Именно по этим линиям разлома и проходит сегодня атака наших противников, и на передней линии фронта как раз исламские радикалы. Они используют и будут использовать неразрешимую ситуацию с несправедливым характером устройства сегодняшнего общества, выполняя одну из трех своих принципиальных стратегических задач ведения ментальной войны — раскола общества на враждующие друг с другом группы, взаимную подозрительность общества и власти, ослабление их перед захватчиками.
Исторически Россия складывалась, как сумма регионов, каждый из которых обладает своими уникальными особенностями. Взаимодополняясь, эти особенности обеспечивали синергетический эффект, при котором общая сумма оказывалась всегда больше простого сложения своих частей. Вероятно, как раз внутренняя энергия связей пока позволяет стране выдерживать как бездарные действия своих правителей, так и внешние угрозы своей целостности.
Говоря об угрозе распространения радикальных идей в стране, важно учитывать не «среднюю температуру по больнице», а рассматривать ситуацию в разных регионах. Важно понять, какие из них сегодня являются слабым звеном, какие могут им стать, каков запас прочности всей конструкции.
Само по себе понятие справедливости трудно формализовать. Оно зависит от традиций общества, его этики, среды обитания. Справедливость сложно измерить и сравнить. Поэтому при определении степени справедливости устройства общественной жизни приходится пользоваться скорее ощущениями, чем числами. Тем не менее, можно выделить несколько определяющих факторов, которые оказывают влияние на на эти ощущения. Чем точнее можно исчислить количественно эти факторы, тем объективнее мы сможем подтвердить свои ощущения.
Для того, чтобы определить, какие регионы России являются наиболее опасными с точки зрения распространения в них социальной напряженности, нужно исследовать эти факторы, а затем накладывая друг на друга полученные данные, попытаться получить некий интегральный результат. Безусловно, такая упрощённая модель будет не до конца точной, к ней вполне справедливо могут и должны возникнуть вопросы — но такой метод даст обоснованный ответ, который уже можно обсуждать и использовать.
Дифференциация по доходам как один из факторов несправедливости
Одним из важнейших факторов, который напрямую влияет на степень общественного недовольства, является имущественная дифференциация населения. Чем более равномерно распределены доходы людей по слоям и стратам общества, тем меньшее влияние имеет этот фактор на рост «общественной температуры». Чтобы корректно попытаться его вычислить, можно воспользоваться статистической моделью, основанной на определении долей населения с разным подушевым доходом и вытекающим из них коэффициентом дифференциации доходов населения. Этот коэффициент обычно называют децильным (численно он равен отношению доходов 10 % наиболее обеспеченных и 10 % наименее обеспеченных долей населения). В некоторых случаях можно использовать и квинтильный коэффициент (где общество разбивается не на 10, а на 5 страт), но результаты его анализа будут менее очевидными. Тем не менее, он тоже является вполне допустимым.
Социальная статистика накопила достаточный опыт в исследованиях этой модели. Она опирается на закон Паретто, который устанавливает, что между уровнем доходов и числом их получателей существует обратная зависимость, а также на распределение Лоренца, которое представляет из себя кривую концентрации доходов по группам.
Отклонение от идеальной линии абсолютного равенства и характеризует степень несправедливости — чем более вогнута кривая Лоренца, тем менее справедливым по распределению доходов оказывается общество.
Математически точно справедливость можно определить с помощью коэффициента Джини, который определяет степень неравенства в распределении доходов населения. Иначе он называется коэффициентом концентрации богатства. Этот коэффициент равен отношению площади фигуры, заключенной между диагональю и кривой Лоренца, к площади треугольника, образуемого диагональю и осями. Значение коэффициента колеблется от 0 до 1. Коэффициент Джини показывает неравномерность распределения доходов. Значение 0 характеризует идеальное общество, которое на кривой Лоренца показано прямой диагональной линией. Единица — гипотетическая концентрация всех доходов в руках одного человека, абсолютно несправедливое общество.
Проблемой всех этих методов является сложность в определении ошибки измерений. Дело в том, что крайне непросто оценивать долю скрытых доходов у разных групп населения, а именно они могут быть основным источником благосостояния этих групп. По разным оценкам, в случае разбиения общества по доходам на пять страт, у первых трех доля теневых доходов находится в интервале от 20 до 30 процентов. У четвертой страты она резко возрастает до 100–200 %, а у пятой страты — до 2000 %. Именно поэтому численное значение децильного коэффициента, которое вычисляется на основании данных государственной статистики, в разы отличается от данных, которые озвучивают эксперты.
К примеру, если государственная статистика в бюллетене «Социально-экономические индикаторы бедности» определяет коэффициент Джини в России в пределах 0,42, то в отчёте Global Wealth Report, подготовленный банком Credit Suisse в октябре 2012 года, коэффициент Джини для России составил 0,84 — в два раза выше. Отчёт указывает, что это значение является самым высоким для всех крупных экономик мира. Правда, специфика метода Credit Suisse заключалась в том, что он считал не распределение по доходам, а распределение по богатству, что немедленно вызвало критику со стороны российских экспертов. (23.10.12. Радио Финам. Авторская колонка. Брагин Александр. «Реальный уровень благосостояния России — каков он?» http://finam. fm/post/2412/).
(На взгляд автора, данные Credit Suisse отвергать сходу нельзя как раз потому, что они учитывают не только легальные и официальные доходы. Когда молоденький следователь подъезжает к рабочему месту на «Бентли», очень сложно втиснуть его случай в официальную статистику, а неприятие такой справедливости со стороны населения опирается не на данные из бюллетеней, а на свои собственные глаза. Однако, выражая определённые сомнения в официальных статистических данных, логично использовать именно их хотя бы потому, что нам важен сравнительный анализ. Нам нужно выделить те регионы страны, которые по объективным показателям могут стать объектом атаки радикалов).
Аналитическая служба компании «Финэкспертиза» в 2012 году провела сравнительный анализ значения индекса Джини по российским регионам и назвала своё исследование «Индекс Робин Гуда как показатель социального расслоения общества». Темой работы был вывод значения так называемого «индекса Робин Гуда» — доли доходов общества, которую необходимо перераспределить для достижения равенства всех его членов. Данные по индексу Джини были сведены в следующую таблицу:
| | | |
| Москва | 0,505 | Иркутская область | 0,415 |
| Самарская область | 0,45 | Московская область | 0,41 |
| Тюменская область | 0,447 | Республика Бурятия | 0,409 |
| Ненецкий АО | 0,445 | Новосибирская область | 0,408 |
| Санкт-Петербург | 0,445 | Магаданская область | 0,407 |
| Свердловская область | 0,432 | Тамбовская область | 0,406 |
| Пермский край | 0,431 | Омская область | 0,406 |
| Ямало-Ненецкий АО | 0,431 | Кемеровская область | 0,404 |
| Республика Башкортостан | 0,429 | Чукотский авт. округ | 0,404 |
| Республика Коми | 0,427 | Белгородская область | 0,403 |
| Красноярский край | 0,427 | Воронежская область | 0,403 |
| Ханты-Мансийский АО | 0,424 | Новгородская область | 0,403 |
| | Курганская область | 0,402 |
| Сахалинская область | 0,416 | Челябинская область | 0,401 |
| Краснодарский край | 0,415 | Республика Саха (Якутия) | 0,401 |
| Республика Татарстан | 0,415 | Астраханская область | 0,4 |
| |||
| Забайкальский край | 0,399 | Саратовская область | 0,377 |
| Орловская область | 0,398 | Еврейская автономная область | 0,377 |
| Ростовская область | 0,397 | Тульская область | 0,375 |
| Республика Дагестан | 0,395 | Псковская область | 0,375 |
| Мурманская область | 0,394 | Кабардино-Балкарская Республика | 0,375 |
| Ульяновская область | 0,394 | Камчатский край | 0,374 |
| Нижегородская область | 0,393 | Республика Мордовия | 0,373 |
| Калужская область | 0,388 | Вологодская область | 0,372 |
| Ставропольский край | 0,388 | Республика Калмыкия | 0,372 |
| Республика Марий Эл | 0,387 | Республика Алтай | 0,372 |
| Томская область | 0,387 | Рязанская область | 0,371 |