Регрессионный анализ вклада неформальности в неравенство: метод наименьших квадратов

Предшествующий анализ не учитывал того, что разные тины занятости могут существенно различаться по составу работников - могут различаются как средние характеристики, так и распределения этих характеристик внутри групп. Например, у формальных работников, как уже отмечалось, выше уровень образования, среди них ниже доля сельских жителей и т.д. При этом некоторые факторы могут взаимно компенсировать друг друга. Так, у неформальных работников ниже уровень образования, но выше доля мужчин, которые, как правило, имеют более высокие заработки, даже если выполняют ту же работу, что и женщины. Кроме того, в разных секторах одни и те же характеристики могут по-разному цениться и, соответственно, приносить различную отдачу. При анализе влияния различий в составе работников и различий в отдачах невозможно обойтись без регрессионного анализа.

В качестве первого шага мы оцениваем стандартную линейную рефессию методом наименьших квадратов (МНК). Она будет служить отправной точкой для последующего анализа, с ее коэффициентами мы будем сравнивать коэффициенты квантильных регрессий и регрессий для рецентрированных функций влияния (далее РФВ-рсгрессий) [Fipro et al., 2009; Fortin et al., 20111. Коэффициенты при дамми-неременных, соответствующих каждому из типов неформальности, показывают размер штрафа или премии для среднего индивида из выборки, относящегося к той или иной фунпе неформально занятых^[1]. Другими словами, коэффициенты МНК-рефессий отражают межфунновое неравенство, но с учетом различий в характеристиках работников.

Результаты оценивания МПК-регрессий для всех лет представлены в табл. П8-10. Кроме приведенных переменных все уравнения включают пол, возраст (7 фупи), дамми для брака (1 = в браке), дамми для национальности (1 = русский), образование (6 групп), тин населенного пункта (4 фуипы), регион (7 фупи). Уравнение для месячных заработков дополнительно включает логарифм продолжительности рабочего времени. Из таблицы видно, что величина эффекта очень чувствительна к тому, какая переменная - месячные или часовые заработки — стоит в левой части уравнения. Для месячных заработков коэффициент при дамми для неформальной занятости статистически незначим, либо отрицателен (см. спецификацию 1). Для часовых заработков коэффициент устойчиво положителен. Из спецификации 2 видно, что знак коэффициента при дамми-персменной для неформальной занятости определяется главным образом коэффициентом для группы работ ников, не имеющих регулярной работы. Несмотря на различия в уровнях коэффициентов для месячных и часовых заработков, 'закономерности их изменения во времени очень сходны: в течение 2000-2010 гг. наблюдалось сокращение среднего размера выгоды от неформальной занятости.

В этом и последующих разделах мы сосредоточимся на месячных показателях заработной платы, поскольку наша задача состоит в сопоставлении уровня благосостояния формально и неформальных занятых работников. Благосостояние же работников в большей степени связано с месячными трудовыми доходами, чем с часовыми ставками заработной платы. Хотя и в этом случае мы не учитываем многие аспекты работы, например, неденежные элементы компенсационного пакета, уровень соблюдения трудового законодательства, социальную защищенность, условия труда, карьерные возможности и т.д., которые также влияют на благосостояние работников. Кроме того, нельзя исключить, что работ ники, особенно в неформальной занятости, сталкиваются с внешними офаничениями продолжительности рабочего времени, т.е. работают меньше, чем хотели бы при существующем уровне часовых ставок. Если такие ограничения имеют место, то месячные заработки являются более точным ориентиром для принятия решений о предложении труда.

Результаты оценивания МНК-рефессии говорят^- о том, что с учетом дополнительных контрольных переменных в 2000-2005 гг. принадлежность к неформальной занятости не оказывала влияния на средние месячные заработки индивидов (табл. П8-10). Только в 2000 и 2002 гг. коэффициент при переменной неформальности статистически значим, хотя лишь на 10-процентно.м уровне, и положителен. Это свидетельствует о том, что неформальность в среднем приносила дополнительную финансовую выгоду неформально занятым работникам но сравнению с идентичными работниками, занятыми на формальной основе. Значимый отрицательный эффект неформальности появляется в 2006 г. и сохраняется до 2010 г. Средний размер «штрафа» за неформальность в этот период составлял 5-7%, а в 2009 г. доходил до 10%.

При этом занятые без трудового контракта на предприят иях имели в среднем такие же заработки, как и другие занятые на предприятиях, т.е. как и формальные работники. Занятые не на предприятиях имели преимущества в 2000-2004 гг., но утратили его в последующие годы. Лишь в 2010 г. для этой группы мы вновь видим значимый положительный коэффициент, но его величина в несколько раз меньше, чем в начале 2000-х годов (6% против

20%). Работники с нерегулярными приработками после контроля продолжительности рабочего времени окатываются на равных с формальными работниками по условиям оплаты груда в 2000-2003 гг. В более поздние годы они стремительно теряли этот паритет. К концу 2000-х годов «штраф» за неформальность для работников без регулярной работы достиг 25-30%.

Отрицательные отдачи от неформальности во второй половине 2000-х годов являются довольно неожиданным результатом, учитывая, что на графиках наблюдается сближение двух кривых распределения на протяжении рассматриваемого периода (см. рис. П8-3). «Недоумение» усиливается, если посмотреть на рис. П8-8, где показаны различия в средних лог-зарплатах неформально и формально занятых - на протяжении 2000-х годов произошло заметное сокращение среднего разрыва в лог-зарплатах. Однако тот же рис. П8-8 дает ключ к разгадке. На этом графике, наряду с общим разрывом, представлена его декомпозиция на эффект состава и эффект отдач по методу Оаксаки - Блайндера" (см. Приложение П8).

Эффект состава «объективен» и связан с различиями в структуре формально и неформально занятых при условии равной отдачи от одинаковых характеристик в этих группах. Более низкие заработки занятых на неформальной основе в значительной степени связаны с причинами структурного характера - они менее образованы, работают меньшее количество часов в течение месяца, среди них больше тех, кто проживает на селе, в поселках городского типа, малых городах и бедных регионах. В сумме эти обстоятельства перевешивают тот факт, что среди неформально занятых преобладают мужчины, обладающие более высокими заработками, чем женщины. Значительная часть общего разрыва - от 70 до 116% в разные годы - объясняется различиями в составе групп по наблюдаемым характеристикам, а оставшаяся часть — различиями в отдачах от характеристик (необъясненная часть). К необъясненной части относятся также различия в константах.

Рисунок П8-8 показывает, что в течение рассматриваемого периода происходило сокращение различий между формально и неформально занятыми по наблюдаемым характеристикам. По отдельным характеристикам происходило «разбегание», но оно с избытком компенсировалось сближением по другим. Эго сближение начинается с 2004 г. Таким образом, неформальная занятость - в целом - не становится уделом работников с низким уровнем человеческого капитала. Наоборот, в течение 2000-х годов неформальные работники все в меньшей степени отличались от работников, занятых на формальной основе. Именно усиление сходства по составу групп явилось основной причиной сближения кривых распределения на рис. П8-3.

¹

В то же время эффект отдач в течение рассматриваемого периода поменял знак - эго хорошо видно на рис. П8-8 и отражается в коэффициенте при переменной неформальности в М1 ТК-регрессии. В первые годы периода коэффициент статистически незначим, но не исключено, что при большем объеме выборки мы могли бы иметь значимую положительную премию на неформальность в первой половине 2000-х годов (в 2000-2003 гг. выборка РМЭЗ была в 1,5-2 раза меньше, чем в последние годы).

Падение премии от занятости в неформальном секторе происходило в основном из-за снижения дополнительной выгоды от каждого дополнительного часа работы. Это падение часовых ставок невозможно объяснить внутри модели (другими учтенными наблюдаемыми характеристиками). Оно может быть связано, во-нервых, с изменением институциональных условий - например, введением плоской шкалы подоходного налога с 2001 г., снижением славок единого социального налога в 2005 г. Все эти изменения существенно снизили преимущества неформальног о найма для работодателей во второй половине 2000-х г одов. Во-вторых, возможно, в 2000-е годы происходило усиление сорт ировки между формальной и неформальной занятостью гго ненаблюдаемым характеристикам. Сокращение спроса на груд в формальном секторе могло привести к «выдавливанию» работников с плохими характеристиками. В-третьих, по мере экономического развития работодатели в формальном секторе могли совершенствовать методы скрининг а потенциальных работников, например, лучше оценивать качество образования или какие-то психологические характеристики кандидатов на занимаемые должности. Тогда улучшение состава гго наблюдаемым харакгери- стикам могло сопровождаться более интенсивным отсевом в неформальную занятость работников с более низкими показателями гго другим харакгеристикам (ненаблюдаемым в нашей базе данных, но наблюдаемым и учитываемым работодателями). Однако все эти гипотезы нуждаются в дополнительных исследованиях.

• [1] РМЭЗ не позволяет учесть налоги и прочие обязательные отчисления с заработной платы, которыеувеличивают издержки на рабочую силу в случае формальной занятости. Поэтому мы не можем оценить ее «выгоды» работодателей с точки зрения издержек на рабочую силу.