Archiwum

Dochody

Michał Brzeziński

kontakt e-mail : mbrzezinski[at]wne.uw.edu.pl

Twitter: @BrzezinskiMich

Czy nierówności dochodowe w Polsce rosną?

Odpowiedź na pytanie o wzrost nierówności dochodowych w Polsce nie jest łatwa ze względu na fakt, że jakość i porównywalność w czasie danych o dochodach indywidualnych polskich gospodarstw domowych jest ograniczona. Metodologia, którą posługuje się GUS w Badaniu Budżetów Gospodarstw Domowych (BBGD), które jest głównym źródłem danych ankietowych o dochodach i wydatkach polskich gospodarstw domowych, zmieniała się kilkukrotnie od początku lat 90. zeszłego wieku (m.in. w 1993 i 1998), co utrudnia skonstruowanie porównywalnych w czasie danych o dochodach. Różne badania nierówności używają ponadto odmiennych miar nierówności, opierają się na nieporównywalnych koncepcjach dochodów (np. dochody przed opodatkowaniem i transferami społecznymi, dochody po opodatkowaniu i transferach itp.), jak również uwzględniają różne skale ekwiwalentności, które umożliwiają porównanie dochodów gospodarstw domowych o różnej liczebności i składzie demograficznym. W związku z tym istniejące oszacowania poziomów i zmian nierówności w czasie dla Polski bardzo się różnią. Rys. 1 przedstawia różne oszacowania indeksu Giniego dla Polski. Indeks Giniego, który jest najbardziej popularną miarą nierówności, przyjmuje w ujęciu procentowym wartość 0 dla równego rozkładu oraz wartość 100 dla całkowicie nierównego rozkładu. Jest on równy średniej absolutnej różnicy pomiędzy dwoma losowo wybranymi dochodami z badanej populacji, którą w celu normalizacji dzielimy przez podwojony średni dochód dla tej populacji.

Rys. 1. Nierówności dochodowe (współczynnik Giniego) w Polsce według różnych źródeł i definicji dochodów

rys1-nierownosci

Źródło: Galbraith i in. (2015).

Jakkolwiek pomiędzy różnymi seriami Giniego dla Polski występują istotne różnice, to większość z nich wskazuje zauważalny wzrost nierówności dochodowej w okresie po 1989 roku, który trwa do mniej więcej roku 2004. Z kolei w ciągu ostatniej dekady obserwujemy stabilizację lub nawet pewne obniżenie indeksu Giniego. Rys. 2 przedstawia ewolucję indeksu Giniego dla Polski i krajów regionu obliczonego przy zastosowaniu tej samej skali ekwiwalentności (dochód gospodarstwa domowego jest podzielony przez pierwiastek z liczby jego członków) i wspólnej koncepcji dochodu (dochód do dyspozycji, czyli po odjęciu podatków dochodowych i dodaniu transferów społecznych). Dane pochodzą z Luxembourg Income Study Database – międzynarodowej bazy danych porównywalnych między krajami (baza jest dostępna tutaj).

Rys. 2. Indeks Giniego dla ekwiwalentnych dochodów do dyspozycji (Polska i inne kraje Europy Środkowo-Wschodniej)

rys-2-nierownosci

Źródło: Luxembourg Income Study Database.

Rys. 3. Indeks Giniego dla ekwiwalentnych dochodów do dyspozycji (Polska i inne kraje wysoko rozwinięte)

rys-3-nierwownosci

Źródło: Luxembourg Income Study Database.

Ze względu na wspomniane wcześniej zmiany w metodologii GUS okresy do 1995 i po 1998 roku są dla Polski nieporównywalne. Widać jednak wyraźnie, że w obu okresach – 1992-1995 i 1999-2004 – nastąpił w Polsce wyraźny wzrost nierówności dochodowej. Wartość indeksu Giniego wzrosła o około 10% w każdym z tych okresów. W porównaniu do innych krajów regionu, nierówność dochodowa była w Polsce w roku 2013 umiarkowanie wysoka – wyraźnie wyższa, niż w Czechach, Słowacji czy na Węgrzech, lecz jednocześnie niższa, niż w krajach bałtyckich czy w Rosji.

Rys. 3 przedstawia porównanie indeksu Giniego dla Polski i bogatych krajów Zachodu. Rysunek wyraźnie pokazuje, że w większości tych krajów w ostatnich dekadach doszło do znaczącego wzrostu nierówności dochodowych. Trend wzrostowy Giniego dla Polski w okresie 1999-2013 wydaje się zbieżny ze wzrostem nierówności dochodowych, który zachodził w tym okresie w wielu krajach zachodnich. W roku 2013 poziom nierówności sytuował Polskę wśród krajów o raczej wysokim, choć nie najwyższym poziomie nierówności. Wyższy poziom nierówności dochodowej niż Polska miały w roku 2013 tylko niektóre liberalne kraje anglosaskie (Wielka Brytania, USA) oraz kraje Europy Południowej (Hiszpania, Włochy).

Wiele nieporozumień w debacie o polskich nierównościach bierze się z faktu, że europejskie badanie ankietowe The European Union Statistics on Income and Living Conditions (EU-SILC) pokazuje dla Polski znaczący spadek nierówności dochodowej po roku 2004. Według tego badania indeks Giniego dla ekwiwalentnych dochodów do dyspozycji w roku 2004 wyniósł 35,6 a w roku 2007 już tylko 32,2. Dane BBGD (por. rys. 2-3) takiego istotnego spadku nierówności w Polsce nie dokumentują. Należy jednak pamiętać, że badanie EU-SILC zostało rozpoczęte dopiero w roku 2004 i w związku z tym jego początkowe wyniki należy traktować z dużą ostrożnością. Wyników tych nie potwierdzają również dane o nierówności dochodowej zaczerpnięte z innych źródeł – np. podatkowych (por. artykuł M.Kośnego tutaj).

Poważnym problemem ograniczającym wiarygodność wnioskowania o zmianach nierówności w Polsce na podstawie istniejących danych ankietowych jest niewystarczająca reprezentatywność gospodarstw osiągających wysokie dochody. Gospodarstwa tego typu zwykle częściej odmawiają uczestnictwa w statystycznych badaniach ankietowych. Skutkiem tego jest niedoszacowanie miar nierówności obliczonych na podstawie standardowych próbek. Jednym z możliwych rozwiązań omawianego problemu jest oszacowanie dochodów osób osiągających najwyższe dochody przy użyciu raczej danych z zeznań podatkowych, niż danych pochodzących z badań ankietowych (zob. np. Atkinson i in. 2011 tutaj). W przypadku Polski indywidualne dane z zeznań podatkowych nie są generalnie publicznie dostępne. Jedyna opublikowana dotychczas praca wykorzystująca tego typu dane to (dostępny tutaj) artykuł M. Kośnego (2012), wykorzystująca dane dochodowe z zeznań podatników z województwa dolnośląskiego w okresie 2006-2010. Badanie to pokazuje, że dochody brutto (przed opodatkowaniem i transferami) najzamożniejszych gospodarstw badanych w BBGD są wyraźnie zaniżone. O ile udział 10% osób osiągających najwyższe dochody brutto w całkowitym dochodzie społeczeństwa wynosił według BBGD w roku 2010 około 27%, to według danych z zeznań podatkowych jest to aż 40%. Inne, nieopublikowane dotychczas badania, pokazują, że zarówno wysokość, jak i zmiany w czasie poziomów nierówności dla dochodów brutto w Polsce obliczone dla danych z zeznań podatkowych znacznie różnią się od wartości uzyskanych na podstawie danych ankietowych. W bliskiej przyszłości możemy zatem spodziewać się, że dotychczasowa wiedza o nierównościach dochodowych w Polsce ulegnie znaczącej rewizji.

Warto również dodać, że począwszy od roku 2016 poziom nierówności dochodowych w Polsce ulega obniżeniu ze względu na wprowadzenie świadczenia wychowawczego „Rodzina 500+”. Według symulacji przeprowadzonych przez Goraus i Inchauste (2016, raport dostępny tutaj) świadczenie to obniży indeks Giniego dla dochodów ekwiwalentnych w Polsce o ok. 3 punkty procentowe (z 34.3 do 31.3). Jakkolwiek „Rodzina 500+” prowadzi do znaczącej w sensie absolutnym obniżki nierówności dochodowych, to trzeba również zauważyć, że czyni to mniej efektywnie, niż wiele innych transferów społecznych (m.in. emerytury czy świadczenia z pomocy społecznej). Jest to spowodowane faktem, że transfery w ramach programu „Rodzina 500+” trafiają nie tylko do biednych i relatywnie biednych, ale także do klasy średniej i bogatych Polaków, którzy posiadają przynajmniej dwoje dzieci.

Dlaczego nierówności dochodowe w Polsce wzrosły?

Prawdopodobnie najważniejszym czynnikiem odpowiedzialnym za wzrost nierówności dochodowych w Polsce w okresie transformacji gospodarczej był gwałtowny wzrost nierówności płac (Keane i Prasad 2006 oraz Newell i Socha 2007 piszą o tym w artykułach tutaj i tutaj). Związane było to z rosnącą premią edukacyjną dla dobrze wykształconych pracowników zatrudnionych w zawodach wymagających wysokich kwalifikacji. W warunkach gospodarki rynkowej płacowa premia edukacyjna, która w czasach socjalizmu nie istniała lub była bardzo niska, zwiększyła się znacznie sięgając ostatecznie poziom bliski krajom wysoko rozwiniętym. Innym czynnikiem, który może tłumaczyć wzrost nierówności dochodowych w Polsce jest cykl koniunkturalny. Wzrost nierówności dochodowych w Polsce w okresie 1998-2004 nakłada się na okres spowolnienia gospodarczego lat 1998-2002, kiedy to znacząco i długotrwale wzrosło bezrobocie. Inne czynniki, które często są wymieniane w literaturze przedmiotu jako potencjalne przyczyny wzrostu nierówności, takie jak globalizacja, transfer aktywów z sektora publicznego do prywatnego, wzrost samozatrudnienia, rosnąca rola dochodów z własności i dochodów ze źródeł finansowych wydają się mieć w przypadku Polski mniejsze znaczenie (zob. Brzeziński i in. 2013 –tutaj). W okresie 2005-2014 obserwujemy stabilizację poziomu nierówności dochodowych w Polsce, a nawet niewielki ich spadek. W niedawnej (dostępnej tutaj) pracy Myck i Najsztub (2016) szacują, że 44% spadku wartości indeksu Giniego w tym okresie (z 35,1 w 2005 r. do 34,3 w 2014 r.) można przypisać reformom systemu podatkowo-świadczeniowego. Najważniejsze z tych reform to wprowadzenie ulgi podatkowej na dzieci w roku 2007 i rozszerzenie jej w roku 2014 dla rodzin z niskimi dochodami, jak również reformy systemu świadczeń rodzinnych, które zwiększyły zakres pomocy dla biednych rodzin z dziećmi. Czynnikami, które przyczyniały się do wzrostu nierówności dochodowych były zmiany systemu podatkowego, a w szczególności zlikwidowanie od 2009 roku 40-procentowej stawki podatkowej dla najwyższych dochodów oraz zamrożenie takich parametrów systemu podatku dochodowego jak próg podatkowy, koszty uzyskania przychodu i kwota wolna od opodatkowania.

Z drugiej strony istotnym czynnikiem rynkowym, który wpłynął na obniżenie nierówności dochodowych był spadek nierówności płacowych, pomimo stosunkowo silnego wzrostu gospodarczego w okresie 2005-2014. Jak pokazują autorzy omawianej pracy, nierówności płacowe mierzone indeksem Giniego spadły z 41,9 w roku 2005 do 38,4 w roku 2014. Spowodowane było to, między innymi, wzrostem poziomu wykształcenia Polaków, jak również nasiloną migracją z Polski po roku 2004. W odniesieniu do pierwszego z tych czynników należy dodać, że rosnący poziom wykształcenia stowarzyszony był ze spadającą premią edukacyjną z wykształcenia. O ile zwrot z wyższego wykształcenia w roku 2005 wynosił około 60% (w stosunku do osób posiadających co najwyżej podstawowe wykształcenie), to w roku 2014 już tylko około 40%. W przypadku wykształcenia średniego premia edukacyjna spadła z 31% do 24%.

W tym miejscu warto odnieść się do danych o nierównościach płacowych, które gromadzi Eurostat na podstawie przeprowadzanego co 4 lata badania Structure of Earnings Survey (Eurostat 2016). Ostatnia runda tego badania z roku 2014 (omówienie wyników jest dostępne tutaj) pokazuje, że nierówności w stawkach godzinowych płacy brutto (mierzone indeksem zróżnicowania decylowego, czyli stosunkiem dziewiątego decyla rozkładu do pierwszego decyla) były w Polsce najwyższe spośród krajów UE. Było to skutkiem dużego odsetka samozatrudnionych oraz zatrudnionych na podstawie umów cywilnoprawnych, co jest charakterystyczne dla polskiej gospodarki w ostatnich latach. Rezultat ten jest niezależny od przyjętej miary nierówności oraz od sposobu w jaki mierzymy płace. Salverda i Checchi (2014) pokazują, że Polska obok Grecji i krajów bałtyckich jest krajem o najwyższych nierównościach płacowych brutto, gdy nierówności mierzymy indeksem Giniego zastosowanym do rocznych zarobków pracowników. Wysokie, choć spadające w czasie, nierówności płacowe są w Polsce przekładają się na umiarkowanie wysokie nierówności dochodowe ze względu na redystrybucyjną rolę transferów społecznych, a zwłaszcza emerytur i rent (Goraus i Inchauste 2016).

Nierówność szans

Innym rodzajem nierówności, która ostatnio bardzo często pojawia się w badaniach ekonomicznych jest nierówność szans. Najbardziej popularnym ekonomicznym modelem nierówności szans jest ujęcie Roemera (1998). W ujęciu tym dane wyniki osiągnięte przez jednostkę (np. dochód, stan zdrowia, poziom wykształcenia) są funkcją czynników zależnych od jednostki (takich jak np. wybór zawodu, ilości przepracowanych godzin, inwestycje w edukację, itp., które zbiorczo nazywane są „wysiłkiem”) oraz czynników na które nie ma ona wpływu (np. wykształcenie rodziców, płeć, rasa, itp.). Te ostatnie nazywane są okolicznościami („circumstances”). W ujęciu Roemera nierówności wyników powstające z tytułu nierównego wysiłku są usprawiedliwione etycznie, a te powstające w wyniku nierówności okoliczności są nieuzasadnione etycznie. Polityka równych szans powinna zatem wyrównywać te nierówności, które powstają jako skutek nierównych okoliczności.

Oszacowania nierówności szans dochodowych dla krajów europejskich (dane EU-SILC) w latach 2004 i 2010 są przedstawione na rys. 4. Rysunek przedstawia tzw. relatywną miarę nierówności szans dochodowych, która pokazuje jaką część całkowitej, standardowej nierówności dochodowej stanowi niesprawiedliwa nierówność szans, która jest wynikiem okoliczności niezależnych od działań członków danego społeczeństwa. Za okoliczności przyjęto w omawianym badaniu wykształcenie i zawody obojga rodziców respondentów oraz kraj pochodzenia respondenta. Wyniki pokazują (Polska na rys. 4 jest oznaczona jako „PL”), że dla przyjętych okoliczności około 10-11% całkowitej nierówności dochodowej w Polsce jest skutkiem czynników niezależnych od jednostek. Porównując Polskę do innych krajów europejskich widzimy, że należy ona do krajów o średnim poziomie nierówności szans dochodowych. Wyraźnie niższy poziom nierówności szans dochodowych charakteryzuje kraje nordyckie, Holandię i Niemcy. Z kolei znacznie wyższy poziom nierówności szans niż w Polsce występuje w Bułgarii, Rumunii, Luksemburgu, czy na Węgrzech.

 Rys. 4. Relatywna nierówność szans dochodowych w Europie (część całkowitej nierówności dochodowej, która jest wyjaśniana przez okoliczności niezależne od osób)

rys4-nierownosci

Źródło: Brzezinski (2015). Cały artykuł jest dostępny tutaj.

Nierówności majątkowe

Do niedawna dysponowaliśmy jedynie fragmentarycznymi danymi na temat majątków Polaków, które nie dawały jednoznacznego obrazu nierówności majątkowej. Sytuację tę zmieniło badanie zasobności gospodarstw domowych przeprowadzone przez NBP w roku 2014 (NBP 2015  – raport dostępny tutaj). Zbadano w nim majątek netto gospodarstw domowych zdefiniowany jako różnicę pomiędzy sumą aktywów (rzeczowych jak nieruchomości czy pojazdy i finansowych jak depozyty, akcje i obligacje) a sumą pasywów (kredyty i pożyczki). Wyniki tego badania pokazują, że 10% najbardziej majętnych gospodarstw domowych w Polsce posiada 37% całkowitego majątku netto, podczas gdy 20% najbiedniejszych pod względem majątku posiada ledwie 1% całkowitego majątku netto w kraju. Indeks Giniego dla majątku netto w Polsce w roku 2014 wyniósł 57,9 (przeciętnie w krajach strefy euro był zaś równy 68). Nierówności majątkowe są zatem w Polsce relatywnie niskie w porównaniu do innych krajów europejskich. Wynika to w dużej mierze z faktu, iż wysokie majątki charakterystyczne dla krajów z wysoką nierównością majątkową często powstają w wyniku wielopokoleniowej akumulacji i dziedziczenia. Procesy te w Polsce i w innych krajach regionu zostały w dużej mierze wstrzymane w okresie panowania socjalizmu państwowego. Rys. 5 pokazuje rozkład majątku netto w krajach europejskich w roku 2014 przy użyciu miary nierówności będącej odległością między 25 a 75 percentylem rozkładu (25 percentyl oznacza taki majątek netto od którego 25% najbiedniejszej populacji posiada niższy majątek netto). Rysunek wskazuje, że niskie nierówności majątkowe poza Polską występują także w Estonii, Grecji, Słowacji, na Węgrzech i na Łotwie.

Rys. 5. Rozkład majątku netto w krajach europejskich (tysiące euro, 2014)

rys5-nierownosci

Źródło: Household Finance and Consumption Network (2016).

Badanie majątków netto przeprowadzone przez NBP jest badaniem ankietowym i w związku z tym dotknięte jest – podobnie jak badania ankietowe dochodów – problemem niewystarczającej reprezentatywności osób najbogatszych. W badanej próbce nie występują osoby posiadające największe majątki, które sięgają miliardów złotych i są tysiące lub dziesiątki tysięcy razy większe, niż średni majątek w Polsce. Oznacza to, że nierówności majątkowe są w rzeczywistości wyraźnie większe, niż przedstawione na rys. 5. Problem ten można próbować rozwiązać łącząc anonimowe dane ankietowe z danymi o majątkach najbogatszych ludzi, które publikowane są w czasopismach typu Forbes (zob. np. Forbes 2016 tutaj). W przypadku Polski tego typu badanie nie zostało jeszcze przeprowadzone, ale można oprzeć się na prostej mierze nierówności majątkowej, która pokazuje jaką rolę w danym kraju odgrywają majątki najbogatszych mieszkańców. Rys. 6 pokazuje stosunek sumy majątków osób najbogatszych w danym kraju w stosunku do PKB tego kraju. Jako osoby najbogatsze potraktowano osoby obecne na międzynarodowej liście Forbes – The World’s Billionaires List. Rysunek wskazuje, że przyjęta miara nierówności majątkowej ma dla Polski wartość ledwie 1,3%. Jest to jedna z najniższych wartości w próbce krajów, których obywatele znajdują się na międzynarodowej liście Forbes. Oznacza to, że majątki najbogatszych Polaków są relatywnie niewielkie w porównaniu do majątków najbogatszych osób w innych krajach. Tym samym uwzględnienie majątków najbogatszych osób nie zmieniłoby znacząco relatywnie niskiej pozycji Polski pod względem nierówności majątkowych. Pokazuje to również, że ekonomiczna siła osób najbogatszych w Polsce, a w związku z tym również możliwość oddziaływania przez nie na procesy polityczne w naszym kraju, jest relatywnie niewielka.

Rys. 6. Stosunek sumy majątków osób najbogatszych w stosunku do PKB a PKB per capita w roku 2016

rys-6-nierownosci

Źródło: obliczenia własne na podstawie danych Forbes – The World’s Billionaires List.

Wykorzystana literatura

Atkinson, A. B., T. Piketty, E. Saez (2011). Top Incomes in the Long Run of History, „Journal of Economic Literature”, Vol. 49, No. 1, s. 3-71.

Brzezinski, M., Jancewicz, B., Letki, N. (2013). Growing inequalities and their impacts in Poland, GINI Growing In-equalities’ Impact Country Report for Poland, Amsterdam 2013

Brzezinski, M. (2015). Inequality of opportunity in Europe before and after the Great Recession. University of Warsaw – Working Papers, No.2/2015 (150).

Eurostat (2016). http://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php/Earnings_statistics

Forbes (2016). 100 najbogatszych Polaków, http://100najbogatszychpolakow.forbes.pl.

Galbraith J. K., Halbach B., Malinowska A., Shams A., Zhang W. (2015). „The UTIP Global Inequality Datasets: 1963-2008,” WIDER Working Papers 019, World Institute for Development Economic Research (UNU-WIDER).

Goraus, K. M.; Inchauste Comboni, M. G. (2016). The distributional impact of taxes and transfers in Poland. Policy Research working paper; no. WPS 7787. Washington, D.C.: World Bank Group.

Household Finance and Consumption Network (HFCN) (2016). “The Eurosystem Household Finance and Consumption Survey—Results from the Second Wave.” ECB Statistics Paper no. 18.

Keane, M. P., Prasad, E. S. (2002). Inequality, Transfers, And Growth: New Evidence From The Economic Transition In Poland, “Review of Economics and Statistics”, vol. 84(2), s. 324-341.

Kośny, M. (2012). Upper Tail of the Income Distribution in Tax Records and Survey Data: Evidence from Poland, artykuł zaprezentowany na 32nd International Association for Research in Income and Wealth Conference, Boston, USA.

Myck M.,  Najsztub, M. (2016). Distributional consequences of tax and benefit policies in Poland: 2005-2014, CenEA Working Paper Series WP02/16.

Newell, A., Socha, M. W. (2007). The Polish wage inequality explosion, “Economics of Transition”, vol. 15, s. 733-758.

NBP (2015). Zasobność gospodarstw domowych w Polsce Raport z badania pilotażowego 2014 r. Departament Stabilności Finansowej Warszawa, 2015 r.

Roemer, J. E. (1998). Equality of Opportunity. Harvard, Harvard University Press.

Salverda, W., Checchi, D., (2014). „Labour-Market Institutions and the Dispersion of Wage Earnings,” IZA Discussion Papers 8220, Institute for the Study of Labor (IZA).

 

Reklamy