Общая тенденция, отражённая на диаграммах: присутствие жителей столиц и Подмосковья в доходных топ-20% и топ-5% увеличивается с 2013 не только за счёт сокращения доли населения регионов, в которых численность получателей высоких доходов никогда (за последнее десятилетие) не была большой, но и за счёт вытеснения из верхних экономических слоёв жителей регионов, ещё недавно отличавшихся сравнительно высокой долей богатых по доходам.

Источник

#географиябогатства

Читать полностью…

✨ О российской социологии в "The American Sociologist"!
Опубликована статья сотрудника нашего центра Артура Печерских "Editorial Interlocking in the Periphery: Mapping the Overlap of Social and Topical Boundaries in Russian Sociology". Исследование посвящено одному из интереснейших сюжетов в социологии науки - связи между социальной структурой научной области и производимым в ней знанием. Российские авторы изучали этот сюжет, используя разные данные (Сафонова, 2012; Sokolov, 2018; Сафонова, Соколов 2018; Мальцева и др. 2017). Современные методы позволяют по-новому оценить связь социального и когнитивного измерений на больших массивах данных.

Артур построил сеть 58 российских социологических журналов на основе связи через общих ученых-редакторов, выделяет три кластера в сети – группы журналов, связанных членством в редколлегиях одних и тех же ученых.

В одном из кластеров заметное место занимают журналы, издаваемые НИУ ВШЭ. Журналы этой группы отличаются от остальных в среднем меньшим числом статей, но более длинными списками литературы в статьях. Во втором кластере заметное место занимают журналы институтов РАН. Эта группа играет роль ядра сети. В третий кластер входит много вестников региональных университетов. В их редколлегиях не так много иностранных и столичных ученых.

Параллельно с этим, для массива аннотаций статей из тех же журналов проводится тематическое моделирование – во всем многообразии статей алгоритмом выделяются 16 больших тематик. Оба эти вида анализа данных о научных журналах – довольно распространенные, но они почти никогда не использовались в комбинации.

Видим ли мы тематическое различие в кластерах журналов, выделенных по социальному измерению, то есть по общим членам редколлегии? Оказывается, да. Некоторые тематики присутствуют во всех кластерах журналов примерно в равной степени, например, такими темами оказались "Интернет и медиа", "Профессии и занятость", "Исследования молодежи".

При этом другие тематики оказались тяготеющими к определенному кластеру журналов. Например, тематика "Социальная теория" представлена в журналах первого кластера, а "Инновации и экономическое развитие" – в журналах третьего (того, где много региональных вестников).

Интересно и то, что "тематический профиль" определенного журнального кластера не является константой. За 13 лет некоторые тематики поменяли свой "главный кластер". А значит, наше личное представление о поле журналов, сформированное когда-то, уже через несколько лет может быть неактуальным, если мы не следим за всем полем.

Исследование проведено на данных, собранных с сайтов журналов и из базы РИНЦ. Обычно наукометрические исследования о российской науке проводятся на данных из международных баз. Удобство этих ранее доступных в России ресурсов было решающим аргументом, даже несмотря на то, что они охватывали не такую большую часть российских публикаций. Исследование "Editorial Interlocking in the Periphery" рассказывает миру о том, как устроено поле российской социологии, в том числе невидимое в Scopus и Web of Science.

Не удержимся от эмоций. В "The American Sociologist" нечасто публикуются российские авторы, а соло-статья аспиранта – и вовсе исключительный случай. Артур, гордимся🔥!

Читать полностью…

Азиатская часть страны проявляет специфичность на картах регионального распределения налоговых ставок и для других транспортных средств.

«Сибирь и Дальний Восток – это не просто удаленные от центра территории России. Здесь люди по-другому относятся к своему пространству, обладают иной культурой мобильности, когда для них «сто километров не крюк». Анализ регионального распределения ставок транспортного налога не ухватывает этот феномен, но самим фактом резкого контраста между центральными и сибирско-дальневосточными пространствами России в неявном виде он его диагностирует».

Источник: [Пилясов, Богодухов, 2019] (pdf).

Мы согласны с таким обобщением?

Читать полностью…

Есть и такое экспертное мнение:

Базой исследования стал Новосибирский академгородок. Выбор представляется удачным в силу наличия типичных черт провинциальных населенных пунктов России.

Читать полностью…

В библиотеке прошел паблик-ток с социологами и преподавателями Шанинки Александром Филипповым и Павлом Степанцовым

Мы обсудили социологию как исследовательский проект и те интеллектуальные тупики, в которые всё чаще упирается социологическое воображение. Похоже, что сегодня особенно важно вернуться к философским основаниям дисциплины, чтобы критически переосмыслить её и пересобрать дисциплину заново.

🟣О сложном пути развития социологии и формировании канона «классической теории» можно прочитать в статье исследовательницы Рэйвин Коннелл: «Каноны и колонии: глобальный путь развития социологии»

Читать полностью…

Юбилейный выпуск «Экономической социологии» открывает интервью Татьяны Черкашиной. Читается на одном дыхании, а думается до утра, под вино, конечно же, по новосибирской традиции под Монтепульчано, – там только оно в ходу из итальянских. Вкус у коллег прекрасный, а биография ещё прекрасней. Читаю о прошлом и думаю, почему бы не повторить исследовательский дизайн полувековой давности – какое бы исследование юбилейное вышло. Все юбилеи бы перекрыло. А пока замечательное интервью о становлении российской экономической социологии в её сибирском изводе, почитайте, не пожалеете.

Черкашина Т. Ю. Интервью с Татьяной Черкашиной «Наш интерес к теме экономического неравенства был предопределён» / Интервью провела А. Поплавская // Экономическая социология. 2025. Т. 26. № 4. С. 14–31.
С. 14–31

Читать полностью…

Где, кроме Москвы?

По поводу финального тезиса из детального обзора «Billionaire Census 2025» от «Деньги и песец» ⬆️, что «Москва остается абсолютно доминирующим центром концентрации богатства в РФ», можно вспомнить исследование «География богатства. Оценка численности миллионеров в России» (2019-2020). Его методика позволяет оценить, как российские миллионеры распределены по территории страны, и один из показателей, используемых для этого, – численность люксовых автомобилей, принадлежащих физлицам в разных регионах. Данные ФНС позволяют расширить этот набор, включив в него не только автомобили, но и яхты и воздушные транспортные средства, по которым предъявлен к уплате налог (точнее, ФНС публикует данные о количестве всех налогооблагаемых транспортных средств, принадлежащих физическим лицам в каждом регионе – моторных лодках, гидроциклах, снегоходах и т.д., но не будем «мелочиться»).

Выделила топ-10 субъектов федерации в каждом из трёх рейтингов по количеству налогооблагаемых в 2024 г.

🚘 легковых автомобили с мощностью двигателя свыше 200 л.с.;
⛵️ яхт и других парусно-моторные судов (с двигателем любой мощности);
🚁 воздушных транспортных средств.

(Точнее, в авто-рейтинге – топ-11, так как в двух регионах количество мощных легковых автомобилей оказалось почти одинаковым).

«Сразу три»
Кто попал во все топ-10?
Москва. Здесь зарегистрировано 679 тыс мощных легковых автомобилей (19,3% из всех налогооблагаемых автомобилей такого класса в стране), 717 воздушных транспортных средств, принадлежащих физлицам (18,5%). Вот только по количеству яхт Москва (533; 12,9%) проигрывает Санкт-Петербургу (807; 19,6%).
Московская область: 258 тыс мощных легковых автомобилей (8,6%), 206 яхт и парусно-моторных судов (5%), 270 воздушных транспортных средств (7%).
Санкт-Петербург, обогнав Москву по яхтам, уступает ей по количеству «мощных» легковых автомобилей – 189 тыс (6,3%) и воздушных транспортных средств – 273 (7%).
Краснодарский край: 131 тыс мощных легковых автомобилей (4,4%), 214 яхт и парусно-моторных судов (5,2%), 173 воздушных транспортных средства (4,5%).
Ростовская область: 58 тыс автомобилей (1,9%), 115 яхт и парусно-моторных судов (2,8%), 112 воздушных транспортных средств (2,9%).

«Только два»
Новосибирская область: 93 тыс. мощных легковых автомобилей (3,1%), 165 воздушных транспортных средств (4,3%). Немного не хватило, чтобы попасть в топ-10 по количеству яхт и парусно-моторных судов (не намекайте, что это из-за того, что наше море не настоящее).
Свердловская область в топ-10 по этим же транспортным средствам: 81 тыс. мощных легковых автомобилей (2,7%) и 88 воздушных транспортных средств (2,3%).
Приморский край «богат» мощными автомобилями (59 тыс., 2%) и яхтами и парусно-моторными судами (175; 4,2%).

«Лишь один»
Вошли только в топ-10 по количеству мощных легковых автомобилей Татарстан (59 тыс), Дагестан (56 363 шт) и Красноярский край (56 213 шт) – именно они разделили на двоих 10 место.
Вошли только в «яхтенный» топ-10 Иркутская (151; 3,7%), Калининградская (122; 3%) и Ленинградская области (102; 2,5%), Крым (101; 2,4%).
В топ-10 только по количеству воздушных транспортных средств Ставропольский край (100; 2,6%), Самарская (81; 2,1%) и Омская (76; 2%) области.

В 2024 в субъектах федерации, попавших в топ-11 авто-рейтинга, зарегистрировано 53,9% всех мощных легковых автомобилей, принадлежащих физлицам и по которым начислен налог; на топ-10 яхтенного рейтинга приходится 61,2% всех налогооблагаемых яхт и парусно-моторных судов, на топ-10 рейтинга по количеству воздушных транспортных средств – 53% таких средств.

Да, это сведения только о транспортных средствах, которыми владеют физические лица, и по которым предъявлен к уплате транспортный налог; они отражают не территориальное распределение капитала, а распределение потребительского богатства. Тем не менее, переплетение экономических, природных и инфраструктурных условий в обладании дорогими транспортными средствами даёт такой штрих на картине географии богатства.

Читать полностью…

Чтобы было время и место для размышлений, отдыха и созерцания

Читать полностью…

Свежий доклад от Microsoft - AI Diffusion Report: Where AI is most used, developed and built

Там текст на 24 страницы, читается быстро, вот ключевые факты и выводы.

- Глобальное среднее значение по AI User Share составляет примерно 15% трудоспособного населения.
- Лидеры по доле пользователей ИИ:
* ОАЭ ~59.4%
* Сингапур ~58.6%
* Другие страны-лидеры: Норвегия, Ирландия, Франция и др.
- Региональные различия:
* Северная Америка: ~27%
* Европа и Центральная Азия: ~22%
* Южная Азия и Субсахарская Африка: менее ~13%
- Сильная корреляция между уровнем внедрения ИИ и ВВП на душу населения: коэффициент Спирмена ~0.83, p-значение < 0.000001.
- При анализе населения, имеющего доступ к интернету («connected population»), выяснилось: даже в странах с низким общим проникновением интернета пользователи, подключенные к сети, часто уже активно пользуются ИИ. Например:
* В Замбии: общая доля ~12%, но среди подключенных ~34%.
* В Пакистане: с ~10% до ~33%.
- Запуск продукта DeepSeek (январь 2025) привёл к резкому росту доли пользователей ИИ в Китае: с ~8% до ~20%.
- Основные барьеры для широкого распространения ИИ:
* Доступ к электроэнергии
* Подключение к интернету
* Цифровые навыки
* Языковые ресурсы и локализация
- более 1 миллиарда человек уже использовали ИИ-инструменты за менее чем три года» — что делает ИИ самой быстро внедряемой технологией в истории.


А также немного дополнительных фактов не столь явно упомянутых в тексте:

- Россия в докладе никак не упоминается, только присутствует на некоторых графиках
- Из постсоветских стран наименее низкое проникновение ИИ в Таджикистане, Туркменистане, Узбекистане и, как ни странно, в Армении.
- Почти всё строительство AI инфраструктуры сосредоточено в США и Китае
- Лидеры по разработки AI моделей: США, Китай, Южная Корея, Франция, Великобритания, Канада и Израиль

#ai #readings #microsoft

Читать полностью…

Основной вывод после прочтения партии студенческих работ одного социологического конкурса: что студенты научились делать хорошо, так это конструировать угрозы. По крайней мере, во введении к своим текстам.

Читать полностью…

Результаты. Пороговая группа, в которой средний доход по данным ФНС превышает средний доход по данным ВНДН, – группа 98,8%. Но из-за перераспределения доходов в семье топ-получатели дохода от занятости не обязательно оказываются в топ-группах по среднедушевому доходу, то есть корректировка дохода по налоговым данным распространяется на более широкий круг домохозяйств. «Коэффициент Джини в результате корректировки среднедушевого совокупного дохода меняется незначительно» (с 0,348 до 0,363); коэффициент фондов вырос с 9,1 до 9,9.

Авторы предостерегают, что сравнение показателей неравенства, полученных в исследовании, с показателями официальной статистки не имеет смысла, «так как в расчетах выполнялась корректировка только одного источника средств к существованию, хотя и наиболее значимого. Сопоставления будут иметь смысл после получения итогов расчетов и по другим видам доходов». Но ценность исследования в апробации метода корректировки не агрегированных данных (как в статистике), а микроданных.

Источник

Читать полностью…

Каналы по социологии

Воскресенье вечер − это самое время узнать новое 🙂
Поделюсь небольшой подборкой телеграм-каналов по социологии, на которые я подписана:

📊 Эффект Матфея

Канал коллег из Центра институционального анализа науки и образования при Европейском университете. Здесь публикуют результаты исследований и аналитические записки − с акцентом на социологию науки.

🎓 Галина Ефимова

Много полезных материалов для преподавателей и исследователей, размышления о науке и жизни в академии − фокус на социологию образования.

📈 ЛЭСИ (Лаборатория экономико-социологических исследований НИУ ВШЭ)

Анонсы семинаров, результаты исследований, тематические подборки книг и другие важные новости лаборатории − с фокусом на экономической социологии.

🔍 Studia Societatis

Анонсы научных мероприятий, результаты эмпирических исследований и обзоры статей − с акцентом на социологию религии.

📚 Татьяна Черкашина

Социолог, который пишет про экономическое неравенство, социологические данные и смыслы, скрытые за цифрами − тоже в русле экономической социологии.

Добавляйте в комментарии социологические каналы, которые читаете вы − будет классно собрать совместную подборку 💬

Читать полностью…

Диссонанс в глазах смотрящего
 
Продолжение о качестве статистических данных.
К нескольким последним волнам ВНДН Росстат публикует отчёты о качестве данных, опубликовал его и для КОУЖ-2024 (в итогах наблюдений, в конце списка таблиц для всего населения Российской Федерации). Мне бы очень хотелось обрадоваться этой публикации (отчёт о качестве данных КОУЖ), но не получается.

Всё ещё не поняла смысл диаграмм с урезанными распределениями респондентов (в %) по продолжительности заполнения анкет. Например, 18,9% респондентов из Новосибирской области отвечали на анкету домохозяйства от 11 до 20 минут. А так как на диаграммы вывели только top-10 и down-10 регионов для разных вариантов продолжительности заполнения, то остальные респонденты Новосибирской области остались за пределами диаграмм из отчёта. Что о качестве данных должна сказать мне эта одна, усечённая цифра? Что я должна сама поработать с микроданными, если мне интересна вся картина о продолжительности заполнения анкеты?
 
Но зато Росстат априорно хорошего мнения о респондентах, так как уже на этапе составления инструментария считает, что большинство из них будут открыты («Отметьте, насколько открытым, по Вашему мнению, был респондент во время интервью? 1. Очень неохотно отвечал на все. 2. Неохотно отвечал на часть вопросов. 3. Был довольно открыт, как и большинство респондентов. 4. Был более открыт, чем большинство респондентов») и сообразительны. Без соотнесения с большинством интервьюер, как предполагает инструментарий, может оценить отношение к интервью и надёжность информации.
 
А диссонанс вызвала диаграмма о продолжительности получения согласия на участие в обследовании.⬇️
 
Отчет о качестве для ВНДН-2024 выполнен по другому шаблону и в нём есть данные о достижимости с разбивкой на собственно недоступность домохозяйств (59% из неопрошенных) и отказы от участия в обследовании (41%). В целом из домохозяйств, которые посетили, каждое третье (30,7%) по той или иной причине оказалось неопрошенным.

Читать полностью…

Если кто-то скажет, что в стране не представляют и не проектируют будущее, покажите ему любую региональную программу капитального ремонта общего имущества в многоквартирных домах

Читать полностью…

Пополнение словарного запаса

Темы курсовых и выпускных работ, которые обсуждаем в начале учебного года, – для меня всегда расширение границ. В этом году, к примеру, из тем будущих дипломов узнала о существовании френдфляции (Friendflation). Один из путей поиска значения слова привёл к ресурсу, на котором, как оказалась, френдфляция уже внесена в список нового в русской лексике (не успеваю за всем новым в русской лексике...):

О росте расходов на дружеское окружение (совместный досуг, подарки и т. п.), приводящем к финансовым затруднениям, контролю затрат, а также отказу от дружбы. Дружить тоже может быть накладно. Социологи называют это «френдфляцией»: чем больше у вас друзей, тем дороже обходится их «поддержка». …
Зумеры вводят новый тренд – учет расходов на дружеские отношения. Феномен получил название «френдфляция». Это вызвано увеличением затрат на совместные мероприятия: посиделки, подарки, поездки. Согласно новому исследованию, молодежь все чаще использует специальные приложения для контроля финансов в дружбе. Они помогают оптимизировать расходы без ущерба для взаимоотношений. …

А уже перебирая слова из «Нового в русской лексике» за 2025, изумилась разнообразию оттенков интерпретаций, заложенных в разные обозначения одного действия. Вот вы, к примеру, очень активный компетентный сберегатель, перебираете множество банковских предложений, чтобы выбрать самое выгодное; как только оно самым выгодным быть перестаёт, ищете, где ещё лучше, чтобы перевести туда деньги. И так многократно. А кто-то назовёт вас за такие действия банковским абьюзером – «профессиональным ловцом выгоды».

Читать полностью…

Население каких городов и регионов сконцентрировано в верхней части доходной иерархии?

Очевидна догадка, что среди высокодоходных россиян доля жителей столиц и Подмосковья будет выше, чем жителей других субъектов федерации. Но догадку лучше проверить и подкрепить данными, к примеру, Росстата (файл «Распределение численности населения, относящегося к соответствующей 20-процентной группе населения в целом по России и по субъектам Российской Федерации»). На диаграммы ⬇️ вынесены те регионы, доля населения которых среди попавших в топ-20% или топ-5% по доходам превышала долю «регионального» населения в общей численности населения страны хотя бы один раз в 2013-2024 гг.

Для северных и дальневосточных территорий это превышение небольшое, меньше процентного пункта. Например, доля жителей Мурманской обл. в общей численности населения страны 0,5% в 2013-2022 и 0,4% в 2023-2024, а среди 20% самых высокодоходных россиян жителей Мурманской обл. 0,8-0,9%, среди топ-5% – 0,7-0,8%. Тем не менее стабильно высокие (по сравнению с большинством регионов страны) доходы населения северных и дальневосточных территорий позволяют им более масштабно присутствовать в верхних слоях доходной стратификации, чем среди всего населения.

На другом полюсе Москва с 8-9 % в численности населения страны и 21-26% среди топ-20% и 36-44% среди топ-5% по доходам, Московская область (доля в населении страны 5-6%, среди доходных топ-20% – 7,5-9%, среди топ-5% – 7-8,3%), Санкт-Петербург (3,6-3,8% в численности всего населения, в высокодоходных группах – 5-7 и 5,5-8% соответственно). А дальше – неустойчиво. Например, жителей Краснодарского края среди всех россиян – около 4%, а среди доходных топ-20% лишь ненамного больше – 4-4,7%; только в 2016 и 2021 доля жителей края преодолела установленную планку среди попавших в топ-5%. Но присутствие краснодарцев среди топ-20% по доходам пока медленно, но растёт. Чего не происходит с Тюменской областью (вкл. автономные округа): хотя присутствие её жителей в высокодоходных слоях в большей мере превышает долю жителей региона в общем населении страны (2,4-2,7%), оно не растёт в рассматриваемое десятилетие, в последние годы даже падает.

Динамика следующей группы регионов вполне определённая – она отрицательная. Если в 2013 в топ-20% и топ-5% по доходам было 4,3 и 4,4% жителей Свердловской обл. (при их доле в общем населении страны 2,9%), то за десятилетие их присутствие в верхних доходных слоях упало до 3,1-3,2 и 2,6-2,7% соответственно. Таким же образом сокращали своё присутствие в верхней части экономической стратификации Республика Татарстан, Пермский край, Самарская обл.

#географиябогатства

Читать полностью…

Первый хакатон по социальным данным от «Если быть точным»! Наш партнер — Европейский университет

13–15 февраля в Европейском университете в Санкт-Петербурге пройдет хакатон. Участники будут решать реальные кейсы, связанные с важными социальными вызовами: инвалидностью, онкологией, бездомностью и не только.

Заявки на участие принимаются с 1 декабря по 22 января. Мы ждем студентов и недавних выпускников, обладающих базовыми навыками анализа данных и готовых три дня погрузиться в интенсивную командную работу.

Вся информация о хакатоне находится здесь, а зарегистрироваться можно по этой ссылке.

Читать полностью…

Какую карту страны можно нарисовать транспортными налогами?

Эвристический потенциал данных о налогообложение транспортных средств не исчерпывается географией богатства. Региональная дифференциация ставок налога на средства передвижения – это в целом про социальную географию. Статья, несмотря на то, что данные в ней не самые свежие, полагаю, актуальна до сих пор:

Пилясов А.Н., Богодухов А.О. Новый взгляд на российское пространство: региональный транспортный налог // Региональные исследования. 2019. № 1. С. 26–38.

Авторам интересна не фискальная функция имущественного налога, а как в региональной дифференциации ставок налога на разные транспортные средства (и в зависимости от мощности двигателей) отражаются особенности «индивидуальной мобильности жителей российских регионов» и инфраструктурные возможности для мобильности.

Основные данные (за 2018 г.): ставки транспортного налога по всем субъектам РФ для всех видов транспортных средств, приведённые к унифицированной шкале; данные Росстата о доходах населения, количестве личных автомобилей на 1000 человек, плотности автодорог в регионах.

Результаты.
Отчего зависит ставка налога? Для массовых маломощных и элитарных мощных легковых автомобилей действуют разные закономерности (факторы, причины) в установлении ставок транспортного налога. Во-первых, не обнаружено значимой связи налоговых ставок для легковых автомобилей всех интервалов мощности двигателя с доходами населения и плотностью автомобильных дорог. Но корреляция относительного числа личных автомобилей и ставок налога в регионах «нарастает» по мере увеличения мощности двигателей: «ставки налогов чувствительны к числу личных автомобилей, но только в интервалах значительной, более 150 л. с., мощности двигателя». Чем выше класс автомобилей по мощности двигателя, тем больше регионов устанавливает максимальную, предельную ставку налога.
Во-вторых, «для самых массовых машин мощностью до 100–150 л. с. зависимость скорее обратная, т.е. регионы с развитой транспортной сетью и личной автомобилизацией устанавливают более щадящие ставки, чтобы не поощрять уход в тень. С другой стороны, по мощным элитарным кроссоверам и джипам от 150 л. с. и выше в регионах развитой автомобилизации в среднем устанавливаются более высокие ставки транспортного налога».

А что про географию? «На карте распределения налоговых ставок на автомобили с мощностью двигателей 150–200 л. с. обособляются территории Сибири и Дальнего Востока, которые практически повсеместно, за редким исключением, имеют минимальные ставки транспортного налога». По мнению авторов, мощные автомобили здесь не роскошь, а необходимость, они «максимально востребованы в пространствах Сибири и Дальнего Востока. … Неудивительно, что именно эти транспортные средства так хорошо отграничивают пространства Сибири и Дальнего Востока от других». ⬇️

Читать полностью…

Социологическая интерпретация отпуска и курортных знакомств

«Отпускное времяпрепровождение – единственное, что тебе не навязывается извне, курортная дружба не предписана тебе государством, как дружба народов, дружба поколений, дружба однополчан и однокашников, дружба внутри бригады коммунистического труда, спортивная дружба и прочие мнимости. Отпуск частично восстанавливает в человеке чувство собственного достоинства: он отдыхает по своему усмотрению, а не по распоряжению начальства, он едет куда хочет и как хочет, а не по командировочному предписанию и не по этапу – основные способы передвижения советских людей. И он встречается, с кем хочет, сколько хочет – обалдеть можно от такой свободы! Курортные знакомые – живой символ опахнувшей душу свободы. Они видели тебя принадлежащим солнцу, ветру, морю, а не начальству, профсоюзу, парткому, которые в любую минуту могут послать тебя, кавалера, остроумца, гуляку или мудреца, в колхоз на уборку сопревшего в земле картофеля или на овощной склад перебирать гнилые овощи. Да, в отпуске ты – человек, во всё остальное время – крепостной. Поэтому не надо смеяться над отпускниками, лучше – плакать».

Нагибин Ю. Дневник. 12 июля 1974 г.

Читать полностью…

Казалось бы, к классике уже ничего нельзя добавить. Но попытка случилась. Речь о вопросе, в котором респондентов просят оценить своё материальное положение через потребительские возможности – на что хватает денег.

В этом опросе от респондентов не только потребовали точности – «Какая из приведенных ниже оценок наиболее точно характеризует материальное положение вашей семьи», но и добавили в варианты ответов «Нахожусь на иждивении». Всей семьёй?.. Правда, от добавления этого варианта вопрос перестал быть альтернативным: «быть на иждивении» и «ни в чём себе не отказывать» вполне совместимы, как и «быть на иждивении» и испытывать нехватку денег «даже на приобретение продуктов питания» – всё дело в размере иждивения.

Чем ещё порадовал этот опрос?

Междисциплинарностью в формулировке одного из вопросов, на стыке философии и гельминтологии: «Укажите, пожалуйста, в каком субъекте вы постоянно проживаете».

Рациональностью Минобрнауки: опрос по теме «Осведомленность населения о проекте «Передовые инженерные школы» и о программе стратегического академического лидерства «Приоритет 2030»» распространяется через персонализированные под вузы ссылки. Кто-то посмеет сказать, что студенты и сотрудники университетов – не население? Может, где-то и вневузовское население спросили – увидеть бы такой опрос.

Но больше всего опрос порадовал краткостью: всего девять вопросов. Из них целых два про ПИШ и «Приоритет 2030».

(Вуз для примера выбран без какого-либо умысла)

Читать полностью…

Благодарна Дмитрию Михайловичу за интерес к интервью!
С одной стороны, оно про историю нашей школы, но получилось, скорее, про моё восприятие этой истории – коллеги, возможно, обратили бы внимание на другие события, другие публикации. Но и замысел Аниты Поплавской, воплотившийся в вопросах, предполагал рассказ о личной исследовательской биографии.

Когда начинаешь отвечать на вопросы, дополняешь ответы в переписке, не всегда можно предположить, какими будут финальные акценты. Для меня самой неожиданно, что рассказ получился про бэкграунд, фундамент, на который можно опереться. Понимаю, что это реконструкция с позиции сегодняшнего дня, той ситуации, «куда пришли», и в наших текущих исследованиях экономического неравенства не было изначального намерения воспроизводить идеи, методические и теоретические, предыдущих поколений школы, тем не менее, если обернуться… там столько интересного!

Читать полностью…

Россия для ОЧЕНЬ богатых – мы прочитали отчет «Billionaire Census 2025», изложили его содержание и сделали выводы

Ключевые тренды:
1. Рост численности и богатства: В 2024 году глобальная популяция миллиардеров выросла на 5.6% до 3508 человек, а их совокупное состояние увеличилось на 10.3% до рекордных $13.4 трлн. Это самое сильное расширение с 2020 года.

2. Гиперконцентрация богатства" наверху": Основной прирост богатства был сконцентрирован в руках узкой группы «супер-миллиардеров».
💰💰💰 26 человек с состоянием свыше $50 млрд теперь контролируют 21% всего богатства миллиардеров (по сравнению с 4% десять лет назад).
💰💰 17% миллиардеров (с состоянием от $5 млрд) владеют 62% всего богатства.
💰 83% миллиардеров (с состоянием от $1 до $5 млрд) делят между собой 38% общего богатства.

3. «Хрупкость» статуса на нижней границе: Ежегодно около 10% миллиардеров с состоянием $1-2 млрд теряют этот статус, не выдержав волатильности рынков. Для сохранения статуса с вероятностью 99% требуется состояние около $4.2 млрд.

Регионы:
o Северная Америка: Рост числа миллиардеров на 7.8% до 1198 человек (34% от общемирового количества). На долю региона приходится 44% глобального богатства миллиардеров ($5.9 трлн). Драйвер — бум на рынке акций технологических компаний США.
o Европа: Число миллиардеров впервые превысило 1000 человек (+6.1%), их совокупное состояние — $3.3 трлн.
o Азия: Рост всего на 2.6% до 827 человек, отставание от других регионов третий год подряд. Сдерживающие факторы — замедление экономики Китая и проблемы в секторе недвижимости.
o Ближний Восток: Стабильный рост на 7.6% до 242 человек.
o Латинская Америка и Африка: Стагнация или снижение.

Отраслевые драйверы богатства: За последнее десятилетие наибольший рост благосостояния показали миллиардеры из секторов:
o Технологии: +197.8%
o Гостиничный бизнес и развлечения: +146%
Значительное отставание у таких секторов, как недвижимость (+37%) и производство продуктов питания (+46.6%).

Миллиардерская Россия

1. 🇷🇺РФ делит 4-5 место в мире по числу миллиардеров с 🇬🇧Великобританией (по 128 человек в каждой стране). Это высочайшая позиция РФ за всю историю подобных рейтингов.
2. Число РФ-миллиардеров за год выросло на 8.5% (со 118 до 128 человек). Это один из самых высоких показателей роста среди топ-15 стран, значительно опережающий среднемировой рост (5.6%).
💸 Для сравнения: США +8%, Китай +5.6%, Германия +8.2%, Великобритания +4.9%, Индия -3.1%.

3. Совокупное богатство: Состояние РФ-миллиардеров оценивается в $457 млрд. Это шестой показатель в мире после США ($5.7 трлн), Китая ($1.3 трлн), Германии ($703 млрд), Индии ($400 млрд) и Франции ($318 млрд). РФ опережает по этому показателю Великобританию ($323 млрд), Гонконг ($306 млрд) и Швейцарию ($398 млрд).

4. Внутренняя структура богатства. Отчет не детализирует отраслевую принадлежность РФ-миллиардеров, но, исходя из предыдущих лет и открытых данных, их состояние традиционно сосредоточено в секторах:
o Сырьевой сектор: Нефть, газ, металлы.
o Финансы: Банки, инвестиции.
o Потребительский сектор: Ритейл, телекоммуникации.
o Химическая промышленность и удобрения.
Важно отметить, что в РФ, в отличие от США и Китая, практически отсутствуют миллиардеры, чье состояние создано в технологическом секторе (за исключением IT-ритейла). (да, мы помним про Павла Дурова, но где он сейчас, вот вопрос)

В отчете указано, что Москва, которая традиционно входит в топ-15 городов по числу миллиардеров, была исключена из рейтинга в этом году «из-за ограничений по данным» ("due to data limitations"). Это может быть связано с трудностями в оценке активов и их владения в текущих условиях. Но можно с уверенностью предположить, что Москва остается абсолютно доминирующим центром концентрации богатства в РФ и уникальным для России центром притяжения капитала, не имеющим аналогов в стране, в отличие от более децентрализованных моделей в США, Китае или Германии

Читать полностью…

Графики выходного дня

Росстат опубликовал микроданные Выборочного наблюдение использования суточного фонда времени населением 2024. Микроданные позволяют извлечь то, что в обобщенных данных о свободном времени «спрятано», «замаскировано». К примеру, переменную «Отдых и виды деятельности, связанные с размышлением, отдыхом и релаксацией».

Работа отнимает время от отдыха, релаксации и… размышлений (некогда остановиться и подумать); россиянин старше 10 лет в среднем тратит на «размышления, отдых и релаксацию» в будний день примерно 1 ч 20 м, в выходной – примерно 1 ч 40 м. Для тех, кому от 20 до 60 лет, эти различия ещё больше.

Выходные сглаживают возрастные различия во времени на размышления и отдых, но усиливают гендерные: средний мужчина увеличивает затраты времени на такое занятие в выходной по сравнению с будним днём на 24 мин, женщина – только на 14 мин.

Читать полностью…

В результатах ФОМовского опроса о повышении НДС самыми цепляющими оказались не столько цифры о предполагаемых последствиях такого решения (43% считают, что это принесёт стране больше вреда против 16% считающих, что случится польза; есть удивительные 5%, которые ожидают, что повышение НДС повысит материальное положение таких людей, как они), сколько информированность о росте НДС. Семь лет назад, в июле 2018, когда планировали увеличить НДС с 18 до 20%, слышали о таких планах 65%, не слышали 34%. Сейчас, в октябре 2025, соотношение обратное: слышали, что планируется повышение НДС до 22%, 44% опрошенных, не слышали – 55%.

В этих двух ситуациях разное время между новостью и опросом, и информация о будущем НДС ещё не проникла в массы? Или СМИ сейчас не шумят по поводу новой ставки НДС? Или это дистанцирование от «верховых» новостей?

Читать полностью…

📌Call for papers: спецвыпуск журнала «Пути России» по социологии социальных наук «Сквозь тусклое стекло академического знания»

Как в России поживают «туземные» и «провинциальные» исследователи и не появились ли новые группы ученых (Соколов, Титаев 2013)? Какие эпистемические стили доминируют у социологов и антропологов в российских университетах (Lamont 2009)? Чем, кроме герменевтики (толкования) и гомилетики (проповедей) заняты в гуманитарных науках (Kharkhordin 2015)? Какие модельные кейсы, с оглядкой на которые регулярно проводятся исследования, доминируют в разных социальных дисциплинах (Krause 2021)? Как социальные исследователи строят свои академические карьеры (Соколов, Губа, Зименкова, Сафонова, Чуйкина 2015)?

Взгляд на самих себя всегда сопряжен с риском увидеть только желаемое или не заметить самого главного. В этом выпуске мы хотели бы осмыслить основания социальных наук, способы легитимации и делегитимации дисциплин, академические траектории социологов, новые барьеры и возможности для развития гуманитарного знания.

Мы приглашаем (рефлексивных) социологов, антропологов, политологов, историков, философов и культурологов принять участие в выпуске, проблематизирующем основания социальных наук в мире и в России. Мы принимаем тексты разных жанров и форматов: теоретические и эмпирические исследовательские статьи, эссе, рецензии, интервью.

Тематические направления номера:
🟣Социология социальных наук
🟣Эпистемические стили и исследовательские культуры (в России и за её пределами)
🟣Локальные формы универсальности: как создаётся «национальная» наука
🟣Этические и политические режимы академического производства
🟣Социально-гуманитарное знание в России
🟣Социальные исследования интеллектуалов
🟣Теоретические подходы к изучению социальных наук
🟣Каноны, классики и маргиналии в социальных науках
🟣Наукометрия и «списки» журналов
🟣Модельные кейсы: как формируются дисциплинарные образцы
🟣Этнография академии

Дедлайн сдачи текстов: 15 декабря 2025 года. Тексты отправляйте на почту mdmalkov@universitas.ru

Правила оформления смотрите по ссылке: https://jrsre.ru/journal/information/authors

Читать полностью…

Статья не столько о громком эмпирическом результате, сколько о «тихой», методичной работе с данными.

Кузин C.C., Суринов А. Е. Оценка доходного неравенства населения России (на основе объединения данных выборочных обследований доходов населения и налоговой статистики) // Вопросы экономики. 2025. № 3. С. 97–114.

Любые утверждения о данных, какими бы очевидными они ни казались, стоит по возможности хотя бы иногда проверять. В исследованиях социально-экономического неравенства стало общим местом предположение / утверждение, что в опросных данных недостаточно представлены респонденты высокодоходных страт, а также занижаются высокие доходы. Воспринимаю эту статью прежде всего как оценку «масштаба релевантности» этих тезисов для российских условий.

Чтобы минимизировать указанные недостатки опросных данных, как правило, используют налоговые данные. Но стоит помнить, что и они не идеальны: налоговые данные содержат сведения только о налогооблагаемых доходах, в них нет тех, у кого таких доходов не было, то есть «налоговые данные не охватывают или плохо охватывают людей с низкими доходами».

Данные. Выборочное обследование доходов населения и участия в социальных программах (ВНДН), Росстат, за 2022 (собраны в январе 2023); данные ФНС о средних доходах по однопроцентным группам налогоплательщиков – физических лиц за 2022. Чтобы максимально приблизить определение сравниваемых доходов из двух источников данных, анализировали индивидуальные доходы от наёмной занятости.

Что сделано? В микроданных ВНДН сформированы группы, идентичные (с учётом взвешивания) размерам соответствующих процентильных групп в налоговых данных; затем сопоставляется средний доход в аналогичных группах получателей дохода. В тех группах получателей дохода от наёмной занятости в ВНДН, в которых средний доход ниже оценки среднего дохода по налоговым данным, величины дохода заменяются средними значениями дохода по налоговым данным в соответствующих группах. Скорректированные индивидуальные доходы включаются в совокупный доход домохозяйства, чтобы определить новые, скорректированные значения среднедушевого дохода.

Читать полностью…

С радостью поддержку инициативу коллег - приятно оказаться в хорошей компании

Читать полностью…

С 1 января 2026 будет действовать ГОСТ Р 72297-2025 «Государственное управление. Качество данных официального статистического учета», разработанный Росстатом. Разработан Росстатом, но касается всех организаций, которые производят статистические данные: стандарт «устанавливает единый подход к обеспечению качества данных на всех этапах официального статистического учёта».

– Критерии качества данных, вполне конвенциональные, если сравнивать с различными рамками качества данных, – точность, полнота, интерпретируемость, доступность, целостность, своевременность, прозрачность методологии, стабильность методологии в части алгоритма расчета, пересмотр данных – распределены на три группы балльных метрик качества этапов производства статистических данных, статистических показателей и непосредственно данных.

– Распространение статистической информации рассматривается как один из этапов производства статистики; возможно поэтому в стандарте отдельно прописаны требования к пересмотру данных и стабильности методологии расчёта показателей:

Методология в части алгоритма расчета статистического показателя должна сохранять устойчивость в течение минимум трех лет, либо корректироваться при условии изменения законодательства Российской Федерации, обеспечивая изменения порядка расчета не чаще одного раза в три года. ... Исключения допускаются в случаях обоснованных методологических обновлений, необходимых для соответствия изменяющимся требованиям и международным стандартам. … Частота пересмотра данных в связи с выявлением ошибок и необходимости корректировки не должна превышать двух раз в календарном году, за исключением обоснованных случаев. ...

При пересмотре ранее опубликованной официальной статистической информации должны быть указаны: а) исходное значение; б) новое значение; в) причина пересмотра; г) дата последнего обновления; д) ссылки на новые метаданные; е) информация о том, какие данные затронуты пересмотром.

Вот бы сам Росстат по этой схеме рассказал о пересмотре доходов населения за 2022 г.

– Хотелось бы написать, что статистика не только для управленцев, но и для населения:

Цель распространения официальной статистической информации – обеспечение своевременной, точной и интерпретируемой публикации официальной статистической информации, способствующей принятию управленческих решений как на уровне государства, так и в личных интересах населения и бизнеса,

но так и не поняла, кто, опираясь на статистику, принимает «управленческие решения … в личных интересах населения».

Читать полностью…

Распространение жилищных практик

Дополнение на свежих данных к графикам почти трёхлетней давности о закрытости резидентных пространств (gated housing).

С 2020 то, что было уже тотально закрыто (подъезды в городах-«миллионниках»), закрытым и осталось, но по распространённости домофонов и кодовых замков на дверях подъездов города меньшего размера приближаются к крупным.
В наличии систем охраны придомовой территории также «миллионники» задают тон, то есть норму охраняемости территории. В инструкциях интервьюерам КОУЖ не указано, как объяснять респондентам, что такое «системы охраны придомовой территории», но сказано, что «самое главное назначение придомовой территории – это обеспечение нормальной жизнедеятельности».

«Пузырьковость» нарастает: социальные пузыри, информационные пузыри… теперь вот резидентные.

Читать полностью…

О том, что «семья имеет значение» теперь и в тексте

В новом – и как оказалось юбилейном номере «Экономической социологии» (журналу 25 лет!) – вышла наша статья о том, как россияне привлекают ресурсы расширенной семьи при формировании своего «портфеля собственности». Это дополненные, переосмысленные результаты исследования, о котором почти год назад рассказывали на семинаре ЛЭСИ в Высшей школе экономики.

Черкашина Т. Ю., Богомолова Т. Ю. Трансферты экономических ресурсов внутри семьи как источник формирования нефинансового богатства населения в России // Экономическая социология. 2025. Т. 26. № 4. С. 32-68.

В исследовании микс «количественных данных» Всероссийского обследования домохозяйств по потребительским финансам (ЦБ РФ, «Демоскоп») и «качественных данных» серии интервью с горожанами. Вовлеченность во внутрисемейные имущественные трансферты в России сопоставима по масштабу с экономически развитыми странами: в 2024 26,7% домохозяйств обладали хотя бы одним объектом жилой недвижимости или земельным участком, полученным по наследству или в дар. И это промежуточный итог восходящего тренда: в 2013 таких домохозяйств было 20,6%. Получают имущество в наследство гораздо чаще, чем в дар. Потому что подарить проще деньги. Если говорить о финансовой помощи родственников только в ситуации покупки занимаемого жилья, о ней в 2024 сообщили респонденты порядка 6% домохозяйств (в целом треть домохозяйств живут в купленном, а не приватизированном, унаследованном, съемном и др. жилье). Не знаю обследований, в сравнении с которыми можно было бы оценить точность этой цифры, но её можно сопоставить с примерно 4% домохозяйств, которые получали помощь государства в приобретении занимаемого жилья (мат. капитал, жилищные сертификаты и т.п.).

Родственные связи могут обеспечивать не только имущественные и денежные трансферты, но и доступ к объектам в качестве пользователей. Данные ВОДПФ позволяют говорить об этой опции только в отношении занимаемого жилья, но в 2024 г. порядка 8% домохозяйств занимали квартиру или дом, принадлежащие родственникам или знакомым, без арендной платы.

А индивидуальные истории приобретения, получения или пользования имуществом, которые нам рассказали в интервью, показывают, как составляющие права собственности распределяются между родственниками, как родственные отношения размывают, дробят составляющие статуса собственника – владельца и пользователя.

Результаты нашего исследования и известные нам результатами других исследований и опросов согласуются в том, что стало нормой участие расширенной семьи в обеспечении молодых поколений собственностью (хотя бы первым жильём или первым автомобилем); семья берёт на себя те функции, которые когда-то частично выполняло государство. И казалось бы, это сугубо советско-российская трансформация, но современная рефамилизация более универсальна, феномен многих современных экономик.

Читать полностью…