Индекс потребительских цен или Страна с непредсказуемым прошлым, но не та, о которой вы подумали

«Кто управляет прошлым – управляет будущим» Джордж Оруэлл «1984»

Введение.

Цель этой небольшой статьи – показать один очень забавный фокус, применяемый в статистике для того, чтобы скрыть одну очень неприятную тенденцию.

Эта очень неприятная тенденция называется «абсолютное обнищание». Маркс оказался прав, самый что ни на есть развитый и передовой западный капитализм – американский – полностью исчерпал свою прогрессивную функцию и жизнь людей в нём становится потихоньку хуже и хуже [1].

Но я сейчас не об этом. Когда мы с коллегами копали данные по снижению доходов в США, случайно наткнулись на одну очень интересную пару источников (рис. 1).

Рисунок 1. Сопоставление данных о медианных доходах домохозяйств из отчетов Bureau of the Census за 1985 [2] и 2017 г [3]. В постоянных долларах 1984 и 2016 гг., приведены к безразмерному виду, уровень 1967 г. принят за 100%.

1. Необходимые пояснения

Давайте сначала я вам расскажу, что на рис. 1 нарисовано, а потом я вам расскажу ЧТО!!! на рис. 1 нарисовано.

Пояснения необходимы, иначе нормальный человек тут ничего не поймёт. Слово «доход» пояснять не надо, слово «домохозяйство» в американской статистике означает группу лиц, объединённых родственными узами либо усыновлением/удочерением и живущих в одном жилище.

«Медианный» ­ ­– это одна из форм представления среднего. Медианный доход – это такой доход, меньше которого получают половина домохозяйств и больше которого получают тоже половина домохозяйств. Медиана неплохо характеризует благосостояние большинства людей, гораздо лучше, чем средний доход – когда миллиард одного человека складывают с тремя копейками тысячи других людей и получают среднее по больнице. Мода характеризует большинство ещё лучше, но здесь мне стоит замолчать, потому что душнины и так хватит.

Bureau of the Census – это главное статистическое ведомство США, такой американский Росстат. Если пойдёте на его сайт проверять мои данные – включите анонимайзер, с российским IP туда не пускают и это не 24.02.2022 началось – туда никогда не пускали. Наверное потому, что им нечего от нас скрывать.

Слова «в постоянных долларах такого-то года» означают, что данные очищены от инфляции (да, именно так и говорят – "очищены"). Когда у вас есть данные за много лет, их тяжело сопоставлять из-за инфляции: не факт, что сто долларов в 1983 году - это больше, чем девяносто пять долларов в 1973 году. Жизнь подорожала, цены выросли… Поэтому данные из длинных многолетних рядов пересчитывают на какой-то один год с помощью учитывающих рост цен коэффициентов-дефляторов (спойлер – в них-то вся прелесть!). Иногда даже так и говорят – не «в постоянных долларах такого-то года», а «в ценах такого-то года». В данном случае все доходы из двух отчетов были пересчитаны на годы окончания этих двух отчетов – на 1984 год (весьма неслучайная дата!) и на 2016 год.

Слова «приведены к безразмерному виду» вызваны тем, что даже после использования дефляторов и пересчета на постоянные доллары данные из двух рядов нельзя сравнивать, если они пересчитаны на постоянные доллары разных годов. Одна и та же сотня долларов дохода в 1973 году, пересчитанная на цены 1984 года равна (утрированно) $113, а пересчитанная на цены 2016 года ­– $204. Что делать? А надо взять в качестве масштаба доход в какой-то год (например 1967, начальный год обоих рядов данных) и поделить все данные на него. Все доходы из отчета [2], пересчитанные на цены 1984 года, делятся на доход 1967 года, пересчитанный тоже на цены 1984 года. А все доходы из отчета [3], пересчитанные на цены 2016 года, делятся на доход 1967 года, пересчитанный тоже на цены 2016 года, естественно. То есть у нас в 1967 году доход равен не $10 тыс., а 100%, в 1970 году – не $10,1 тыс., а 101% ну и так далее. Вот это и есть «приведены к безразмерному виду».

Давайте ещё раз посмотрим на рис. 1. Там два ряда данных: черные ромбики — это данные из отчета за 1985 год, а белые кружочки – данные из отчета за 2016 год. Данные эти болтаются, как овечий хвост, колебания доходов вообще характерны для капиталистической экономики. Для того, чтобы понять, росли эти колеблющиеся доходы с 1967 по 1984 год или падали, строятся прямые, наиболее близко проходящие ко всем точкам данного ряда, они называются линиями тренда, а ещё – линейными аппроксимациями. «Проксима» – это ближайшая, потому линия, наиболее близкая к разбросанным по полю диаграммы точкам, так и называется. Строит эти аппроксимации компьютер, ошибаться он не умеет. Поэтому если точки разбросаны там и сям, но их линия тренда смотрит вверх, значит дохода росли, а если смотрит вниз, то падали.

Не знаю, объяснил я или нет, но я старался.

2. Суть феномена – изменение прошлого

Преамбула кончилась, приступаем к сути вопроса. Абзацем выше я сказал, что на графике два ряда данных – но я вас обманул, в действительности на графике один ряд данных. Оба ряда на графике описывают один и тот же параметр – медианный доход домохозяйств США. Оба получены за один и тот же период – 1967-1984 гг. И оба собраны одним и тем же ведомством – Bureau of the Census.

Вы понимаете, что изначально на бумажке это был один и тот же ряд данных, один и то же набор набор из одних и тех же цифр – и никаких других не было?

Так как же так получилось, что один и тот же ряд данных раздвоился? И более интересный вопрос: как же так получилось, что один и то же ряд данных в 1985 году показывал снижение доходов (линия тренда вниз), а в 2016 году стал показывать повышение доходов (линия тренда вверх)?

Как так произошло, что жизнь среднего американца в 1967-84 гг сначала ухудшалась, а потом – в тот же самый период! – она начала улучшаться?

Вопрос о том, может ли бог сделать бывшее небывшим – очень сложен, мудрецы ломали головы над ним ещё с дохристианской поры.

Но вопрос о том, может ли Министерство Правды современного буржуазного государства сделать бывшее небывшим – очень прост. Правильный ответ: «Конечно может!» и один из примеров такого всемогущества – на рисунке 1.

3. Как правильно изменять прошлое?

Наивный Оруэлл, когда описывал работу Министерства Правды по переписыванию прошлого, всерьёз полагал, что потребуется вычищать слова из старых газет, ретушировать старые фотографии, придумывать новые рифмы в старые стихи. Эх, знал бы он, насколько всё проще и незатейливее…

В данном случае бывшее было сделано небывшим таким образом. Помните, я рассказывал про пересчет доходов в постоянных долларах такого-то года или в ценах такого-то года. Для пересчета цен (и доходов, естественно) одного года в цены и доходы другого года используются т.н. дефляторы или индексы потребительских цен (ИПЦ), а по-английски consumer price index (CPI).

До 1999 г. в качестве индекса цен использовался CPI-U (urban), т.е. "индекс потребительских цен для городского населения", что вполне оправдано – большинство населения США живёт в городах. Но в 1999 г. был разработан CPI-U-RS (research series using current methods), т.е. "индекс потребительских цен для городского населения, использующий серию исследований современными методами" [4].

Новомодный CPI-U-RS показал заметно меньшую инфляцию, чем старенький CPI-U и этого оказалось достаточно – падение доходов на рисунке 1 сменилось ростом.

Но благодаря каким именно «современным методам» это было достигнуто? Вот самые «современные» из этих методов (нумерация из источника):

1. «Use of rental equivalence to measure changes in homeowner costs (Использование эквивалентной арендной платы для измерения изменений в затратах домовладельцев)».

Казалось бы, зачем выдумывать это чесание правого уха левой пяткой – если я живу в своём доме, то я просто в нём живу, я же его у себя не арендую, зачем этот странный «арендный эквивалент»?

А вот зачем: недвижимость дорожает страшно и если цены на недвижимость непосредственно учесть в CPI, то выйдет конфуз. Что же делать?

Выход есть: вместо роста стоимости недвижимости надо вписать в CPI рост стоимости аренды. Поскольку он отстает от роста стоимости недвижимости [5], то этот приём даст значительное сокращение инфляции. Да, это сокращение мнимое, но кого это печалит?

7. «Quality adjustment of personal-computer prices (Качественная корректировка цен на персональные компьютеры)».

9. «Quality adjustment of television prices. (Качественная корректировка цен на телевизоры)».

Эти два пункта – про компьютеры и телевизоры – мои любимые. Они значат примерно следующее: у твоего деда в 1969 году был дом, который стоит сейчас миллион долларов, а ты сейчас живёшь на койке в хостеле, но зато у тебя есть ноутбук, который бы в 1969 году стоил миллион долларов (а то и больше!). Так что вы с дедом живёте примерно одинаково. А ещё у тебя в телефоне есть телевизор, так что нечего тут!

Там много других моментов, но они носят не столь выраженный оруэлловский характер и относятся скорее к мелким передергиваниям – как, например, снижение цен на авиабилеты. Они действительно дорожали чуть медленнее, чем росла инфляция – то есть в постоянных ценах они даже немножко дешевели. Но дешевели они не потому, что к тому толкало развитие производительных сил в сочетании с заботой о клиентах и общей прогрессивностью капитализма – всё было более прозаично: авиапассажиров уплотнили и сократили расстояния между креслами в некоторых случаях до 28 дюймов [6] (чтобы было понятно – расстояние в 26 дюймов представляет проблемы уже не с комфортом, а с безопасностью [7]).

---------------------------

Так что в целом Оруэлл, предсказывая нашу жизнь, был не совсем прав. Нет, конечно, переписывать прошлое – это святая обязанность Министерства Правды любого буржуазного государства, без этого никак, тут он угадал на 100%. Но он-то по простоте душевной думал, что для этого потребуется что-то изымать из библиотек, что-то подделывать, ретушировать, подменять.

Нет и нет! Всё делается куда циничнее и дешевле. Для изменения прошлого достаточно, чтобы учОные сделали нечто, называемое «исследованиями современными методами». Потом это просто объявляется новой реальностью, выпускается новый отчёт – и вуаля, исправленному верить!

___________________________

И чтобы два раза не вставать. Чую, сейчас в меня полетят обвинения в ватничестве и русопятстве. Дескать в американской статистике соринки видишь, а как насчет увидеть бревно в российской статистике? Так вот, у Росстат тоже есть проблемы с данными и серьёзнейшие, но до таких художеств с ИПЦ дело не доходило. Более того, в Росстат ясно понимают, что считать динамику дохода разных страт по одинаковому ИПЦ вообще нельзя, потому что для бедных инфляция выше, чем для богатых [8] – это не макарошки стоят всегда одинаково, это яхты стоят всегда одинаково.

Но про российскую статистику лучше как-нибудь отдельно.

Источники

1. https://statecon.rea.ru/jour/article/view/1401/1205

2. Current Populations Reports. Consumer Income. Series P-6. No 151. Money Income of Households, Families, and Persons in the United States: 1984. U.S. Department of Commerce. Bureau of the Census. https://www2.census.gov/prod2/popscan/p60-151.pdf

3. Semega J. L., Fontenot K.R., Kollar M.A. Income and Poverty in the United States: 2016. Current Population Reports. Issued September 2017. https://www.census.gov/content/dam/Census/library/publications/2017/demo/P60-259.pdf

4. Stewart K. J., Reed S. B. «CPI research series using current methods, 1978–98» Monthly Labor Review, June 1999. https://www.bls.gov/opub/mlr/1999/06/cpimlr.pdf

5. American house prices: realty check. The Economist. Aug 24th 2016. https://www.economist.com/graphic-detail/2016/08/24/american-house-prices-realty-check

6. Smith O. Have plane seats really shrunk? Which airlines have the smallest and largest plane seats, legroom, seat pitch. The Telegraph, London. 29 March 2018. https://www.telegraph.co.uk/travel/comment/plane-seats-legroom-shrunk-worst-airline/

7. Quigley C., Southall D., Freer M., Moody A., Porter M. Anthropometric study to update minimum aircraft seating standards. Loughborough University Institutional Repository. July 2001. Review of AN64. https://dspace.lboro.ac.uk/dspace-jspui/bitstream/2134/701/1/EC1270%20AR2215%20Anthropometric%20seating.pdf

8. Официальная статистика \ Население \ Неравенство и бедность. Индексы потребительских цен на товары и услуги по 10-ти процентным группам населения. Таблица «Индексы потребительских цен по группам населения с различным уровнем располагаемых ресурсов по Российской Федерации в 2005-2017 гг.» Обновлено 12.03.2018 http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/population/poverty/#