НЕРАВЕНСТВО ВОЗМОЖНОСТЕЙ: РОЛЬ ПРОСТРАНСТВЕННОГО ФАКТОРА

Пространственная Экономика 2020. Том 16. № 4. С. 44-67

JEL: D31, D63, O15 https://dx.doi.org/10.14530/se.2020A044-067

УДК 330.59

Неравенство возможностей: роль пространственного фактора

З.Ф. Ибрагимова, М.В. Франц

Ибрагимова Зульфия Фануровна

кандидат экономических наук

доцент Института экономики, финансов и бизнеса

Башкирский государственный университет, ул. Заки Валиди, 32, Уфа, 450076, Российская Федерация

E-mail: badertdinova@mail.ru ORCID: 0000-0003-0585-0170

Франц Марина Валерьевна кандидат технических наук доцент Института экономики и управления

Уфимский государственный авиационный технический университет, ул. К. Маркса, 12, Уфа, 450000, Российская Федерация E-mail: tan-Marina@mail.ru ORCID: 0000-0002-5324-2463

Аннотация. Концепция равенства возможностей сформировалась в западной социальной философии в конце XX в. в результате развития эгалитарной теории социальной справедливости. Согласно этой концепции, детерминанты индивидуальных достижений следует разделять на две категории: «обстоятельства», не зависящие от индивида, и «усилия», ответственность за которые должен нести сам человек. Неравенство, обусловленное факторами-обстоятельствами, несправедливо и подлежит компенсации. Неравенство, возникающее вследствие разного уровня усилий, напротив, социально приемлемо и не должно корректироваться мерами государственной политики. Настоящее исследование посвящено измерению неравенства возможностей в Российской Федерации и ее регионах. Хорошо известно, что субъекты РФ очень неоднородны, удельные показатели по ним могут отличаться в разы. В связи с этим и характеристики неравенства возможностей в отдельных субъектах РФ могут значительно отличаться от общероссийских значений. Проверка этой гипотезы и является основной целью исследования. Анализ базируется на данных опроса «Выборочное наблюдение доходов населения и участия в социальных программах», проводимого Федеральной службой государственной статистики. Расчеты выполнялись с применением параметрической методики на основе ex-ante подхода. В качестве меры неравенства использовалось среднее логарифмическое отклонение. Установлено, что вклад неравенства возможностей в неравенство трудового дохода в РФ составляет примерно 30%, при этом примерно 70% неравенства возможностей приходится на долю пространственного фактора (региона прожива-

© Ибрагимова З.Ф., Франц М.В., 2020

ния и типа населенного пункта). Неравенство возможностей в РФ весьма сильно варьирует в региональном разрезе - от 0,0117 до 0,0547 в 2017 г. при использовании среднего логарифмического отклонения в качестве меры неравенства, вклад неравенства возможностей в неравенство трудового дохода колеблется от 7,24 до 27,35% в 2017 г Показано, что рост неравенства возможностей сопровождается снижением темпов экономического развития и ростом неравенства трудового дохода.

Ключевые слова: неравенство возможностей, региональное неравенство, факторы-усилия, факторы-обстоятельства, пространственный фактор

Благодарности. Исследование выполнено при финансовой поддержке гранта Российского фонда фундаментальных исследований, проект № 19-010-00453 «Неравенство возможностей в Российской Федерации: модельный подход».

Для цитирования: Ибрагимова З.Ф., Франц М.В. Неравенство возможностей: роль пространственного фактора // Пространственная экономика. 2020. Т. 16. № 4. С. 44-67. https:// dx.doi.Org/10.14530/se.2020.4.044-067

Inequality of Opportunities: The Role of the Spatial Factor

Z.F. Ibragimova, M.V. Frants

Zulfiya Fanurovna Ibragimova Candidate of Sciences

Associate Professor Institute of Economics, Finance and Business Bashkir State University, 32 Zaki Validi St., Ufa, 450076, Russian Federation E-mail: badertdinova@mail.ru ORCID: 0000-0003-0585-0170

Marina Valeryevna Frants Candidate of Sciences

Associate Professor Institute of Economics and Management

Ufa State Aviation Technical University, 12 K. Marx St., Ufa, 450000, Russian Federation E-mail: tan-Marina@mail.ru ORCID: 0000-0002-5324-2463

Abstract. The concept of equal opportunities was shaped on the back of western social philosophy at the end of the XX century as a result of the development of egalitarian theory of social justice. According to it, the determinants of individual achievements should be divided into two categories: 'circumstances', which individual has no control on, and 'efforts', which individuals should be responsible for. Our research deals with measuring opportunity inequality in the Russian Federation and its regions. The regions of the Russian Federation are well known to be very heterogeneous, consequently, the variation of their social and economic indicators is significant. As a result, the level of opportunity inequality may fluctuate significantly among the regions. Our research is designed to test the hypothesis. The analysis is based on the data from the survey 'Survey

of Income and Participation in Social Programs' conducted by the Federal state statistics service of the Russian Federation. The estimation technique is parametric and based on the ex-ante definition of equality of opportunity. The mean logarithmic deviation is used as inequality index. According to our calculations, the contribution of opportunity inequality to the labor income inequality in Russia is approximately 30%. Spatial factors (region of residence and type of settlement) are responsible for nearly 70% of opportunity inequality. Absolute level of opportunity inequality varies widely among regions - from 0,0117 to 0,0547 in 2017. The contribution of opportunity inequality to inequality of labor income ranges from 7,24 to 27,35% in 2017 across regions. The growth of opportunity inequality is shown to be correlated with the decrease of the economic development rate and the increase of labor income inequality.

Keywords: inequality of opportunity; regional inequality; factors-efforts; factors-circumstances; spatial factor, region, Russia

Acknowledgements. The research was conducted under the grant support from Russian Fund for Basic Research, Project No. 19-010-00453 'Inequality of Opportunity in the Russian Federation: A Model Approach'.

For citation: Ibragimova Z.F., Frants M.V. Inequality of Opportunities: The Role of the Spatial Factor. Prostranstvennaya Ekonomika = Spatial Economics, 2020, vol. 16, no. 4, pp. 44-67. https://dx.doi.org/10.14530/se.2020A044-067 (In Russian).

введение

Рост социально-экономического неравенства в настоящее время представляет собой одну из самых важных проблем как в развитых, так и в развивающихся странах. Среди различных взглядов на эту проблему особое место занимает подход с позиций теории равных возможностей, огромный вклад в формирование которой внесли Д. Роулс (Rawls, 1958; 1971), Р. Дворкин (Dworkin, 1981a; 1981b), Р. Арнесон (Ameson, 1989; 1990), Г. Коэн (Cohen, 1989). Согласно этой теории, детерминанты индивидуальных достижений следует разделять на две группы - факторы вне индивидуального контроля, называемые факторами-обстоятельствами, и факторы-усилия, принадлежащие к зоне персональной ответственности. Неравенство достижений, обусловленное факторами-обстоятельствами, называется неравенством возможностей. Неравенство возможностей, во-первых, несправедливо, и поэтому подлежит коррекции инструментами государственной социальной политики, и, во-вторых, общественно «вредно», так как создает барьеры для реализации человеческого потенциала и за счет этого отрицательно влияет на агрегированные общественные результаты, что опять же обосновывает необходимость мер по его компенсации. Неравенство достижений, обусловленное неравенством усилий, напротив, справедливо и общественно полезно, так как оно обеспечивает достойное вознаграждение прилагаемых усилий, стимулирует индивидов к реализации своего потенци-

ала и тем самым способствует увеличению агрегированных общественных результатов.

Отнесение детерминантов индивидуальных достижений к усилиям или к обстоятельствам не всегда представляет собой простую задачу. Традиционно в работах по неравенству возможностей в отношении дохода в зону обстоятельств относят такие персональные характеристики, как пол, возраст, место рождения (город / село, в данной стране или в другой), семейный бэкграунд, включая образование родителей, их профессиональный статус, материальный достаток семьи, в которой рос индивид. Наиболее типовой фактор усилий - образование индивида. Дискуссионными являются миграционный статус и пространственный фактор, понимаемый как характеристики территории, где проживает индивид. С одной стороны, исходя из критерия контролируемости, оба эти фактора следует относить в зону усилий. Индивид «не привязан» к территории проживания и, конечно, может сменить место жительства, переехав в другой населенный пункт, в другой регион, даже в другую страну. С другой стороны, если оставить эти факторы в зоне индивидуальной ответственности, получается, что в идеале (то есть если бы все индивиды приложили максимальные усилия) все население должно сконцентрироваться в столице (как правило, именно в столицах наиболее благоприятные условия - лучшие образовательные возможности, максимальные ставки на рынке труда и т. п.), а вся остальная территория должна опустеть. Более того, получается, что территориальное неравенство справедливо и не должно корректироваться. Это звучит вразрез с традиционно ставящимися задачами развития депрессивных регионов, выравнивания уровней территориального развития.

Другая точка зрения на пространственный фактор состоит в том, что социальные, экономические, культурные характеристики территории проживания могут формировать существенные ограничения для реализации индивидом своего жизненного плана. Индивиды с одинаковыми персональными характеристиками могут достигать различных результатов в связи с разными характеристиками пространства, в котором они живут, и эти пространственные характеристики следует относить в зону обстоятельств. Например, низкая заработная плата индивида может частично являться следствием неконтролируемых особенностей локального рынка труда, характеризующегося низкими ставками заработной платы и малым количеством качественных рабочих мест.

В случае отнесения пространственного фактора в зону обстоятельств возникает региональный аспект в проблематике неравенства возможностей, а именно задача измерения неравенства возможностей в разрезе территориальных образований и ранжирования территорий по уровню не-

равенства возможностей. Кроме того, открываются перспективы использования регионального уровня неравенства возможностей как фактора, ответственного за вариацию других социально-экономических показателей. Как уже упоминалось ранее, с теоретической точки зрения неравенство возможностей является тормозом экономического развития, поэтому следует ожидать, что корреляция между уровнем неравенства возможностей и темпом экономического роста должна быть отрицательной. Кроме того, уровень неравенства возможностей может быть использован для объяснения миграционных процессов - высокий уровень неравенства возможностей на территории проживания должен стимулировать индивидов к переезду туда, где предоставляются лучшие шансы для реализации своих жизненных планов.

К настоящему времени хорошо разработан и опробован арсенал методов измерения неравенства возможностей на микроданных. Однако большинство работ по оценке неравенства возможностей выполняются на национальном уровне без учета пространственного фактора в качестве обстоятельства. Так сделано и в наших предшествующих исследованиях по неравенству возможностей в России (Ибрагимова, Франц, 2019b; 2020). Работ, в которых поднимается вопрос региональной вариации неравенства возможностей, мало.

Статья (Suárez Álvarez, López Menéndez, 2020) посвящена анализу неравенства возможностей в регионах Испании в период 2004-2010 гг. Авторы пришли к выводу, что в большинстве регионов наблюдается рост как неравенства доходов, так и неравенства возможностей. Кроме того, показано, что имеет место конвергенция между регионами по неравенству возможностей, в то время как по неравенству доходов она отсутствует. Также установлено, что вклад различных факторов-обстоятельств в неравенство возможностей сильно меняется - растет важность места рождения (Испания или другая страна) и снижается значимость характеристик семейного бэкграунда.

Отметим еще одну работу (Perez-Mayo, 2019), посвященную исследованию региональных аспектов неравенства возможностей в Испании. Согласно полученным результатам, в 2011 г. около 10% неравенства доходов в этой стране было связано с различиями в возможностях. Показано, что некоторые регионы являются ловушками бедности - в них риск наследования бедности значительно выше, чем в среднем по стране.

Работа (Carpantier, Sapata, 2013) посвящена измерению неравенства возможностей во Франции и ее регионах. Авторы установили, что результаты ранжирования регионов по уровню неравенства возможностей весьма похожи на результаты ранжирования по уровню неравенства доходов, но в

то же время аналогичной корреляции между неравенством возможностей и средним уровнем дохода не возникает.

В статье (СИессЫ, Peragine, 2005) анализируется неравенство возможностей в Италии. Согласно полученным результатам, неравенство возможностей составляет около 20% от неравенства доходов в этой стране. При этом регионы юга характеризуются более высоким уровнем неравенства возможностей по сравнению с регионами севера, особенно при рассмотрении подгрупп населения по полу. Показано, что талантливые индивиды находятся в более неблагоприятном положении на юге, особенно если у них более низкое социальное происхождение. По мнению авторов, это может оказывать влияние на внутренние миграционные потоки, которые в последнее время характеризуются движением высококвалифицированных рабочих с юга в северные регионы.

Близкой к тематике неравенства возможностей является работа (СИейу et а1., 2014) посвященная межпоколенческой мобильности в США. Установлено, что межпоколенческая мобильность существенно различается в разных штатах. Например, вероятность того, что ребенок из семьи с доходами из нижнего квантиля достигнет верхнего квантиля распределения, составляет 4,4% в Шарлотте и 12,9% в Сан-Хосе.

Проблема неравномерности пространственного развития чрезвычайно актуальна для нашей страны. Задачи обеспечения равномерного пространственного развития и гарантирования гражданам равных возможностей нашли отражение в официальных документах Российской Федерации. Например, в Стратегии экономической безопасности Российской Федерации на период до 2030 г. (Стратегия..., 2017) неравномерность пространственного развития, усиление дифференциации регионов и муниципальных образований по уровню и темпам социально-экономического развития отнесены к основным вызовам и угрозам экономической безопасности страны. В Стратегии пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 г. (Стратегия., 2019) подчеркивается, что одним из принципов пространственного развития является обеспечение равных возможностей для реализации конституционных прав и свобод граждан на всей территории.

Неравномерность пространственного развития субъектов РФ позволяет предположить, что неравенство возможностей может значительно варьировать в региональном разрезе, являясь фактором, ответственным за вариацию других социально-экономических показателей. Проверка этой гипотезы и лежит в фокусе настоящего исследования.

Целью работы является оценка неравенства возможностей в регионах России, их ранжирование по уровню неравенства возможностей и анализ

связи неравенства возможностей с другими социально-экономическими индикаторами.

Работа построена следующим образом: далее описываются методика и информационная база исследования, затем приводятся результаты оценки неравенства возможностей в российских регионах, а также даются анализ и обсуждение связи неравенства возможностей с другими социально-экономическими показателями.

методика и информационная база исследования

В настоящее время разработано множество методик оценки неравенства возможностей на микроданных, прекрасный обзор которых можно найти в работе (Ramos, Van de Gaer, 2016).

В самом общем виде взаимосвязь между факторами-обстоятельствами, факторами-усилиями и индивидуальными достижениями в теории равных возможностей описывается формулой (1):

В формуле (1)у - достижение /-го индивида, C - вектор значений факторов-обстоятельств /-го индивида, E - вектор значений факторов-усилий / -го индивида, ы. - случайная ошибка.

В то время как факторы-обстоятельства являются экзогенными по определению, факторы-усилия сами могут частично зависеть от факторов-обстоятельств. С учетом этого формула (1) преобразовывается в формулу (2). В формуле (2) V . - случайный вектор, инкапсулирующий влияние прочих факторов на усилия индивида.

Основополагающие исследования по разработке методик оценки неравенства возможностей на микроданных представлены в работах (Roemer, 1993; Van de Gaer, 1993), где были предложены два разных фундаментальных определения равенства возможностей. Согласно (Roemer, 1993), равенство возможностей достигнуто, если достижения индивидов с одинаковыми усилиями равны между собой. Этот подход носит название expost, или постфактумный. Согласно (Van de Gaer, 1993), равенство возможностей достигается, если средние достижения индивидов с разными обстоятельствами одинаковы. Этот подход носит название ex-ante, или упреждающий.

В зависимости от того, какое из этих определений берется в качестве основы, методики оценки классифицируются на методики на основе ex-

y = f (C E u).

y = f

ante и ex-post-подходов. На практике работ на базе ex-ante-подхода гораздо больше, чем работ на основе ex-post-подхода в связи с тем, что для расчетов с позиций ex-ante-подхода требуются данные только по факторам-обстоятельствам, в то время как для выполнения оценок с позиций ex-post-подхода нужно располагать данными как по усилиям, так и по обстоятельствам.

С точки зрения того, выбирается ли какой-то конкретный вид функциональных зависимостей достижения от обстоятельств и усилий и усилий от обстоятельств, и выполняется ли оценка их параметров с использованием регрессионного анализа, различают параметрический и непараметрический методы. В параметрическом методе выбираются конкретные спецификации и их параметры оцениваются с использованием регрессионного анализа. В непараметрическом методе форма связи считается неизвестной.

В настоящей работе авторы будут следовать параметрической методике оценки на основе ex-ante-подхода, впервые предложенной в работе (Ferreira, Gignoux, 2011). Эта методика распространена в исследованиях, посвященных измерению неравенства возможностей в отношении дохода. Например, упомянутые ранее работы (Suárez Álvarez, López Menéndez, 2020; Perez-Mayo, 2019) базируются на этой же методике.

Спецификация функций f и E описывается формулами (3) и (4):

В уравнениях (3), (4) а, в - векторы коэффициентов, В - матрица коэффициентов, описывающих влияние факторов-обстоятельств на факторы-усилия.

Подставляя уравнение (4) в уравнение (3) и выполняя несложные преобразования, получаем уравнение (5), которое можно представить в виде (6).

Уравнение (6), не содержащее факторов-усилий, в литературе по оценке неравенства возможностей называется уравнением короткой регрессии. В этом уравнении ф - вектор регрессионных коэффициентов, е. - случайная ошибка.

Прогнозные значения уг, рассчитанные по модели (6), представляют собой условные средние индивидуальных достижений при фиксированном наборе значений факторов-обстоятельств, их вариация обусловлена только вариацией факторов-обстоятельств. В соответствии с ex-ante-подходом, в

ln(y.) = C . • а + E • в + и. E = С • B + v..

ln(y.) = С • (а + B • в) + (v. • в + u) ln(y) = С. • ф + et

случае равенства возможностей вариации у. быть не должно. Поэтому индекс неравенства I (•), посчитанный по вектору прогнозных значений индивидуальных достижений у, и является абсолютной мерой неравенства возможностей. Для оценки вклада неравенства возможностей в неравенство достижения рассчитывают относительную меру неравенства возможностей по формуле 9 = 1(у) /1(у), где у - вектор фактических значений индивидуальных достижений. В настоящей работе использовался наиболее популярный в исследованиях по неравенству возможностей индекс - среднее логарифмическое отклонение, рассчитываемое по формуле (7).

В формуле (7) х - вектор индивидуальных значений показателя, измеряющего некоторое благо, п - объем наблюдений, х. - количество блага у /-го индивида, х - среднее арифметическое по вектору х.

Отдельной задачей в исследованиях по неравенству возможностей является оценка вклада отдельных факторов. Эта задача решается с использованием разложения по Шепли, подробнее о котором можно почитать в работе (Shorrocks, 2013).

Исследование базируется на данных социологического опроса «Выборочное наблюдение доходов населения и участия в социальных программах» (ВНДН), проводимого Федеральной службой государственной статистики волны 2015, 2016, 2017, 2018 гг. (Выборочное..., 2017; Выборочное..., 2018а; Выборочное., 2018Ь; Выборочное., 2019). Огромными достоинствами этого опроса являются большой объем наблюдений и репрезентативность как по РФ, так и по ее отдельным регионам. В качестве переменной достижения использовался показатель «Сумма денежного вознаграждения до выплаты подоходного налога, включая денежную оценку льгот, предоставленных работодателем, по основному месту работы», в дальнейшем мы будем называть его трудовым доходом. Для приведения этого показателя в сопоставимый вид было выполнено его деление на стоимость фиксированного набора в регионе в соответствующем году (этот показатель был взят из Приложения к статистическому сборнику «Регионы России. Социально-экономические показатели» (Приложение., 2019).

Данные о факторах-обстоятельствах, доступные в опросах ВНДН, включают пол, возраст, тип населенного пункта, в котором проживает индивид, а также регион проживания. Первые два фактора мы рассматриваем как персональные, в то время как вторые два - как пространственные. Возраст -единственная непрерывная независимая переменная в нашем анализе. Связь между возрастом и трудовым доходом описывалась квадратичной функци-

ей (то есть в уравнении регрессии в качестве независимых переменных использовались и возраст, и его квадрат). Использование квадратичной функции для описания связи между возрастом и доходом индивида типично для исследований, связанных с объяснением вариации в доходах и заработной плате, и основывается на теоретической модели Минсера. Остальные рассматриваемые факторы являются качественными признаками, поэтому их включение реализовывалось в виде набора бинарных переменных. Базовые категории переменных: пол - женский, тип населенного пункта - город с населением 100 тыс. - 1 млн чел., регион (при оценке неравенства возможностей в целом в РФ) - Московская область.

Таким образом, конкретный вид модели (6) описывается формулой (8).

ln

В уравнении (8) Inc. - трудовой доход индивида, Male. - бинарная переменная, равная 1 у мужчин и 0 у женщин, Age. - возраст индивида, Reg - бинарный вектор, отражающий регион проживания, LT - бинарный вектор, отражающий тип населенного пункта, в котором проживает индивид, в0 - свободный член, в1 - регрессионный коэффициент, отражающий влияние пола на трудовой доход, в2 и в3 - регрессионные коэффициенты, отражающие влияние возраста на трудовой доход, r - вектор регрессионных коэффициентов, отражающих влияние региона проживания на трудовой доход, p - вектор регрессионных коэффициентов, отражающих влияние типа населенного пункта на трудовой доход.

Общий объем наблюдений, а также объем выборки после удаления респондентов с пропусками в данных и ограничении выборки работающими респондентами в возрасте 24-70 лет, приведены в таблице 1.

Таблица 1

Объем наблюдений в опросах

Table 1

Sample size in the Statistical Survey

Волна опроса Общее число респондентов Объем наблюдений в расчетах

2015 105 099 43 997

2016 138 395 57 287

2017 367 106 148 688

2018 138 219 56 120

Источник: расчеты авторов по: Выборочное., 2017; Выборочное., 2018а; Выборочное., 2018Ь; Выборочное., 2019.

Как следует из таблицы 1, объем наблюдений в 2017 г. значительно больше, чем в остальные периоды. Поэтому в своем анализе мы несколько боль-

ше внимания обращаем на результаты, полученные в 2017 г. При оценке неравенства возможностей в регионах мы ограничились только теми из них, объем наблюдений по которым был больше или равен 300.

Описательная статистика по опросам ВНДН в целом по РФ приводится в таблице 2. Как следует из этой таблицы, половозрастная структура выборки и ее структура по месту проживания респондентов весьма стабильны, что позволяет сравнивать результаты измерения неравенства возможностей в динамике.

Таблица 2

Описательная статистика

Table 2

Descriptive statistics

Переменная 2015 2016 2017 2018

Возраст* 42,86 43,12 42,82 43,05

Пол

мужской 48,31 48,36 48,75 49,12

женский 51,69 51,64 51,25 50,88

Тип населенного пункта

город с населением больше 1 млн чел. 18,24 16,13 18,88 16,99

город с населением 100 тыс.-1 млн чел. 22,71 21,43 21,98 22,37

город с населением 50-100 тыс. чел. 7,86 7,89 7,82 7,63

город с населением менее 50 тыс. чел. 25,50 26,75 24,20 25,51

село с населением >1000 чел. 14,76 16,91 15,37 15,16

село с населением <1000 чел. 10,94 10,89 11,75 12,33

Примечание: * - в отношении непрерывной переменной возраста приводятся среднее и стандартная ошибка (последняя - в скобках), в отношении дискретных переменных - пола и типа населенного пункта - относительные частоты.

Источник: здесь и далее расчеты авторов.

Для оценки связи неравенства возможностей с другими социально-экономическими показателями, включая индексы физического объема ВРП и денежных доходов населения, использовались данные ФСГС (Приложение., 2019).

Отметим, что в своих более ранних работах по неравенству возможностей в РФ (Ибрагимова, Франц, 2019Ь; 2020) мы пользовались другими данными - данными Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ (РМЭЗ ВШЭ). В опроснике волны 2011 г. наиболее широко представлены факторы-обстоятельства. Однако, во-первых, этот опрос репрезентативен только по РФ в целом, но не по ее отдельным регионам, и, во-вторых, его объем значительно уступает объему ВНДН. В связи с этим использовать РМЭЗ ВШЭ для исследования

пространственных аспектов не представляется возможным. Недостатком ВНДН в плане исследований по неравенству возможностей является довольно ограниченный набор факторов-обстоятельств, содержащийся в данных. В связи с этим полученные оценки неравенства возможностей следует трактовать как нижнюю границу, как показано в работе (Ferreira, Gignoux, 2011), пропуск факторов-обстоятельств может приводить только к снижению оценки.

В целом далеко не полный учет факторов-обстоятельств является общей проблемой для исследований по измерению неравенства возможностей. Это связано с тем, что расчеты делаются на базе готовых социологических опросов, не сфокусированных на оценке неравенства возможностей. Поэтому и выбор измерителя индивидуальных достижений, и набор включаемых факторов-обстоятельств лимитируются наличием данных. Мы не встречали ни одного проекта или статьи, в которых так или иначе был организован или хотя бы обсуждался сбор данных под задачу оценки неравенства возможностей. Первые шаги в этом направлении предприняты нами - в работах (Бухарбаева и др., 2019; Ибрагимова, Франц, 2019a) представлены теоретические модели достижений, усилий и обстоятельств и разработана программа социологического опроса, сфокусированного на оценке неравенства возможностей.

результаты и обсуждение

Результаты оценки уравнения регрессии в целом по РФ (6) приведены в таблице 3.

Как видно из таблицы 3, рассматриваемые факторы оказывают ожидаемое влияние на результативный показатель: при прочих равных условиях мужчины зарабатывают больше женщин, жители мегаполисов зарабатывают больше, а жители средних и малых городов и сел - меньше тех, кто проживает в крупных городах. Коэффициенты при возрасте и его квадрате также имеют ожидаемые знаки. Высокая статистическая значимость всех коэффициентов объясняется большим объемом выборки.

Как следует из таблицы 4, в целом по РФ в рассматриваемый период уровень неравенства довольно стабилен, с незначительной тенденцией к снижению. Вклад неравенства возможностей в неравенство доходов составляет порядка 30%, при этом вклад пространственных факторов (региона проживания и типа населенного пункта) весьма велик - около 70%, то есть существенно больше, чем вклад персональных факторов-обстоятельств (пола и возраста). Возможно, частично это объясняется тем, что учет персональных факторов в нашей работе весьма ограничен - в связи с отсутствием в базе

не включены факторы семейного бэкграунда, например, образование родителей, их профессиональный и социальный статус, обеспеченность семьи, в которой рос индивид, и т. п.

Таблица 3

Результаты оценки МНК-регрессии*

Table 3

OLS regression results*

Показатель 2015 2016 2017 2018

Пол мужской (в1) 0,3504*** 0,3254*** 0,3128*** 0,3145***

Возраст (в2) 0,0614*** 0,0639*** 0,0595*** 0,0587***

Возраст2 (в3) -0,0007*** -0,0008*** -0,0007*** -0,0007***

Тип населенного пункта

город с населением больше 1 млн чел. 0,1576*** 0,1176*** 0,1664*** 0,1432***

город с населением 50-100 тыс. чел. -0,0984*** -0,1023*** -0,1033*** -0,1386***

город с населением менее 50 тыс. чел. -0,1958*** -0,1831*** -0,1703*** -0,1798***

село с населением >1000 чел. -0,3400*** -0,3191*** -0,2852*** -0,2611***

село с населением <1000 чел. -0,4984*** -0,4715*** -0,4422*** -0,4357***

константа (в0) 2,1369*** 2,0645*** 2,1222*** 2,1578***

N 43997 57287 148688 56120

R2 0,2830 0,2691 0,2682 0,2661

Е 194,62 236,58 611,98 228,21

Р 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000

Примечание: * - вектор регрессионных коэффициентов, отражающих влияние региона проживания на трудовой доход (г), не приводится в связи с его большой длиной; *** - значимость на 1%-м уровне.

Таблица 4

Результаты оценки неравенства возможностей в РФ

Table 4

Inequality of opportunity assessment in the Russian Federation

Показатель 2015 2016 2017 2018

I(y) 0,2265 0,2219 0,2018 0,1927

I(y) 0,0721 0,0680 0,0607 0,0576

в 31,84% 30,67% 30,10% 29,88%

Вклад отдельных факторов, %

Пол 20,07 18,51 18,86 20,09

Возраст 9,92 12,23 10,86 12,31

Тип населенного пункта 31,05 28,51 30,77 28,27

Регион проживания 38,96 40,75 39,55 39,33

Результаты оценки неравенства возможностей в регионах РФ приведены в таблице 5 и на рисунках 1-3.

НЕРАВЕНСТВО ВОЗМОЖНОСТЕЙ: РОЛЬ ПРОСТРАНСТВЕННОГО ФАКТОРА ПЭ

№ 4 2020

Таблица 5

Результаты оценки неравенства возможностей в российских регионах

Table 5

Inequality of opportunity assessment in the Russian regions

Показатель 2015 2016 2017 2018

I

Минимум 0,1025 0,0994 0,1006 0,0834

Нижний квартиль 0,1756 0,1708 0,1537 0,1443

Медиана 0,2032 0,1970 0,1804 0,1782

Верхний квартиль 0,2310 0,2255 0,2132 0,2084

Максимум 0,3096 0,3144 0,2796 0,3119

I

Минимум 0,0139 0,0140 0,0117 0,0033

Нижний квартиль 0,0347 0,0287 0,0218 0,0259

Медиана 0,0417 0,0373 0,0316 0,0351

Верхний квартиль 0,0509 0,0490 0,0400 0,0435

Максимум 0,1002 0,0916 0,0547 0,0763

в

Минимум 0,1202 0,0871 0,0724 0,0284

Нижний квартиль 0,1771 0,1544 0,1327 0,1552

Медиана 0,2194 0,1972 0,1714 0,2015

Верхний квартиль 0,2570 0,2254 0,2070 0,2402

Максимум 0,3792 0,3140 0,2735 0,3165

5 0,36

§ 0,34

1 0,32 ш

^ 0,30

° 0,28 го

5 0,26

о 0,24 ч:

0 0,22

2 0,20

1 0,18

н 0,16

¡5 0,14

£ 0,12 ш

£ 0,10

ср „ „„

<и 0,08

Х 0,06

2014

2015

2016

2017

2018

Год проведения опроса "Медиана  25-75% I Минимум - Максимум

Рис. 1. Динамика уровня неравенства трудового дохода в регионах РФ

Fig. 1. Labour income inequality in Russian regions Источник: здесь и далее, если не указано иное, построено авторами на основе собственных расчетов.

0,10

^ /11 ш а

га

а. о

S ц

о о

ю <

0,08

0,06

0,04

0,02

0,00

--

L ±

2014

2015

2017

2018

2016

Год проведения опроса ti. Медиана^] 25-75% I Минимум - Максимум

Рис. 2. Динамика абсолютного неравенства возможностей в отношении трудового дохода в регионах РФ Fig. 2. Absolute inequality of opportunity as concerns labour income in Russian regions

2014 2015 2016 2017 2018

Год проведения опроса Ъ^Медиана Q 25-75% I Минимум - Максимум

Рис. 3. Динамика вклада неравенства возможностей в неравенство трудового дохода в регионах РФ Fig. 3. Contribution of inequality of opportunity to labour income inequality in Russian regions

Как следует из рисунка 1, уровень неравенства трудового дохода сильно варьирует по регионам России (от 0,1006 до 0,2796 при использовании среднего логарифмического отклонения в качестве меры неравенства в 2017 г.). Приэтомсредний уровень изучаемогопоказателя имеет слабую тенденцию к снижениюврас сматриваемом пер иоде.

Как следует из рисунсл °,сариация абсолютного уровня нерононстве аозмажностей по легилиам РФ велика(тл0,0117до 0,0547 в 2017 г), при эсомереднсезнсчение пок^ателя имкетслабуюеенденциюк снижению.

КакскедуетизрисункаЗ,вариаас«1вкладтнеравенрвва ввзможностей ангравенотвогруоового двходавелика (отН,24н°27,И5В() л 20СР г),лзнця готире ио сооннимздвчсниям имебг очтигсбтбеш ат]:^^и^в(Л5>1^1>1С1 нгесагас^ь^.

Воелотирздставленныс резцльвявы йокетерждаттвещвтот'^югипоте-бтонеоиРороднэ5ти российских регионов в отношении неравенства воз-мажиосвей. Каввечоамма регионов России по абсолютному уровню неравенства возможностей представлена на рисунке 4.

' ]] 0,0117-0,0208

Рис. 4. Картограмма регионов России по неравенству возможностей, 2017 г. Fig. 4. Inequality of opportunity cartogram in Russian regions, 2017

Поля корреляции неравенства возможностей с региональными показателями неравенства, миграции и экономического развития приведены на ри-суннек 5-Г (по дпнным 2007 г.).

0,3

щ 0,25

о ' с!

§ 0,2 ч:

id 0,15 |3

S 0,1

0,05 0

0 0,01 0,02 0,03 0,04 0,05 0,06

Абсолютное неравенство возможностей

Рис. 5. Поле корреляции неравенства возможностей и неравенства доходов по российским региональным данным Fig.5. Correlation field of opportunity and income inequality according to Russian regional data

К ак видно из рисунка 5, рост неравенства возможностей сопровождается ро стом неравенства доходов. Однако связь не очень тесная (коэффициент корреляции составляет 0,606). Из поля корреляции видно, что позиции региона в рейтингах по неравенству доходов и неравенству возможностей могут сильно отличаться. Интересно, что примерно такая же картина наблюдается и ^исследованиях, посвященных оценке и сравнительному анализу неравенства возможностей в разных странах. Например, в работе (Transition., 2017), посвященной анализу неравенства возможностей в странах с переходной экономикой, приводится следующее поле корреляции неравенства в озможностей и неравенства доходов (рис. 6).

О

о Ф сРе>с >СР го ОсР о о- — «" э О

о о rfc'^' * И п° ЬЪо о о

Ъ-'оЩ о по \9 о (з> о V

55 50 45 40 35 30 25 20

Рис. 6. Поле корреляции неравенства возможностей и неравенства доходов в странах с переходной экономикой Fig. 6. Correlation field of opportunity and income inequality in transition economies Источник: Transition., 2017.

Македония

Косово Грузия

Узбекистан«

Турция Молдову

Монголия • Армения,,

Литва. " россия Латвия,

Таджикистан

• Казахстан Эстония

Сербия Черно|°рия герМания Босния и, " Герцеговин

Беларусь»

Румыния,р

--гТКипр '»мыния» Болгария Киргизия .

Словения

Польша

.В.ен|рия.Украин Греция

Хорватия Италия

Азербайджан

Чехия

Словакия

_i_

10

12

14

16

6

8

НЕРАВЕНСТВО ВОЗМОЖНОСТЕЙ: РОЛЬ ПРОСТРАНСТВЕННОГО ФАКТОРА ЦЭ

№ 4 2020

Поля корреляции неравенствавозможностейс характеристиками эко-номичес кого раз вития по российским регионам приведены на рисунках7 и 8.

108 106 104 10)2 100 98 £16 £14 92

0,00

О

R2 = 0,0585

о о о Q ° о

° of „ О ГЛ 0е90 О ° о° 5 0

J .....<5 Г р о .......... Р О V•••••

о о ^ о 0> <9 о0 od 3 О О о •

о О о

о

0,01 0,02 0,03 0,04

Абсолютное неравенство возможностей

0,05

0,06

Рис. 7. Поле корреляции показателей абсолютногонеравенства возможностей и индекса реальных денежных доходов населения по российским регионам

Fig.7. Correlation field for indicators of absolute inequality of opportunity and the index of real cash earnings of the population

11-4 1120

IZ

m 110

ra

! 1083

"§ 1065

I 10-4

§ 1020

I 10(8

g 983

9)4 92

0,00 0,01 0,02 0,03 0,04 0,05 0,06

Абсолютное неравенство возможностей

Рис. С Поле корреляции показателей абсолютного неравенства возможностей и индекса физического объема ВРП по российским регионам

Fig. 8. Correlation field for indicators of absolute inequality of opportunity and the GRP volume index

Г)

о

о R2 = 0,0141

О с О с

и и о< о о О •п-в 8

•г; ^ Г * <Sb У • • • • «гЪ« О ^

• ср j

° о о

п

Как видно из рисунков 5-8, корреляция абсолютного неравенства возможностей с показателями экономического развития слабая, однако имеет ожидаемый знак - с ростом неравенства возможностей ухудшаются показатели динамики экономического развития.

Разумеется, такой поверхностный анализ, как построение полей и расчет коэффициентов корреляции показателей, не является серьезным доказательством наличия причинно-следственной связи - для этого требуется применение гораздо более тонкой эконометрической техники. Это направление исследований - изучение причинно-следственных связей неравенства возможностей с другими социально-экономическими индикаторами - пока слабо представлено в мировой науке. Нам известны всего две такие работы -на данных по 26 штатам США (Marrero, Rodri'guez, 2012) и на данных по 42 странам мира (Ferreira et al., 2017). Обе работы используют схожие методики. Сначала на микроданных выполняется оценка неравенства возможностей в территориальных образованиях (штатах или странах), а затем изучается влияние этого фактора на темпы экономического роста. Однако результаты этих работ противоречивы. В исследовании (Marrero, Rodri'guez, 2012) гипотеза об обратном влиянии неравенства возможностей и прямом влиянии неравенства усилий на темпы экономического развития находит свое эмпирическое подтверждение. В работе (Ferreira et al., 2017), наоборот, эта гипотеза не подтверждается.

На практике в России недостаточно внимания уделяется обеспечению равных возможностей. Опасность такой ситуации кроется в том, что в регионах с высоким уровнем неравенства возможностей нарушена работа социальных лифтов, и достижения индивидов в значительной степени зависят от их социального или семейного бэкграунда. Наличие таких барьеров обуславливает неполную реализацию потенциала индивидов, что в свою очередь приводит к снижению эффективности использования ресурсов и соответственно к снижению темпов развития региона и в конечном итоге -ограничению экономического роста страны. Кроме того, для регионов с низким уровнем социально-экономического развития и высоким уровнем неравенства возможностей наиболее высок риск формирования очагов «застойной бедности», представляющей собой самую опасную и тяжело поддающуюся корректировке форму бедности. Все приведенные выводы актуализируют усилия по снижению неравенства возможностей с учетом региональных особенностей. Основные направления этих усилий нами видятся в следующем. Во-первых, следует поддерживать государственные и частные проекты, направленные на снижение влияния семейного бэкграунда и места жительства на доступ к образовательным ресурсам или рабочим местам. Во-вторых, следует поощрять инициативы, направленные на снижение дискриминации в любых ее проявлениях.

заключение

В работе сделана попытка оценить неравенство возможностей в регионах Российской Федерации и вклад в него пространственных факторов.

Установлено, что вклад неравенства возможностей в неравенство трудового дохода в РФ составляет примерно 30%, при этом примерно 70% неравенства возможностей приходится на долю пространственного фактора (региона проживания и типа населенного пункта).

Неравенство возможностей в РФ весьма сильно варьирует в региональном разрезе - от 0,0117 до 0,0547 в 2017 г. при оценке с использованием среднего логарифмического отклонения, вклад неравенства возможностей в неравенство трудового дохода колеблется от 7,24 до 27,35% в 2017 г.

Корреляционный анализ связи неравенства возможностей с показателями неравенства и экономического развития позволил установить, что рост неравенства возможностей сопровождается снижением темпов экономического развития и ростом неравенства трудового дохода. Более тщательное изучение причинно-следственных связей неравенства возможностей с другими социально-экономическими индикаторами является перспективным, но малоизученным в настоящее время направлением исследований.

Полученные в работе результаты обеспечивают новый взгляд на проблему регионального неравенства в отношении трудового дохода и могут быть полезны при формировании и реализации региональной политики.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Бухарбаева Л.Я., Егорова Ю.В., Ибрагимова З.Ф., Комлева Р.Н., Чурсина К.В., Франц М.В. Оценка неравенства возможностей в Республике Башкортостан: программа исследования. Уфа: Аэтерна, 2019. 36 с. Выборочное наблюдение доходов населения и участия в социальных программах -

2015 / ФСГС. 2017. URL: https://rosstat.gov.ru/free_doc/new_site/vndn-2015/index. html (дата обращения: июль 2020).

Выборочное наблюдение доходов населения и участия в социальных программах -

2016 / ФСГС. 2018а. URL: https://rosstat.gov.ru/free_doc/new_site/vndn-2016/index. html (дата обращения: июль 2020).

Выборочное наблюдение доходов населения и участия в социальных программах -

2017 / ФСГС. 2018b. URL: https://rosstat.gov.ru/free_doc/new_site/vndn-2017/index. html (дата обращения: июль 2020).

Выборочное наблюдение доходов населения и участия в социальных программах -

2018 / ФСГС. 2019. URL: https://rosstat.gov.ru/free_doc/new_site/vndn-2018/index. html (дата обращения: июль 2020).

Ибрагимова З.Ф., Франц М.В. Информационное обеспечение исследований по неравенству возможностей: критический обзор и теоретическое обоснование // Вест-

ник Алтайской академии экономики и права. 2019a. № 11-1. С. 70-76. https://doi. org/10.17513/vaael.791 Ибрагимова З.Ф., Франц М.В. Неравенство возможностей в Российской Федерации: измерение и оценка на микроданных // Прикладная эконометрика. 2019b. Т. 54. С. 5-25. https://doi.org/10.24411/1993-7601-2019-10001 Ибрагимова З.Ф., Франц М.В. Неравенство возможностей: теория и практика измерения на микроданных RLMS-HSE // Экономическая политика. 2020. Т. 15. № 1. С. 64-89. https://doi.org/10.18288/1994-5124-2020-1-64-89 Приложение к сборнику «Регионы России. Социально-экономические показатели» / ФСГС. 2019. URL: https://gks.ru/folder/210/document/47652 (дата обращения: июль 2020).

Стратегия пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 года / Правительство Российской Федерации. 2019. URL: http://static.government. ru/media/files/UVAlqUtT08o60Rkto0Xl22JjAe7irNxc.pdf (дата обращения: июль 2020).

Стратегия экономической безопасности Российской Федерации на период до 2030 года / Правительство Российской Федерации. 2017. URL: http://government.ru/docs/ all/111512/ (дата обращения: июль 2020). Arneson R.J. Equality and Equal Opportunity for Welfare // Philosophical Studies. 1989.

Vol. 56. No. 1. Pp. 77-93. https://doi.org/10.1007/BF00646210 Arneson R.J. Liberalism, Distributive Subjectivism and Equal Opportunity for Welfare //

Philosophy and Public Affairs. 1990. Vol. 19. No. 2. Pp. 158-194. Carpantier J.-F., Sapata C. An Ex-Post View of Inequality of Opportunity in France and its Regions // Journal of Labor Research. 2013. Vol. 34. No. 3. Pp. 281-311. https://doi. org/10.1007/s12122-013-9161-5 Checchi D., Peragine V Regional Disparities and Inequality of Opportunity: The Case of

Italy / IZA. Discussion Papers No. 1874. 2005. 31 p. Chetty R., Hendren N., Kline P., SaezE. Where is the Land of Opportunity? The Geography of Intergenerational Mobility in the United States // The Quarterly Journal of Economics. 2014. Vol. 129. No. 4. Pp. 1553-1623. https://doi.org/10.1093/qje/qju022 Cohen G. On the Currency of Egalitarian Justice // Ethics. 1989. Vol. 99. No. 4. Pp. 906-944. Dworkin R. What is Equality? Part 1: Equality of Welfare // Philosophy and Public Affairs.

1981a. Vol. 10. No. 3. Pp. 185-246. DworkinR. What is Equality? Part 2: Equality of Resources // Philosophy and Public Affairs.

1981b. Vol. 10. No. 4. Pp. 283-345. Ferreira F.H.G., Lakner C., Lugo M.A., Ozler B. Inequality of Opportunity and Economic Growth: How Much Can Cross-Country Regressions Really Tell Us? // Review of Income and Wealth. 2017. Vol. 64. Issue 4. Pp. 800-827. https://doi.org/10.1111/ roiw.12311

Ferreira F.H.G., Gignoux J. The Measurement of Inequality of Opportunity: Theory and an Application to Latin America // Review of Income and Wealth. 2011. Vol. 57. Issue 4. Pp. 622-657. https://doi.org/10.1111/j.1475-4991.2011.00467.x Marrero G., Rodríguez J. Macroeconomic Determinants of Inequality of Opportunity and Effort in the US: 1970-2009 / ECINEQ, Society for the Study of Economic Inequality. Working Paper No. 249. 2012. Perez-Mayo J. Inequality of Opportunity, a Matter of Space? // Regional Science Policy and

Practice. 2019. Vol. 11. Issue 1. Pp. 71-87. https://doi.org/10.1111/rsp3.12181 RamosX., Van de Gaer D. Approaches to Inequality of Opportunity: Principles, Measures

and Evidence // Journal of Economic Surveys. 2016. Vol. 30. Issue 5. Pp. 855-883. https://doi.org/10.1111/joes.12121

Rawls J. A Theory of Justice. Cambridge: Harvard University Press, 1971. 560 p.

Rawls J. Justice as Fairness // The Philosophical Review. 1958. Vol. 67. No. 2. Pp. 164-194.

Roemer J.E. A Pragmatic Theory of Responsibility for the Egalitarian Planner // Philosophy and Public Affairs. 1993. Vol. 22. Issue 2. Pp. 146-166.

ShorrocksA.F. Decomposition Procedures for Distributional Analysis: A Unified Framework Based on the Shapley Value // The Journal of Economic Inequality. 2012. Vol. 11. Issue 1. Pp. 99-126.

Suárez Alvarez A., López Menéndez A.J. Inequality and Opportunities in the Spanish Regions: The Role of Immigration // International Regional Science Review. 2020. Vol. 43. Issue 6. Pp. 655-680. https://doi.org/10.1177/0160017620906208

Transition Report 2016-2017 / European Bank for Reconstruction and Development. 2017. URL: https://2016.tr-ebrd.com/inequality-of-opportunity (дата обращения: июль 2020).

Van de Gaer D. Equality of Opportunity and Investment in Human Capital. Ph. D. Dissertation / Catholic University of Leuven. Leuven, 1993. URL: https://www.econbiz. de/Record/equality-of-opportunity-and-investment-in-human-capital-van-gaer-dirk/10000873885 (дата обращения: август 2020).

REFERENCES

Annex to the Collection 'Regions of Russia. Socio-Economic Indicators'. Federal State Statistics Service. 2019. Available at: https://gks.ru/folder/210/document/47652 (accessed July 2020). (In Russian).

Arneson R.J. Equality and Equal Opportunity for Welfare. Philosophical Studies, 1989, vol. 56, no. 1, pp. 77-93. https://doi.org/10.1007/BF00646210

Arneson R.J. Liberalism, Distributive Subjectivism and Equal Opportunity for Welfare. Philosophy and Public Affairs, 1990, vol. 19, no. 2, pp. 158-194.

Bukharbaeva L.Ya., Egorova Yu.V., Ibragimova Z.F., Komleva R.N., Chursina K.V., Frants M.V. Assessment of Inequality of Opportunities in the Republic of Bashkortostan: Research Program. Ufa, 2019, 36 p. (In Russian).

Carpantier J.-F., Sapata C. An Ex-Post View of Inequality of Opportunity in France and its Regions. Journal of Labor Research, 2013, vol. 34, no. 3, pp. 281-311. https://doi. org/10.1007/s12122-013-9161-5

Checchi D., Peragine V. Regional Disparities and Inequality of Opportunity: The Case of Italy. IZA. Discussion Papers No. 1874, 2005, 31 p.

Chetty R., Hendren N., Kline P., Saez E. Where is the Land of Opportunity? The Geography of Intergenerational Mobility in the United States. The Quarterly Journal of Economics, 2014, vol. 129, no. 4, pp. 1553-1623. https://doi.org/10.1093/qje/qiu022

Cohen G. On the Currency of Egalitarian Justice. Ethics, 1989, vol. 99, no. 4, pp. 906-944.

Dworkin R. What is Equality? Part 1: Equality of Welfare. Philosophy and Public Affairs, 1981a, vol. 10, no. 3, pp. 185-246.

Dworkin R. What is Equality? Part 2: Equality of Resources. Philosophy and Public Affairs, 1981b, vol. 10, no. 4, pp. 283-345.

Ferreira F.H.G., Gignoux J. The Measurement of Inequality of Opportunity: Theory and an Application to Latin America. Review of Income and Wealth, 2011, vol. 57, issue 4, pp. 622-657. https://doi.org/10.1111/j.1475-4991.2011.00467.x

Ferreira F.H.G., Lakner C., Lugo M.A., Ozler B. Inequality of Opportunity and Economic Growth: How Much Can Cross-Country Regressions Really Tell Us? Review of Income and Wealth, 2017, vol. 64, issue 4, pp. 800-827. https://doi.org/10.1111/ roiw.12311

Ibragimova Z.F., Frants M.V. Inequality of Opportunity in the Russian Federation: Measurement and Evaluation Using Micro-Data. Prikladnaya Ekonometrika = Applied Econometrics, 2019b, vol. 54. pp. 5-25. https://doi.org/10.24411/1993-7601-2019-10001 (In Russian).

Ibragimova Z.F., Frants M.V. Inequality of Opportunity: Theory and Practice of Measurement Using RLMS-HSE Microdata. Ekonomicheskaya Politika = Economic Policy, 2020, vol. 15, no. 1, pp. 64-89. https://doi.org/10.18288/1994-5124-2020-1-64-89 (In Russian).

Ibragimova Z.F., Frants M.V. Information Support for Research on Opportunity Inequality: Critical Review and Theoretical Foundation. Vestnik Altayskoy Akademii Ekonomi-ki i Prava [Bulletin of the Altai Academy of Economics and Law], 2019a, no. 11-1, pp. 70-76. https://doi.org/10.17513/vaael.791 (In Russian). Marrero G., Rodriguez J. Macroeconomic Determinants of Inequality of Opportunity and Effort in the US: 1970-2009. ECINEQ, Society for the Study of Economic Inequality. Working Paper No. 249, 2012. Perez-Mayo J. Inequality of Opportunity, a Matter of Space? Regional Science Policy and

Practice, 2019, vol. 11, issue 1, pp. 71-87. https://doi.org/10.1111/rsp3.12181 Ramos X., Van de Gaer D. Approaches to Inequality of Opportunity: Principles, Measures and Evidence. Journal of Economic Surveys, 2016, vol. 30, issue 5, pp. 855-883. https:// doi.org/10.1111/joes.12121 Rawls J. A Theory of Justice. Cambridge: Harvard University Press, 1971, 560 p. Rawls J. Justice as Fairness. The Philosophical Review, 1958, vol. 67, no. 2, pp. 164-194. Roemer J.E. A Pragmatic Theory of Responsibility for the Egalitarian Planner. Philosophy

and Public Affairs, 1993, vol. 22, issue 2, pp. 146-166. Selective Monitoring of the Population's Income and Participation in Social Programs -

2015. Federal State Statistics Service, 2017. Available at: https://rosstat.gov.ru/free_ doc/new_site/vndn-2015/index.html (accessed July 2020). (In Russian).

Selective Monitoring of the Population's Income and Participation in Social Programs -

2016. Federal State Statistics Service, 2018a. Available at: https://rosstat.gov.ru/free_ doc/new_site/vndn-2016/index.html (accessed July 2020). (In Russian).

Selective Monitoring of the Population's Income and Participation in Social Programs -

2017. Federal State Statistics Service, 2018b. Available at: https://rosstat.gov.ru/free_ doc/new_site/vndn-2017/index.html (accessed July 2020). (In Russian).

Selective Monitoring of the Population's Income and Participation in Social Programs -

2018. Federal State Statistics Service, 2019. Available at: https://rosstat.gov.ru/free_ doc/new_site/vndn-2018/index.html (accessed July 2020). (In Russian).

Shorrocks A.F. Decomposition Procedures for Distributional Analysis: A Unified Framework Based on the Shapley Value. The Journal of Economic Inequality, 2012, vol. 11, issue 1, pp. 99-126.

Strategy of Economic Security of the Russian Federation for the Period up to 2030. Government of the Russian Federation, 2017. Available at: http://government.ru/docs/ all/111512/ (accessed July 2020). (In Russian). Strategy of Spatial Development of the Russian Federation for the Period up to 2025. Government of the Russian Federation, 2019. Available at: http://static.government.ru/

media/files/UVAlqUtT08o60RktoOXl22JjAe7irNxc.pdf (accessed July 2020). (In Russian).

Suárez Álvarez A., López Menéndez A.J. Inequality and Opportunities in the Spanish Regions: The Role of Immigration. International Regional Science Review, 2020, vol. 43, issue 6, pp. 655-680. https://doi.org/10.1177/0160017620906208

Transition Report 2016-2017. European Bank for Reconstruction and Development, 2017. Available at: https://2016.tr-ebrd.com/inequality-of-opportunity (accessed July 2020).

Van de Gaer D. Equality of Opportunity and Investment in Human Capital. Ph. D. Dissertation. Catholic University of Leuven. Leuven, 1993. Available at: https://www.econ-biz.de/Record/equality-of-opportunity-and-investment-in-human-capital-van-gaer-dirk/10000873885 (accessed August 2020).

Поступила в редакцию / Submitted: 10.08.2020 Принята к публикации / Revised: 26.10.2020 Опубликована online / Published online: 25.12.2020