Многоуровневый подход к анализу заработной платы в Российской Федерации тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.12, кандидат наук Декина Мария Павловна

• Декина Мария Павловна
• кандидат наук
• 2019

Оглавление диссертации кандидат наук Декина Мария Павловна

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА I. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ЭКОНОМИКО-СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ЗАРАБОТНОЙ ПЛАТЫ

1.1 Исследовательская задача. Обзор публикаций

1.2 Измерение заработной платы

1.3 Статистический анализ заработной платы в системе макропоказателей России

1.4 Многоуровневый индексный анализ заработной платы

1.5 Индексный анализ структуры занятых

1.6 Дифференциация и неравномерность динамики заработной платы

ГЛАВА II. СТОХАСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА ЗАРАБОТНОЙ ПЛАТЫ

2.1 Гедонические индексы заработной платы с учетом стохастических факторов

2.2 Декомпозиция Оаксаки-Блайндера

2.3 Декомпозиция индекса Тейла

2.4 Теоретические основы анализа панельных данных

2.5 Формирование базы данных на основе РМЭЗ, методика оценки смещения и борьбы с пропусками

2.6 Построение панельных моделей

ГЛАВА III. МНОГОУРОВНЕВЫЕ МОДЕЛИ ЗАРАБОТНОЙ ПЛАТЫ

3.1 Теоретические основы построения многоуровневых моделей заработной платы

3.2 Построение многоуровневых моделей заработной платы

3.3 Многоуровневые модели заработной платы для панельных данных

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЯ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Многоуровневый подход к анализу заработной платы в Российской Федерации»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы диссертационного исследования. Заработная плата, являясь одной из основных категорий экономической науки, представляет собой многоплановую характеристику распределительных отношений, включая уровень жизни. В этом контексте уровень заработной платы обычно рассматривается совместно с индексом потребительских цен, что позволяет определить реальную покупательную способность того вознаграждения, которое получает работник за свой труд. Уровень заработной платы лежит в основе пенсионного обеспечения, выплат социальных пособий, принимается во внимание при установлении минимальной заработной платы, а также прожиточного минимума.

Анализ распределительных отношений охватывает блок вопросов, связанных с социальным неравенством, включая неравенство в заработной плате. Как правило, исследуются такие основные факторы неравенства в заработной плате, как гендерное неравенство в сочетании с неравенством положения в занятии, неравенство в оплате труда в разных видах деятельности, территориальное неравенство и другие. В Российской Федерации ввиду ее климатических и географических особенностей особое значение приобретает территориальная дифференциация заработной платы. Этот источник неравенства получил отражение в Целях устойчивого развития ООН, принятых в 2015 г., которые включают такую цель, как «Снижение уровня неравенства внутри стран и между ними». Гендерные различия в заработной плате также рассматриваются в контексте Целей устойчивого развития ООН: позиция «Обеспечение гендерного равенства и расширение прав и возможностей всех женщин и девочек».

Статистика заработной платы является одним из основных направлений деятельности Международной организации труда (МОТ). МОТ проводит исследования и осуществляет консультационные услуги по вопросам минимальной заработной платы, оплаты труда в государственном секторе, гендерном разрыве в оплате труда, вносит изменения в статистическую методологию. В соответствии с

рекомендациями 19-й Международной конференции статистиков труда (октябрь 2013 г.) в России с 2015 г. Федеральной службой государственной статистики введен новый показатель - среднемесячная начисленная заработная плата наёмных работников в организациях, у индивидуальных предпринимателей и физических лиц (среднемесячный доход от трудовой деятельности).

Аналитическая информация о заработной плате необходима инвесторам, работодателям, профсоюзам и наемным работникам, включая топ-менеджеров, при установлении заработной платы, которая соответствует балансу интересов разных экономических агентов. Востребованность анализа заработной платы подтверждается тем, что современные рекрутинговые и консалтинговые компании занимаются сбором и описательным статистическим анализом данных о заработной плате (например, Ernst & Young, Mercer).

Заработная плата выступает не только в качестве инструмента регулирования производственных отношений и результатов хозяйствующих субъектов, но и является инструментом социальной политики, прежде всего, в видах деятельности, финансируемых из государственного бюджета. В соответствии с Указом Президента Российской Федерации от 7 мая 2012 г. № 597 «О мероприятиях по реализации государственной социальной политики» были утверждены формы Федерального статистического наблюдения в сфере оплаты труда отдельных категорий социальной сферы и науки, в отношении которых предусмотрены мероприятия по повышению средней заработной платы.

Изучение заработной платы актуально в свете нацеленности политики Российской Федерации на повышение уровня и качества жизни населения, рост доходов, развитие экономики знаний. В майском Указе 2018 г. Президент РФ В.В. Путин обозначил обеспечение роста реальных доходов граждан как одну из национальных целей развития РФ до 2024 г. Президент РФ подчеркнул необходимость ощутимого роста заработной платы на совещании с членами Правительства 2 октября 2018 г.

В этой связи особую значимость приобретает развитие статистической методологии исследования связей между оплатой труда и факторами, имеющими

как жестко детерминированную связь с заработной платой, так и стохастическую. Развитие методологии статистического анализа должно совершенствоваться и отвечать потребностям усложнения структуры экономики, ее разным уровням, их взаимодействию и, соответственно, решению разных управленческих задач - тех, которые возникают на уровне трудового коллектива организации и входят в круг задач управления персоналом; тех, которые принадлежат уровню административно-территориальной единицы, наконец, тех, которые решаются на уровне экономики в целом.

Названные направления анализа предполагают развитие многоуровневого подхода, который включает разработку методов анализа заработной платы для отдельных уровней экономики, а также - комплексный анализ, нацеленный на интеграцию разных уровней исследования и сопоставление результатов, полученных различными методами. Разработка методологии многоуровневого анализа определила цели и задачи, решаемые в данном исследовании.

Степень разработанности научной проблемы. Проблемы изучения доходов населения, в частности, заработной платы, их неравномерности распределения и дифференциации привлекают внимание ученых на протяжении длительного периода времени. В России проблемы формирования доходов населения и оплаты труда освещены в работах А.Г. Аганбегяна, С.А. Айвазяна, М.Ю. Архиповой, Л.П. Бакуменко, С.Г. Бычковой, И.А. Герасимовой, В.Е. Гимпельсона, И.И. Елисеевой, Е.В. Заровой, Р.И. Капелюшникова, М.А. Клупта, А.Л. Лукьяновой, В.С. Мхитаряна, Л.И. Ниворожкиной, Л.Н. Овчаровой, А.Ю. Ощепкова, В.Д. Ракоти, Т.А. Ратниковой, В.П. Сиротина, А.Е. Суринова и других. Проблемами анализа заработной платы занимались зарубежные исследователи Дж. Минцер (J. Mincer), Р. Оаксака (R. Oaxaca), А. Блайндер (A. Blinder), Г. Беккер (G. Becker). В панельный анализ доходов (заработной платы) внес вклад нобелевский лауреат Дж.Дж. Хекман (J.J. Heckman), анализ панельных данных использовали в решении экономических задач Б. Балтаджи (B. Baltagi), М. Вербик (M. Verbeek), Дж.А. Хаусман (J.A. Hausman).

Цель диссертационного исследования состоит в разработке методологии многоуровневого подхода к анализу заработной платы на основе сочетания методов анализа пространственных данных, временных рядов и панельных данных; внесении новых элементов в методы оценки дифференциации заработной платы и ее динамики в России.

Достижение поставленной цели потребовало решения следующих задач:

• развить методику многоуровневого индексного анализа средней заработной платы для выявления влияния структурных факторов разных уровней;

• выявить тенденции дифференциации заработной платы в России; предложить актуальные показатели оценки дифференциации заработной платы;

• оценить вклад факторов, дифференцирующих заработную плату, и провести их ранжирование по силе влияния на заработную плату;

• оценить влияние на заработную плату стохастических факторов удовлетворенности характером и условиями труда с помощью гедонического индекса заработной платы;

• детализировать методику формирования базы панельных данных, а также оценки ее репрезентативности;

• оценить значимость и устойчивость воздействия личностных факторов работников на заработную плату в панельном анализе заработной платы;

• ввести в анализ заработной платы в РФ многоуровневые модели, построенные как по пространственным, так и по панельным данным, раскрывающие дифференцирующую способность основных факторов. Объектом исследования является заработная плата работников в

Российский Федерации в 2000-2017 гг.

Предметом исследования выступают статистические методы измерения дифференциации и динамики заработной платы в Российской Федерации, многоуровневые модели и методы анализа.

Теоретическая и методологическая основа диссертационного исследования. Теоретическую основу диссертационного исследования составляют фундаментальные принципы и методы анализа, обоснованные и развитые в трудах российских и зарубежных ученых. Методологическая основа диссертационного исследования включает многоуровневый подход к анализу заработной платы, общенаучные методы статистического анализа, а также методы анализа панельных данных и построения многоуровневых моделей. В диссертационной работе были использованы такие методы как индексный анализ, включая гедонический подход, корреляционно-регрессионный анализ, декомпозиция индекса Тейла, анализ панельных данных, многоуровневые модели (на основе анализа пространственных и панельных данных), эконометрическое моделирование. Использованы пакеты прикладных программ SPSS 23.0, Stata 14.2, Econometric Views 7.0 (EViews), Microsoft Excel.

Информационная база диссертационного исследования включает статистические и аналитические материалы Федеральной службы государственной статистики (Росстата), данные Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения, проводимого Национальным исследовательским университетом «Высшая школа экономики» и ООО «Демоскоп» при участии Центра народонаселения Университета Северной Каролины в Чапел Хилле и Института социологии Федерального научно-исследовательского социологического центра РАН (волны 23-25), научные публикации ведущих российских и зарубежных ученых, информационные ресурсы сети Internet.

Обоснованность и достоверность результатов исследования определяются теоретической и методологической проработанностью изучаемой темы, применением разнообразных аналитических методов, обеспечивающих верификацию результатов, комплексным подходом, применением научных методов познания, апробацией на международных и региональных научных и научно-практических конференциях, опубликованием основных результатов исследования в открытой печати.

Соответствие диссертации паспорту научной специальности. Область исследования, соответствующая паспорту специальности 08.00.12 - Бухгалтерский учет, статистика: п. 4.9 «Методы статистического измерения и наблюдения социально-экономических явлений, обработки статистической информации, оценка качества данных наблюдений; организация статистических работ»; п. 4.10 «Методология построения статистических показателей, характеризующих социально-экономические совокупности; построения демографических таблиц; измерения уровня жизни населения; состояния окружающей среды»; п. 4.11 «Методы обработки статистической информации: классификация и группировки, методы анализа социально-экономических явлений и процессов, статистического моделирования, исследования экономической конъюнктуры, деловой активности, выявления трендов и циклов, прогнозирования развития социально-экономических явлений и процессов».

Научная новизна диссертационного исследования состоит в разработке методологии многоуровневого подхода к анализу заработной платы в РФ, включающей разработку комплекса модифицированных методов оценки дифференциации заработной платы, методов подготовки данных для проведения панельного анализа заработной платы, построение панельных и многоуровневых моделей.

Наиболее существенные результаты исследования, обладающие научной новизной и полученные лично соискателем:

• развитие метода индексного анализа для измерения влияния структурных факторов на изменение средней заработной платы на разных уровнях экономики;

• обоснование и построение системы показателей дифференциации заработной платы в России; выявление особенностей дифференциации и динамики заработной платы в России;

• оценка вклада основных факторов в формирование заработной платы, нацеленная на повышение валидности результатов, полученных различными методами;

• оценка удовлетворенности характером и условиями труда путем построения гедонического индекса заработной платы;

• детализация методики формирования базы данных для панельного анализа заработной платы в РФ и оценка репрезентативности панельных данных;

• выявление возможностей и ограничений панельного анализа при моделировании заработной платы на основе уравнения минцеровского типа;

• построение многоуровневых моделей заработной платы, позволяющих получить сравнительную оценку дифференцирующей силы основных факторов заработной платы в РФ.

Теоретическая значимость диссертационного исследования состоит в совершенствовании методологии многоуровневого индексного анализа заработной платы, выявлении специфики подготовки базы данных для панельного анализа, возможностей и ограничений панельного анализа заработной платы, формировании комплекса методов многоуровневого анализа заработной платы.

Практическая значимость диссертационного исследования определяется тем, что разработанный в диссертации комплекс методов может использоваться органами государственной статистики в анализе дифференциации и динамики заработной платы по группам работников и в целом по экономике, а также органами государственного управления в целях диагностики и мониторинга дифференциации заработной платы и выработки методов социальной политики. Результаты выполненного исследования нашли применение в работе Управления Федеральной службы государственной статистики по г. Санкт-Петербургу и Ленинградской области в анализе территориальных различий показателей, обосновании эффективности деятельности органов исполнительной власти, оценки экономической активности в регионе. Построенные модели и система методов анализа заработной платы используются в Санкт-Петербургском государственном экономическом университете (СПбГЭУ) в преподавании дисциплин «Социальная статистика», «Эконометрика» и «Анализ временных рядов и прогнозирование».

Апробация результатов исследования. Основные положения и результаты диссертационного исследования докладывались на международных и

межрегиональных научных и научно-практических конференциях: Международная научно-практическая конференция «Статистические методы в гуманитарных и экономических науках» (Санкт-Петербург, 28 - 29 января 2016 г.); Научная конференция аспирантов СПбГЭУ «Экономика России в возрождающемся многополярном мире» (Санкт-Петербург, 19 апреля 2016 г.); III Научный конгресс студентов и аспирантов СПбГЭУ (Санкт-Петербург, 31 мая

2016 г.); Научная конференция аспирантов СПбГЭУ «Россия в современном мире: экономические, правовые и социальные аспекты развития» (Санкт-Петербург, 25 апреля 2017 г.); XXXIX Научная конференция профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов по итогам научно-исследовательской деятельности университета за 2016 г. (Санкт-Петербург, 4 апреля 2017 г.); Международная научно-практическая конференция «Инновационное развитие российской экономики» (Москва, 25 - 27 октября

2017 г.); Секция социально-экономических проблем и статистики Санкт-Петербургского Дома ученых им. М. Горького РАН «Молодые ученые в Доме ученых» (Санкт-Петербург, 22 ноября 2017 г.); Международная научно -практическая конференция «Статистика в цифровой экономике: обучение и использование» (Санкт-Петербург, 01 - 02 февраля 2018 г.); Научная конференция аспирантов «Интеграция науки, образования и бизнеса - основа модернизации экономики» (Санкт-Петербург, 17 апреля 2018 г.); ХХХХ Научная сессия профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов по итогам научно-исследовательской работы за 2017 г. (Санкт-Петербург, 17 апреля

2018 г.); V Научный конгресс студентов и аспирантов СПбГЭУ (Санкт-Петербург, 15 мая 2018 г.); II Открытый российский статистический конгресс (Ростов-на-Дону, 4-6 декабря 2018 г.).

Научные публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 17 научных работ общим объемом 8,74 п.л.; в том числе в ведущих рецензируемых научных журналах, рекомендованных Высшей аттестационной комиссией при Министерстве науки и высшего образования РФ, опубликовано шесть статей объемом 5,73 п.л.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения и списка использованной литературы. Текст диссертационной работы содержит 65 таблиц, 21 рисунок, 86 формул; имеется 3 приложения, включающие 119 таблиц.

Структура диссертационной работы обусловлена поставленной целью исследования и характером решаемых задач. Первая глава «Методологические основы экономико-статистического анализа заработной платы» основана на данных текущей государственной статистики РФ. Обоснована исследовательская задача, рассмотрены основные источники информации и показатели заработной платы. Обозначены возможности многоуровневого подхода к анализу заработной платы и его практическая значимость. Предложена методика многоуровневого индексного анализа, позволяющая определить влияние на величину заработной платы структурных факторов. Рассмотрена роль заработной платы в системе макропоказателей России и выявлены периоды в динамике заработной платы в 2000-2017 гг. в РФ. Анализ неравенства в заработной плате дополнен предложенными индексом сравнительной интенсивности изменения заработной платы и индексом совокупной дифференциации заработной платы.

Во второй главе «Стохастические методы анализа заработной платы» раскрыты цели и задачи построения гедонической модели заработной платы, проведения гедонического индексного анализа для оценки удовлетворенности характером и условиями труда. Выполнена оценка влияния факторов дифференциации заработной платы с помощью индекса Тейла. Проведена декомпозиция по гендерному фактору, показавшая сохранение гендерного неравенства. Рассмотрены проблемы, возникающие при формировании базы данных, отвечающей требованиям панельного анализа. Построены модели заработной платы по панельным данным, позволившие оценить изменения заработной платы в пространстве и времени, выявить влияние личностных факторов на заработную плату работников. Выявлены сравнительные характеристики изменения заработной платы за счет индивидуальных и временных эффектов.

В третьей главе «Многоуровневые модели заработной платы» обосновано введение в анализ заработной платы многоуровневых моделей. Построение моделей выполнено на уровне микроданных, т.е. работников с выделением таких уровней, как вид экономической деятельности, территория, социально-профессиональная группа, образование, пол, семейное положение. Определены те факторы, обуславливающие наибольшее раскрытие вариации заработной платы. Построены двухуровневые и трехуровневые модели заработной платы. Выполнено сравнение результатов, полученных при применении различных методов.

Изложение каждого параграфа и каждой главы завершается выводами, обобщающими характер решаемой задачи, выбор использованного метода (или ряда методов) и интерпретацию результатов. В заключении представлены результаты и выводы диссертационного исследования.

ГЛАВА I. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ЭКОНОМИКО-СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ЗАРАБОТНОЙ ПЛАТЫ

Проблема изучения заработной платы всегда находила отражение в статистических исследованиях [27; 50; 81; 85; 101]. При ее рассмотрении использовались различные подходы и способы анализа. Отдельное внимание уделялось формированию показателей доходов, заработной платы. В настоящее время к основным показателям, характеризующим доходы населения, относят среднедушевой денежный доход и его компоненты, среднюю заработную плату работников организаций, а также недавно введенный показатель «доход от трудовой деятельности».

При изучении дифференциации заработной платы уделяется внимание как внешним факторам, отражающим сложившийся уровень оплаты в определенном регионе и виде экономической деятельности, так и личностным признакам работника, характеризующим его возраст, пол, уровень образования, обладание определенными знаниями и компетенциями. Причем в отношении главных факторов мнения исследователей не всегда совпадают [35; 44].

В качестве основного метода анализа заработной платы чаще всего выступает индексный анализ. Данный метод основан на жестко детерминированной связи, например, между фондом оплаты труда (Р), численностью работников (Т) и средней заработной платой (^ ): Р=Тх ^ .

В данном исследовании предлагается дополнить традиционное использование индексного анализа заработной платы многоуровневым индексным подходом к анализу заработной платы. В рамках такого подхода анализ углубляется за счет введения структурных характеристик разного уровня -численности занятых по территориям и видам экономической деятельности. Кроме того, анализ заработной платы может быть дополнен введением новых показателей дифференциации.

1.1 Исследовательская задача. Обзор публикаций

Основатель политической арифметики В. Петти в «Трактате о налогах и сборах» подчеркивал значение заработной платы в развитии страны и писал, что «цена труда должна быть точно установленной (как мы видим, это делается статутами, ограничивающими дневную заработную плату различных рабочих). Необходимо кстати заметить, что несоблюдение этих законов и неприспособление их к изменениям времен весьма опасно и мешает всяким попыткам улучшить положение промыслов страны» [92, с. 41].

А. Смит в труде «Исследование о природе и причинах богатства народов», рассуждая об основах возникновения заработной платы, сделал вывод о том, что ее уровень должен быть достаточным для существования работника [116]. При рассмотрении связи между национальным богатством и заработной платой А. Смит основывался на том, что для роста заработной платы в стране необходим устойчивый рост национального богатства, поэтому уровень оплаты труда выше в странах быстрее накапливающих национальное богатство.

А. Смит пишет: «Щедрая оплата труда является поэтому как неизбежным следствием, так и естественным симптомом роста национального богатства. Скудное существование трудящихся бедняков, с другой стороны, служит естественным симптомом того, что страна переживает застой, а их голодание - что она быстро идет к упадку» [116, с. 69]. Кроме того, он обратил внимание на связь заработной платы и цен на продовольствие и отмечал несогласованность, а часто и разнонаправленность колебаний цен на труд и на продовольствие по территориям и по годам [116].

Д. Рикардо, рассматривая вопросы изменения заработной платы, отмечал, что «когда заработная плата повышается, это происходит вообще потому, что увеличение богатства и капитала вызывает новый спрос на труд, который будет неминуемо сопровождаться увеличением производства товаров» [109, с. 94]. Относительно вмешательства государства в регулирование уровня заработной

платы Д. Рикардо высказывался негативно: «так же как и при всяких других соглашениях, размеры заработной платы должны быть предоставлены частной и свободной рыночной конкуренции и никогда не должны контролироваться вмешательством законодательства» [109, с. 95].

К. Маркс в первом томе своего главного труда «Капитал» уделяет внимание природе заработной платы, анализирует повременную заработную плату, поштучную заработную плату, а также рассматривает причины национальных различий в заработной плате [77]. Для сравнения заработной платы в разных странах К. Маркс отдает предпочтение поштучной заработной плате и замечает, что «повременная заработная плата должна быть переведена на поштучную, так как только эта последняя дает мерило и для производительности и для интенсивности труда» [77, с. 570]. Также он пишет о влиянии индивидуальных различий работников на уровень заработной платы: «При повременной заработной плате господствует, за немногими исключениями, равная плата за одни и те же функции; при поштучной же плате, хотя цена рабочего времени измеряется определенным количеством продукта, дневная и недельная плата меняется в зависимости от индивидуальных различий между рабочими, один из которых доставляет в данное время минимум продукта, другой - среднюю норму, третий -больше средней нормы. Следовательно, величина действительного дохода рабочего в данном случае сильно колеблется в зависимости от искусства, силы, энергии, выносливости и т.п. индивидуальных рабочих» [77, с.565].

Американский экономист Г.Л. Мур (H.L. Moore) в работе «Законы заработной платы: эссе по статистической экономике» проанализировал соотношение заработной платы с такими характеристиками, как производительность труда, жизненные стандарты, способности работников, концентрация производства и прочие. При анализе зависимости заработной платы от возраста работника он пришел к выводу, что при росте концентрации промышленности сходство и различие в оплате труда в зависимости от возраста работника объясняются его эффективностью в производстве [187].

Взаимосвязь заработной платы и занятости рассматривал Дж. Кейнс [63]. Дж. Кейнс отрицает, что снижение заработной платы при прочих равных условиях ведет непосредственно к увеличению занятости, но говорит о ее косвенном воздействии: «сокращение денежной заработной платы может привести к продолжительному увеличению занятости, не иначе как воздействуя или на склонность общества в целом к потреблению, или на график предельной эффективности капитала, или на норму процента» [63, с. 243]. Рассуждая о политике заработной платы в долгосрочном периоде Дж. Кейнс отдает предпочтение политике, «допускающей медленное повышение заработной платы при сохранении стабильности цен» [63, с. 251].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Декина Мария Павловна, 2019 год

Источник: [47].

Начиная с восьмой децильной группы, наблюдается превышение групповой средней заработной платы относительно среднего уровня в экономике. Резкий скачок имеет место при переходе от девятой к десятой группе. Так, в 2017 г. номинальная заработная плата в девятой группе составляла 154,1% от средней по экономике, а средняя в десятой группе - 326,5% от средней по экономике. Отрыв 10%-ой группы наблюдается во все годы. При рассмотрении изменений в динамике, отметим, что имеет место тенденция роста средней заработной платы по отношению к средней по экономике в первых семи децильных группах, в восьмой группе изменений практически нет, а в девятой и десятой наблюдается существенное снижение показателя в 2007 г. по сравнению с 2001 г. и в дальнейшем снижение сохраняется.

В целях более полного анализа динамики изменений уровня заработной платы по группам работников и оценки социальной дифференциации предлагаем

применить индекс сравнительной интенсивности изменения заработной платы 10%-ых групп работников. Данный показатель измеряет соотношение темпов роста заработной платы групп работников с наибольшим и наименьшим уровнем за определенный период времени. Предлагаемый индекс рассчитывается следующим образом:

I-

1 интенсивности

^10

(1.39)

где /-1о и /- - индексы средней заработной платы 10%-ых групп населения с

наибольшей и наименьшей оплатой труда за рассматриваемый период.

В случае, если индекс сравнительной интенсивности больше единицы, имеет место опережающая динамика заработной платы у высокооплачиваемых групп работников; если меньше единицы, то делается вывод о опережающем росте заработной платы у низкооплачиваемых групп работников в сравнении с высокооплачиваемыми. Значение индекса сравнительной интенсивности, равное единице говорит о гармоничном изменении заработной платы в рассматриваемых децильных группах.

Для отражения изменений в соотношении заработной платы 10%-ых групп населения этот показатель может быть разложен на девять составляющих, характеризующих относительное изменение заработной платы последовательной группы работников. Данные составляющие представляют собой кумулятивную оценку промежуточных отношений между децилями, характеризуют равномерность или неравномерность изменения заработной платы в каждом

последующем дециле:

/_ /_ /_ /_ /_ /_ /_ /_ /_ /_

= (140)

/- /- /- /- /- /- /-/-/_/_ ' ( . )

W1 W2 W4 W5 W6 W^ W9

Каждая из составляющих позволяет установить относительное изменение последовательной группы работников. Кроме того, для учета в аналитических целях темпов роста реальной заработной платы отдельных групп работников в числителе и знаменателе индекс сравнительной интенсивности может принять вид:

I - !Р

I —-Р (141)

интенсивности I ' I ^ V /

№1 " Р

где 1р - индекс потребительских цен за рассматриваемый период. Разложение индекса тогда будет иметь вид:

I- - 1Р I - 1Р I - 1Р I - 1Р I - 1Р I - 1Р I - 1Р

^Ю Р _ №2 Р ч/ №3_Р №4 Р ч/ №5_Р №6_Р №7_Р

— X X X X X X

I -1 р I -1 Р I -1 Р I -1 Р I- -1 Р I- -1 Р I- - к

№1 Р №1 Р №2 Р №3 Р №4 р №5 р №6 Р

I- - ^ I - ^ I - ^

№8 р ч/ №9 Р ч/ №10 Р

X X X ■

(1.42)

I -1, I - IV I - IV

№7 р №8 р №9 р

Каждая из составляющих позволяет выполнить анализ не только интенсивности изменения заработной платы децильных групп работников, но и рассмотреть изменение в отдельных группах с учетом изменения цен.

В таблице 1.16 приведены результаты расчета индекса сравнительной интенсивности. Ввиду наличия информации о заработной плате в децильных группах с интервалом в два года, для анализа нами были взяты данные с 2003 г. по 2017 г.

Таблица 1.16 - Индекс сравнительной интенсивности изменения заработной платы 10%-х групп работников в РФ в 2003-2017 гг.

Год 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017

Индекс сравнительной интенсивности 0,758 0,828 0,890 0,662 1,099 0,980 0,918 0,973

1 составляющая 0,969 0,965 0,963 0,781 1,051 1,032 0,996 0,973

2 составляющая 0,909 0,986 0,969 0,944 1,020 0,991 0,988 0,987

3 составляющая 0,977 0,992 0,987 0,977 1,004 0,990 0,988 0,993

4 составляющая 0,994 0,979 0,986 0,981 1,003 0,990 0,994 0,994

5 составляющая 0,988 0,991 0,988 0,984 1,001 0,995 0,993 1,001

6 составляющая 1,023 0,974 0,986 0,989 1,000 1,002 0,989 1,001

7 составляющая 0,967 0,969 1,002 0,991 1,004 1,000 0,988 1,005

8 составляющая 0,921 1,012 0,981 0,992 0,998 0,991 1,001 1,000

9 составляющая 0,984 0,947 1,023 0,980 1,015 0,990 0,978 1,020

Как видно из таблицы 1.16, величина индекса сравнительной интенсивности за весь рассматриваемый период (за исключением 2011 г.) меньше единицы, что свидетельствует о более высоком темпе роста реальной заработной платы 1-ой, т.е. низкооплачиваемой 10%-ой группы работников, по сравнению с 10%-ой высокооплачиваемой. Причем, следует отметить, что в кризисный 2009 г. наблюдался наименьший уровень индекса сравнительной интенсивности (0,662), что связано с ростом средней номинальной заработной платы работников с наименьшей заработной платой в 2,113 раза по отношению к 2007 г., в то время как средняя заработная плата группы работников с наибольшей заработной платой выросла за данный период только в 1,4 раза. Это привело к сокращению дифференциации в заработной плате. Выявленная тенденция не может быть оценена как позитивная, поскольку усложнение характера и рост требований к квалификации работника должен приводить к усилению дифференциации в оплате труда, а не наоборот.

Для оценки дифференциации заработной платы нами предлагается индекс совокупной дифференциации, построенный на основе методики индекса человеческого развития (ИЧР). Предлагаемый индекс включает в себя компоненты, отражающие уровень неравномерности распределения заработной платы по таким характеристикам, как вид экономической деятельности, территория, уровень образования и гендер. Соответственно, данный индекс включает в себя следующие субиндексы: 1) индекс заработной платы по видам экономической деятельности; 2) региональный индекс заработной платы; 3) индекс заработной платы по уровню образования; 4) гендерный индекс заработной платы.

Тогда индекс совокупной дифференциации заработной платы будет рассчитан как средняя геометрическая из субиндексов:

I = VII* 12* 13* 14 , (1.43)

где 11 - индекс дифференциации заработной платы по видам экономической деятельности; /2 - индекс территориальной дифференциации заработной платы; 1з - индекс дифференциации заработной платы по уровню образования; /4 -гендерный индекс дифференциации заработной платы.

Индекс совокупной дифференциации принимает значения от 0 до 1, чем ближе к 1, тем выше дифференциация. Аналогичная интерпретация для каждого из определяемых субиндексов. Данные об уровне заработной платы в каждом из субиндексов целесообразно логарифмировать в целях большей сопоставимости за разные периоды времени.

Субиндекс по видам экономической деятельности нацелен на отражение дифференциации заработной платы по отдельным видам экономической деятельности. Формула расчет субиндекса по видам экономической деятельности имеет вид:

г _1П ^х к - 1П ^ к (л ЛЛЛ

11 ~ , , , (144)

1п Wшax - 1п Wmn

где wmin к - уровень заработной платы в наименее оплачиваемом к-ом виде экономической деятельности; wmax к - уровень заработной платы в наиболее оплачиваемом к-ом виде экономической деятельности; wmin - уровень заработной платы в первой 10%-ой группе работников распределения заработной платы; Wmax -уровень заработной платы в десятой 10%-ой группе работников распределения заработной платы

Субиндекс территориальной дифференциации заработной платы рассчитывается по формуле:

1П w — 1П w

Т _ тах]_тт ] /1 л

1 2 , , , (145)

1п Wшax — 1п ^шп

где wmin у - минимальный уровень заработной платы в у-ом субъекте РФ; wmax у -максимальный уровень заработной платы ву-ом субъекте РФ.

Субиндекс дифференциации заработной платы по уровню образования рассчитывается по формуле:

13 --, (1.46)

1П w____ — 1П w„

шах шт

Гендерный субиндекс заработной платы определяется по формуле:

/4 = 1п ^ ~1п ^ , (1.47)

1П ^х " 1П

где wж - уровень заработной платы работников женского пола; wм - уровень заработной платы работников мужского пола.

Значения индекса совокупной дифференциации позволяют сделать вывод о степени дифференциации заработной платы по экономике и оценить ее изменение во времени, а отдельные субиндексы характеризуют дифференциацию по отдельным характеристикам. Значения индекса совокупной дифференциации и субиндексов в РФ за 2005-2017 гг. приведены в таблице 1.17.

Таблица 1.17 - Индекс совокупной дифференциации в РФ

Год Субиндексы Индекс совокупной дифференциации заработной платы

вид экономической деятельности территория образование гендер

11 12 1з 14 I

2005 0,566 0,628 0,211 0,155 0,329

2007 0,561 0,607 0,220 0,149 0,325

2009 0,552 0,606 0,303 0,159 0,356

2011 0,539 0,597 0,260 0,160 0,340

2013 0,505 0,512 0,238 0,108 0,285

2015 0,474 0,531 0,226 0,120 0,287

2017 0,478 0,542 0,230 0,126 0,294

Источник: рассчитано автором.

Из таблицы 1.17 видно, что с течением времени наблюдается неустойчивая динамика индекса совокупной дифференциации. Максимальное значение индекса наблюдается в 2009 г., минимальное - в 2013 г. Значения субиндексов указывают на большую дифференциацию по территориям и видам экономической деятельности. В последние годы отмечается рост дифференциации по уровню образования (2017 г.) и гендерной дифференциации (2015 и 2017 гг.).

Выводы. В данном параграфе предложены показатели оценки дифференциации заработной платы: индекс сравнительной интенсивности и совокупный индекс дифференциации заработной платы. Индекс сравнительной интенсивности позволил определить тенденции изменения заработной платы в децильных группах работников. Получено, что в период с 2003 г. по 2017 г. (за исключением 2011 г.) рост заработной платы наименее оплачиваемой децильной группы работников превышал рост заработной платы наиболее оплачиваемой группы. Совокупный индекс дифференциации заработной платы позволил провести комплексную оценку уровня дифференциации заработной платы. Рассчитанные подиндексы совокупного индекса дифференциации показали преимущество неравномерности распределения заработной платы в зависимости от территории и вида экономической деятельности. Индекс сравнительной интенсивности может быть использован на разных уровнях экономики, тогда как совокупный индекс дифференциации заработной платы предназначен для решения аналитических задач по экономике в целом.

Выводы к главе I. Все рассмотренные методы анализа первой главы основаны на данных государственной статистики. В данной главе предложена методика многоуровневого индексного анализа применительно к оценке роли структурных факторов в изменении средней заработной платы. В анализе использованы агрегаты численности занятых по территориальному признаку, по видам экономической деятельности, а также представлена методика анализа с использованием обоих факторов. Результаты анализа по территориальному признаку позволили установить, что в 2015 г. по сравнению с 2011 г. изменения в заработной плате на 3,4% были связаны с изменениями в структуре занятых по субъектам в пределах федерального округа (2,7%) и в структуре занятых между федеральными округами (0,7%). Данные значения свидетельствуют о стимулирующей роли заработной платы во внутренней миграции, в преобладающем влиянии перемещений между субъектами РФ в пределах федеральных округов и гораздо меньшем влиянии перемещений между федеральными округами. Роль первого фактора в 3,9 раза больше, чем второго, что

подтверждает известный в демографии вывод о преобладании перемещений населения в близлежащих территориях.

Рассмотренные методы анализа заработной платы составили комплекс методов. Данные методы позволили изучить динамику дифференциации по заработной плате на основе разных оснований дифференциации.

ГЛАВА II. СТОХАСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА ЗАРАБОТНОЙ

ПЛАТЫ

В первой главе были представлены направления анализа заработной платы с использованием традиционных и предложенных автором методов на основе данных, которые собирает государственная статистика через регулярную отчетность. Однако, как подчеркивалось в предисловии, для раскрытия факторов заработной платы необходимо привлекать личностные характеристики работников, которые в поведенческой экономике приобретают большее значение [17]. Данное направление анализа предполагает обращение к микроданным, например, к такому источнику, как Выборочное наблюдение доходов населения и участия в социальных программах (ВНДН), а также к данным волн Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения (РМЭЗ). Личностные характеристики могут быть включены в анализ стохастическими методами путем построения пространственных и пространственно-временных моделей, то есть панельного анализа. На рисунке 2.1 выделены основные стохастические методы анализа заработной платы в зависимости от характера используемых данных и цели исследования.

Многоуровневое моделирование замыкает указанные методы, позволяя провести анализ как пространственных, так и пространственно-временных данных.

2.1 Гедонические индексы заработной платы с учетом стохастических

факторов

На величину заработной платы оказывает влияние большое число факторов, в том числе качественных, которые не описываются численными значениями. Для проведения анализа с включением таких переменных целесообразно использовать гедоническую регрессию. Модели гедонической регрессии в большинстве случаев применяются в анализе цен: потребительских цен [145; 162], цен на произведения искусства [105], цен на рынке недвижимости [186; 18]. При построении моделей гедонической регрессии исследователями используются логарифмическая, полулогарифмическая и линейная модели [167]. В этом параграфе рассмотрены возможности построения гедонической модели заработной платы и гедонических индексов на ее основе.

Экономистами предложена гедоническая (гедонистическая) теория заработной платы, согласно которой главной целью работников является достижение выгоды, при этом выбор места работы определяется заработной платой и характеристиками рабочего места (так называемыми компенсационными различиями) [203].

При построении гедонических моделей заработной платы (hedonic wage model) в большинстве исследований в качестве предиктора - характеристики работы, который оказывает отрицательное влияние на всех работников, является риск получения травмы (смертельный случай или причинение вреда здоровью) [156; 160; 181; 182; 189; 193; 200]. В качестве зависимой переменной используется логарифм среднемесячной заработной платы.

В общем виде гедоническая модель заработной платы может быть представлена, следуя работам [160; 181; 193], в виде:

lnw =00 + 01 worki+ в>2 jobi+ в>3 riski+ 04 risk + 05 Xi+ Si (2.1)

где work - персональные характеристики человеческого капитала (образование, опыт, способности) i-го работника, job - характеристики работы i-го работника, risk - переменные, описывающие риск причинения вреда здоровью (в том числе смерти), X - другие характеристики риска и персональных качеств работников (пол, возраст).

Факторы, которые могут быть включены в гедоническую модель заработной платы на уровне работников с учетом наличия статистических данных, могут быть сгруппированы следующим образом (рисунок 2.2):

Рисунок 2.2 - Гедоническая модель заработной платы

Источник: составлено автором.

Модели гедонической регрессии были построены на основе данных РМЭЗ 24-й и 25-й волн (2015 и 2016 гг.). Использованы следующие обозначения переменных:

lnw - натуральный логарифм среднемесячной заработной платы;

fl, мужской,

gender - пол работника \ ;

[0, женский

educ - уровень образования работника:

fl, среднее общее и ниже, fl, среднее специальное,

educ1 = \ ; educ2= \ :

[0, остальные уровни [0, остальные уровни

work - удовлетворенность работой в целом:

1, и удовлетворен,

workl =

1, скорее и полностью удовлетворен, ; work2-

0, остальные ответы

и не удовлетворен, ; 0, остальные ответы

ор1 - удовлетворенность работника оплатой труда

(Л |1, и удовлетворен,

1, скорее и полностью ' ■' ^ '

ор11 = «удовлетворен, ; ор12-

0, остальные ответы

и не удовлетворен, . 0, остальные ответы

П, официально, о/ - оформление на работе ^ ;

[0, неофициально

л /1, да,

угва - является производство вредным или опасным \ .

[0, нет

Соответственно, была построена следующая модель:

lnw=cons+bl status+b2gender+bз еаис1 + Ъ4 еаис2+Ъ5 work1+ (2.2) +Ъ6 work2++b7 ор11+ Ъ8 ор12+ Ъ9 о/+ Ъ1о угва+е Результаты построения гедонических моделей заработной платы по данным двух волн РМЭЗ представлены в таблице 2.1. Обе гедонические модели заработной платы включают один и тот же набор переменных. Построенные модели являются статистически значимыми, причем, значимы все параметры моделей:

- по данным 24-й волны (п=4066; ^=0,528; ^=157,0; ^0,05;10;4055)=1,8;

1,96);

- по данным 25-й волны (п=3968; ^=0,526; 151,3; ^(0,05;10;3957)=1,8;

1,96).

<

Таблица 2.1 - Результаты оценивания гедонической модели заработной платы

Переменная 24 волна 25 волна

Коэффициент t-критерий Коэффициент t-критерий

cons 9,300 198,149 9,318 196,844

status 0,326 15,823 0,325 15,914

gender 0,376 21,712 0,365 21,209

educ1 -0,364 -17,364 -0,365 -17,575

educ2 -0,263 -12,156 -0,286 -13,367

work1 0,120 3,939 0,125 3,985

work2 0,101 3,135 0,080 2,378

opl1 0,306 13,838 0,272 12,437

opl2 0,166 7,337 0,100 4,476

of 0,072 2,154 0,160 4,808

vred 0,152 6,136 0,112 4,477

Источник: рассчитано автором (таблицы Б.1-Б.2).

Построенные модели являются эмпирическим подтверждением гедонической теории заработной платы. Включение в модель фактора риска, выраженного в виде фиктивной переменной отнесения места работы к вредному или опасному позволило подтвердить гипотезу о более высокой оплате труда как вознаграждении за риск. Кроме того, результаты показывают, что заработная плата работников, оформленных на работе официально, превышает заработную плату работников без оформления. Использование в уравнении факторов удовлетворенности индивидов своей работой в целом (work) и оплатой труда (opl) в частности подтвердило более высокий уровень оплаты труда у работников удовлетворенных своей работой и уровнем оплаты труда. При оценке степени удовлетворенности работника, кроме представленных переменных, в данных РМЭЗ содержатся сведения об удовлетворенности условиями труда и возможностями профессионального роста. Однако при включении этих переменных в модель была обнаружена их незначимость.

Помимо построения гедонических моделей заработной платы важным шагом является определение изменений заработной платы во времени с учетом рассматриваемых гедонических характеристик. Для этого были рассчитаны

гедонические индексы на основе использования гедоническои модели для базисного и отчетного периода [18]. Модель заработной платы представлена в виде:

к

1п < = ^ + £ К2Пк +< (2.3)

к=1

где lnw - логарифм среднемесячной заработной платы, 11пк - предикторы модели, а1 и Ъгк - параметры уравнения, ? - период времени, к - число предикторов, п - число наблюдений.

На основе модели (2.3) был осуществлен расчет гедонического индекса:

Г к

ехр(а* )ехр

Е ь

к^к

^ =---) К < (2.4)

ехр(<5 0)ехр Е Ь14

V к=1

В таблицах 2.2 - 2.5 представлены результаты расчетов гедонических индексов заработной платы.

Из таблицы 2.2 следует:

- у мужчин-горожан с высшим и средним образованием темпы изменения заработной платы практически совпадают, в отличие от мужчин со средним специальным образованием, у которых изменение заработной платы на 2,0 -2,6 п.п. ниже;

- больший рост и меньшее сокращение заработной платы в отчетном периоде по сравнению с базисным отмечено у официально оформленных на вредных и невредных производствах. На вредных производствах с неофициальной занятостью заработная плата сократилась на 2,9%-13,4%, а на предприятиях, не относящихся к вредным, изменение заработной платы неофициально занятых находится в интервале от +1,1% до -9,9%;

- заработная плата мужчин с высшим образованием больше всего выросла (от +0,6% до +10,5%) и меньше всего сократилась (от -5,4% до -1,5%) в случае полной неудовлетворенности оплатой своего труда вне зависимости от удовлетворенности работой в целом, что косвенно свидетельствует о принятии мер для роста удовлетворенности заработной платой.

Таблица 2.2 - Результаты расчетов гедонических индексов заработной платы

работников-мужчин в городе в 2016 г по сравнению с 2015 г., процентов

Образование Удовлетворенность работой в целом Удовлетворенность оплатой труда Вредное Невредное

Официально Неофициально Официально Неофициально

Высшее СПУ СПУ 102,6 93,9 106,8 97,8

УН 99,4 91,0 103,5 94,7

ССН 106,1 97,1 110,5 101,1

УН СПУ 100,0 91,5 104,1 95,3

УН 96,8 88,6 100,8 92,3

ССН 103,4 94,6 107,7 98,5

ССН СПУ 102,1 93,4 106,3 97,3

УН 98,9 90,5 103,0 94,2

ССН 105,6 96,7 110,0 100,6

Среднее специальное СПУ СПУ 100,2 91,7 104,3 95,5

УН 97,1 88,8 101,1 92,5

ССН 103,7 94,9 107,9 98,8

УН СПУ 97,6 89,4 101,7 93,0

УН 94,6 86,6 98,5 90,1

ССН 101,0 92,4 105,2 96,2

ССН СПУ 99,7 91,3 103,8 95,0

УН 96,6 88,4 100,6 92,0

ССН 103,1 94,4 107,4 98,3

Среднее общее СПУ СПУ 102,5 93,8 106,7 97,7

УН 99,3 90,9 103,4 94,6

ССН 106,0 97,0 110,4 101,1

УН СПУ 99,9 91,4 104,0 95,2

УН 96,7 88,5 100,7 92,2

ССН 103,3 94,6 107,6 98,5

ССН СПУ 102,0 93,4 106,2 97,2

УН 98,8 90,4 102,9 94,2

ССН 105,5 96,6 109,9 100,6

Кроме того, по таблице 2.2 можно сделать выводы:

- у мужчин с высшим образованием, которые полностью удовлетворены оплатой своего труда, более высокие темпы роста (от 2,1% до 6,8%) и менее сильное сокращение (от -8,5% до -2,2%) имеет место, если работник полностью удовлетворен или полностью не удовлетворен своей работой, в отличие от работников, затрудняющихся оценить свою удовлетворенность работой в целом;

- у мужчин с высшим образованием, которые нейтрально оценивали удовлетворенность своей оплатой труда, наиболее сильные сокращения (от -11,4% до -3,2%) и меньший рост заработной платы (0,8%) наблюдался, если они нейтрально оценивали удовлетворенность своей работой в целом;

- у мужчин с высшим образованием, которые полностью не удовлетворены своей оплатой труда, также наиболее сильные сокращения (от -5,4% до -1,5%) и меньший рост заработной платы (от +0,6% до +10,5%) наблюдался, если они нейтрально оценивают степень удовлетворенности своей работой в целом;

- у мужчин со средним специальным образованием отмечаются более высокие темпы роста (от 3,1% до 7,9%) и менее низкое сокращение (от -5,1% до -5,6%) заработной платы в случае неудовлетворенности своей оплатой труда и при наличии полной удовлетворенности и полной неудовлетворенности своей работой в целом;

- наиболее сильное сокращение заработной платы (от -13,4% до -1,5%) имело место у мужчин, оценивающих нейтрально как удовлетворенность своей оплатой труда и удовлетворенность своей работой в целом;

- у мужчин со средним образованием также наибольший рост (от 0,6% до 10,4%) и наименьшее сокращение (от -3,4% до -3%) отмечено у неудовлетворенных оплатой труда и удовлетворенных или неудовлетворенных работой в целом;

- вне зависимости от уровня образования и удовлетворенности работой в целом наиболее сильное сокращение и наименьшие темпы роста отмечены у мужчин, оценивающих нейтрально удовлетворенность своей оплатой труда.

Заработная плата городских женщин в 2016 г. по сравнению с 2015 г. выросла сильнее, чем у мужчин (на 0,9-1,2 п.п.) (таблица 2.3).

Таблица 2.3 - Результаты расчетов гедонических индексов заработной платы работников-женщин в городе в 2016 г по сравнению с 2015 г., процентов

Образование Удовлетворенность работой в целом Удовлетворенность оплатой труда Вредное Невредное

Официально Неофициально Официально Неофициально

Высшее СПУ СПУ 103,8 95,0 108,0 98,9

УН 100,5 92,0 104,7 95,8

ССН 107,3 98,2 111,8 102,3

УН СПУ 101,1 92,5 105,3 96,3

УН 97,9 89,6 102,0 93,3

ССН 104,6 95,7 108,9 99,7

ССН СПУ 103,3 94,5 107,5 98,4

УН 100,0 91,5 104,1 95,3

ССН 106,8 97,7 111,2 101,8

Среднее специальное СПУ СПУ 101,3 92,8 105,5 96,6

УН 98,2 89,8 102,2 93,5

ССН 104,8 95,9 109,1 99,9

УН СПУ 98,7 90,4 102,8 94,1

УН 95,6 87,5 99,6 91,1

ССН 102,1 93,5 106,3 97,3

ССН СПУ 100,8 92,3 105,0 96,1

УН 97,7 89,4 101,7 93,1

ССН 104,3 95,5 108,6 99,4

Среднее общее СПУ СПУ 103,7 94,9 108,0 98,8

УН 100,4 91,9 104,6 95,7

ССН 107,2 98,1 111,7 102,2

УН СПУ 101,0 92,4 105,2 96,3

УН 97,8 89,5 101,9 93,2

ССН 104,5 95,6 108,8 99,6

ССН СПУ 103,2 94,4 107,4 98,3

УН 99,9 91,5 104,0 95,2

ССН 106,7 97,7 111,1 101,7

Из таблицы 2.3 получены следующие выводы:

- у городских женщин наиболее высокие темпы роста заработной платы и меньшее сокращение отмечено при официальном оформлении на вредных (максимум +7,3%, минимум -4,4%) и не относящихся к вредным производствах (максимум +11,8%, минимум -0,4%);

- наибольшие темпы роста и наименьшее сокращение заработной платы наблюдалось у женщин с высшим (максимум +11,8%, минимум -10,4%) и средним общим образованием (максимум +11,7%, минимум -10,5%) в независимости от оформления и вредности производства;

- у всех женщин отмечены схожие тенденции изменения заработной платы в зависимости от степени удовлетворенности ее уровнем. Так, наибольший рост и наименьшее падение заработной платы наблюдалось у женщин, не удовлетворенных своей заработной платой и недовольных или довольных своей работой в целом;

- у женщин с высшим образованием, которые негативно относятся к уровню своей заработной платы и не удовлетворены своей работой в целом, максимальное значение гедонического индекса составило 111,2%, а минимальное - 97,7%. Если же женщина с высшим образованием была не удовлетворена своим заработком, но положительно относилась к оценке работы в целом, то изменение ее заработной платы составляло от -1,8% до +11,8%;

- у женщин со средним образованием, которые не удовлетворены уровнем оплаты труда и работой изменение заработной платы находилось в интервале от -4,5% до 8,6%, у женщин удовлетворенных своей работой - от -9,6% до 2,8%;

- заработная плата женщин со средним общим образованием, которые удовлетворены своей оплатой труда и работой, изменялась в интервале от -1,9% до 11,7%, в случае неудовлетворенности и оплатой труда, и работой в целом изменение заработной платы составляло от -2,3% до 11,1%.

У мужчин и женщин в 2016 г. по сравнению с 2015 г. в городской местности происходило сокращение заработной платы, если работник осуществлял неформальную занятость. Причем, данная тенденция характерна для всех уровней

образования работников и характеристик вредности производства вне зависимости от уровня удовлетворенности работой в целом и оплатой труда, в частности. В таблице 2.4 приведены гедонические индексы для мужчин на селе.

Таблица 2.4 - Результаты расчетов гедонических индексов заработной платы работников-мужчин в сельской местности в 2016 г по сравнению с 2015 г.,

процентов

Образование Удовлетворенность работой в целом Удовлетворенность оплатой труда Вредное Невредное

Официально Неофициально Официально Неофициально

Высшее СПУ СПУ 102,7 94,0 106,9 97,9

УН 99,5 91,0 103,6 94,8

ССН 106,2 97,2 110,6 101,2

УН СПУ 100,1 91,6 104,2 95,4

УН 96,9 88,7 100,9 92,4

ССН 103,5 94,7 107,8 98,6

ССН СПУ 102,2 93,5 106,4 97,4

УН 99,0 90,6 103,1 94,3

ССН 105,7 96,7 110,1 100,7

Среднее специальное СПУ СПУ 100,3 91,8 104,4 95,6

УН 97,2 88,9 101,2 92,6

ССН 103,8 95,0 108,0 98,9

УН СПУ 97,7 89,4 101,8 93,1

УН 94,7 86,6 98,6 90,2

ССН 101,1 92,5 105,3 96,3

ССН СПУ 99,8 91,4 103,9 95,1

УН 96,7 88,5 100,7 92,1

ССН 103,2 94,5 107,5 98,4

Среднее общее СПУ СПУ 102,6 93,9 106,9 97,8

УН 99,4 91,0 103,5 94,7

ССН 106,1 97,1 110,5 101,2

УН СПУ 100,0 91,5 104,1 95,3

УН 96,8 88,6 100,8 92,3

ССН 103,4 94,6 107,7 98,6

ССН СПУ 102,1 93,5 106,3 97,3

УН 98,9 90,5 103,0 94,3

ССН 105,6 96,7 110,0 100,7

Значения гедонических индексов из таблицы 2.4 позволили получить следующие результаты относительно мужчин, проживающих в сельской местности:

- наблюдаются схожие тенденции изменения заработной платы мужчин как на селе, так и в городской местности: благоприятные изменения заработной платы присутствуют у мужчин, оформленных официально на безопасных (максимум +10,6%, минимум -1,4%) и вредных производствах (максимум +6,2%, минимум - 5,3%);

- при сравнении изменений заработной платы по уровню образования работника отмечено, что имеются схожие темпы роста заработной платы работников двух крайних категорий: с высшим образованием и со средним общим. Менее благоприятные изменения заработной платы наблюдаются у работников со средним специальным образованием (максимальное значение гедонического индекса составило 108,0%, минимальное - 86,6%);

- для всех уровней образования получено, что наибольший рост и меньшее сокращение наблюдалось при неудовлетворенности уровнем оплаты труда, но удовлетворенностью работой в целом, или неудовлетворенностью как заработной платой, так и работой в целом. Гедонические индексы находились в интервале от 94,5% до 110,6%;

- у мужчин, нейтрально оценивающих уровень своей оплаты труда и работу в целом, максимальный рост составил +0,9%, а максимальное сокращение составило -13,4%.

Таким образом, в отличие от заметных различий в гедонических индексах заработной платы у работников мужского и женского пола, при сравнении гедонических индексов мужчин, проживающих в городской и сельской местности, заметных различий не обнаружено. То есть темпы роста заработной платы в городе и на селе были практически одинаковыми у рассматриваемых групп мужчин.

Для сравнения ситуации с женщинами в сельской местности построена таблица 2.5, в которой приведены результаты расчетов гедонических индексов заработной платы для женщин.

Таблица 2.5 - Результаты расчетов гедонических индексов заработной платы работников-женщин в сельской местности в 2016 г по сравнению с 2015 г.,

процентов

Образование Удовлетворенность работой в целом Удовлетворенность оплатой труда Вредное Невредное

Официально Неофициально Официально Неофициально

Высшее СПУ СПУ 103,9 95,1 108,1 99,0

УН 100,6 92,1 104,8 95,9

ССН 107,4 98,3 111,9 102,4

УН СПУ 101,2 92,6 105,4 96,4

УН 98,0 89,7 102,1 93,4

ССН 104,7 95,8 109,0 99,7

ССН СПУ 103,4 94,6 107,6 98,5

УН 100,1 91,6 104,2 95,4

ССН 106,9 97,8 111,3 101,9

Среднее специальное СПУ СПУ 101,4 92,8 105,6 96,7

УН 98,3 89,9 102,3 93,6

ССН 104,9 96,0 109,3 100,0

УН СПУ 98,8 90,5 102,9 94,2

УН 95,7 87,6 99,7 91,2

ССН 102,2 93,6 106,4 97,4

ССН СПУ 100,9 92,4 105,1 96,2

УН 97,8 89,5 101,8 93,2

ССН 104,4 95,6 108,7 99,5

Среднее общее СПУ СПУ 103,8 95,0 108,1 98,9

УН 100,5 92,0 104,7 95,8

ССН 107,3 98,2 111,8 102,3

УН СПУ 101,1 92,5 105,3 96,4

УН 97,9 89,6 102,0 93,3

ССН 104,6 95,7 108,9 99,7

ССН СПУ 103,3 94,5 107,5 98,4

УН 100,0 91,5 104,1 95,3

ССН 106,8 97,8 111,2 101,8

Примечание - СПУ - скорее и полностью удовлетворен; УН - затрудняюсь ответить; ССН - скорее и совсем не удовлетворен. Источник: рассчитано автором по 24 и 25 волнам РМЭЗ.

По данным таблицы 2.5 получены следующие результаты: - как и в городе, женщины в сельской местности больше выиграли в изменении заработков относительно мужчин в 2016 г. по сравнению с 2015 г. при официальном оформлении как на вредных, так и на безопасных производствах. В

случае неофициальной занятости изменение заработной платы на безопасных производствах находилось в интервале от -8,8% до 2,4%, а на вредных - от -12,4% до -1,7%;

- у женщин в сельской местности рост заработной платы был максимальным при условии официальной занятости на безопасных производствах с высшим образованием в случае неудовлетворенности зарплатой, но удовлетворенностью работой в целом (+11,9%), или неудовлетворенностью (+11,3%). Со средним общим образованием при неудовлетворенности зарплатой, но удовлетворенностью работой в целом (+11,8%), или неудовлетворенностью (+11,2%);

- максимальное сокращение заработной платы у женщин за рассматриваемый период произошло при условии неофициальной занятости на вредных производствах для среднего специального образования в случае нейтрального отношения как к уровню своей заработной платы, так и к работе в целом (-12,4%).

При сравнении гедонических индексов заработной платы для работников женского пола, проживающих в сельской местности и в городе, как и в ситуации с мужчинами, заметных различий в значениях не выявлено. Однако различия в изменениях заработной платы в 2016 г. по сравнению с 2015 г. между мужчинами и женщинами в сельской местности также были отчетливо видны, как и в городе -заработная плата женщин росла быстрее или сокращалась меньше.

Самые неблагоприятные изменения заработной платы отмечены в случае неофициального оформления на вредных производствах максимальное сокращение произошло у мужчин в городе и на селе.

Выводы. Таким образом, выполнена проверка положений гедонической теории заработной платы на основе эмпирических данных РМЭЗ для 2015 г. и 2016 г. Подтверждена гипотеза о статистически значимой зависимости уровня оплаты труда от характеристик качества труда работника, удовлетворенности работой и риском. Построение значимых гедонических моделей заработной платы позволило использовать гедонические индексы заработной платы, которые были рассчитаны на основе построенных моделей. Данные индексы позволили установить, каким было изменение средней заработной платы в 2016 г. по

сравнению с 2015 г. у работников по разным качественным показателям. Обнаружено, что рост заработной платы у женщин за этот период был заметно выше. При сравнении заработной платы работников, занятых официально и неофициально, получено, что росла заработная плата практически всегда у официально занятых, причем, сильнее всего на невредных производствах.

2.2 Декомпозиция Оаксаки-Блайндера

Большое значение в анализе заработной платы имеет разложение различий в уровне заработной платы за счет отдельных факторов, то есть проведение декомпозиции. К наиболее распространенным методам декомпозиции заработной платы относится декомпозиция Оаксаки-Блайндера (Oaxaca-Blmder) и декомпозиция индекса Тейла. Целью параграфа является характеристика влияния отдельных стохастических факторов на уровень заработной платы работников.

Получить более точную оценку влияния пола на величину заработной платы на основе построения уравнений регрессии позволяет декомпозиция Оаксаки-Блайндера [149; 188]. Простота и эффективность этого метода для уравнения минцеровского типа [185] доказана в исследовании по данным Евросоюза [151]. Кроме гендерной дифференциации [73; 90] этим же методом проводятся исследования дифференциации трудового дохода иммигрантов и местных работников [94], дифференциация заработной платы работников различных секторов [28; 61]. На первом шаге исследования строятся регрессии логарифма заработной платы - отдельно для мужчин (2.5) и для женщин (2.6):

1п = в°т +£ + е^ (2.5)

з

1пЖ,, = р° вХ. + , (2.6)

/

На втором шаге производится разложение гендерных различий средней заработной платы на три составляющих:

1п ¥т - 1п ¥ г (хт - ср - р ) +- Р). (2.7)

У У

D А В С

Первая составляющая (А) представляет собой часть разницы в оплате труда, обусловленную гендерными различиями при условии равной отдачи на рассматриваемые характеристики. Положительное значение A свидетельствует о том, что мужчины должны в среднем зарабатывать больше женщин; в случае отрицательного значения показателя - ситуация обратная. Величина составляющей А зависит от состава группы и в литературе называется «эффект характеристик» [151].

Второй показатель показывает, какая часть разницы в заработной плате связана с тем, что равный трудовой вклад приводит к разной величине заработной платы мужчин и женщин. При положительном значении В делается вывод о том, что работники-мужчины имеют преимущество в оплате труда над женщинами, вследствие более высокой доходности тех же трудовых вкладов, при отрицательном значении - вывод обратный. То есть составляющая В находится в зависимости от оценки рынком характеристик работника в зависимости от принадлежности его к той или иной группе (в данном случае - группе мужчин и женщин).

Третья составляющая (С) отражает влияние всех ненаблюдаемых детерминант заработной платы на разницу в оплате труда мужчин и женщин, таких как личные способности, навыки ведения переговоров и прочее. В случае положительного значения этой компоненты делается вывод о том, что мужчины лучше оснащены и/или получают более высокую премию за эти ненаблюдаемые вклады. Сумма второй и третьей составляющих (A+B=E) представляет собой необъяснимую часть разницы в оплате труда по признаку пола.

Построение моделей и декомпозиция заработной платы выполнены на основе данных Выборочного наблюдения доходов населения и участия в социальных

программах (ВНДН) за 2012, 2014, 2016 и 2017 гг. Выбранные годы охватывают начало проведения данного наблюдения Росстатом, середину - 2014 г. и данные последних обследований 2016 г. и 2017 г.

В качестве зависимой переменной взят логарифм заработной платы: lnw - логарифм суммы денежного вознаграждения до выплаты подоходного налога по основному месту работы.

Для построения моделей использованы следующие предикторы: age - возраст работника; age2 - квадрат возраста работника;

[1, город,

status - тип населенного пункта i ;

[0, село

educ - уровень образования работника:

[1, высшее, [1, среднее специальное,

educ1 = i ; educ2= i ;

[0, остальные уровни [0, остальные уровни

group - социально-профессиональная группа:

[1, руководители, group1 = \ ; group 2=

10, остальные группы

1, специалисты высшего уровня квалификации, ;

0, остальные группы

vid - вид экономической деятельности (референтная группа - сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство, рыболовство):

vid1-

1, здравоохранение и

предоставление социальных услуг,; vid2 = 0, остальные виды

1, производство, включая энергетику,; 0, остальные виды

vid3 =

[1, строительство, 0, остальные виды

; vid4=

1, торговля, ремонт, гостиницы и рестораны, транспорт и связь, 0, остальные виды

vid5-

1, финансовая деятельность,

операции с недвижимым имуществом,; vid6=

0, остальные виды

(1, прочая деятельность, 0, остальные виды

<

<

Модель заработной платы для мужчин и женщин имеет вид: lnw=cons+b1 age+b2 age2+b3 status + b4 educ1+b5 educ2+b6 group1+ (2.8) +b7 group2+ b8 vid1+ b9 vid2+ b10 vid3++ b11 vid4+ b12 vid5+ b13 vid6+ в Модели заработной платы работников мужского и женского пола для 2012 г. приведены в таблице 2.6.

Таблица 2.6 - Результаты оценивания модели заработной платы для мужчин и

женщин в 2012 г.

Переменные Мужчины Женщины

Коэффициент t-критерий Коэффициент t-критерий

cons 9,508 82,487 9,268 78,622

age 0,094 17,081 0,088 17,039

age2 -0,001 -17,303 -0,001 -16,624

status 0,397 15,685 0,286 12,288

educ1 0,456 12,784 0,416 12,265

educ2 0,193 7,380 0,183 6,381

group1 0,341 8,629 0,494 12,581

group2 0,217 5,814 0,329 12,104

vid1 0,163 2,347 0,241 4,074

vid2 0,445 9,921 0,303 5,135

vid3 0,441 9,022 0,446 5,747

vid4 0,377 8,263 0,322 5,664

vid5 0,326 6,240 0,366 5,886

vid6 0,249 5,252 0,162 2,911

Источник: рассчитано автором по данным ВНДН (таблицы Б.3-Б.4).

Построенные модели заработной платы обладают статистической значимостью, параметры также значимы: