Az elemzés elsődlegesen azt kérdéskört igyekszik körüljárni, hogy milyen társadalmi egyenlőtlenségek vannak a mai Magyarországon. A kérdéskör az új típusú koronavírus-járvány időszakában is kiemelt fontosságot kapott, ezért nem céltalanok azok az elemzések, amelyek röviden bemutatják a jelenség elméleti hátterét, mérésének lehetőségeit, okait, regionális magyarázatát és az esetleges jövőbeli tendenciáit. A tanulmány leginkább az új típusú koronavírus-járvány magyar társadalomra, és az egyenlőtlenségekre gyakorolt hatását igyekszik bemutatni. A gazdasági sajtóban megjelenő más országokat, kontinenseket és régiókat érintő kutatások olvasása után lehet képünk, a hazai tendenciákról, ténylegesen azonban csak akkor tudunk egzakt képet alkotni, ha mélyebb elemzést készítünk. Előrebocsájtjuk: a társadalmi egyenlőtlenségek Magyarországon is növekedhetnek, ezért elemi fontosságú az ezt mérsékelni tudó gazdaságpolitika.
Szerző: Pásztor Szabolcs
Az utóbbi időben és különösen az új típusú koronavírus-járvány időszakában rendkívül sokat hallhatunk a társadalmi egyenlőtlenségekről, és azon belül is a jövedelmi egyenlőtlenségekről Magyarországon, az Európai Unióban, de a világ távolabbi országaiban is. Jelen elemzés sietve felhívja a figyelmet, hogy az egyenlőtlenség meghatározása többdimenziós kihívás, hiszen az egyenlőtlenség számos formát ölthet. Munkánkban azonban csak jövedelmi és a vagyoni egyenlőtlenség kerül majd górcső alá. Az esélyegyenlőtlenség is fontos, terjedelmi okok miatt azonban ezzel nem foglalkozunk.
Elemzésünkben elsőként rövid módszertani áttekintést teszünk; bemutatjuk az alapfogalmakat és áttekintünk néhány módszertani kérdést. Ezt követően bemutatjuk az egyenlőtlenség globális tendenciáit az új típusú koronavírus-járvány előtt, ez követően pedig a V4-es régiót és ezen belül Magyarországot.
Mivel az utóbbi időszakban éppen a pandémia miatt került az érdeklődés homlokterébe a jövedelmi és vagyoni egyenlőtlenség kérdése, fel kívánjuk tárni a járvány okozta hatásokat is, és igyekszünk leképezni, hogy milyen módon befolyásolhatja hazánkban az egyenlőtlenségeket a ránk nehezedő globális egészségügyi krízis. Előzetesen talán annyit megjegyezhetünk, hogy Magyarországon más országokkal való összehasonlításban mérsékeltebb volt a társadalmi egyenlőtlenség, azonban az új típusú koronavírus-járvány ezen biztosan ront majd és nagyobb vagyoni és jövedelmi koncentráció valósulhat meg. Ennek versenyképesség rontó hatása lehet, és megakadályozhatja hazánk EU-s felzárkózását, ezért a jövedelmi koncentrációt mérsékelni tudó gazdaságpolitika elemi fontosságú.
Jövedelmi egyenlőtlenségek nemzetközi kontextusban
Abban az esetben, ha a világban megfigyelhető vagyoni és jövedelmi egyenlőtlenségekről szeretnénk átfogóbb képet kapni, akkor megannyi lehetőségünk van. Az egyes országok statisztikai hivatalai, így többek között a KSH is közöl ilyen adatokat, ezen túl pedig népszerűek a Világbank, az IMF, az OECD és az Oxfam elemzések is. Ezek közül néhányat említ majd ez az elemzés és már a bevezetőben fel kívánja hívni a figyelmet arra a tényre, hogy a kapitalista rendszerek sajátja az egyenlőtlenség, amelyet a nemzetközi kereskedelem és a csere mintegy katalizátorként növel(t). Megannyi elemzést említhetnénk, de talán az egyik legbeszédesebb és legsokatmondóbb az az ún. elefánt görbe, amely 2012-ben bukkant fel Branko Milanovics és szerzőtársa egyik elemzésében
1. ábra: Branko Milanovics elefánt ábrája:
Forrás: Lakner – Milanovics (2012)
Az ábrából a vízszintes tengelyen azt láthatjuk, hogy milyen a globális jövedelem eloszlás egy-egy pontja, a függőleges pedig azt, hogy 1988 és 2008 között milyen jövedelemnövekedés következett be. A feltörekvő országok (például Kína és India) a jövedelem eloszlás alsó részén kimondottan nagyobbat ugrott előre, ugyanakkor a 80-90 százalék között lévők jövedelmeit csak mérsékelten növelte a globalizáció. A globális elit esetében hasonló, sőt még nagyobb is volt a jövedelem növekedés, mint a feltörekvő országokban. Ennek tükrében nem igazán lepődhetünk meg azon, hogy a fejlett országokban nem mindenki elégedett a globalizációs folyamatokkal és sokan nem szívesen látják a globalizáció intézményrendszerét, fel kívánják számolni a migrációt és a világkereskedelmet. Elemzésünket talán éppen ezért is feltétlenül ebben a mederben érdemes terelgetni és ezeket a fix pontokat kell figyelembe venni.
Mára már jól látható, és erről a Világbank legfrissebb adatai (2019-es, tehát új típusú koronavírus-járvány előtti) is meggyőznek bennünket, hogy a Gini-index adatai alapján a legegyenlőtlenebb ország a Dél-afrikai Köztársaság a maga 63%-os mutatójával. Ezután Namíbia (59,1%), Suriname (57,9%), Zambia (57,1%) következik. A legalacsonyabb értékeket pedig többségében európai, közép, vagy éppenséggel kelet-európai országok adják. A Gini-index értéke a legalacsonyabb Szlovéniában (24,6%), a Cseh Köztársaságban (25,0%), Szlovákiában (25,0%), Belaruszban (25,3%) és Moldovában (25,7%). A magyar (29,6%) mutató nagyjából a horvátnak (29,7%) felel meg és kimondottan alacsony kategóriába tartozik.
2. ábra: A Gini-index alakulása az új típusú koronavírus-járványt megelőző időszakban Magyarországon és néhány régiós országban
Forrás: World Bank (2021)
Azon túl azonban, hogy bemutatjuk a mutató szélső értékeit és néhány ország példáját, esetét érdemes azonban szélesebb időhorizonton vizsgálni a kérdéskört. Ebben az OECD által 2015-ben készített In It Together: Why Less Inequality Benefits All jelentésre támaszkodhatunk. Az elemzés rámutat, hogy a legtöbb országban 30 éve most a legmélyebb a szakadék a gazdagok és a szegények között. Az OECD-országokban például a lakosság leggazdagabb 10%-a 9,6-szor annyi jövedelemre tesz szert, mint a legszegényebb 10%. Ez az arány azonban az 1980-as években 7:1 volt, majd az 1990-es évekre 8:1-re emelkedett, sőt a 2000-es évekre 9:1-re. Ugyan számos feltörekvő gazdaságban, különösen Latin-Amerikában csökkentek a jövedelmi egyenlőtlenségek, de az OECD-országokban a jövedelmi szakadék általában nagyobb. A 2008-as válság alatt leginkább a foglalkoztatottság mérséklődése miatt tovább növekedtek a jövedelmi egyenlőtlenségek, melyet az adókon és a transzfereken keresztüli újraelosztás részben kiegyenlített. A jövedelemelosztás alján lévő háztartások reáljövedelme azonban rendkívüli mértékben visszaesett a válság által legerősebben érintett országokban.
Magyarország a jövedelmi egyenlőség tekintetében a nyugat-európai országok szintjén van, a vagyoni egyenlőség terén pedig az OECD-átlagot teljesíti. A legegyenlőbb jövedelmi viszonyok Szlovákiát és Szlovéniát, a legegyenlőtlenebbek pedig Dél-Afrikát jellemzik. Abban az esetben, ha a jövedelmi egyenlőtlenségek kapcsán szeretnénk összehasonlítást tenni, akkor az OECD Society at a Glance 2019-es kiadványát érdemes fellapoznunk. Ebben találjuk például a következő ábrát:
3. ábra: Az OECD-országok esetében nagy különbségek mutatkoznak a jövedelmi egyenlőtlenségekben
Megjegyzés: A háztartások rendelkezésre álló jövedelmének Gini-koefficiense és a legszegényebb és leggazdagabb 10% közötti különbség a 2016-os évben. Forrás: OECD (2019)
Az ábra a Gini-index alapján mutatja az egyes országok jövedelmi egyenlőségét, és a 0-hoz közelebbi számok jelzik az egyenlőbb, az 1-hez közeliek pedig az egyenlőtlenebb jövedelmi eloszlásokat. Amint az az ábrából is látható, a legalacsonyabb Gini-index Szlovákiára jellemző, de alapvetően kedvező jövedelmi egyenlőtlenséget mutat a régió többi országa, így köztük Magyarország is. Hasonló a jövedelem eloszlása Nyugat-Európában is, de dél-európai országokban azonban jóval nagyobb az egyenlőtlenség, mint ahogyan Japánban, az USA-ban, vagy éppenséggel Oroszországban is. Mit is jelent azonban a koncentráció és például a Gini-mutató? Erre keresi választ a következő egység és a további értelmezés előtt a fogalmi és módszertani keret tisztázására feltétlenül szükségünk van.
Elméleti kérdések és mérési lehetőségek
A hétköznapokban koncentráción általában tömörülést, összpontosulást értünk. Statisztikai szempontból koncentrációnak azonban azt a jelenséget nevezzük, amikor az ismérvértékek különbözősége következtében a kisebb ismérvértékekkel rendelkező egységekhez az értékösszeg kisebb hányada tartozik, mint amilyen ezen egységeknek a sokaság egészében elfoglalt részaránya, a sokaság nagyobb ismérvértékekkel rendelkező egységeinél pedig fordított a helyzet, azaz a sokasághoz tartozó teljes értékösszeg jelentős része a sokaság kevés egységére összpontosul. A koncentráció esetében beszélhetünk abszolút és relatív változatról. Az előbbi esetében az értékösszeg kevés egység között oszlik el, az utóbbinál pedig az értékösszeg egyenetlenül oszlik el a sokaság egységeire, jelentős része a sokaság kis hányadához tartozik. A kétféle megjelenési forma között azonban nincs merev elhatárolódás.
A koncentráció jellemzése többféleképpen történhet. Ezek között emelhetjük ki a koncentrációs táblázatot, a kvantiliseket (kvartilis, decilis, percentilis), a Lorenz-görbét, a Gini-koncentrációs együtthatót, a szóródási mérőszámokat, a Herfindahl-Hirschman indexet, az entrópiát és a redundanciát és még további néhány későbbiekben ismertetett módszert.
A koncentráció vizsgálatának és megjelenítésének egyik legfontosabb és egyben legelterjedtebb eszköze az ún. Lorenz-görbe. A Lorenz-görbe a kumulált relatív értékösszegeket a kumulált relatív gyakoriságok függvényében ábrázolja, egy olyan derékszögű koordináta rendszerben, amelynek mindkét tengelybeosztása 0-tól 100 százalékig terjed. A koncentráció hiánya esetén a görbe egybeesik az átlóval. Minél távolabb esik a görbe az átlótól, annál nagyobb fokú a koncentráció.
A koncentráció mértékét a 45°-os átló és az ábrázolt pontokat összekötő görbe által bezárt terület jelzi, amit koncentrációs területnek nevezünk. Ha a koncentrációs területet az átló és a tengelyek által bezárt háromszög területéhez viszonyítjuk, akkor e hányados alapján következtetni tudunk a koncentráció mértékére.
4. ábra: A Lorenz-görbe általános alakja
Forrás: Samuelson – Nordhaus (2012)
A koncentráció számszerű értékének meghatározása többféle módszerrel történhet, erről pedig jó áttekintést kínál Éltető és Havasi (2000) Statisztikai Szemlében megjelent tanulmánya. Az első ilyen az ún. koncentrációs együttható (K), ami az átlagos különbség és a számtani átlag kétszeresének a hányadosa:
Ebben az esetben az a számtani átlagot jelöli a G pedig a Gini-indexet, ahol G nem más, mint:
Másrészről pedig közelítő pontossággal a Boldrini-féle együttható segítségével. Ebben az esetben úgy járunk el, hogy osztályközönként képezzük az adott osztály és a megelőző osztály kumulált relatív értékösszeg adatainak az összegét, amit megszorzunk az adott osztályhoz tartozó relatív gyakorisági értékkel, később pedig a meghatározott összegszorzatokat összesítjük és kivonjuk egyből:
A relatív szórás százalékos értékét is gyakran használják a koncentráció mérésére. Ez egészen pontosan azt jelenti, hogy a sokasági egyedek egyes értékei átlagosan hány százalékkal térnek el a sokasági átlagtól.
Robin-Hood index (maximális kiegyenlítési hányad) azt mutatja, hogy a jövedelem hány százalékát kellene elvenni a 10 százaléknál nagyobb részesedésű tizedektől és odaadni a kisebb részesedésű tizedeknek, hogy teljesen egyenletes eloszlást kapjunk.
Ismeretesek továbbá az Éltető-Frigyes-féle egyenlőtlenségi mutatók is:
Ebben az esetben a számláló nem más, mint az átlagjövedelemnél magasabb jövedelműek jövedelmi átlaga, a nevező pedig az átlag alatti jövedelműek jövedelmi átlaga.
A jövedelmek logaritmusának szórásnégyzete:
esetében az az i-edik háztartásban az egy főre jutó ekvivalens jövedelem; az a jövedelmek logaritmusának átlaga; n a mintában a háztartások száma; az i-edik háztartásban az ekvivalencia értékek összege (speciális esetben a háztartás taglétszáma); az i-edik háztartáshoz tartozó súlyszám.
Theil-féle egyenlőtlenségi mutató:
esetében a T az összjövedelemben való részesedéssel súlyozza logaritmusát.
A mutatókkal meghatározott jövedelmi egyenlőtlenség azt mutatja meg, hogy hogyan oszlik el egy gazdaságban a megkeresett jövedelem a népességen belül. Kiszámítása általában a háztartások szintjén történik (a háztartás valamennyi tagja jövedelmének összesítésével), a háztartások tagjainak száma és életkora alapján súlyozva.
De miért is kell mérnünk és miért is kell a kérdéskör módszertanával foglalkoznunk? Amíg a jövedelmi egyenlőtlenség nem különösen magas, viszont az utóbbi években nőni kezdett a vagyoni egyenlőtlenség (Ausztria, Hollandia, Németország). Alapvetően a jelenség érthető is, hiszen az örökségek és a növekvő ingatlanárak miatt a vagyon eloszlása összességében kevésbé egyenlő, mint a jövedelem elosztása.
Széles körben elfogadott az a megállapítás, hogy némi egyenlőtlenség ösztönzőleg hathat az emberi tőkébe való befektetésre, a mobilitás előmozdítására és az innováció elősegítésére. A növekedés szempontjából fontos gazdasági ösztönzők azon alapulnak, hogy az egyének kemény munkával jobb eredményeket érhetnek el.
A túl nagy egyenlőtlenség azonban veszélyeztetheti a növekedést. Ez különösen abban az esetben igaz, ha ezt a jövedelemoszlás legalsó szintjén jelentkező nagyobb szegénység idézi elő. Ha a jövedelemoszlás (vagy vagyoneloszlás) legalsó szintjén állók erőforrások hiányában nem tudnak befektetni a készségeikbe és oktatásukba, lehetséges, hogy nem tudnak maradéktalanul kibontakozni, ami összességében károsan hat a növekedésre. Emellett a jövedelem-újraelosztás is segíthet fellendíteni a keresletet a gazdaságban, mert az alacsony jövedelemmel rendelkező háztartások hajlamosak többet költeni.
A jövedelmi és vagyoni koncentráció a Covid-19 hajnalán
A gazdasági sajtóban egészen nagy visszhangot kapott, hogy az új típusú koronavírus-járvány kitörése óta harmadával, több mint 1000 milliárd dollárral nőtt az amerikai milliárdosok vagyona. A jelenség nem teljesen új és jól illusztrálja, hogy egyre nagyobb a jövedelmi/vagyoni egyenlőtlenség a világ legnagyobb gazdaságában, az USA-ban.
Az Institute for Policy Studies közgazdászai arra voltak kíváncsiak, hogy hogyan alakult az amerikai milliárdosok – nagyjából 650 magánszemély – vagyona az új típusú koronavírus-járvány első hulláma alatt, azaz megközelítőleg 2020. március 18-a és 2020. november 24-e között. A számaik elképesztő gyarapodásról tanúskodnak, hiszen az összvagyon alig több mint fél év alatt harmadával, mintegy 1000 milliárd dollárral, 2947 milliárd dollárról 3956 milliárd dollárra ugrott. A Statista is hasonló érdeklődést öltött, és számaiból az látható, a Föld leggazdagabb emberének, Jeff Bezosnak a vagyona a magyar GDP értéke, nagyjából 161 milliárd dollár 2019-ben, fölé, tehát 182,4 milliárd dollárra ugrott az új típusú koronavírus-járvány alatt, az ezüstérmes pedig Elon Musk, aki 413 százalékos vagyongyarapodást ért el március és november között.
A gazdagok mellett azonban szólnunk kell a munkaerőpiacon kevésbé védettekről is. Az Európai Unióban például az új típusú koronavírus-járvány növelte a jövedelmi különbségeket. A munkaerőpiacon nőtt a kereslet a magas képzettségűek iránt, miközben egyre nehezebben találnak állást a takarítók vagy a fizikai munkások. 2020-ban a szakképzettséget nem igénylő állásoknál csaknem 9 százalékkal csökkent a foglalkoztatás az egy évvel korábbihoz képest (a harmadik negyedévben), és több mint 6,5 százalékkal a szolgáltatásoknál és az értékesítési munkáknál. Ezzel párhuzamosan a diplomás állásoknál 4,7 százalék volt a növekedés. Ennek egyik oka, hogy a felsőfokú végzettségűeket számos ágazatban tudják alkalmazni, például a tudományban, a tervezésben, az oktatásban, az egészségügyben vagy az információs és telekommunikációs technológiai szektorokban. A szakképzettséget nem igénylő munkák közé főként a rutinszerű feladatok elvégzését sorolják, amelyeket többnyire kézi szerszámokkal kell végezni, jelentős fizikai erővel. Az Eurostat adatai szerint a kormányzati támogatások ellenére a járvány miatt korlátozások leginkább az alacsony jövedelműeket és a fiatalokat sújtják.
5. ábra: A különböző jövedelmi csoportok szerinti foglalkoztatásból származó jövedelmek csökkenése az EU-ban 2019 és 2020 között (százalék)
Forrás: Eurostat (2020)
6. ábra: A dolgozók jövedelmének csökkenése bérkompenzáció előtt és után (2019 és 2020 között százalékban)
Forrás: Eurostat (2020)
Egyelőre még ott nem tartunk, hogy átfogó és következetes képet alkossunk az új típusú koronavírus-járvány gazdasági és társadalmi hatásairól, azonban az már most is látható, hogy nagyjából minden országban a munkaerőpiaci szempontból legsérülékenyebben veszítették el elsőként a munkájukat és/vagy csökkent elsősorban a jövedelmük. Ezzel párhuzamosan pedig a felső jövedelmi kategóriába tartozók jövedelme markánsan növekedett. Ennek tükrében gyanítható, hogy a pandémia kiélezi a társadalmi különbségeket. Az elemzésünket Magyarországgal, és a magyar társadalmi, jövedelmi egyenlőtlenségekkel folytatjuk. A következetes kép megalkotásához visszanyúlunk az időben és vázlatosan áttekintjük, hogy honnan indultak az egyenlőtlenségek, jelenleg milyen tendenciákat mutatnak, végül pedig megpróbáljuk értékelni az új típusú koronavírus járvány hatását.
Társadalmi egyenlőtlenségek a rendszerváltás előtt
Magyarországon, különösen a hetvenes években, de még a nyolcvanas évek első felében is, meglehetősen mérsékelt volt a jövedelmek egyenlőtlensége, ám ez a nivellálódási folyamat a hetvenes években a lakossági jövedelmek dinamikus növekedése közepette érvényesült. A lakosság életszínvonala a nyolcvanas években, ha kisebb ütemben is, de tovább emelkedett.
A lakossági jövedelmek nagysága reálértéken számolva 1987-ben érte el a csúcspontját, de azt már a jövedelmi egyenlőtlenségek növekedése kísérte. A rendszerváltozással társuló gazdasági recesszió következtében a kilencvenes évek közepére a lakosság életszínvonala reálértéken számolva még a hetvenes évekre jellemző szintet sem tudta megközelíteni, ugyanakkor az egy főre jutó jövedelmek „mélyrepülése” a korábbi évtizedeket messze meghaladó egyenlőtlenségek közepette valósult meg.
A lakosság megélhetési viszonyai a kilencvenes évek második felétől kezdetben alig érzékelhetően, majd dinamikusabban növekedtek, de ez a jövedelemnövekedés nem hozott lényeges változást az egyenlőtlenségekben. A jövedelmi egyenlőtlenségek mértéke 1995 és 2004 között országos szinten alig változott, a társadalmi rétegek közötti belső egyenlőtlenségek viszont módosultak, ráadásul az egyes régiók között is meglehetősen kiéleződtek a jövedelmi különbségek. A piacgazdaságra való áttéréssel tovább erősödött a periféria (vidék) függése a centrumtól (Budapest) és ez az életminőségben és a rendelkezésre álló jövedelmek alakulásában is egyértelműen testet öltött.
Alapvetően a rendszerváltás előtt Magyarország szerényebb jövedelmi koncentrációt mutató ország volt, a politikai és gazdasági átmenet azonban ezeket a tendenciákat is megváltoztatta, egyelőre azonban nem élezte ki annyira az egyenlőtlenségeket, hogy hazánk a szélsőséges (Dél-afrikai Köztársaság) kategóriába tartozzon. Fontos kérdés azonban, hogy milyen folyamatok zajlottak közvetlenül 2020 előtt. Erre keresi a választ a következő egység.
Jövedelmi egyenlőtlenségek a Covid-19 előtti időszakban
A GKI Gazdaságkutató Zrt. egyik elemzése rámutat, hogy a gazdasági növekedés ellenére az elmúlt 10 év alatt a hazai lakosság jövedelmi koncentrációja a KSH adatai szerint gyakorlatilag nem változott. Az adatok szerint 2010-ben is és 2019-ben is lakosság összjövedelmének közel negyedével (23 százalékával) a leggazdagabb 10 százalék, illetve 50 százalékával a legfelső 30 százalék rendelkezett. A legalsó tizedbe tartozó háztartások a jövedelmek mindössze 3 százalékát, az alsó 30 százalékba tartozók pedig 14 százalékát birtokolták. Érdekes jelenségre hívja fel a figyelmet az elemzés, amikor rámutat: az utóbbi tíz év gazdasági növekedése, a kormányzat családsegítő intézkedései és az EU-s támogatási programok alapján várható lett volna, hogy a jövedelmi különbségek mérséklődnek, azonban a valóságban ez nem így történt. A jövedelmi különbségeket valójában csak konzerválni sikerült. A tanulmány felhívja a figyelmet arra a tényre, hogy a vidéken élő legkiszolgáltatottabb rétegek, a nyugdíjasok és a szociális ellátásra szorulók egyre távolabbra kerülnek a többiektől még akkor is, ha komoly kormányzati intézkedések születtek a lehetőségeik javítására. A regionális polarizáció mérséklése nem egyszerű feladat és alig van olyan ország, ahol ezt sikerült megállítani, vagy éppen mérsékelni.
Ezen utóbbi kérdéskört is vizsgálta a KSH 2019-es adatokat is tartalmazó elemzése, de más következtetést levonva arra mutat rá, hogy kismértékben csökkent a legalsó és a legfelső jövedelmi tized közti különbség. A legalsó jövedelmi tizedben az egy főre jutó éves átlagos bruttó jövedelem 509 ezer forint volt, az országos átlag egynegyede, a legmagasabb tizedben ugyanez 4 millió 855 ezer forintot tett ki, az országos átlag 2,4-szeresét. A jövedelmi tizedek szerinti összehasonlításkor figyelembe kell venni, hogy az egy főre jutó jövedelmek nagysága függ a háztartás átlagos taglétszámától, ami az első tizedben 2,5, a legfelsőben pedig 1,8. A bruttó jövedelem tekintetében nem változott, a rendelkezésre álló nettó jövedelemre vonatkozóan azonban tovább szűkült a rés a két szélső decilis között: a 2016. évi 8,6-szeres különbség 2019-re 7,6-szeresre mérséklődött.
A két szélső decilisben jelentős eltérés mutatkozott a jövedelemszerkezetben. A legalsó tizedbe tartozó háztartások körében a munkajövedelem az összjövedelem felét, a legfelsőben 83,0%-át tette ki. A többi decilisben kiegyenlítettebb a munkajövedelem megoszlása, 67,8 és 76,7% között szóródott.
7. ábra: Az egy főre jutó éves bruttó jövedelmek megoszlása jövedelmi tizedenként (2019)
Forrás: KSH (2019)
Ugyancsak ez a jelentés mutat rá, hogy hazánk a közepesen egyenlőtlen országok közé tartozik az EU-ban. Ahogyan azt a korábbiakban is hangsúlyoztuk a jövedelmi egyenlőtlenségek vizsgálatának széles körben alkalmazott mérőszámai a Gini-együttható és az S80/S20 mutató. Jól láthattuk, hogy előbbi azt méri, hogy mennyire egyenletes a jövedelem eloszlása a társadalomban, utóbbi pedig a legalsó és a legfelső ötödök közti jövedelemkülönbséget vizsgálja. Minél nagyobb a mutatók értéke, annál nagyobb az egyenlőtlenség. 2019-ben mindkét mérőszám az egyenlőtlenség kismértékű növekedését mutatta, a Gini-együttható 28,2, az S80/S20 mutató pedig 4,3 volt. Magyarország azonban továbbra is az unió átlagánál kisebb mutatókkal bír, és a közepesen egyenlőtlen országok közé tartozik.
8. ábra: Jövedelmi egyenlőtlenség az S80/S20 és a Gini-együttható alapján
Forrás: KSH (2019)
A régiók közötti jövedelmi különbség azonban növekedett, ráadásul abban sem történt változás, hogy a háztartások jövedelmi helyzete regionálisan jelentősen eltér. Ráadásul 2019-ben kismértékben ugyan, de tovább nőtt a legmagasabb, illetve a legalacsonyabb jövedelemmel rendelkező régiók közötti különbség. Budapesten az egy főre eső éves átlagos jövedelem 2 millió 641 ezer forint volt, ez pedig az országos átlag 1,3-szerese. Az észak-alföldi régióban az egy főre jutó éves bruttó jövedelem 1 millió 658 ezer forintot tett ki, ez pedig 17,3%-kal volt elmaradva az országos átlagtól. A KSH rámutat, hogy a háztartások jövedelemszerkezete a Dél-Dunántúlon a legkedvezőtlenebb, ahol a munkajövedelem aránya az összjövedelmen belül 67,2% volt, 15,3 százalékponttal alacsonyabb, mint az országos átlag. Ebben a régióban volt a legmagasabb a társadalmi jövedelmek aránya (30%). A legkedvezőbb jövedelemszerkezettel továbbra is Pest régió háztartásai rendelkeztek, ahol a munkajövedelem részaránya 78,2, a társadalmi jövedelmeké pedig 20,7% volt.
Érdemes még kiemelni azt is, hogy a jövedelmek nagysága követi a települési hierarchiát: minél nagyobb lélekszámú településen élt egy háztartás, annál magasabb egy főre jutó bruttó jövedelemmel rendelkezett. A megyei jogú városokban az éves bruttó jövedelem 8,1 százalékkal meghaladta az országos átlagot, egy főre vetítve 2 millió 169 ezer forintot tett ki. Az egyéb városokban 4,8 százalékkal maradt el az átlagtól a fejenkénti jövedelem. Nőtt a községek országos átlagtól való elmaradása, ami 2018-ban 12,5, 2019-ben 17,7 százalék volt.
9. ábra: A háztartások egy főre jutó éves bruttó jövedelmének nagysága és megoszlása régiónként 2019-ben
Forrás: KSH (2019)
Az új típusú koronavírus-járvány előtti áttekintésünkből azt láthattuk, hogy a komoly kormányzati intézkedések mérsékelni tudták a jövedelmi különbségek mérséklődését, és a Gini-együttható csak enyhe mértékben emelkedett. Rá kell mutatnunk azonban, hogy a jövedelmi különbségek területi mintázata nem mutat változást, és a nagyobb településen élők jövedelmi helyzete érzékelhetően jobb, mint a kisebb településen élőknél.
A nemzetközi tendenciákat már vázlatosan áttekintettük és az elemzés befejező részében arra kell kitérnünk, hogy az új típusú koronavírus járvány milyen hatást gyakorolt, gyakorolhatott a jövedelmi koncentrációra.
A Covid-19 hatása a jövedelmi egyenlőtlenségekre
Magyarországon a nemzetközi tendenciákhoz illeszkedően az új típusú koronavírus-járvány leginkább a legsérülékenyebb munkaerőpiaci csoportokat sújtotta. A pandémia által leginkább sújtott szektorok intenzív keresletcsökkenése következtében markánsan nőtt a munkanélküliség és csökkent a foglalkoztatás. Az állami támogatások azonban a kedvezőtlen tendenciákat némileg mérsékelni tudták. Fontos kérdéskör a munkaerőpiac tanulmányozása kapcsán, hogy hogyan hatott a járvány a különböző iskolai végzettséggel rendelkező munkavállalókra. A feltételezésünk az, hogy ha jelentősen megugrott az alacsonyabb iskolai végzettséggel rendelkező munkavállalók munkanélkülisége és ehhez képest mérsékeltebb volt a növekedés a felsőfokú végzettségűeknél, akkor mindenképpen a növekvő egyenlőtlenség irányába mutatnak a tendenciák. A kérdés nyugvópontra helyezéséhez a Nemzeti Foglalkoztatási Szolgálat (NFSZ) munkaerőpiaci elemzéseit és statisztikáit használhatjuk fel.
10. ábra: Havi új álláskeresők száma iskolai végzettség szerint (nem pályakezdők), 2018-2019. július (fő)
Forrás: ÁSZ (2020)
Fontos az ábra alapján belátnunk, hogy az újonnan regisztrált álláskeresők leginkább a kereskedelemből és vendéglátás szektorából kerültek ki, emelkedést láthattunk továbbá a nem anyagi szolgáltatások szektorában is. A járvány első hullámában éles növekedést láthattunk ezeknél a szektoroknál, de az első hullám lecsengésével a szektor dolgozói vagy újból munkába léptek, vagy más szektorokban helyezkedtek el (11. ábra):
11. ábra: Újonnan regisztrált álláskeresők száma szektoronként, havonta 2015. január – 2020. július
Forrás: ÁSZ (2020)
Szeretnénk elkerülni annak látszatát, hogy a kereskedelem és vendéglátásban foglalkoztatottakat bármiféle formában negatív színben tüntessük fel, de meg kell jegyeznünk, hogy a szektorban dolgozók többségénél alacsonyabb az iskolai végzettség és/vagy jellemző az idénymunka, illetve a fiatalok munkavégzése. Ebből kifolyólag rá kell mutatnunk, hogy hazánkban is azt a kereskedelem és vendéglátás szektort érintette leginkább a járvány, ahol a munkavállalók a legsérülékenyebbek. Ennek tükrében pedig kijelenthetjük, hogy a pandémia különböző hullámainak egyértelműen negatív hatása van a jövedelmi egyenlőtlenségekre.
Ennek tükrében kell értelmeznünk például azt, hogy sokak jövedelmi helyzete javult a koronavírus-járvány ideje alatt Magyarországon. Azok, akik nem veszítették el a munkahelyüket képesek voltak megtakarítani például a kényszer megtakarítások miatt. Azok azonban, akik kiestek a munkaerőpiacról korábbi megtakarításaikat kell, hogy elfogyasszák. Ennek tükrében a gazdaságpolitikának kiemelt figyelmet kell fordítania a sérülékeny csoportok védelmére, hiszen a megsegítésükkel a jövőben növekvő jövedelmi különbségek mérsékelhetők. Mindez azért is fontos, mert ma már tudjuk, hogy a korábbi járványok esetében is minden esetben nőtt a szegények és a gazdagok közötti vagyoni egyenlőtlenség. Ráadásul az új típusú koronavírus-járvány a szegényebb társadalmi réteget az eddigieknél is hátrányosabban érintheti.
Összegzés és következtetések
Elemzésünkből láthattuk, hogy az új típusú koronavírus-járvány előtt is tetten érthető volt már a jövedelmi egyenlőtlenségek növekedése a világgazdaságban. Kelet-Közép Európa és ezen belül Magyarország azonban még azon országok közé tartozik, ahol mérsékeltebbek a társadalmi egyenlőtlenségek. Elemzésünk módszertani és elméleti áttekintés után rámutatott, hogy a rendszerváltozást követően hazánkban is elindult a jövedelmek egyenlőtlenségének növekedési folyamata, azonban a kedvezőtlen tendenciákat komoly kormányzati intézkedésekkel egyelőre mérsékelni lehet.
Az új típusú koronavírus járvány a világgazdaság minden országában növeli a különböző társadalmi csoportok és munkaerőpiaci szereplők vagyoni és jövedelmi polarizációját, ez alól pedig Magyarország sem lehet kivétel. 2020 tavaszán éppen azok a szektorok szenvedték el a legnagyobb visszaesést, ahol jellemzően szerényebb iskolai végzettségű munkavállalók álltak alkalmazásban, és gyakori volt az idénymunka is. A pandémia tehát a leginkább kiszolgáltatott szereplőket sújtotta, ráadásul hazánkban is fel kell készülnünk a kedvezőtlen társadalmi következményekre is. Ennek tükrében pedig elemi fontosságú az a gazdaságpolitika, amelyik mérsékelni igyekszik a jövedelmek egyenlőtlenségének növekedését, és képes arra, hogy a legsérülékenyebb csoportokat integrálni tudja a munkaerőpiacra.
Felhasznált források
Állami Számvevőszék (ÁSZ) (2020): Járványhelyzet és munkaerőpiac. https://www.asz.hu/storage/files/files/elemzesek/2020/jarvanyhelyzet_munkaeropiac_2020_09_30.pdf?ctid=1296 (2021.01.18.)
Éltető, Ö. – Havasi, É. (2011): A hazai jövedelemegyenlőtlenség főbb jellemzői az elmúlt fél évszázad jövedelmi felvételei alapján. Statisztikai Szemle, 87. évf. 1. sz., 5–40.
Eurostat (2020): Covid-19 impact on employment income. https://ec.europa.eu/eurostat/web/products-eurostat-news/-/DDN-20201210-2 (2021.03.25.)
GKI (2021): 2010 óta nem csökkentek a jövedelmi különbségek Magyarországon. https://www.gki.hu/wp-content/uploads/2021/02/A-magyar-lakossag-jovedelem-eloszlasa.pdf (2021.04.01.)
http://www.ksh.hu/docs/hun/xftp/idoszaki/hazteletszinv/2019/index.html (2021.02.28.)
KSH (2019): A háztartások életszínvonala 2019-ben.
Lakner, C. – Milanovics, B. (2012): Global Income Distribution – From the Fall of the Berlin Wall to the Great Recession. Policy Research Working Paper, No. 6719. http://documents1.worldbank.org/curated/en/91431468162277879/pdf/WPS6719.pdf (2020.01.09.)
OECD (2015): In It Together: Why Less Inequality Benefits All. https://www.oecd.org/social/in-it-together-why-less-inequality-benefits-all-9789264235120-en.htm (2021.04.03.)
OECD (2019): Society at a Glance: OECD Social Indicators.
Samuelson, P. A. – Nordhaus, W. D. (2012): Közgazdaságtan. Akadémiai Kiadó.
World Bank (2021): Gini index (World Bank estimate). https://data.worldbank.org/indicator/SI.POV.GINI (2021.03.14.)0
Pásztor Szabolcs, habilitált egyetemi docens a Nemzeti Közszolgálati Egyetem Közgazdasági és Nemzetközi Gazdasági Tanszékén. Korábban dolgozott a Magyar Nemzeti Banknál és a Magyar Bankszövetség tanácsadójaként is. Az Oeconomus Gazdaságkutató Alapítványhoz 2020-ban csatlakozott. Oktatott már többek között Ausztrália, Kína, Belgium, Csehorság, Olaszország, Oroszország, Törökország, a Dél-afrikai Köztársaság, Kenya és Etiópia egyetemein. Fő kutatási területe a gazdasági és pénzügyi átalakulás a fejlődő országokban.