатов Индии на основе результатов Национального выборочного обследования (NSS) 1983 г.

Комментарии к Таблице 7:

i) Использованная методика аналогична той, что применялась при построении описанного выше профиля бедности для Индонезии. Представлены распределения людей по объему душевого потребления в домохозяйствах. Для каждого штата распределение строилось на основе соответствующих городских и сельских распределений с поправкой на различия в стоимости жизни между городским и сельским населением и между различными штатами в соответствии с обсуждением, приведенным в работе Datt and Ravallion (1992a).

ii) Представлены результаты для двух границ бедности, широко используемых в литературе, посвященной исследованию бедности в Индии (Datt and Ravallion, 1992a).

iii) Здесь также обнаруживается тесная согласованность ранжирования штатов при использовании всех трех показателей бедности и обеих черт бедности. Например, одни и те же четыре штата – Бихар, Орисса, Западная Бенгалия и Тамилнад – вошли в первую четверку самых бедных штатов по всем трем показателям бедности и при обеих чертах бедности.

Таблица 6. Секторный профиль бедности для Индонезии в 1987 г.

Основной сектор занятости Доля Индекс Показатель Показатель P2 класса населения численности глубины Фостера-Грира (1987 г.) бедных (H, %) бедности Торнбека (x 100) (PG, %) Сельское хозяйство (самост. занятость) 41,1 31,1 6,42 1, (наемный рабочий) 8,6 38,1 7,62 2, Промышленность (город) 3,0 8,1 1,26 0, (село) 3,4 19,4 3,00 0, Строительство 4,3 17,4 2,92 0, Торговля (город) 6,3 5,0 0,71 0, (село) 7,6 14,7 2,42 0, Транспорт 4,1 10,7 1,53 0, Услуги (город) 7,6 4,2 0,61 0, (село) 7,3 11,6 1,84 0, Другие сектора 6,7 17,1 3,55 1, Всего 100,0 21,7 4,22 1, Источник: Huppi and Ravallion (1991).

Таблица 7. Региональный профиль бедности для Индии (1983 г.) Нижняя черта бедности Верхняя черта бедности (77 рупий на чел. в мес.) (89 рупий на чел. в мес.) Штат Показатель бедности:

H PG P2 H PG P Андхра-Прадеш 20,50 4,34 1,43 30,44 7,27 2, Ассам 25,82 4,23 1,07 41,58 8,32 2, Бихар 47,98 12,71 4,62 60,76 18,52 7, Гуджарат 29,31 5,55 1,55 43,04 9,81 3, Харьяна 12,89 2,26 0,65 21,69 4,33 1, Химачал-Прадеш 17,36 2,81 0,72 28,85 5,62 1, Джамму и Кашмир 9,73 1,32 0,29 19,56 3,14 0, Карнатака 34,81 9,31 3,47 45,11 13,57 5, Керала 27,87 6,18 2,01 38,82 9,96 3, Мадья-Прадеш 30,44 6,81 2,17 41,78 10,88 3, Махараштра 35,69 9,18 3,28 46,65 13,62 5, Манипур 17,39 3,04 1,19 30,93 5,94 2, Мегхалая 29,59 8,30 3,19 38,44 11,87 4, Орисса 42,69 11,50 4,41 55,16 16,71 6, Пенджаб 11,62 2,09 0,60 19,35 3,94 1, Раджастхан 24,06 5,51 1,86 33,58 8,75 3, Тамилнад 40,74 11,59 4,63 51,63 16,41 7, Трипура 23,06 4,33 1,24 35,01 7,76 2, Уттар-Прадеш 30,15 6,85 2,25 41,48 10,88 3, Западная Бенгалия 43,31 13,04 5,51 54,37 18,02 8, Всего 32,65 8,09 2,90 43,90 12,29 4, Примечание: Все показатели бедности выражены в процентах. Источник: Datt and Ravallion (1992a).

3.4 Насколько достоверны оценки прогресса в сокращении бедности?

Ввиду множества неопределенностей в оценке (которые обсуждались в Части 2) важно знать, насколько чувствительны выводы о прогрессе в сокращении бедности к изменениям в используемых показателях. Ниже приводится краткое описание двух конкретных примеров проверки устойчивости сравнительных оценок бедности с течением времени. Используемые методы могут легко применяться ко всем видам данных, которые обычно доступны при оценках бедности в различных странах.

Бангладеш в восьмидесятые годы Бангладешское статистическое бюро (БСБ) недавно опубликовало оценки бедности для различных лет периода 80-х годов. Используя обследования семейных расходов (ОСР), БСБ дает оценки индекса численности бедных на основе сравнения фактических семейных расходов с минимальными нормативными расходами, необходимыми для удовлетворения потребностей в пищевой энергии, составляющей приблизительно 2100 калорий на человека в день, плюс расходы на непродовольственное потребление. Таким образом, использованный БСБ метод установления черты бедности предусматривает нахождение такого уровня потребительских расходов, при котором домохозяйство обычно удовлетворяет указанную потребность в пищевой энергии. Это выполняется отдельно для городских и сельских районов. (При этом возникают проблемы, связанные с методом пищевой энергии, обсуждавшимся в предыдущем разделе и в Разделе 2.4, но здесь мы не будем подробно останавливаться на этих проблемах.) Полученные БСБ результаты свидетельствуют об имевшем место в начале 80-х годов значительном сокращении числа людей, считающихся бедными, при котором индекс численности бедных за четыре года (с 1981/82 по 1985/86 гг.) снизился с 71% до 36%, что предполагает уменьшение общего числа бедных с 67 до 51 млн. чел. Если верить этим цифрам, то эффективность политики по борьбе с бедностью поистине впечатляет.

Однако скептиками указано на ряд возможных проблем, связанных со сравнением результатов проводившихся БСБ обследований семейных расходов с течением времени. Это различия в размерах выборки;

если в 1981/82 гг. ОСР было охвачено примерно 9.500 семей, то в 1985/86 гг. эта цифра сократилась до 3.800 семей. Однако меньшая выборка не обязательно является менее достоверной (Раздел 2.2). Более серьезную тревогу вызывает тот факт, что имели место некоторые изменения в используемой анкете, сказавшиеся на оценке семейных доходов и объемов потребления – например, на методах учета стоимости потребления продуктов питания собственного производства. Кроме того, при проведении последнего обследования снизились стимулы к участию в нем для респондентов (раздача бесплатных одеял), что, вероятно, сказалось на коэффициенте отклика бедных.

Поэтому имеются все основания спросить: насколько устойчивы эти на первый взгляд прекрасные результаты недавних мер по борьбе с бедностью к возможным несоответствиям в данных исследований семейных расходов с течением времени, на которых основывались оценки бедности?

Один из возможных ключей к ответу на данный вопрос может быть получен из альтернативного источника данных о совокупных доходах и потреблении, а именно национальных сводок (НС) Бангладеш. Национальные сводки и данные о семейных расходах часто дают совершенно различные оценки среднего потребления. Никогда нельзя сказать наверняка, что дает более точный результат;

национальные сводки, как правило, оценивают потребление с необъясненными ошибками, и другие ошибки также имеют тенденцию к появлению. С другой стороны, вполне возможно, что обследования домохозяйств недооценивают потребление – особенно потребление предметов роскоши богатыми (хотя это, разумеется, не является проблемой при оценке бедности). Однако когда при сравнительных оценках бедности два источника дают совершенно различные оценки темпов роста среднего потребления, всегда возникают большие сомнения в достоверности данных, поскольку это является важным фактором оценки динамики изменения абсолютной бедности с течением времени.

Темп роста реального подушевого потребления, вытекающий из результатов ОСР, составляет 10% в год на протяжении всего рассматриваемого четырехлетнего периода, в то время как национальные сводки свидетельствуют о гораздо более медленном росте – на уровне примерно 0,5% в год. Такое большое расхождение в темпах роста не может не вызывать беспокойства. Это подтверждает нарекания по поводу завышения сравнительными оценками ОСР темпов роста потребления за указанный период.

Как эта вероятная переоценка темпов роста реального потребления могла бы повлиять на оценки бедности в Бангладеш? Для ответа на этот вопрос я произвел расчет показателей бедности двумя методами, один из которых предполагал использование исключительно результатов ОСР (следуя обычной практике), а другой предусматривал использование информации о среднем потреблении из НС в качестве дополнения к данным ОСР об относительных неравенствах (Ravallion, 1990a). Последний метод также иллюстрирует одну методику, потенциально полезную и для других целей, поэтому необходимо сделать некоторые пояснения. Идея заключается в том, чтобы вывести формулы для интересующих нас показателей бедности как функций от среднего значения распределения и набора других параметров, описывающих кривую Лоренца. Эти параметры оцениваются эконометрическим путем. С помощью этих формул можно затем рассчитать показатель бедности, который получился бы при изменении среднего значения при условии постоянства кривой Лоренца;

таким образом, можно оценить уровни бедности, которые имели бы место в том случае, если бы среднее значение было получено на основании НС, а не ОСР, при условии постоянства кривой Лоренца.

Мы должны отчетливо понимать, какова цель этих вычислений. Она заключается не в том, чтобы предложить “лучший” показатель степени бедности в Бангладеш, а в том, чтобы проверить устойчивость выполненных БСБ оценок динамики бедности в Бангладеш в 80-е годы.

Полученные результаты сведены в Таблицу 8, в которой представлены как индекс численности бедных, так и два других показателя бедности класса Фостера-Грира-Торнбека – PG и P2. Оценки, полученные с помощью методов ОСР и БСБ, сравниваются с оценками, полученными на основе построенной по данным ОСР кривой Лоренца и темпов роста, определенных исходя из национальных сводок применительно к среднему значению для ОСР за 1981/82 гг.

Таблица 8. Альтернативные показатели бедности в Бангладеш Показатель бедности 1981/82 гг. 1983/84 гг. 1985/86 гг.

Индекс численности бедных (H) ОСР 71,2 43,7 35, НС 71,2 67,9 70, Индекс разрыва бедности (PG) ОСР 24,2 11,5 7, НС 24,2 22,0 22, Показатель класса Фостера-Грира-Торнбека (P2) ОСР 10,6 4,4 2, НС 10,6 9,5 9, Примечание: Все показатели бедности выражены в процентах. ОСР: среднее по выборке по данным обследования расходов домохозяйств. НС: среднее согласуется с темпами роста по данным национальных сводок применительно к среднему за 1981/82 гг. по данным ОСР. Источник: Ravallion (1990a).

Возникает ряд вопросов. Заметно контрастируя с оценками ОСР/БСБ, оценки роста, согласующиеся с данными из национальных сводок (использующие для оценки относительных неравенств только ОСР), свидетельствуют о том, что доля предполагаемых бедных в населении на протяжение всего рассматриваемого периода оставалась достаточно стабильной. Абсолютные оценки численности бедных выросли. Ясно, что к выводу о сокращении бедности в Бангладеш за указанный период следует относиться с некоторым скептицизмом.

Индонезия в восьмидесятые годы Рэвелльон и Юппи (Ravallion and Huppi, 1991) анализируют эволюцию совокупной бедности в Индонезии в период между 1984 и 1987 гг. – период внешних потрясений и макроэкономических корректировок. Они изучают ряд индикаторов благосостояния:

реальное потребление на одного человека, реальные доходы на одного человека, потребление пищевой энергии на одного человека и долю расходов на продукты питания в семейном бюджете. При всех этих показателях авторы обнаруживают, что условие доминантности первого порядка выполняется на протяжении всего рассматриваемого периода. На Рисунке 9 показана проверка выполнения условия доминантности первого порядка: кривая распределения подушевого потребления, соответствующая 1984 г., во всех точках лежит выше соответствующей кривой для 1987 г. Аналогичный вывод будет получен при любой черте бедности (вплоть до максимального объема потребления!) и при любом разумном показателе бедности: бедность сократилась. Похожий результат дают и все остальные индикаторы благосостояния. На рисунке также показано распределение для г., на основании которого также можно сделать однозначный вывод о сокращении бедности за рассматриваемый период.

Рисунок 9. Кривые распространенности бедности. Проверка выполнения условия доминантности первого порядка на основе кумулятивных частотных распределений подушевого потребления в Индонезии в 1984, 1987 и 1990 гг. (Источник: Ravallion and Huppi, 1991, и расчеты автора для 1990 г., произведенные на основании данных SUSENAS.) Кроме того, в отличие от обсуждавшихся выше результатов для Бангладеш, вывод о сокращении бедности, судя по всему, является весьма устойчивым по отношению к вероятной ошибке в оценках при проведении обследования домохозяйств, а также по отношению к индексу цен108. Например, Рэвелльон и Юппи приводят результаты расчета, аналогичные тем, что представлены в Таблице 8, сравнивая темпы роста, вытекающие из национальных сводок, с темпами роста, определяемыми исходя из обследований домохозяйств. Авторы также проверяют свое заключение о выполнении условия доминантности первого порядка на чувствительность к возможной недооценке темпов инфляции в течение исследуемого периода;

они находят, что для изменения результата проверки доминантности фактические темпы инфляции должны были бы быть на 50% выше зарегистрированных, а такая величина ошибки представляется маловероятной. Несмотря на различные проблемы в оценке, авторы приходят к выводу, что качественный результат для Индонезии в целом положительный: бедность сократилась.

Учитывая региональное многообразие Индонезии, интересно также задаться следующим вопросом: как меняется региональный профиль бедности? Здесь снова при Набор товаров, использованный при определении ИПЦ для Индонезии, больше подходит для групп со средними доходами, чем для бедных. В исследовании все компоненты этого индекса подвергались повторному взвешиванию в целях обеспечения соответствия структурам потребления в окрестностях черты бедности. Это сделать достаточно легко.

попытке построить региональные профили бедности, используя в качестве индикатора благосостояния реальное потребление, на первый план выходят проблемы учета пространственных различий в стоимости жизни. Однако сравнительные оценки более узкого понятия “недоедания”, основанного на объеме потребления пищевой энергии, не требуют наличия данных о ценах. Рэвелльон (Ravallion, 1992a) построил распределение объемов потребления пищевой энергии для каждого из городских и сельских районов каждой из провинций Индонезии для 1984 и 1987 гг., охватив 52 региона. Для проверки возможного уменьшения недоедания можно использовать теорию стохастической доминантности даже в том случае, когда распределение потребностей в пищевой энергии неизвестно (Раздел 2.7).

Проверка выполнения условия доминантности первого порядка указывает на однозначное улучшение положения в 29 из 52 регионов на протяжении всего рассматриваемого периода, в то время как однозначное ухудшение было выявлено только в трех регионах (Ravallion, 1992a). Однако для 20 регионов результаты проверки выполнения условия доминантности первого порядка были не столь однозначны. Для каждого из этих регионов распределение за 1987 г. пересеклось с распределением за 1984 г. лишь один раз и в направлении снизу вверх, т. е. наблюдалось улучшение в нижней части распределения.

Средняя точка пересечения составила приблизительно 1950 калорий на одного человека в день. Проверка выполнения условия доминантности второго порядка устранила эту двусмысленность для 12 регионов, во всех из которых, кроме одного, было выявлено однозначное улучшение.

В данном примере, очевидно, имела место неравномерность между регионами в темпах сокращения недоедания, хотя проверки выполнения условия доминантности первого или второго порядка указывают на сокращение недоедания для приблизительно 80 проц.

регионов. Количественная степень этого улучшения также значительно изменяется при переходе от одного региона к другому;

см. работу Ravallion (1992a), где приводится анализ факторов, объясняющих эти различия.

3.5 Какова относительная значимость компонента прироста по сравнению с перераспределением?

В трудные восьмидесятые годы Индии добилась более значительных успехов в сокращении бедности, чем Бразилия. Например, в конце 80-х годов обе эти страны имели почти одинаковый индекс глубины бедности PG (хотя в Бразилии этот показатель был определен при местной черте бедности и более высоком значении покупательной способности). Между тем за 10 лет до этого индекс глубины бедности в Индии был приблизительно на 50% выше, чем в начале 80-х годов в Бразилии. На протяжении 80-х годов прогресс Индии в борьбе с бедностью был неодинаковым в разных секторах, причем доля городского сектора в совокупной бедности имела тенденцию к росту.

В работе Datt and Ravallion (1992b) иллюстрируется обсуждавшееся в Разделе 2. разложение и дается сравнительный анализ недавних изменений показателей бедности в Бразилии и Индии. Представленные авторами результаты указывают на весьма различные воздействия на бедных изменений в распределении, имевших место в 80-е годы. За наиболее длинный из рассматриваемых периодов сдвиги в распределении при заданном среднем потреблении способствовали сокращению бедности в Индии и в то же время препятствовали этому процессу в Бразилии. Без каких-либо изменений среднего в Индии индекс PG все равно бы весьма заметно снизился (с 16% до 11% от черты бедности в сельских районах), а в Бразилии – не менее резко увеличился (с 10% до 13%). В Бразилии с ее ухудшающейся структурой распределения (с точки зрения бедных) для достижения того же воздействия на бедность, какое было достигнуто в Индии, потребовались бы гораздо более высокие темпы роста.

Влияние компонент прироста и распределения на бедность в обеих странах было весьма неоднородным с течением времени, а по степени распространенности случаев отрицательного прироста эти страны заметно различались. Сокращение среднего значения под воздействием низкой урожайности в 1986 и 1987 гг. в Индии проходило на фоне небольшого улучшения в распределении, благодаря которому бедность продолжала снижаться (по крайней мере, если судить по динамике чувствительного к распределению показателя P2). Сокращение среднего значения в Бразилии в силу макроэкономических потрясений 80-х годов, напротив, проходило на фоне заметного ухудшения в распределении, усугубляя и без того неблагоприятное воздействие на бедность.

3.6 Насколько большое значение имеют различные сектора для изменений бедности?

В Таблице 9 представлены данные об относительном вкладе различных секторов в сокращение совокупной бедности в Индонезии в период с 1984 по 1987 г. Это фигурирующие в уравнении (12) “внутрисекторные эффекты”, выраженные в процентах от сокращения совокупной бедности для каждого показателя бедности. В таблице также показан совокупный вклад сдвигов в структуре населения и эффектов взаимосвязи между секторными улучшениями и сдвигами в структуре населения.

Таблица 9. Разбивка по секторам изменений показателей бедности в Индонезии (1984 1987 гг.) Вклад сектора в изменение:

Основной сектор занятости Доля индекса показателя показателя P2 класса населения численности глубины бедности Фостера-Грира (1984 г.) бедных (H) (PG) Торнбека Сельское хозяйство (самост. занятость) 45,0 49,8 54,6 57, (наемный рабочий) 9,0 11,2 14,8 16, Промышленность (город) 2,6 0,8 0,4 0, (село) 3,3 2,8 3,1 2, Строительство 4,1 3,2 2,6 2, Торговля (город) 5,4 2,2 1,6 1, (село) 6,6 7,2 5,6 4, Транспорт 3,8 3,6 2,7 2, Услуги (город) 6,5 1,0 1,0 0, (село) 5,8 2,9 2,4 2, Влияние во всех секторах в 89,3 93,8 95, целом (включая опущенные) Вклад сдвигов в структуре 13,2 10,4 9, населения Эффекты взаимосвязи -2,6 -4,3 -4, Всего 100,0 100,0 100,0 100, Примечание: Опущены второстепенные сектора. Источник: адаптированные данные Huppi and Ravallion (1991).

Сокращение бедности среди занятых собственным бизнесом фермеров оказало наибольшее влияние на сокращение совокупной бедности и особенно на сокращение остроты бедности, оцениваемой показателем P2. Примерно 50% сокращения общенационального индекса численности бедных было обусловлено положительными сдвигами именно в этом секторе, а его вклад в изменение показателя P2 составил 57%.

Вторым по степени влияния на сокращение совокупной бедности стал сектор наемных сельскохозяйственных работников, сокращение индекса численности бедных среди которых обеспечило 11% сокращения совокупного индекса, а снижение P2 – почти 17% совокупного снижения. На долю этих двух групп вместе взятых пришелся 61% сокращения совокупного индекса численности бедных и 74% сокращения совокупного значения P2. Заметим, что столь впечатляющий вклад сельского аграрного сектора в сокращение совокупной бедности был обусловлен как значительным снижением его показателей бедности, так и весомой долей этого сектора в общенациональной бедности.

Другие сектора за рассматриваемый период внесли меньший вклад в сокращение бедности как в абсолютном выражении, так и (в целом) относительно приходящихся на них долей населения. Положительные сдвиги в сельских неаграрных секторах (промышленность, торговля и услуги) превзошли по величине положительные сдвиги в соответствующих городских секторах. Следует также отметить относительно большой удельный вес в сокращении совокупной бедности сдвигов в структуре населения109. Более 13% снижения общенационального индекса численности бедных было обусловлено сдвигами в структуре населения между различными секторами занятости, и на эти сдвиги можно также отнести свыше 9% снижения показателя P2. Сектора, доля которых в населении возросла, почти все были городскими (Huppi и Ravallion, 1991) и в начальный момент имели более низкие показатели бедности. Это главный фактор, лежащий в основе вклада сдвигов в структуре населения в уменьшение бедности. Наблюдаемые в Таблице эффекты негативной взаимосвязи можно объяснить миграцией населения из сельского сектора в городской сектор, где бедность снижалась не так быстро, как на селе.

3.7 Какое влияние оказывают на бедных изменения цен?

Одним из главных путей, посредством которых изменения макроэкономической политики влияют на бедных, являются сдвиги в относительных ценах. Однако среди бедных наблюдается тенденция к неоднородности в их торговой нетто-позиции на многих эталонных рынках, таких как рынок основных продовольственных товаров: одни бедные являются нетто-производителями, а другие – нетто-потребителями. В настоящем разделе будут проанализированы некоторые конкретные примеры, чтобы показать, как обсуждавшиеся в Разделе 2 методы оценки благосостояния и бедности могут помочь оценить влияние на бедных изменений цен110.

Цены на рис и бедность в Индонезии Как увеличение относительной цены на тот или иной основной продукт питания влияет на бедность? При ответе на этот вопрос я проиллюстрирую вэлферистский подход, используя показатель благосостояния, отражающий влияние изменений цен согласованно с динамикой спроса и предложения на семейном уровне. Здесь можно использовать концепцию эквивалентного дохода, обсуждавшуюся в Разделе 2.2.

Основная идея заключается в том, чтобы найти такой денежный показатель, который воспроизводил бы собственные предпочтения потребителя. Таким образом, нам нужна денежная мера потребительской полезности. Чтобы для того или иного домохозяйства полезности присвоить какую-либо денежную величину, мы должны определить, по каким ценами домохозяйство приобретает товары, а также характеристики этого домохозяйства (его размер и состав). Для обеспечения сравнимости единиц измерения для всех домохозяйств нам необходимо установить цены и характеристики семьи на эталонных нормативных уровнях. По сути дела, для каждого домохозяйства мы измеряем полезность, учитывая его характеристики и цены, по которым оно покупает товары, но при условии, что это домохозяйство обладает характеристиками нормативного домохозяйства и приобретает товары по единым эталонным ценам.

Миграция городского и сельского населения не является единственной причиной этих сдвигов;

другой причиной является переклассификация некоторых сельских районов в городские.

Оценка влияния на благосостояние изменений цен является одной из старейших проблем прикладной экономики;

обзор использовавшихся в прошлом подходов с привязкой к современным методам можно найти в работе McKenzie (1983). Другие эмпирические примеры используемого здесь широкого подхода можно найти в работах King (1983), Deaton and Benjamin (1988) и Deaton (1989). Эта проблема также тесно связана с эмпирическим анализом налоговых реформ, о чем указывается в таких работах, как, например, Ahmad and Stern (1991) и Deaton and Grimard (1992).

Чтобы получить более четкое представление о том, что же, собственно говоря, мы делаем, будем считать, что v(p, y, x) – полезность для семьи, приобретающей товары по ценам p, получающей доход y (который также может являться функцией p – например, когда y включает в себя доходы от собственного сельскохозяйственного производства) и имеющей демографические характеристики x. Рассмотрим некоторые нормативные значения p и x, фиксированные для всех домохозяйств. Тогда эквивалентный доход (ye) можно рассчитать из следующего уравнения:

v(pr, ye, xr) = v(p, y, x) (13) или ye = c(pr, xr, v(p, y, x)), (14) где c(.) – функция потребительских затрат, соответствующая (в данном случае) минимальным расходам, необходимым для достижения уровня полезности v(p, y, x) при ценах pr и демографических характеристиках xr. При таком определении эквивалентный доход является точной денежной мерой полезности для домохозяйства;

эквивалентный доход – это такой уровень доходов (или потребительских расходов), который потребовался бы данному конкретному домохозяйству для достижения ее фактического уровня полезности в гипотетической ситуации, в которой это домохозяйство было бы вынуждено покупать товары по тем же ценам, что и все остальные домохозяйства, и имело бы одинаковый с ними размер и демографический состав. Таким образом, данная концепция позволяет аналитику продолжать применять тот или иной денежный показатель благосостояния, лишь скорректировав его с учетом различий в ценах и характеристиках разных семей. Оценив вначале подходящую (в том числе полезностно-состоятельную) модель спроса, можно затем оценить эквивалентный доход при различных значениях p, y и x при фиксированных нормативных переменных. Реформу политики можно интерпретировать как изменение (p, y), и в этом случае можно проследить ее влияние на распределение эквивалентного дохода, включая основанные на этом распределении показатели бедности.

Следуя обсуждению, приведенному в Разделах 2.2 и 2.3, аналитик должен быть хорошо осведомлен об ограничениях данного подхода. На практике всегда будут иметься аспекты индивидуального благосостояния, которые не смогут быть идентифицированы путем наблюдения за динамикой спроса, и поэтому не следует пренебрегать любой другой информацией о воздействиях реформ, например, такой как неблагоприятное влияние на питание детей (Раздел 2.3).

К примеру, Рэвелльон и Ван дер Валле (Ravallion and van de Walle, 1991a) использовали данный подход при исследовании влияния изменений цен на рис на бедность в Индонезии111. Вначале они оценивают функцию эквивалентного дохода, используя модель спроса, а затем моделируют новые значения эквивалентного дохода каждой семьи после изменения указанных цен на рис112. Анализ включал в себя влияние на благосостояние изменений доходов от собственного производства. Затем сравнивались распределения эквивалентных доходов, чтобы узнать, какое из них характеризуется большей бедностью.

Ими использованы результаты анализа спроса, приведенного в работе van de Walle (1989).

При условии, что эти изменения цен невелики, данный метод можно существенно упростить, рассчитав влияние изменения цен на благосостояние в первом порядке. Пример такого расчета будет приведен в следующем разделе.

Рэвелльон и Ван дер Валле обнаружили, что выбор черты бедности оказывает решающее значение на оценки влияния на совокупную бедность увеличения цены на рис в начале восьмидесятых годов, вызванное либерализацией торговли. На Рисунке 10 показан метод определения сдвига кумулятивного распределения эквивалентного дохода после увеличения цены на рис. Причиной невыполнения условия доминантности первого порядка в данном случае является тот факт, что положение большинства наименее обеспеченных (главным образом, безземельной сельской бедноты) в результате роста цен ухудшилось, а положение многих более обеспеченных бедняков (фермеров с излишками риса) – улучшилось. Если максимальная возможная черта бедности не превышает z*, то вывод очевиден: с ростом цены на рис бедность также будет возрастать. При более высоких значениях zmax вывод не столь однозначен, а такие значения вполне согласуются с использованными в прошлом чертами бедности для Индонезии.

Однако то же самое исследование выявило, что все показатели глубины бедности указывают на однозначный рост бедности при увеличении цен на рис, и это справедливо для всех возможных черт бедности. Об этом свидетельствует тот факт, что область под кривой “до увеличения цены на рис” на Рисунке 10 повсюду меньше области под кривой “после увеличения цены на рис”. Проверка выполнения условия доминантности второго порядка позволяет получить четкое ранжирование. Все показатели бедности, увеличивающиеся (уменьшающиеся) с уменьшением (увеличением) доходов любого из бедных, будут также увеличиваться (уменьшаться) при увеличении (уменьшении) цены на рис, и это справедливо для широкого диапазона значений черты бедности.

Рисунок 10. Проверка выполнения условия доминантности первого порядка при изменении цены на один из основных продовольственных товаров. Кумулятивные распределения эквивалентного дохода до и после увеличения цены на рис. (Источник: стилизованные, но согласующиеся с результатами для Индонезии данные из работы Ravallion and van de Walle, 1991.) Реакция рынка труда на изменение цены на рис в сельских районах Бангладеш Бедняки в странах с аграрной экономикой, расположенных на значительной части территории Азии, а также во все большем числе африканских районах южнее Сахары получают значительную часть своих доходов в виде заработной платы за труд по найму на производстве продовольственного зерна. Повышение цен на рис, вероятно, приведет к увеличению ставок оплаты труда сельскохозяйственных рабочих. Это несколько смягчит неблагоприятное влияние на бедных. Но насколько быстро рынки труда смогут перестроиться в соответствии с новыми условиями? Я попытался дать ответ на этот вопрос применительно к Бангладеш (Ravallion, 1990b). Использованный мною подход включает в себя динамическую эконометрическую модель определения заработной платы сельскохозяйственных рабочих (Boyce и Ravallion, 1991). Ставка заработной платы по состоянию на каждую дату моделировалась как функция запаздывающей заработной платы, текущих и запаздывающих цен на рис, а также различных других переменных (цен на другие товары и показателей сельскохозяйственной производительности). Затем эта функция “встраивалась” в модель семейного фермерского хозяйства и использовалась для оценки влияния изменений цен на рис на благосостояние бедных.

Тогда для оценок (первого порядка) денежной величины влияния изменения цен на благосостояние на каждом уровне доходов можно воспользоваться следующей формулой:

(15) Денежная величина Пропорциональное влияния изменения = [ДВИПР + ДВИПТЭ] изменение цены на цены на рис на рис, фермерское домохозяйство где ДВИПР – денежная величина избытка предложения риса домохозяйством (производство минус потребление), ДВИПТ – денежная стоимость избыточного предложения труда этим домохозяйством (время работы по найму минус время работы на себя), а Э – эластичность ставки заработной платы сельскохозяйственного рабочего по отношению к цене на рис. В особом случае, когда Э = 0, вышеприведенная формула в первом порядке преобразуется в аналог метода, описанного в предыдущем разделе и основанного на функции оценочного эквивалентного дохода: денежная величина изменения благосостояния, вызванного увеличением цены на некоторый товар, в условиях постоянства цен на другие товары аппроксимируется произведением изменения цены и исходного нетто-предложения (производство минус потребление) этого товара. Аппроксимация тем точнее, чем меньше изменение цены и меньше значение общих равновесных влияний на цены на другие товары.

Для Бангладеш были получены следующие результаты: Э = 0,2 (в краткосрочной перспективе), Э = 0,5 (в долгосрочной перспективе). Выясняется, что эти общие равновесные влияния, опосредуемые через рынок труда, воздействуют на влияние изменения цены на рис на распределение благосостояния, о чем более подробно рассказывается в работе Ravallion (1990b).

Главным выводом из данного исследования является то, что в результате повышения цен на рис положение небедных сельских жителей в большинстве случаев в краткосрочной перспективе улучшается, в то время как положение сельской и городской бедноты обычно ухудшается. В долгосрочной перспективе влияние на благосостояние сельских бедняков чаще всего оказывается нейтральным или позитивным. Для возврата сельской бедноты к своему прежнему уровню благосостояния обычно требуется 3-4 года.

3.8 Какое положительные влияние оказывают на бедных целевые программы борьбы с бедностью?

Целевые программы непосредственной борьбы с бедностью широко используются в развивающихся странах. Оценка их влияния на уровень благосостояния бедных – это важная и трудная аналитическая задача, учитывая тот факт, что существующие административные возможности обычно намного отстают от тех, которые были бы необходимы для обеспечения идеального адресного распределения помощи, и поэтому участвующие в этих программах бедные и небедные люди зачастую несут небольшие, но вполне реальные издержки. В настоящем разделе обсуждаются некоторые примеры оценок подобных программ.

Квантификация воздействий на бедность региональных целевых программ Административные издержки и связанные с ними ограничения на средства непосредственного сокращения бедности все шире и шире признаются в аналитических обсуждениях целевой политики по борьбе с бедностью. Особенно большое значение эти ограничения имеют в слаборазвитых аграрных странах. В большинстве обстоятельств не приходится даже говорить о возможности введения отрицательных подоходных налогов:

это абсолютно неосуществимый вариант политики. Проблемы наблюдения за доходами привели к разнообразию программ “индикаторного адресного распределения”, при которых трансферты ставятся в зависимость от таких индикаторов бедности, как владение землей, принадлежность к касте или место постоянного жительства.

Адресное распределение трансферт по регионам имеет ряд очевидных преимуществ, когда делаются попытки помочь бедным. Значительные межрегиональные различия в жизненном уровне в развивающихся странах являются обычным явлением, и отсталые районы часто можно выявить без особого труда. Поэтому одним из полезных индикаторов бедности может служить место постоянного жительства. Кроме того, присутствие местных органов власти свидетельствует об общем наличии административного аппарата и о том, что он уже задействован во многих программах сокращения бедности в развивающемся мире. Например, распределение централизованных государственных выплат во всех штатах Индии также отчасти обусловлено существующими между штатами различиями в распространенности бедности.

В работе Датта и Рэвелльона (Datt and Ravallion, 1992a) данная проблема рассматривается на примере Индии. Авторы анализируют влияние на совокупную бедность как аддитивных, так и мультипликативно поглощаемых трансфертов в различных штатах Индии, а также трансфертов между городскими и сельскими районами. При этом влияние на дотрансфертные доходы или относительные цены игнорируется. В зависимости от сделанных авторами предположений в отношении оценки бедности они приходят к выводу, что 75% и 90% трансфертов, при которых штат или сектор-“донор” характеризуется более высоким средним уровнем потребления, чем штат или сектор-“получатель”, были бы достаточны для сокращения совокупной бедности в 1983 г. Таким образом, качественный эффект сокращения межрегиональных/межсекторных различий в среднем жизненном уровне, как правило, идет на пользу бедным.

Однако количественный выигрыш для бедных даже от полной ликвидации межрегиональных различий в среднем жизненном уровне в Индии скорее всего будет не таким уж большим. К примеру, Датт и Рэвелльон моделируют влияние на различные показатели бедности полной ликвидации межрегиональных различий в 20 штатах Индии, причем каждый штат разделяется на городские и сельские районы, и делается предположение о неизменности внутрирегиональных относительных неравенств. Для этого вначале для каждого региона определяется кривая Лоренца в соответствии с рекомендациями, приведенными в Разделе 2.5. Затем находятся показатели бедности как функции этих параметров и среднего значения для каждого местного распределения. После этого становится возможным численное моделирование влияний сокращения межрегиональных различий в условиях постоянства внутрирегиональных неравенств (т. е. в условиях постоянства кривой Лоренца).

В результате этого исследования обнаруживается, что выравнивание среднего потребления по регионам способно вызвать лишь небольшое сокращение доли находящихся за чертой бедности лиц с 44% до 42% после устранения межрегиональных различий.

Полученные результаты сведены в Таблицу 10. Датт и Рэвелльон также определили величину возможного дополнительного воздействия на совокупную бедность, которое могло бы иметь место, если бы информация о распределении внутри регионов (полученная в результате проведения обследований домохозяйств) использовалась при региональном адресном распределении трансфертов оптимальным образом. В результате авторы пришли к выводу о том, что такое потенциальное воздействие невелико.

Таблица 10. Моделирование влияний межрегионального выравнивания на бедность в Индии Показатель бедности Фактическое значение (NSS, Смоделированное значение черта бедности = 89 рупий на при выровненном среднем одного человека в месяц) потреблении по всем штатам и между городскими и сельскими районами Индекс численности бедных (H) 43,9 42, Индекс глубины бедности (PG) 12,3 11, Показатель класса Фостера- 4,8 4, Грира-Торнбека (P2) Примечание: Моделирование предполагает, что общенациональное среднее значение не подвержено влиянию межрегионального перераспределения и что кривые Лоренца в пределах регионов также не подвержены воздействию.

Источник: Datt and Ravallion (1992a).

Основной причиной этих результатов является то, что, несмотря на показанные в Таблице 7 заметные межрегиональные различия в показателях бедности, регион постоянного проживания, определяемый существующими в Индии административными границами, оказывается довольно слабым индикатором бедности: в “бедных” регионах проживает множество небедных, а многие бедняки обитают в “богатых” регионах. Эта последняя группа несет на себе часть издержек регионального адресного распределения помощи, хотя имеет место утечка социальных выгод к первой группе. Административно осуществимые формы регионального/секторного адресного распределения могут, таким образом, являться весьма грубыми инструментами сокращения совокупной бедности в Индии. Увеличение издержек на перемещение ресурсов из более прибыльных мест скорее всего еще больше сократят выгоды для бедных.

Аналогичные эксперименты для Индонезии, где различия в распространенности и остроте бедности между разными островами выражены сильнее, показали более высокую эффективность данного типа адресного распределения – а также тот факт, что творцы существующей политики межрегиональных трансфертов совершенно не осознают эту эффективность (Ravallion, 1992b). Но даже в этом случае региональное адресное распределение не является панацеей: воздействие на национальную бедность неограниченных перераспределений доходов между различными провинциями Индонезии было бы эквивалентно трех-четырехпроцентному увеличению общенационального среднего потребления. Мы должны искать другие индикаторы, которые позволили бы нам осуществлять более точное адресное распределение внутри регионов или секторов.

Адресное распределение помощи по признаку владения землей в Бангладеш В сельских районах Южной Азии и (во все большей степени) в районах Африке южнее Сахары наиболее многообещающим отдельно взятым дополнительным индикатором бедности, вероятно, является принадлежность к тому или иному землевладельческому классу, учитывая сильную отрицательную корреляцию, наблюдаемую между землевладением и бедностью в сельских районах значительной части Южной Азии.


Выполненное автором моделирование влияний на бедность подтверждает потребность в адресной направленности программ сокращения бедности на безземельных или почти безземельных обитателей сельских районов Бангладеш (Ravallion, 1989). На Рисунке показано изменение показателя бедности P1 в зависимости от землевладельческого класса в сельских районах Бангладеш, а также представлены увязанные с классом землевладения трансферты, которые должны были бы свести к минимуму показатель совокупной бедности P2 при заданном бюджете (более подробно этот вопрос обсуждается в работе Ravallion, 1989). С ростом землевладельческого класса объем трансферт сокращается, хотя послетрансфертный доход с ростом землевладельческого класса по-прежнему увеличивается, даже если когда бедность сведена к минимуму.

Рисунок 11. Смоделированные схемы трансфертов. Распределение трансфертов по признаку владения землей в целях сокращения бедности в сельских районах Бангладеш. (Источник:

адаптированные данные из работы Ravallion, 1989.) Однако полученные результаты выявили ограничения, присущие адресному распределению трансфертов по признаку землевладения. Принадлежность к тому или иному землевладельческому классу является хотя и сильным, но неидеальным фактором бедности;

существует сельская беднота, владеющая достаточным количеством земли, и есть безземельные небедняки. Определенную погрешность в это соотношение вносят и различия в качестве земли. Очевидно, таким образом нельзя рассчитывать на ликвидацию бедности даже при самых “щедрых” предположениях относительно того, какой вид перераспределений доходов между представителями разных землевладельческих классов является политически осуществимым. В самом деле, даже при полном контроле над распределением доходов между 10 землевладельческими классами в Бангладеш достижимое с помощью таких мер максимальное сокращение совокупной остроты бедности не превысит того результата, который можно было бы получить посредством неадресного единоразового перечисления денег всем домохозяйствам. При этом стоимость такой помощи эквивалентна приблизительно одной десятой ВВП (Ravallion, 1989). Результативность мер по сокращению бедности может возрастать под влиянием различных факторов, таких как воздействие роста доходов или богатства на будущую производительность труда бедных113. Другие же факторы, напротив, снижают эффективность этих мер. Правдоподобные ограничения перераспределительных полномочий правительства еще больше уменьшили бы положительное влияние такой политики на бедных.

Этот вопрос рассматривается в работе Ravallion and Sen (1992), авторы которой приходят к выводу, что резонные поправки на различные влияния на производительность вносят свой вклад в воздействие на бедность адресного распределения трансферт по признаку владения землей, хотя этот эффект не является сильно выраженным.

Программы трудоустройства на общественные работы Разочарование по поводу с перспектив прямого сокращения бедности с помощью других средств, таких как региональное адресное распределение, вновь разожгло интерес к одной из старейших известных схем уменьшения бедности – программам общественных работ, например, к таким, как программы общественных работ для сельского населения, получившие широкое распространение в Южной Азии и становящиеся все более и более популярными в других регионах. Основной аргумент в пользу таких программ заключается не в том, что общественные работы способны сокращать бедность путем создания средств получения доходов (хотя и это само по себе неплохо), а в том, что потребности в работе могут, по-видимому, создавать превосходные стимулы для “самоадресования” в том смысле, что небедные редко изъявляют желание участвовать в программах борьбы с бедностью, тогда как очень многие бедные, напротив, охотно делают это114.

Как следует планировать эти программы, чтобы они были максимально экономически эффективными в борьбе с бедностью? При разработке политики возникают взаимосвязанные вопросы размера заработной платы и широты охвата программой трудоустройства на общественные работы. При заданном долгосрочном бюджете приходится выбирать между программой, нацеленной на широкий охват при потенциально низких ставках заработной платы, и программой с ограниченным числом участников, предусматривающей достаточно высокую ставку заработной платы, при которой многие ее участники смогли бы покончить с собственной бедностью. Данная проблема исследуется в работе Ravallion (1991b), автор которой выводит критерии оценки стилизованных альтернативных вариантов политики с точки зрения широкого класса показателей бедности.

Результаты эмпирического моделирования альтернативных вариантов политики для Бангладеш в общем и целом свидетельствуют в пользу широкого охвата при низких ставках заработной платы, когда правительство озабочено остротой совокупной бедности, оцениваемой, например, с помощью показателя P2 класса Фостера-Грира-Торнбека. Это справедливо даже в том случае, когда не связанные с выплатой заработной платы затраты в расчете на одного рабочего весьма велики (хотя в случае, когда эти затраты слишком велики, желательно все-таки ограничить охват). Как правило, широкоохватные программы в первую очередь улучшают положение именно бедных, и поэтому их воздействие на P2 будет большим, чем на PG или H. Проверка выполнения условия доминантности первого порядка обычно свидетельствует в пользу широкого охвата115, поэтому конечный вывод устойчив по отношению к выбору черты бедности и показателя бедности при условии, что последний позволяет оценить сокращение глубины бедности. Аргументы в пользу ограниченного охвата при более высоких ставках заработной платы выглядят более убедительными, когда в центре внимания находится только распространенность бедности, оцениваемая показателем H, поскольку в этом случае больше людей смогут подняться над чертой бедности.

Эта теория и факты обсуждаются в работе Ravallion (1991a).

Исключения из этого правила возможны в том случае, когда административные издержки в расчете на одного рабочего слишком высоки;

см. Ravallion (1991b).

Рисунок 12. Кривые распространенности бедности с учетом и без учета заработков на общественных работах в индийской деревне. Распределение среднего семейного дохода за шестилетний период в расчете на одного человека в индийской деревне, а также смоделированное распределение при отсутствии возможности трудоустройства на общественные работы с поправкой на упущенные доходы от альтернативных видов деятельности. (Источник: Datt and Ravallion, 1991c.) Воздействие на бедность одной из программ занятости на общественных работах с низкой заработной платой неплохо иллюстрируется некоторыми результатами, полученными Даттом и Рэвелльоном (Datt and Ravallion, 1992c). Они изучали влияние возможностей трудоустройства на общественные работы (в основном в рамках осуществляемой в шт. Махараштра “Программы гарантий занятости”) на доходы жителей одной из расположенных на территории этого штата бедных деревень, используя набор данных долговременных обследований х семейного уровня, охватывающий шестилетний период. Эти данные позволили оценить упущенные доходы участников программы с тем, чтобы можно было произвести расчет доходов, которых следовало бы ожидать при отсутствии этой программы. На Рисунке 12 показано кумулятивное распределение среднего дохода на одного человека, полученного путем усреднения данных за шесть лет и считающегося в силу этого неплохим индикатором нормального – “долгосрочного” – жизненного уровня. Показаны два распределения, одно из которых соответствует случаю наличия возможности занятости на общественных работах, а другое – случаю ее отсутствия.

В данном случае должно выполняться условие доминантности первого порядка;

в результате доступа к занятости на общественных работах ничьи доходы нисколько не снизились116. Однако можно также видеть, что данная программа имеет адресную направленность в том смысле, что обе кривые распределения непараллельны.

Максимальный разрыв по вертикали имеет место на уровне немногим ниже 700 рупий на человека в год и составляет 13 процентных пунктов;

другими словами, при черте бедности, расположенной примерно на этом уровне, индекс численности бедных в результате осуществления программы сократился бы на 13 процентных пунктов – с 33% до 20%.

Однако типичные черты бедности для сельской Индии намного превышают этот уровень. Наиболее часто используемая черта бедности подразумевает доход в размере примерно 900 рупий на человека в год. На этом уровне воздействие на индекс численности бедных намного меньше;

благодаря возможности трудоустройства на общественные работы он снижается лишь с 42% до 40%. Но, разумеется, это сравнение скрывает реальное воздействие на тех людей, которые находятся глубоко за чертой бедности. Более лучший индикатор можно получить, используя такой показатель остроты бедности, как P2;

при одной и той же черте бедности этот показатель выявляет существенное снижение бедности в результате осуществления данной программы – с 5,0% до 3,2%.

Таким образом, программы занятости на общественных работах иллюстрируют тот факт, что оценка политики может в значительной степени основываться на стоимостных суждениях, сделанных при определении и оценке бедности. Личное мнение автора, которое, смею предположить, разделят с ним многие читатели, заключается в том, что оценки политики должны не только быть более чувствительными к воздействиям на “бедных”, чем к воздействиям на “небедных”, но и должны также придавать наибольший вес воздействиям на наиболее бедных.

Основным источником финансирования данной программы являются налоги на городской сектор штата Махараштра. Заметим, что эти результаты не означают, что не существует альтернативных вариантов политики, которые могли бы иметь большее воздействие на бедность при одном и том же валовом объеме выплат;


см. Ravallion and Datt (1992).

Выводы и рекомендации Оценки прогресса развития той или иной страны и достоинств той или иной конкретной политики часто формируются на основе количественных оценок величины, глубины и остроты бедности. Как мы уже видели на ряде примеров, приведенных в настоящей монографии, такие оценки могут быть весьма чувствительными к аналитическим предположениям: например, очень часто черта бедности в развивающихся странах расположена на уровне или вблизи моды распределения потребления, где индекс численности бедных весьма чувствителен к точному местоположению этой черты, так как в этой точке кумулятивное частотное распределение имеет наибольшую крутизну.

К счастью, во многих политико-ориентированных применениях мы не столько озабочены точной оценкой того или иного показателя бедности, сколько просто хотим знать, какая из двух ситуаций – например, до и после некоторого изменения политики – характеризуется более высоким уровнем бедности. Отталкиваясь от современной теории и фактов, я пытался показать, как можно выполнять такие сравнительные оценки бедности и какие трудности при этом возникают.

При оценке уровня жизни лучшим из обычно имеющихся показателей является должным образом нормализованный и всеобъемлющий показатель семейных потребительских расходов, основанный на воспоминаниях респондентов во время моментного обследования домохозяйств, охватывающего представительную выборку. С точки зрения оценки уровня жизни можно добиться еще лучших результатов, например, используя на протяжении некоторого периода времени множественные интервью на уровне отдельных людей. Но при заданном размере выборки такие обследования обходятся дороже, и здесь приходится идти на компромисс. Выбор будет зависеть от приоритетов, придаваемых множественным целям сбора данных обследования, а также от имеющихся ресурсов. Я предполагаю, что в ближайшие годы обследования общенационального уровня будут оставаться в большинстве своем одномоментными, а лонгитьюдные обследования в основном будут иметь намного более узкий охват населения и будут использоваться для решения конкретных “узких” вопросов – например, для исследования динамики бедности на уровне отдельных людей или семей, а также для оценки воздействий конкретных политических вмешательств, возможно, на экспериментальной основе.

Учитывая проблемы нахождения идеального денежного показателя благосостояния, часто оказываются полезными и другие совокупные показатели, дополняющие собой показатели, получаемые на основе обследований домохозяйств. Основными примерами являются всевозможные “социальные индикаторы” (средняя продолжительность жизни, младенческая смертность, грамотность) и узко определенные агрегированные экономические индикаторы (например, те, которые могут быть получены из национальных сводок), а также данные об основных относительных ценах (например, такие как реальные ставки заработной платы для неквалифицированных работников). Эти показатели ценны настолько, насколько они отражают аспекты семейного благосостояния, которые не находят адекватного отражения в показателях, основанных на потреблении или доходах. Однако несмотря на то, что эти показатели способны обеспечить наличие полезных дополнительных данных при выполнении сравнительных оценок бедности, не следует полагаться исключительно на такие агрегированные показатели. Они не всегда содержат в себе достаточную информацию об уровне жизни бедных. Например, среднее потребление (оцениваемое исходя из национальных сводок) может расти, а положение бедняков при этом не будет улучшаться. Кроме того, некоторые социальные показатели могут быть чрезмерно чувствительными даже к незначительному прогрессу в сфере первичной медицинской помощи, особенно если в качестве исходной точки взята ситуация, характеризующаяся высокой смертностью. Несмотря на то, что предотвращение общих инфекционных и паразитарных заболеваний (таких как малярия), бесспорно, является прогрессом – и одной из наиболее приоритетных задач в тех случаях, когда она еще не достигнута – одной ее явно недостаточно для искоренения бедности. Кроме того, хотя на некоторые из этих агрегированных показателей определенно оказывает влияние распределение потребления или доходов, их полезность как индикаторов распределения весьма сомнительна. Например, они могут быть не столь восприимчивы к благосостоянию сверхбедных, как нам хотелось бы.

Поэтому полученные в результате обследований домохозяйств данные об уровне жизни, по всей вероятности, будут оставаться основным и наиболее емким источником информации для выполнения сравнительных оценок бедности. Если в развитых странах подобные данные имеются почти повсеместно, то примерно в половине развивающихся стран в последнее время (примерно начиная с середины 80-х годов) не проводилось обследований населения с целью выяснения семейных доходов или потребления. Кроме того, между различными регионами наблюдаются заметные различия в степени наличия таких данных. Рассмотрим, например, оценки бедности для развивающегося мира, выполненные для отчета World Development Report за 1990 г. (World Bank, 1990b). В их основу были положены результаты обследований домохозяйств для 22 стран (которые охватывали три четверти населения развивающихся стран), а недостающие данные были получены путем экстраполяции с использованием легкодоступных совокупных экономических и социальных показателей (Ravallion, Datt and van de Walle, 1991).

Разумеется, эти экстраполяции были неточными. Можно рассчитать, какая доля неточности в точечной оценке бедности в любом регионе была вызвана ошибками экстраполяции, отражающими отсутствие необходимых данных обследования. На Рисунке 13 показаны точечные оценки для каждого региона развивающегося мира, и 95-процентный доверительный интервал вокруг этих оценок обусловлен исключительно неточностью, являющейся следствием необходимости выполнения таких экстраполяций. Можно видеть, что этот интервал изменяется в широких пределах и является наиболее узким для Восточной Азии, где фактически все население было охвачено недавним выборочным обследованием, а наиболее широким – для районов Африки южнее Сахары, где приблизительно 90 процентов населения не было охвачено недавним обследованием117. В самом деле, несмотря на то, что точечная оценка индекса численности бедных для районов Африки южнее Сахары почти столь же высока, как для Южной Азии (47 и 51 проц. соответственно), доверительный интервал для районов Африки южнее Сахары простирается в широких пределах – от 19 до 76 проц., тогда как для Южной Азии он гораздо уже – от 50 до 53 проц. Более того, если в Южной Азии наблюдается снижение распространенности абсолютной бедности, то есть все основания предполагать, что в районах Африке южнее Сахары этот показатель в лучшем случае не изменяется (World Bank, 1990b;

Chen, Datt and Ravallion, 1992). Весьма вероятно, что в настоящее время мы меньше всего знаем о бедности в той части света, где ее распространенность и глубина наиболее высоки.

Эта ситуация уже начинает улучшаться по мере того, как становятся доступными результаты различных обследований, проводимых в рамках разработанного Всемирным банком проекта “Социальные аспекты реформ в районах Африки южнее Сахары”. Однако даже эти обследования, по видимому, не охватят большинство крупных стран, таких как Нигерия, Судан и Эфиопия.

Рисунок 13. Межрегиональные различия в точности оценки индекса численности бедных.

Доверительные интервалы вокруг точечных оценок доли населения в каждом регионе, потреблявшей менее одного доллара в день в 1985 г. при паритете покупательной способности. Эти доверительные интервалы учитывают ошибки экстраполяции только в тех случаях, когда соответствующие данные обследования недоступны. (Источник: Ravallion, Datt and van de Walle, 1991.) Часто возникает вопрос, следует ли той или иной развивающейся стране вкладывать средства в проведение обследования домохозяйств. В принципе один из путей ответа на этот вопрос заключается в том, чтобы оценить издержки и преимущества таких данных. Однако если издержки оценить легко, то преимущества – нет. Существуют качественные выгоды в плане способности правительства, управляемого им народа и широких научных кругов критически, но при этом системно оценить фактическую или предлагаемую политику, а также общий прогресс в развитии страны. При отсутствии профиля бедности можно лишь строить предположения о том, как должна выглядеть политика борьбы с бедностью. Какое значение придается этим выгодам или, по сути дела, любой основополагающей информации о жизненном уровне общества? Мне ни разу не приходилось сталкиваться с попыткой произвести анализ экономической эффективности сбора данных из национальных сводок;

в самом деле, почти общепризнанно, что такие данные столь же необходимы, как и само правительство. Такое предположение выглядело бы не менее неоспоримым применительно к периодическим национально-представительным обследованиям с целью определения жизненного уровня населения.

Лучшим первым шагом для аналитика, “вооруженного” сопоставимыми результатами обследования населения с целью выяснения семейного потребления для двух или более сравниваемых дат или мест (либо для ситуаций, характеризующихся отсутствием и наличием некоторого изменения политики), является построение каждой из кривых распространенности бедности, задаваемых долей населения, которая, согласно оценкам, потребляет меньше некоторого установленного объема подушевого потребления, в предположении, что последний может измениться от ноля до максимума. Если построенные кривые распространенности бедности не пересекаются ни в одной внутренней точке – такая ситуация называется “доминантностью первого порядка”, – то порядковая сравнительная оценка бедности является однозначной и дальнейшие расчеты абсолютно не нужны.

Независимо от того, где проведена черта бедности или какой показатель бедности используется (в пределах очень широкого класса показателей), ситуация с более низкой кривой распространенности бедности будет характеризоваться меньшей бедностью.

Если обе кривые все же пересекаются или если требуется количественная сравнительная оценка бедности, то необходима дополнительная информация. Можно дополнить имеющиеся данные информацией о том, что считается разумной чертой бедности в данной конкретной стране, и (или) информацией о том, что считается разумными свойствами показателя бедности. Оба эти вида информации могут быть спорными.

Мною были проанализированы основные методы, используемые для определения черт бедности в тех случаях, когда это необходимо. Некоторые популярные методы несут в себе риск смешивания понятий “абсолютной” и “относительной” бедности, причем это смешивание проявляется неочевидными путями как при наблюдениях за изменениями абсолютной бедности, так и при наблюдениях за относительной бедностью. Более того, неясно даже то, разумен ли способ включения соображений касательно относительной бедности в сравнительную оценку бедности. При выполнении сравнительных оценок абсолютной бедности следует корректировать черту бедности только таким образом, чтобы она сохраняла постоянное значение с точки зрения используемого показателя жизненного уровня;

при использовании потребления или дохода это обычно означает, что черту бедности необходимо корректировать лишь с учетом временных или пространственных различий в стоимости жизни для бедных. На мой взгляд, наилучший практический метод установления черты бедности заключается в том, чтобы использовать стоимость четко определенного набора товаров, считающегося достаточным для того, чтобы можно было гарантировать удовлетворение пищевых и других основных потребностей типичного человека. Другие потребности, находящиеся вне рамок пищевых потребностей человеческого организма, удовлетворение которых необходимо для ведения умеренно активной жизни, определяются исключительно нормативными суждениями.

На практике основным источником изменений черт бедности обычно является учет непродовольственных товаров. Один из широко распространенных методов заключается в том, чтобы исходить в этом учете из расходов тех, кто только что удовлетворил свои пищевые потребности. Однако это обязательно следует делать раздельно для каждой сравниваемой подгруппы, поскольку материально обеспеченные группы при удовлетворении своих пищевых потребностей, естественно, будут расходовать больше, чем другие подгруппы. Тогда в качестве метода установления черт бедности можно использовать “встраивание” существующих неравенств в оценку бедности способами, которым трудно было бы найти оправдание. Всегда необходимо проверять, насколько чувствительно к таким вариантам выбора ранжирование подгрупп по бедности.

Лучше, на мой взгляд, вначале определить стоимость продовольственной корзины, обеспечивающей удовлетворение средних пищевых потребностей способом, согласующимся с составом превалирующих рационов питания. При этом следует дополнить эту корзину непродовольственными товарами таким образом, чтобы это согласовывалось с динамикой расходов тех, кто может позволить себе лишь указанный продовольственный набор (разумная нижняя граница приемлемого диапазона черт бедности), или тех, кто только что достиг этого уровня продовольственных расходов (оправданная верхняя граница приемлемого диапазона черт бедности).

Однако во многих случаях окажется, что сравнительные оценки бедности относительно нечувствительны к точному значению черты бедности во всем резонно широком диапазоне ее значений;

при изменении (быть может, даже значительном) численности бедных ранжирования не обязательно будут также изменяться. Если можно говорить о том, что черта бедности не превышает некоторого критического значения и что это значение не лежит выше наиболее низкой из внутренних точек пересечения кривых распространенности бедности, то больше, собственно говоря, ничего и не нужно. Еще раз отметим, что порядковое сравнение позволяет сделать окончательный вывод при любом показателе бедности.

Если же нам недостаточно известно о черте бедности или если ранжирование остается неоднозначным во всем разумном диапазоне черт бедности, то потребуются ограничения класса показателей бедности в тех ситуациях, когда условие доминантности первого порядка не выполняется – например, когда благосостояние одной части бедных улучшается, а другой – ухудшается. Возможно, вполне достаточно будет ограничиться рассмотрением только показателей, обладающих тем свойством, что увеличение потребления любого человека не может увеличить бедность. Этого будет достаточно для выполнения порядковой сравнительной оценки бедности, если кривые дефицита бедности, задаваемые площадью под кривыми распространенности бедности, ни в одной внутренней точке не будут пересекаться. Иными словами, одна из этих кривых по крайней мере в некоторых точках должна располагаться выше другой и ни в одной точке не должна опускаться до максимальной черты бедности. В этом случае говорят о выполнении “условия доминантности второго порядка”. Например, в сравнительном анализе, при котором благосостояние одних бедных ухудшается, в то время как благосостояние других бедных, напротив, улучшается, кривая дефицита бедности снизится, если совокупные выгоды будут превышать совокупные убытки.

Если такая проверка не позволяет сделать окончательный вывод (кривые дефицита бедности пересекаются в некоторой точке, расположенной ниже максимальной допустимой черты бедности), то необходимо будет проанализировать то, как рассматриваемый показатель бедности “взвешивает” выгоды или убытки на различных уровнях потребления среди бедных и, в частности, насколько он чувствителен к остроте бедности. При этом вполне естественно предположить, что чем беднее человек, благосостояние которого улучшилось, тем более высокий весовой коэффициент должна иметь полученная им выгода.

Для этого необходимо сравнить кривые остроты бедности, задаваемые площадями под кривыми дефицита бедности. Это сравнение является ни чем иным, как проверкой выполнения “условия доминантности третьего порядка”, аналогичной описанным выше проверкам выполнения условий доминантности первого и второго порядка. Если это условие выполняется, то это означает, что сравнительная оценка бедности для показателей остроты бедности однозначна.

Чисто порядковая сравнительная оценка бедности не всегда является достаточной.

Мы можем захотеть узнать, насколько изменился жизненный уровень бедных и какие факторы вызвали это изменение. Здесь нам на помощь приходят методы разложения. С помощью профиля бедности можно выявлять подгруппы, в которых распространенность, глубина или острота бедности наиболее высока, чтобы лучше понять, как фактические или ожидаемые изменения повлияют на бедных. Сравнительные оценки, выполняемые в течение некоторого периода времени, также могут быть разложены на различные компоненты – например, компоненты, обусловленные зависимостью роста от перераспределения, или секторные компоненты. При этом на самом “тонком” уровне разложения вероятные воздействия на благосостояние на уровне семей часто могут быть достаточно достоверно квантифицированы с помощью современных микроэконометрических средств. Это может обеспечить более глубокое понимания воздействий на бедных и их вероятных поведенческих откликов на эти воздействия.

Мною было приведено множество иллюстраций того, как эти методы могут использоваться на практике при оценке бедности и анализе политики. Было отмечено, что некоторые оценки воздействий на бедность гораздо менее устойчивы по отношению к сделанным при оценке бедности предположениям, чем другие. Аналогичным образом можно говорить о том, что одни сравнительные оценки политики в большей степени базируются на зачастую трудных стоимостных суждениях, сделанных при оценке бедности, чем другие. Здесь не допустимы никакие обобщения.

Ясно одно: некоторые относительно простые средства анализа бедности могут послужить значительным подспорьем при определении устойчивости сравнительных оценок бедности по отношению к сделанным при этих оценках предположениям. По крайней мере, можно будет избежать наихудшего результата, а именно полного незнания того, насколько в действительности чувствительны политические выводы к информации и предположениям, на которых они основываются. Но, как видно на примере некоторых рассмотренных здесь применений, сравнительная оценка бедности часто может оказаться устойчивой в широком диапазоне обстоятельств, повышая тем самым уверенность в правильности сделанного политического вывода.

Приложение 1. Метод определения черт бедности Не существует отдельно взятого идеального метода определения черты бедности, и сделанный выбор почти всегда будет спорным. В Разделе 2.4 обсуждались плюсы и минусы использовавшихся в прошлом методов построения черт бедности. В настоящем Приложении предлагается способ усовершенствования старых методов, который, судя по всему, имеет ряд привлекательных черт. Предлагаемые здесь определения оправданны в условиях развивающейся страны и могут использоваться вместе с данными, которые обычно имеются в результате обследования домохозяйств.

Можно считать, что черта бедности состоит как бы из двух компонентов:

продовольственной компоненты черты бедности, отражающей “основные продукты питания”, и непродовольственной компоненты черты бедности, учитывающей “основные непродовольственные товары”. Пищевые потребности, удовлетворение которых необходимо для поддержания хорошего здоровья, являются очевидной отправной точкой для определения потребностей в основных продуктах питания. Почти все используемые на практике подходы к определению черты бедности привязаны к пищевым потребностям, хотя методы выполнения этой привязки значительно различаются. Потребности в пищевой энергии оценены ВОЗ (WHO, 1985).



Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.