Исследования, направленные на изучение влияния места проживания населения на дифференциацию доходов в обществе, особенно важны для России в силу обширной территории страны. Наряду с разнообразием природно-климатических условий, неравномерностью пространственного развития и ресурсных возможностей регионов и муниципалитетов здесь наблюдаются высокие разрывы в плотности заселения территории и развитости инфраструктуры, обеспечивающей базовые потребности человека. Все это обусловливает обособленность локальных популяций и их зависимость от общих характеристик населенного пункта, резидентами которого они являются.

Цель этой статьи состоит в разработке подходов к расширенному измерению и анализу доходного неравенства населения России с учетом места его проживания и имеющейся в открытом доступе информации о доходах населения на уровне муниципалитетов. Основными индикаторами для измерения доходного неравенства на уровне страны были выбраны коэффициент Джини и коэффициент Палма, которые достаточно гармонично дополняют друг друга, характеризуя общий уровень неравенства и разрыв в доходах между богатым и бедным населением. Эти коэффициенты весьма популярны среди исследователей и их интерпретация не требует усилий.

Для измерения неравенства на местном уровне требуются специальные инструменты, которые могли бы дать возможность охарактеризовать это явление на основе выборочных данных. В качестве такого инструмента в публикации используется коэффициент внутрикластерной корреляции, благодаря которому можно оценить степень однородности доходов населения внутри кластеров и, соответственно, дифференциацию доходов между кластерами.

Предложенный коэффициент позволил связать уровень душевых доходов населения с муниципалитетом как местом постоянного жительства домашнего хозяйства. С его помощью были оценены происходящие изменения в доходном неравенстве с учетом различий между территориальными образованиями и внутри них, как с позиции неравенства в доходах внутри групп населения, так и через разницу в средних значениях доходов у местных популяций.