Социологи в традиционных исследованиях, изучая динамику доходов населения, не берут в расчет группу самых обеспеченных граждан. Однако сейчас внутренний спрос становится сильным драйвером российской экономики, и важно понимать их потребительские стратегии. Эксперты ВШЭ дополнили данные выборочных наблюдений цифрами налоговой статистики, что позволило более точно рассчитать доходы этой группы. В частности, зарплаты 1,5% самых богатых жителей Москвы оказались почти на 20% выше, чем по данным выборочных наблюдений доходов населения Росстата. 

В Вышке состоялся научный семинар «Оценка доходного неравенства населения России на основе объединения данных выборочных обследований доходов населения и налоговой статистики», проведенный в рамках проекта «Экономическое поведение домашних хозяйств». 

Научный руководитель НИУ ВШЭ Ярослав Кузьминов в своем вступительном слове подчеркнул: сейчас, когда для России внутренний спрос становится сильным драйвером экономики, важно определить паттерны потребления наиболее обеспеченных домохозяйств, приобретающих значимую часть товаров потребительского сектора. На основании этих данных можно принимать доказательные решения и прогнозировать объем платежеспособного спроса в экономике и влияющие на него факторы. Это поможет сделать государственную политику более сбалансированной и точной. Именно с этой целью необходимо установить распределение реальных доходов верхних децилей и соотношение между их сбережениями и тратами. 

В целом изучение высокодоходных групп — новая тактика: статистика и социология традиционно недоучитывают доходы 10% наиболее обеспеченных россиян. В последние годы с появлением онлайн-социологии ситуация стала меняться, но для того, чтобы поставить сбор таких данных на постоянные рельсы, необходимы лонгитюдные обследования с участием социологических волонтеров.

Модератор семинара, заместитель директора Института социальной политики НИУ ВШЭ Оксана Синявская, отметила: восстановление общей картины распределения доходов из отдельных и не всегда хорошо согласующихся друг с другом элементов, содержащихся в доступных данных, — сложная исследовательская задача, которая имеет большое прикладное значение. Поэтому интеграция данных опросов ВНДН Росстата и больших данных ФНС — важный методологический шаг в оценивании доходов наиболее обеспеченных россиян. 

Докладчик, главный эксперт Центра экономических измерений и статистики департамента статистики и анализа данных факультета экономических наук Сергей Кузин, сообщил, что обследования доходов индивидов и домашних хозяйств являются основным достаточно полным источником, имеющим, однако, определенные ограничения. Поэтому, чтобы выяснить реальное распределение доходов и уровень неравенства, следует изучать разные источники, включая налоговые данные. 

У каждой методологии есть свои преимущества и недостатки. Выборочные наблюдения доходов населения (ВНДН) дают валидную картину распределения доходов в целом, в том числе не облагаемых налогами, с учетом социальных трансфертов, но недостаточно охватывают обеспеченных россиян, не попадающих в выборку или занижающих доходы. В налоговых данных гораздо более полно представлены слои населения с высокими доходами. 

Корректировка распределения доходов по данным выборочных обследований может выполняться без привлечения других источников данных за счет подгонки параметрических распределений, например логнормального распределения для средних и низких доходов и распределения Парето в области высоких доходов. В качестве дополнительного источника данных чаще всего используются налоговые данные. В этом случае может применяться перевзвешивание и замена значений в области высоких доходов. Общепринятым подходом в российской практике является корректировка данных обследования путем подгонки логнормального распределения и калибровки итогов по макроэкономическому показателю доходов и балансу денежных доходов и расходов.

Интеграция данных выборочного обследования и налоговых данных позволяет более адекватно оценивать распределение в области высоких и очень высоких доходов, сохраняя в то же время преимущества использования данных выборочного обследования для оценки доходов основной части населения. В качестве источников данных использовались микроданные ВНДН и предоставленные ФНС данные по трудовым денежным доходам на основе сведений из деклараций о доходах физических лиц, облагаемых налогами, агрегированные по однопроцентным группам. Суть предложенной методики состоит в оценке доходного неравенства на микроданных ВНДН, скорректированных для богатой части общества, исходя из сведений, аккумулируемых ФНС.

Выбор подхода во многом зависит от возможностей получения данных. Нужно также учитывать страновую специфику налоговых данных, а также наличие первичных микроданных. По мнению Сергея Кузина, микроданные ВНДН, предоставляемые Росстатом в открытом доступе, позволяют качественно проанализировать доходы и их распределение. Он поблагодарил ФНС за предоставление агрегированных налоговых данных.

Эксперт НИУ ВШЭ уточнил: авторы доклада остановились на методе замены значений в области высоких доходов выше точки пересечения распределений по данным обследования и ФНС на более высокие средние значения дохода в топ-группах по данным ФНС. Использовались трудовые денежные доходы ВНДН и аналогичная категория доходов из налоговых деклараций ФНС. Далее авторы переходили на уровень домохозяйств, что позволяло «пересобрать» личные доходы людей.

Сергей Кузин сообщил, что точка пересечения доходов находилась на уровне 98,5% населения, что примерно соответствует опыту других стран. Корректировка доходов наиболее обеспеченной части лиц в ВНДН на основе налоговых данных проявляется главным образом в существенном увеличении размеров групп населения со среднедушевыми доходами 150–200 тыс. рублей и более 200 тыс. рублей в месяц. Эти группы большей частью пополняются, как и следовало ожидать, за счет близлежащей группы с доходами 100–150 тыс. рублей в месяц.

В Москве и Подмосковье корректировка верхнего процентиля составила 19,9%, до 356 392 рублей, а в других регионах — 10,6%, до 128 984 рублей.

Одновременно несколько повышается и уровень доходного неравенства: коэффициент Джини в Москве увеличился с 0,36 до 0,38, а коэффициент фондов, отражающий разницу в доходах верхнего и нижнего децилей, — с 8,9 до 10,1. В регионах они увеличились с 0,32 до 0,33 и с 7,6 до 8,1 соответственно. Было отмечено также, что корректировка доходов по данным ФНС дает меньшее значение дифференциации по доходам по сравнению с официальными показателями, публикуемыми Росстатом на основе корректировки с использованием логнормального распределения. Так, коэффициент фондов, рассчитанный непосредственно по данным ВНДН по всему населению России за 2022 год, составляет 9,1, с учетом корректировки по данным ФНС — 9,9, а опубликованный Росстатом показатель — 13,8.

Соавтор доклада, директор Центра экономических измерений и статистики факультета экономических наук НИУ ВШЭ Александр Суринов, сообщил, что в будущем планируется расширить перечень дооцениваемых доходов после получения соответствующих данных от ФНС. В дальнейшем предполагается учесть доходы от самозанятости и из иных источников, поскольку в верхней группе они могут быть весьма существенны. Он уточнил, что ограничение данных трудовыми доходами было обусловлено стремлением авторов разработать методику корректировки через ранжирование доходов, формирование групп, идентичных по размерам данным ФНС, нахождение точки пересечения и дальнейшую замену данных. «Важна логика и факт: с этих денег уплачен налог и значениям можно доверять», — подытожил Александр Суринов. 

Дискутант, начальник Управления статистики уровня жизни и обследований домашних хозяйств Росстата Елена Фролова, поинтересовалась, как рассчитывались доходы людей, занятых на нескольких работах, не может ли наличие нескольких справок по уплате НДФЛ исказить картину. Она также высказала мнение, что применение аналитической модели распределения доходов исходя из макроэкономического объема доходов могло бы дать лучший результат.

Сергей Кузин уточнил, что данные по налогоплательщику собираются со всех мест его работы, и согласился с необходимостью крайне внимательного отношения к корректировкам. Он отметил также, что используемые для корректировки Росстатом макроэкономические показатели доходов из Системы национальных счетов (СНС) и баланса доходов и расходов не содержат никакой информации о распределении доходов, поэтому могут использоваться только для калибровки суммарного значения доходов в обследовании, но не для корректировки распределения.

Ярослав Кузьминов уверен, что для создания прогноза объема потребления следует понимать мотивы отказа от разных категорий товаров и услуг, например поездок за рубеж и дальнего внутреннего туризма, а также включить в расчет и доходы от аренды квартир, вкладов и самозанятости, поскольку они могут составлять значительную часть дохода, у некоторых групп населения — основную часть.   

Научный руководитель Вышки полагает, что методологию следует развивать с учетом баз данных университета и данных таких ведомств, как ФНС и Росстат. Он также подчеркнул важность формирования корпуса социологических волонтеров, без которых сбор данных будет затруднен или невозможен. Также стоит искать новые источники больших данных (Сбер, Т-Банк, ВТБ и др.) — это поможет в получении сведений о быстрых платежах и расходах, что позволит уточнить реальные доходы отдельных индивидов и групп населения, в том числе высокодоходных. Высока вероятность того, что такое сопоставление поможет выявить группу с существенной разницей между расходами и доходами из-за наличия у части обеспеченных людей серых или неучтенных в методологии доходов.

Другой важной проблемой Ярослав Кузьминов назвал скрытое потребление, в частности корпоративные расходы на личное потребление, например медицинские услуги и командировочные расходы сотрудников. Также следует учитывать натуральный выпуск товаров и продуктов, поскольку производители могут вывести их на рынок и создавать спрос на них. 

Наконец, в расчете доходов следует учитывать помощь родственников. Часть молодежи пользуется средствами, товарами (например, автомобилями) и услугами, приобретенными их обеспеченными родителями. Молодые люди могут иметь такую же структуру и объем затрат, как представители верхнего дециля, а в статистике доходов могут выглядеть неработающим «низшим классом». «Мы должны это учитывать в системе национальных счетов и не терять эти потоки», — подытожил Ярослав Кузьминов. 

В обсуждении доклада также участвовали старший научный сотрудник Центра трудовых исследований НИУ ВШЭ Анна Лукьянова, младший научный сотрудник Центра исследований бюджетов времени ИСП НИУ ВШЭ Сергей Тер-Акопов и ведущий научный сотрудник Центра статистики и науки о данных РЭУ им. Г.В. Плеханова Ольга Образцова. 

В завершение семинара Оксана Синявская подчеркнула, что сами по себе большие данные и их использование не позволяют закрыть все информационные лакуны. Поэтому важно использовать весь комплекс источников, в том числе опросные материалы. Это касается не только высокодоходных слоев населения, но и других групп.