Inequality of Russian Households in Housing Wealth: Level and Dynamics

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

As mass strata accumulate property, its use, not just income growth, becomes a factor in the formation of socio-economic stratification. Housing occupies a special place in the range of assets that constitute household property, since the proportion of the value of housing assets in the total wealth of households is high, and inequality in housing wealth makes a decisive contribution to inequality in wealth in general. In Russia a house or an apartment is the most common object of private household ownership, but the conditions for the accumulation of housing assets in the post-Soviet period were inconsistent. The purpose of this study is to identify the degree of inequality of Russian households in the dynamics when it comes to housing wealth — the valuation of apartments and houses owned by household members. Data from the Russian Longitudinal Monitoring Survey — HSE and the All–Russian Survey on Consumer Finance (Ministry of Finance of the Russian Federation, Central Bank of the Russian Federation) are used; the chronological scope of the analysis is 2006–2022; indicators of housing wealth are the cost of the household’s main residence and all apartments and houses belonging to the household.According to the RLMS data for 2006–2022, the highest housing inequality was observed at the end of the “aughts”, when the Gini coefficient for the cost of household main residence was in the range of 0.599...0.633; after a relatively stable level of housing inequality during the 2010’s (G=0.517...0.531), ever since the end of this decade it has slowly increased to G=0.551 by 2022. The differentiation in total housing wealth, measured on the All-Russian Survey of Consumer Finance data, shows the same trend. And by 2022 differences related not only to the cost of separate housing objects, but also to the number of apartments and houses owned by households began to make a greater contribution to the growing inequality. However, only analyzing the data from the next waves of surveys will make it possible to understand whether these trends indicate changes in the mechanism of housing stratification formation or whether these are situational variations in inequality indicators.

About the authors

Tatyana Yu. Cherkashina

Institute of Economics and Industrial Engineering SB RAS; Novosibirsk National Research State University

Email: touch@nsu.ru
Candidate of Sociological Sciences, Leading Researcher, Institute of Economics and Industrial Engineering, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences; Head, Department of General Sociology, Novosibirsk National Research State University Novosibirsk, Russia

References

  1. Бобков В.Н., Одинцова Е.В. Главные сегменты жилищной необеспеченности россиян: качественно-количественные параметры и подходы к сокращению // Российский экономический журнал. 2020. № 5. С. 34–5doi: 10.33983/0130-9757-2020-5-34-51 EDN: LKDWAE
  2. Бобков В.Н., Одинцова Е.В. Материальное благосостояние россиян: межпоколенная дифференциация // Мир новой экономики. 2021. Т. 15. № С. 16–28. doi: 10.26794/2220-6469-2021-15-2-16-28 EDN: RKHAKU
  3. Богомолова Т.Ю., Черкашина Т.Ю. Нефинансовое богатство российских домохозяйств: собственность и налоги // Мир России. Социология. Этнология. 2021. Т. 30. № С. 51–77. doi: 10.17323/1811-038X-2021-30-3-51-77 EDN: SWOHHQ
  4. Бурдяк А.Я. Обеспеченность жильем в постсоветской России: неравенство и проблема поколений // Журнал исследований социальной политики. 2015. Т. 13. № 2. С. 273–288. EDN: UMAZNJ
  5. Гасс Т.А. Бедность и неравенство населения России в жилищной сфере // XVII Апрельская международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества. В 4 кн. Кн. 4. / Отв. ред. Е.Г. Ясин. М.: ИД ВШЭ, 2017. С. 58–66. EDN: YNFFZR
  6. Гасс Т.А. Неравенство населения России в жилищной сфере // XIV Апрельская международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества. В 4 кн. Кн. 3. / Отв. ред. Е.Г. Ясин. Москва: ИД ВШЭ, 2014. С. 581–590. EDN: SPVMJJ
  7. Голодова Ж.Г., Смирнов П.А. Подходы к оценке и повышению уровня доступности жилья в России // Вестник РУДН. Серия: Социология. 2023. Т. 23. № 4. С. 812–824. doi: 10.22363/2313-2272-2023-23-4-812-824 EDN: HZHDAB
  8. Гудкова Ю.В., Воронцова А.А., Четверикова Е.В. Неоднородность домохозяйств в России по структуре активов. Аналитическая записка. М.: Центральный банк Российской Федерации, 2024. — 34 с. URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/166262/analytic_note_20241001_dip.pdf. Дата обращения 20.11.2024.
  9. Косарева Н.Б., Пузанов А.С., Полиди Т.Д. Основные тенденции жилищной экономики российских городов // Городские исследования и практики. 2015. Пилотный выпуск. С. 33–54. EDN: ZSSBZH
  10. Лисов В.А. Богатые и бедные в сибирской деревне. Новосибирск: ИЭОПП СО РАН, 1992. — 168 с.
  11. Лисов В.А., Шапошников А.Н. Методика и результаты построения типологии семей по уровню материального благосостояния // Известия СО АН СССР. Серия «Экономика и прикладная социология». 1988. № 8. Выпуск 2. С. 56–66.
  12. Никитина Н.С. Анализ факторов, влияющих на динамику цен на жилую недвижимость в России // Финансы: теория и практика. 2023. Т. 27. № 1. С. 208–220. doi: 10.26794/2587-5671-2023-27-1-208-220 EDN: RBWHHI
  13. Рощина Я., Илюнькина Н. Анализ влияния мер государственной поддержки ипотечного кредитования на доступность жилья в России: региональный разрез // Деньги и кредит. 2021. № 4. С. 98–123. doi: 10.31477/rjmf.202104.98 EDN: CHFFPL
  14. Саватюгин А. Отчет о результатах экспертно-аналитического мероприятия «Аудит выделения и использования в 2021–2023 годах средств федерального бюджета на цели поддержки рынка ипотечного кредитования» // Бюллетень Счетной палаты РФ. 2024. № 9 (323). С. 5–49. Дата обращения 23.10.2024. URL: https://ach.gov.ru/statements/bulletin-sp-9-2024
  15. Старикова М.М., Бушкова-Шиклина Э.В. Жилищное неравенство населения как отражение социальной стратификации (на примере трех городов Кировской области) // Вестник Пермского университета. Философия. Психология. Социология. 2019. Вып. 4. С. 594–609. doi: 10.17072/2078-7898/2019-4-594-609 EDN: OHJJWG
  16. Черкасова Ю.И., Лукаш Д.С. Влияние программ финансирования льготной ипотеки на доступность жилья // Вопросы региональной экономики. 2023. № 3. С. 192–208. EDN: FYYNAR
  17. Черкашина Т.Ю. Жилищная дифференциация в постсоветской России: институциональный и экономический контекст динамики жилищных групп // ЭКО. 2018. № 3. С. 60–81. EDN: YWNKHL
  18. Черкашина Т.Ю. Личная, частная, приватная — что значит для россиян собственность, которой они владеют? // ЭКО. 2023. № 11. С. 110–130. doi: 10.30680/ECO0131-7652-2023-11-110-130 EDN: WUSGFJ
  19. Bohle D., Seabrooke L. From Asset to Patrimony: The Reemergence of the Housing Question. West European Politics. 2020. Vol. 43. Iss. 2. P. 412–434. doi: 10.1080/01402382.2019.1663630
  20. Causa O., Woloszko N., Leite D. Housing, wealth accumulation and wealth distribution: Evidence and stylized facts. OECD Economics Department Working Papers. No. 1588. Paris: OECD Publishing, 2019. doi: 10.1787/86954c10-en.
  21. Christophers B. A tale of two inequalities: Housing-wealth inequality and tenure inequality. Environment and Planning A: Economy and Space. 2021. Vol. 53. Iss. 3. P. 573–594. doi: 10.1177/0308518X19876946
  22. Forrest R., Hirayama Y. Late home ownership and social restratification. Economy and Society. 2018. Vol. 47. Iss. 2. P. 257–279. doi: 10.1080/03085147.2018.1459368
  23. Gritti D., Cutuli G. Brick-by-brick inequality. Homeownership in Italy, employment instability and wealth transmission. Advances in Life Course Research. 2021. Vol. 49. Article 100417. doi: 10.1016/j.alcr.2021.100417
  24. Housing Taxation in OECD Countries. Report. OECD Tax Policy Studies. No. 29. Paris: OECD Publishing, 2022. doi: 10.1787/03dfe007-en
  25. Kaas L., Kocharkov G., Preugschat E. Wealth Inequality and Homeownership in Europe. Annals of Economics and Statistics. 2019. No. 136 (December). P. 27–54. doi: 10.15609/annaeconstat2009.136.0027
  26. Lux M., Gibas P., Boumová I., Hájek M., Sunega P. Reasoning behind choices: rationality and social norms in the housing market behaviour of first-time buyers in the Czech Republic. Housing Studies. 2017. Vol. 32. Iss. 4. P. 517–539. doi: 10.1080/02673037.2016.1219331
  27. Lux M., Sunega P., Katrňák T. Classes and Castles: Impact of Social Stratification on Housing Inequality in Post-Socialist States. European Sociological Review. 2013. Vol. 29. No. 2. P. 274–288. doi: 10.1093/esr/jcr060
  28. Niu G., Zhao G. State, market, and family: housing inequality among the young generation in urban China. Journal of Housing and the Built Environment. 2021. Vol. 36. P. 89–111. doi: 10.1007/s10901-020-09740-w
  29. Pfeffer F. T., Waitkus N. The Wealth Inequality of Nations. American Sociological Review. 2021. Vol. 86. Iss. 4. P. 567–602. doi: 10.1177/00031224211027800
  30. Raviv C., Lewin-Epstein N. Homeownership regimes and class inequality among young adults. International Journal of Comparative Sociology. 2021. Vol. 62. Iss. 5. P. 404–434. doi: 10.1177/00207152211070817
  31. Schwartz H., Seabrooke L. Varieties of Residential Capitalism in the International Political Economy: Old Wel-fare States and the New Politics of Housing. Comparative European Politics. 2008. No. 6. P. 237–261. doi: 10.1057/cep.2008.10
  32. Soaita A.M., Dewilde C. Housing stratification in Romania: mapping a decade of change. Journal of Housing and the Built Environment. 2021. Vol. 36. P. 1055–1076. doi: 10.1007/s10901-020-09788-8
  33. Wan G., Wang C., Wu Y. What Drove Housing Wealth Inequality in China? China & World Economy. 2021. Vol. 29. No. 1. P. 32–60. doi: 10.1111/cwe.12361
  34. Wu L., Bian Y., Zhang W. Housing ownership and housing wealth: new evidence in transitional China. Housing Studies. 2018. Vol. 34. Iss. 3. P. 448–468. doi: 10.1080/02673037.2018.1458291
  35. Xie Y., Jin Y. Household Wealth in China. Chinese Sociological Review. 2015. Vol. 47. Iss. 3. P. 203–229. doi: 10.1080/21620555.2015.1032158
  36. Yemtsov R. Housing Privatization and Household Wealth in Transition. Research Paper 2007/002. Helsinki: UNU-WIDER, 2007. doi: 10.1093/acprof:oso/9780199548880.003.0015

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».