close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

...детерминант заработной платы и анализ ее структуры получили

код для вставкиСкачать
«Отдача от трудовой мобильности:
эмпирический анализ на основе данных РМЭЗ»
Оглавление
Введение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3
Глава 1. Обзор литературы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6
Глава 2. Описание данных . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11
Глава 3. Методология . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
22
Глава 4. Полученные результаты . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
33
1
OLS-модели . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
2
FE-модели . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
3
Switching regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
4
Обобщение и интерпретация полученных результатов. . . . . . . . . . . 44
Заключение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
48
Список используемой литературы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
50
Приложение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
54
2
Введение
Выявление детерминант заработной платы и анализ ее структуры получили
широкое развитие в литературе по экономике труда. В частности большой интерес для исследователей представляет анализ вклада умений и навыков индивида,
приобретенных им как за весь период его трудовой деятельности, так и на определенном рабочем месте, в величину получаемой им заработной платы. Одной их
основополагающих работ, объясняющих взаимосвязь между этими величинами, является теория человеческого капитала, предложенная G. Becker [6]. Согласно данной
теории в процессе трудовой деятельности индивид накапливает человеческий капитал (как специфический, так и общий), объединяющий знания и умения, которые
могут быть применены им как на текущем рабочем месте, так и у других работодателей. Инвестирование в накопление человеческого капитала должно приносить
выгоду и работнику, и работодателю: повышение производительности первого приводит к увеличению прибыли и конкурентоспособности предприятия второго.
Работы, исследовавшие зависимость между заработной платой и величиной накопленного человеческого капитала, например, в США (среди них как основные можно отметить работы K. Abraham и H. Farber [1], J. Altonj и R. Shakotko [2], J. Altonj
и N. Williams [3], R. Topel [36]), доказывают его положительный вклад в заработную
плату, однако величина отдачи от специфического человеческого капитала мала по
сравнению с отдачей от общего человеческого капитала. Работы, выполненные по
данным стран Европы (например, C. Dustmann и C. Meghir [11], R. Amann и T. Klein
[4] для Германии, C. Dustmann и S. Pereira [12] для Германии и Великобритании,
C. Luchsinger, R. Lalive и J. Wild [25] для Швейцарии, M. Battisti [5] для Италии,
P. Givord и E. Maurin [17] для Франции) также показывают более высокую и значимую отдачу от общего специфического стажа и низкую или незначимую и даже
отрицательную отдачу от специфического рабочего стажа.
В свете таких результатов важным становится исследование возможностей, позволяющих индивиду оптимизировать свой профиль «заработная плата – опыт работы». Одним из актуальных вопросов в таком случае является выбор, менять ли рабочее место или продолжить работать у текущего работодателя. Даже если переход
на новое рабочее место обещает повышение заработной платы, во внимание должны быть приняты издержки мобильности, например, потерянные в случае перехода
отдача от специфического капитала, нематериальные бонусы, которые в конечном
итоге могут превысить выгоды от мобильности. Эмпирические исследования в целом
подтверждают положительный эффект смены рабочего места на размер заработной
платы, однако отдача от мобильности убывает с возрастом, размером специфического трудового стажа и с ростом количества переходов между рабочими местами.
Вопросы того, насколько окупаются инвестиции работодателя в сотрудников и
выигрывают ли сотрудники в результате смены рабочего места, широко обсуждаемы
3
и в России. С одной стороны, повышенная конкуренция компаний в борьбе за квалифицированных специалистов, особенно в банковской, ИТ и финансовой сферах,
приводит к «гонке зарплат»: работодатели готовы изначально предлагать высокие
заработные платы, что делает трудовую мобильность привлекательной для работников и позволяет ему диктовать свои условия.1 С другой стороны, не все работодатели
готовы впоследствии продолжать повышать уровень заработной платы вновь пришедшему сотруднику. Особенно в период после кризиса 2008 г. компании столкнулись
с возросшими общими затратами, что привело к снижению выручки и, как следствие,
снижению доли затрат на вознаграждение сотрудников.2 В таком случае трудовая
мобильность опять же становится более привлекательной в глазах работников, т. к.
для многих из них повышение заработной платы является одним из основных средств
мотивации.
Целью данной работы является изучение отдачи от трудовой мобильности3 в
России за период 2000–2013 гг. Актуальность данной работы подчеркивается, вопервых, тем, что трудовая мобильность — это один из рыночных механизмов эффективного распределения ресурсов, следовательно, ее изучение важно для понимания структуры рынка. Во-вторых, особый интерес представляет изучение данной
тематики именно в России: к настоящему моменту большинство исследований были
посвящены детерминантам трудовой мобильности, а не отдаче от нее. В одной из основных (и немногочисленных) работ (которой является исследование И. Мальцевой
[39]), фокусирующихся на вопросах отдачи от специфического стажа и мобильности в России, было показано, что до 2005 г. отдача от специфического стажа была
либо незначимой, либо отрицательной, что противоречит общепринятым теориям
накопления специфического человеческого капитала. Тем не менее, смена работодателя являлась эффективной стратегией увеличения заработной платы: в среднем мобильный сотрудник выигрывал в заработной плате 14.22%. Таким образом, интерес
представляет изучение тематики для более длинных рядов данных и с применением
расширенного набора методов: в данной работе временной промежуток расширен с
2000–2006 гг. до 2000–2013 гг. и кроме метода наименьших квадратов, который может быть подвержен проблеме эндогенности, применяются более устойчивые к ней
методы.
Основными задачами исследования являются изучение литературы по заявленной тематике, анализ подходов, используемых для определения отдачи от трудовой
мобильности, и применение полученных знаний к анализу реального рынка труда через построение модели, иллюстрирующей влияние смены работодателя на структуру
заработков на примере российских данных, источником которых служит Российский
1
Источник: новостной портал km.ru, http://www.km.ru/economics/2014/04/15/obrazovanie-vrossii/737470-kak-motivirovat-personal-na-dostizhenie-tseli
2
Источник: газета Ведомости, http://www.vedomosti.ru/career/news/15150771/zatraty-ne-dayutotdachi
3
Под трудовой мобильностью в контексте данной работы будет пониматься факт смены работодателя без учета того, менял ли индивид специальность
4
мониторинг экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ. Объектом
исследования является заработная плата индивидов за период 2000–2013 гг., а предметом исследования — вклад факта смены рабочего места в величину заработной
платы. Отличительной особенностью исследования является применение расширенной методологии, позволяющей учесть проблему эндогенности, возникающую при
оценивании минцеровского уравнения заработной платы: поскольку каждый индивид может наблюдаться только в одном состоянии, то возможно неслучайное распределение работников по группам. Для того чтобы получить оценки, максимально
близкие к истинным, помимо базового метода наименьших квадратов, также оцениваются регрессия с фиксированными эффектами и модель с переключениями.
Работа имеет следующую структуру. В первой главе приводится обзор литературы по данной тематике. В главах 2 и 3 описываются данные, которые были
использованы для получения эмпирических оценок, и объясняется применяемая эмпирическая методология. В последней главе представлено обсуждение полученных
результатов.
5
Глава 1. Обзор литературы
Анализу трудовой мобильности и следующего за ней изменения структуры заработной платы посвящено большое количество работ по экономике труда. Согласно
теории человеческого капитала [6], [26] навыки, умения и знания, приобретаемые работником и находящие затем применение в процессе трудовой деятельности, можно
разделить на две категории: общий и специфический человеческий капитал. К первому виду относятся те навыки, которые могут быть применены на любом рабочем
месте, вторая категория включает в себя те знания, которые могут быть полезны
только на текущем рабочем месте. Инвестирование в человеческий капитал сотрудников со стороны работодателей повышает их производительность и позволяет фирме эффективнее приспосабливаться к изменяющимся условиям рынка и оставаться
конкурентоспособной. Однако, если индивид не получает отдачи от накопляемого им
специфического капитала (одним из индикаторов которой может служить рост заработной платы), то он сталкивается со снижением издержек, связанных с переходом
на новое рабочее место, что делает трудовую мобильность привлекательной.
Одним из первых подходов, исследовавших механизм трудовой мобильности,
стала теория поиска рабочего места с предпосылкой того, что индивид ищет новый
вариант трудоустройства, все еще будучи занятым на предыдущей позиции (on-thejob search) [9]. Если незанятые индивиды, получающие различные предложения о
работе с заработными платами из некоторого распределения, будут соглашаться на
ту позицию, где заработная плата по крайней мере не ниже величины их резервной заработной платы, то занятые индивиды будут ориентироваться и на величину
текущей заработной платы. В предположении, что индивид имеет некоторый уровень производительности, который остается неизменным на всем протяжении его
трудовой деятельности и может в определенной степени быть использован фирмой,
работодатели предлагают разную заработную плату, рассчитанную на основе этой
производительности. Так, если будущие доходы на новом рабочем месте с учетом
издержек мобильности будут меньше текущих доходов работника, то он не будет
разрывать текущие рабочие отношения и может продолжить поиск дальше. Переход
на новое место будет осуществлен только в том случае, если индивид получит выигрыш в дисконтированном доходе. Кроме того, вероятность добровольного увольнения
уменьшается с увеличением возраста индивида, т. к. с течением времени он получает
больше предложений о работе и, следовательно, возрастает вероятность перехода на
рабочее место с достаточно высокой заработной платой, приемлемая альтернатива
которой не будет найдена в дальнейшем. Вероятность трудовой мобильности будет
также уменьшаться с увеличением возраста, т. к. эта величина коррелированна с
продолжительностью специфического рабочего стажа.
Тем не менее, если добавить в модель предпосылку о том, что индивид обучается во время трудовой деятельности и тем самым увеличивает свою производи6
тельность ([28]), то трудовая мобильность может привести к снижению заработной
платы, получаемой индивидом. Накопление специфического человеческого капитала может сопровождаться постоянным ростом заработной платы до тех пор, пока
индивид остается на текущем рабочем месте. Если же индивид принимает решение
о смене работодателя, то текущий запас его человеческого капитала обнуляется на
новом месте работы, что выражается в снижении заработной платы. В таком случае индивид может согласиться и на переход на рабочее место с уровнем заработной
платы ниже его текущего дохода в надежде на более высокую отдачу от накопления
специфического капитала в будущем.
Другим подходом, изучающим механизм трудовой мобильности, является модель оптимального назначения индивида на рабочее место ([20]). Данная теория базируется на предположении о том, что найм индивида происходит в условиях неполной
информации. Изначально как работодатель не обладает всеми сведениями о производительности и знаниях работника, так и индивид не имеет полной информации
об условиях труда. Если изначально работник не был принят на рабочее место, где
его производительность максимальна, то наблюдается его неэффективное назначение. В таком случае трудовая мобильность является способом достичь эффективного распределения трудовых ресурсов. Вероятность более эффективного назначения
индивида увеличивается с возрастом и, т. к. заработная плата равна предельному
продукту труда, возраст и заработная плата имеют положительную зависимость.
Поскольку больший срок специфического стажа характерен для более старших работников, то заработная плата положительно коррелированна и с этим фактором.
В модели также предполагается, что неоптимальное назначение работника обнаруживается достаточно рано, и вследствие этого вероятность сменить место работы
уменьшается с течением времени. Если «качество» назначения является хорошим,
то заработная плата индивида растет.
В теории оптимального назначения поднимаются и релевантные для прикладных эконометрических исследований вопросы, одним из которых является проблема
эндогенности. История поведения работника на рынке труда показывает работодателю, насколько успешны были его предыдущие назначения и определяет то, насколько
эффективным будет его текущее распределение на рабочее место. В случае неэффективного назначения возрастает вероятность мобильности, и, если она состоялась, обнуляется специфический стаж, что может привести и к более низким заработным
платам. Если те, кто долго остаются на одном и том же рабочем месте, характеризуются хорошим качеством «мэтчинга», а те, кто часто меняют работу, его плохим
качеством, то оценки, основанные на обычном сравнении групп работников, могут
быть смещенными.
В работе C. Flinn [14] был продемонстрирован эмпирический анализ модели оптимального назначения на примере изучения взаимосвязи заработных плат молодых
работников и их решений о мобильности. Исследователем было показано, что струк-
7
тура данных (например, соотношение средних заработных плат мобильных и немобильных индивидов, а также ковариационная структура заработных плат в группах
и между ними) соответствует выводам теоретической модели. Одним из расширений
модели оптимального назначения стала теория, включающая экономические шоки в
различных отраслях экономики [21]. Несмотря на то, что модель адекватна по отношению к реальным данным и отраслевые экономические шоки действительно имеют
значимое влияние на вероятность трудовой мобильности, большее влияние все же
имеет факт неэффективного назначения работников. Данное направление получило
дальнейшее развитие в работе C. Bull и B. Jovanovic ([8]). В противовес модели оптимального назначения теория рейдерства E. Lazear ([23]) предполагает, что фирмы
конкурируют за работников с высокой производительностью, и поскольку мобильные работники — это работники с высоким уровнем человеческого капитала, отдача
от мобильности для них положительная.
Что касается эмпирических результатов исследований, посвященных отдаче от
трудовой мобильности, то несмотря на то, что в целом они предсказывают рост заработной платы после смены рабочего места, они не предоставляют единого ответа
на вопрос, каким является знак зависимости. Одно из базовых исследований, выполненных для США ([37]), показывает, что в среднем смена работодателя увеличивает
годовую заработную плату на 11%, отвечая за треть совокупного роста заработной
платы в первые 10 лет трудовой деятельности. J. Mincer ([27]) также приходит к
выводу, что отдача от мобильности в целом положительная (за исключением группы уволенных пожилых работников) и составляет 10–20%. Подтверждения положительной отдачи от трудовой мобильности в США можно найти и в более поздних
работах, например, в [7], [15], [22]. Ряд исследований проводился и для европейского
рынка труда, на котором также в целом наблюдается рост заработной платы после
смены рабочего места. Такие результаты приводятся в работах [12] для Западной
Германии и Великобритании, [13] для Португалии, [34] для экономики Восточной
Германии переходного периода, [19] для Великобритании. Кроме того, существуют и
сравнительные исследования, выполненные для ряда европейских стран: например,
в работе [10] исследуется отдача от мобильности для молодых работников, а в работе
[30] в модель дополнительно вводится состояние безработицы. Однако, если мобильность носила не добровольный характер, а возникла вследствие увольнения, то она
сопровождалась потерями в заработной плате порядка 10-20% ([33], [35]).
Большинство работ, посвященных изучению трудовой и профессиональной мобильности в России, исследуют их детерминанты. Переходный период (1985-1998 гг.)
российской экономики был отмечен увеличением масштабов профессиональной мобильности, вызванным исчезновением некоторых старых и появлением новых профессий. Основными факторами, определяющими вероятность смены рабочего места,
являлись отдача от текущей и альтернативной профессиональной деятельности, специфический, профессиональный и общий трудовой стаж. Кроме того, реструктури-
8
зация экономики спровоцировала возрастание доли нетрадиционных видов мобильности, например, нисходящей профессиональной мобильности [32]. В исследовании
H. Lehmann и J. Wadsworth [24], также подтверждающем высокий показатель мобильности в переходный период экономики России, отмечается, что работу в этот
период чаще меняли работники частных предприятий.
Несмотря на экономический рост, последовавший за переходным периодом и
продолжавшийся до 2008 г., Россия занимала одно из последних мест среди европейских стран по уровню удовлетворенности работой, делая его одним из возможных
факторов трудовой мобильности. Исследование Л. Смирных ([43]) показало, что работники, недовольные условиями труда, с большей вероятностью приступают к поиску нового рабочего места и переходят на него, причем данная тенденция является
наиболее характерной для работников государственного сектора. Кроме того, ухудшение региональной экономической ситуации не является барьером для трудовой
мобильности в этом случае.
В. Гимпельсон и Ф. Слонимчик ([16]) фокусируются на факторах, определяющих мобильность между отдельными типами занятости (безработный, неформальная
занятость, предприниматель и формальная занятость на предприятии) и на вопросе,
является ли неформальная занятость «ловушкой» в терминах возможности дальнейшего трудоустройства. Анализ выборки РМЭЗ НИУ ВШЭ за 2002–2011 гг. показал,
что выбор типа занятости зависит в большей степени от объясняющих факторов,
таких как индивидуальные предпочтения и характеристики, и в меньшей степени от
того, какой тип занятости был выбран индивидом на предыдущих этапах. В работах
С. Солнцева ([44], [45]) также рассматриваются детерминанты трудовой мобильности
отдельной категории работников, а именно топ-менеджеров, в различные периоды
экономического развития России.
В одной из основных работ (И. Мальцева, [39]), затрагивающей вопросы эффективности трудовой мобильности и продолжительности специфического рабочего
стажа в России, изучается специфика трудовых отношений в период с 1994 по 2006 гг.
(основные эконометрические расчеты выполнены для периода 2000-2006 гг.). МНКоценки отдачи от мобильности и специфического стажа свидетельствуют о том, что
накопленный специфический стаж сотрудника до 2005 г. не представлял ценности
для работодателя, более того, работник платил «штраф» за длительное нахождение
на одном рабочем месте. Данная специфика объяснялась глобализацией экономики, стандартизацией производства с последующим обесцениванием специфического
рабочего капитала. Также в работе была установлена стабильная положительная отдача от трудовой мобильности: если в 2000-2001 гг. те, кто сменили работу, получали
по сравнению с теми, кто остался на старом рабочем месте, выигрыш в заработной
плате в размере 7.8%, то в 2005-2006 гг. разница достигала уже 19.7%. Средняя отдача от трудовой мобильности за рассматриваемый период составила 14.22%. При
этом 2000-е гг. характеризуются и возросшими масштабами трудовой мобильности.
9
Таким образом, трудовая мобильность, а не накопление специфического человеческого капитала, является предпочтительной для увеличения заработной платы.
Часть работ, посвященных трудовой мобильности в России, фокусируется на
отдельных группах работников. Так в работе С. Рощина и А. Слесаревой ([42]) рассматриваются детерминанты смены рабочего места и влияние мобильности на заработные платы в будущем для молодых работников (индивидов 18–24 лет). На основе
выборки за 2000-2010 гг. было показано, что мобильность становится менее интенсивной с возрастом, при этом чаще меняют место работы более образованные работники. Оптимальным в плане положительного вклада трудовой мобильности в уровень
заработной платы является одно-два перемещения в течение четырех лет, если же
индивид меняет работу за этот промежуток времени чаще, то он не получает значимой прибавки к заработной плате. Исследование И. Мальцевой и С. Рощина ([40])
направлено на изучение гендерных различий на российском рынке труда, в частности, гендерных особенностей профессиональной и трудовой мобильности. Несмотря
на то, что обе группы работников получают положительную отдачу от смены рабочего места, трудовая мобильность не способствует сокращению гендерного разрыва
в оплате труда. При этом основными каналами роста заработной платы женщин в
результате мобильности являются увеличение продолжительности рабочего времени, а также переход на предприятия частной формы собственности. В то же время
смена профессии не вносит значимого вклада в рост заработной платы мобильных
индивидов.
Наконец, несмотря на то, что данная работа посвящена межфирменной трудовой мобильности, хотелось бы кратко упомянуть ряд исследований, рассматривающих внутрифирменную трудовую мобильность на российском рынке труда. Детерминанты вертикальной мобильности для различных профессиональных групп исследовались в работах К. Бердышева ([38]) и Д. Нестерова, И. Мальцевой ([41]). Частично
данная тематика затронута и в вышеупомянутых работах С. Солнцева ([44], [45]).
10
Глава 2. Описание данных
Эмпирическая часть работы основывается на данных Российского мониторинга
экономического положения и здоровья населения (РМЭЗ) НИУ ВШЭ.4 Данный мониторинг, проводимый с 1992 г. и представляющий собой серию общенациональных
репрезентативных опросов, дает доступ к информации о широком наборе социальноэкономических показателей как по домохозяйствам, так и отдельным индивидам.
РМЭЗ, в частности, является источником данных об истории трудовой деятельности
респондентов, т .к. опрос имеет панельную структуру, т. е. один и тот же респондент
опрашивается в максимально долгий период времени. В данной работе были использованы данные за период 2000-2013 гг. (9-22 волны). Выбор временного промежутка был обусловлен тем, что экономику России до 2000 г. можно охарактеризовать
как переходную, следовательно, поведение индивидов на рынке труда могло быть в
большей степени подвержено влиянию внешних шоков. Кроме того, приблизительно
к этому периоду устоялась методология и структура опроса.
Выборка была сформирована согласно следующим критериям. Из рассмотрения были исключены респонденты моложе 18 лет и старше 55 (для женщин) или
60 лет (для мужчин). Таким образом, в выборку не попали учащиеся и пенсионеры, для которых занятость определяется дополнительными факторами, такими как
количество свободного времени и состояние здоровья, например. Также были исключены индивиды, указавшие, что они являются инвалидами и не могут работать по
состоянию здоровья. Во внимание принималось только основное место работы: постоянная вторичная занятость — более редкое явление на российском рынке труда.
Конечная выборка состоит только из занятых индивидов или тех, кто находился в
оплачиваемом или неоплачиваемом отпуске (но не в отпуске по уходу за ребенком),
работающих на предприятии/в организации.5 Также из числа занятых респондентов
были исключены военнослужащие и предприниматели, т. к. почасовая заработная
плата определяется для них особыми механизмами.6
Принимая во внимание тематику исследования, особое внимание было уделено
таким переменным, как индикатору трудовой мобильности индивида, его возрасту
(как косвенному измерителю общего трудового стажа) и дате начала трудовых от4
Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения НИУ-ВШЭ (RLMSHSE), проводимый Национальным исследовательским университетом — Высшей школой экономики и ЗАО «Демоскоп» при участии Центра народонаселения Университета Северной Каролины в Чапел Хилле и Института социологии РАН. (Сайты обследования RLMS-HSE:
http://www.cpc.unc.edu/projects/rlms и http://www.hse.ru/rlms)
5
Вид занятости определялся ответом на вопрос «Ваше основное занятие в настоящее время?», а
вид рабочего места — ответом на вопрос «На этой работе Вы работаете на предприятии, в организации? Мы имеем в виду любую организацию, в которой работает более одного человека, независимо
от того, частная она или государственная»
6
Первая группа определялась по коду классификации профессий isco88, вторая — по двум положительным ответам на вопросы «А Вы лично являетесь владельцем или совладельцем предприятия,
на котором Вы работаете?» и «Как Вы считаете, на этой работе Вы занимаетесь предпринимательской деятельностью?»
11
ношений (использующейся впоследствии для определения величины специфического
трудового стажа). В частности, данные по этим показателям были тщательно проанализированы на предмет ошибок и неточностей. Так в результате проверки данных
было установлено, что для некоторых индивидов дата рождения не является одинаковой для всех периодов, в которых они опрашивались. В таком случае за дату
рождения принималась либо мода этого показателя для данного индивида, если она
могла быть однозначно определена, либо последняя доступная дата.
Значения индикатора трудовой мобильности и года начала трудовых отношений
проверялись на соответствие друг другу. Факт межфирменной трудовой мобильности
определялся вопросом анкеты «Пожалуйста, вспомните и скажите, Вы сменили место
работы или профессию по сравнению с ноябрем ...(предыдущего) года или всё осталось по-прежнему?». Если на данный вопрос индивид ответил, что он сменил только
место работы или и место работы, и профессию, то фиксируется факт мобильности.
Также индивид называет год и месяц, с которого он работает на данном предприятии
(в случае увольнения и последующего возвращения индивида просят назвать дату
последнего возвращения к данному работодателю). Для того чтобы проверить эти
два показателя на согласованность, были рассмотрены подгруппы «индивид – рабочее место» и оставлены только те периоды нахождения индивида на конкретном
рабочем месте, для которых данные об этих переменных были доступны в последовательных волнах. Если же в какой-то момент случался разрыв между ответами, то все
последующие наблюдения для данного индивида удалялись до того момента, пока он
не стал безработным или не сменил работу.7 Это было сделано для того, чтобы максимально точно восстановить одни из ключевых переменных для данного рабочего
места. Было проведено несколько основных проверок данных. Во-первых, если индивид указывал, что он сменил место работы, но при этом, начиная с данной волны, он
продолжал указывать старую дату начала трудовых отношений, то считалось, что он
не менял его (возможно, за смену работодателя принималась в данном случае смена
профессии в рамках того же предприятия). Если же, наоборот, с какого-то момента индивид начинал указывать новую дату начала трудовых отношений и при этом
не сообщал о том, что он сменил профессию на том же предприятии, то считалось,
7
Например, если бы история трудовых отношений индивида представляла собой следующую
последовательность:
2000: не менял рабочее место
2001: не менял рабочее место
2002: не опрашивался
2003: не опрашивался
2004: не менял рабочее место
2005: безработный
2006: вышел на работу
2007: не менял рабочее место
2008: нет ответа
2009: не менял рабочее место
2010: сменил работодателя
2011: не менял рабочее место,
то рассматривались бы ответы за 2000, 2001, 2005, 2006, 2007, 2010, 2011.
12
что он сменил работодателя. Далее были скорректированы даты того момента, когда опрашиваемый приступил к работе. Предварительные значения специфического
рабочего стажа были рассчитаны как разница между годом интервью и годом начала трудовых отношений. Если в какой-то момент индивид менял работодателя или
выходил на рынок труда после того, как являлся какое-то время безработным, то
год начала работы принимался либо таким, каким его указывал сам индивид, либо,
если в данный момент величина специфического стажа превышала один год, он брался равным году опроса. После этого значения специфического стажа увеличивались
последовательно на один год до того момента, как новое рабочее место было идентифицировано. В остальных случаях для группы «индивид – рабочее место» бралась
мода даты начала трудовых рабочих отношений, а в тех случаях, когда она не могла
быть определена однозначно, бралось первое значение ряда (как наиболее близкое к
моменту, когда индивид приступил к выполнению обязанностей на данном рабочем
месте). Исходя из найденной даты были скорректированы значения специфического рабочего стажа. Таким образом, были получены ряды, в которых специфический
стаж равномерно увеличивается каждый год на единицу.
РМЭЗ содержит данные о двух показателях заработной платы: заработная плата за последний месяц или среднемесячный заработок индивида на его текущем месте
работы за последние 12 месяцев (либо за тот период, который индивид работает на
данном предприятии) после вычета налогов. В данной работе была использована
вторая величина, т. к. она более устойчива к непостоянным выплатам в предшествующем опросу месяце: например, премия, пособие по болезни, отпускные начисления.
Значения заработной платы были дефлированы на величину регионального годового индекса потребительских цен (декабрь к декабрю прошлого года) и приведены к
уровню цен 2000 г.8 Для расчета количества отработанных за месяц часов средняя
продолжительность рабочей недели (в часах) увеличивалась в 4.33 раза, при этом
наблюдения, для которых количество рабочих часов в месяц превышало 360, удалялись. Почасовая заработная плата рассчитывалась как отношение среднемесячной
заработной платы к вычисленному количеству рабочих часов в месяц.
После проведения всех проверок данных в выборке осталось 31739 наблюдений,
представляющих информацию о 9867 индивидах. Итоговая выборка содержит только
тех индивидов, которые наблюдались как минимум два последовательных периода:
согласно методологии исследования, описанной в следующей главе, было необходимо вычислять разность заработных плат в следующих друг за другом периодах, а
также брать значения некоторых объясняющих факторов на один период раньше.
Описательные статистики по различным переменным для всей выборки в целом и
для каждого года в отдельности приведены в Таблице П2 (см. Приложение).
Приблизительно 44% всей выборки составляли мужчины, в среднем три чет8
Были использованы данные Федеральной службы государственной статистики (сайт:
www.gks.ru).
13
верти всех респондентов были женаты/замужем и порядка половины имели хотя бы
одного ребенка в возрасте до 18 лет, причем эти показатели несколько снижались
в период с 2000 до 2013 гг. Если в 2000 г. основная доля респондентов имела либо
законченное среднее, либо законченное среднее специальное образование, то к концу
2013 г. ситуация существенно изменилась: основными ступенями образования стали
законченное высшее и законченное среднее образование. Средний возраст индивидов
составляет 39 лет, а средняя величина специфического трудового стажа равняется
8.3 годам, причем продолжительность трудовых отношений в целом сокращалась
на протяжении изучаемого временного интервала. С начала 2000 г. произошло существенное изменение в структуре собственности предприятий, на которых работали
респонденты: если в 2000 г. на государственных предприятиях работали 78% индивидов, а на частных 31%, то к концу 2013 г. доли составили 58% и 48% соответственно.
Основными профессиональными группами являются специалисты высшего уровня
квалификации, специалисты среднего уровня квалификации, квалифицированные
рабочие (22%, 20%, 29% соответственно), причем значительных временных изменений в распределении работников по профессиональным группам не наблюдается.
Согласно Рис. 2.1 средняя реальная заработная плата стабильно росла на всем
рассматриваемом временном промежутке, однако темпы роста были близки к нулю
в кризисный период 2008–2010 гг.
Рис. 2.1. Динамика изменения логарифма почасовой реальной заработной платы
Рассмотрим подробнее динамику и структуру основных факторов, определяющих заработную плату на рынке труда.
14
Рис. 2.2. Распределение индивидов по уровням образования, вся выборка
Основная доля работников имеет высшее или среднее специальное образование
(Рис. 2.2), причем с течением времени доля первых увеличивается за счет уменьшения доли вторых. Для других категорий значения остаются приблизительно на
одном и том же уровне.
Рис. 2.3. Распределение индивидов по
уровням образования, мужчины
Рис. 2.4. Распределение индивидов по
уровням образования, женщины
Доля женщин, имеющих высшее или среднее специальное образование, значительно превышает эти показатели среди мужчин (Рис. 2.3 и 2.4). Основным уровнем
образования, характерным для мужчин, является завершенное среднее образование,
причем для них доли в различные периоды не демонстрируют сильного перераспределения.
Распределение индивидов по возрастным группам показано на Рис. 2.5, Рис. 2.6
и 2.7 представляют эту информацию отдельно по подвыборкам мужчин и женщин
соответственно.
15
Рис. 2.5. Распределение индивидов по возрастным группам, вся выборка
Основными возрастными группами (к каждой из них принадлежит порядка
30% индивидов) являются 31–40 и 41–50 лет, т. е. основу выборки составляют индивиды, уже обладающие достаточным запасом капитала и предположительно получающие максимальную отдачу от него в этот период. Доля второй группы работников
несколько уменьшается за рассматриваемый период, в основном за счет того, что
меняются значения в самой возрастной группе и в группе индивидов 31–40 лет. Поскольку выборка имеет панельную структуру, то этот факт может быть следствием
изменения возраста индивидов, опрашиваемых на протяжении нескольких лет. Достаточно низкой является доля работников в возрасте от 18 до 24 лет: это связано с
тем, что именно на этот период приходится обучение в средне-специальных или высших учебных заведениях, что сокращает вероятность участия молодых индивидов в
трудовой деятельности.
Рис. 2.6. Распределение индивидов по
возрастным группам, мужчины
Рис. 2.7. Распределение индивидов по
возрастным группам, женщины
В подвыборке женщин больше индивидов, имеющих возрастную категорию 31–
50 лет, чем среди мужчин, при этом разница достигается в основном за счет уменьшения категории 25–30-летних работников. Среди мужчин наблюдается более выявленное «старение работников» на протяжении рассматриваемого периода: к 2013 г.
16
для них значительнее увеличивается группа самых возрастных индивидов.
Величина специфического тудового стажа отражает накопленный специфический человеческий капитал, величина которого может оцениваться как издержки
мобильности, если данная переменная имеет положительное и значимое влияние на
заработную плату. Рис. 2.8 показывает, насколько длительными являются трудовые
отношения для индивидов из рассматриваемой выборки.
Рис. 2.8. Распределение индивидов по уровням специфического трудового стажа,
вся выборка
Как видно из графика, трудовые отношения являются достаточно непродолжительными в межстрановом сравнении. В среднем порядка 55% индивидов остаются на одном и том же месте работы не более 5 лет, при этом данный показатель
принимал максимальные значения для 2008–2009 гг.: вероятно, в кризисное время
ввиду нестабильной экономической ситуации индивиды не склонны были к дополнительным рискам. Группа индивидов, имеющих специфический стаж свыше 10 лет,
оставалась достаточно стабильной на протяжении всего рассматриваемого периода.
Тот факт, что в среднем работники характеризуются недлительным пребыванием
на одном и том же рабочем месте, может служит сигналом того, что специфический рабочий стаж не дает сильного вклада в издержки мобильности и индивиды
сравнительно легко могут менять работодателя.
17
Рис. 2.9. Распределение индивидов по
уровням специфического трудового
стажа, мужчины
Рис. 2.10. Распределение индивидов по
уровням специфического трудового
стажа, женщины
Рис. 2.9 и 2.10 показывают динамику данного фактора отдельно для мужчин и
женщин. Среди мужчин больше тех, кто работал на предприятии не больше одного
года, а среди женщин выше доля тех, кто работает на одном и том же предприятии
больше 20 лет. Это может служить индикатором того, что мужчины являются более мобильными работниками и для них специфический трудовой стаж в меньшей
степени влияет на установление заработной платы. Также стоит отметить, что доля
женщин, вышедших на работу не раньше, чем год назад, увеличивалась в кризисный период: возможно, именно это группа работников была наиболее подвержена
вынужденным увольнениям.
Прежде чем перейти к сравнению основных средних показателей для групп
мобильных и немобильных индивидов, стоит отметить некоторые особенности переменной, отвечающей за факт смены работодателя, для РМЭЗ НИУ ВШЭ. Опрос
проводится только один раз в год и не содержит подробного набора вопросов, отслеживающих историю трудовых отношений за предыдущий год. Таким образом, в
наличии имеется только информация о том, остался ли индивид на прежнем рабочем
месте год спустя, при этом, если он сменил работодателя, может возникнуть ситуация, когда существовали еще один или несколько промежуточных переходов. Кроме
того, в случае смены работодателя индивида не спрашивают о причине мобильности,
а именно был ли переход добровольным или являлся следствием увольнения. Если
мобильность была вынужденной, то индивид мог согласиться на новое рабочее место с заработной платой, не превышающей величину на предыдущем месте работы,
чтобы не переходить в разряд безработных. Принимая во внимание, что случаи мобильности, имеющей место в течении нескольких последующих лет, немногочисленны и индивиду требуется некоторое время, чтобы адаптироваться к новым условиям
труда, будем считать, что первый фактор не имеет сильного влияния на результаты. Что же касается второго фактора, в данном случае стоит обратить внимание
на то, что в России достаточно распространена система подстройки заработной пла-
18
ты и часов работы без увольнения сотрудника, именуемая скрытой безработицей.9
Например, если предприятие в течение какого-то периода не может в полной мере
осуществлять экономическую деятельность и несет убытки, то работников не увольняют, а отправляют в неоплачиваемые административные отпуска или вынуждают
работать неполный рабочий день. Опираясь на данную информацию, в дальнейшем
будем предполагать, что влияние второго фактора не искажает общие выводы.
Таблица П2 показывает, что масштабы мобильности являются достаточно постоянными во времени: в среднем 11% респондентов в год меняют рабочее место
и максимальное отклонение от этой доли составляет 2%. В Таблице П3 (см. Приложение) приводятся средние значения основных переменных отдельно по группам
мобильных и не мобильных индивидов. Первые две колонки этой таблицы содержат
информацию о текущих на каждый момент характеристиках индивидов, последние
две — о средних лагированных значениях переменных: интерес может представлять
то, как изменилось, например, распределение индивидов по профессиональным группам или предприятиям различной формы собственности после смены рабочего места.
Согласно описательным статистикам среди мобильных индивидов чаще оказываются мужчины, однако при этом среди них меньше семейных работников. Мобильных
индивидов отличает большая доля работников с образованием не выше завершенного среднего. Немобильные индивиды принадлежат к более старшей возрастной
категории: средний возраст среди них составляет около 40 лет, в то время как для
мобильных индивидов он не превышает 35 лет. Среднее значение специфического
рабочего стажа значительно ниже для респондентов, сменивших работодателя: для
них этот показатель составляет приблизительно 3 года, в то время как немобильные сотрудники в среднем работают на предприятии 7–8 лет. Стоит отметить, что
чаще работу меняют индивиды, занятые на предприятиях с частной формой собственности, при этом 93.89% из них после мобильности также работают на частных
предприятиях. Самыми мобильными являются квалифицированные рабочие всех отраслей, однако около 80% этих работников остаются в той же профессиональной
группе после мобильности. В среднем профессиональную группу после мобильности
не меняют 50–60% специалистов высшего и среднего уровней квалификации, работников сферы торговли услуг, неквалифицированных рабочих; в то время как в той
же профессиональной группе остаются менее 30% руководителей высшего звена и
офисных служащих.
Рис. 2.11 иллюстрирует динамику логарифма почасовых реальных заработных
плат для мобильных и немобильных индивидов (значения были вычислены как средние величины для соответствующей категории на определенный момент времени).
Согласно графику на протяжении рассматриваемого временного промежутка заработные платы обеих групп росли, при этом за исключением кризисного периода (в
9
Источники: Новые известия, http://www.newizv.ru/economics/2010-04-20/125444-poshli-svoimputem.html; новостной портал Uralweb.ru, http://www.uralweb.ru/news/society/356544.html
19
особенности 2009 г.) средняя заработная плата сменивших место работы индивидов
превышала заработную плату немобильных индивидов. Тем не менее достоверные
выводы о разнице заработных плат между группами можно делать только после
проведения анализа при прочих равных характеристиках.
Рис. 2.11. Динамика изменения логарифма реальной почасовой заработной платы
для мобильных и немобильных индивидов
Таблица 2.1 показывает соотношение величины заработной платы и возрастной
группы/продолжительности пребывания на предприятии для индивидов, сменивших
работодателя и оставшихся на прежнем рабочем месте.
Таблица 2.1. Логарифм почасовой реальной заработной платы для мобильных и
немобильных работников в зависимости от возраста и продолжительности
специфического рабочего стажа
Возрастная категория:
Продолжительность
специфического
18–24 года
25–30 лет
31–40 лет
41–50 лет
51–60 лет
рабочего стажа
Немобильные индивиды:
0–1 год
2.80
2.88
2.86
2.74
2.68
2–3 года
2.80
2.94
2.91
2.80
2.73
4–5 лет
2.74
2.95
2.94
2.83
2.80
6–10 лет
2.62
2.94
2.91
2.85
2.82
2.91
2.84
2.78
2.82
2.77
2.73
2.82
11–20 лет
больше 20 лет
Мобильные индивиды:
0–1 год
2.81
2.96
2.95
2.84
2.83
Средние характеристики позволяют проследить подобие квадратичной зависи20
мости логарифма заработной платы от возраста и специфического рабочего стажа:
рост продолжается до какого-то определенного момента, затем его сменяет убывающая зависимость. Кроме того, можно заметить, что определенные сочетания «возрастная группа – величина специфического рабочего стажа» соответствуют величине
заработной платы, которая практически не уступает тому, что зарабатывают мобильные индивиды в данной возрастной категории. Таким образом, несмотря на то, что
в среднем наблюдается превышение заработной платы мобильных индивидов над ее
величиной для тех, кто не менял работодателя, для установления статистически значимых зависимостей и получения результатов при прочих равных характеристиках
необходим эконометрический анализ.
21
Глава 3. Методология
Согласно подходу оценивания уравнения заработной платы в постановке Минцера, ее величина может быть представлена как сумма вкладов факторов, имеющих
влияние на ее формирование:
log  =  +   +   +  ,
(3.1)
где log  — логарифм заработной платы,  — характеристики индивида,  — характеристики рабочего места,  — свободный член,  — случайная составляющая,  — индекс индивида,  — индекс его текущего рабочего места,  — момент времени.
На основании данного уравнения были получены две базовые спецификации
для оценивания отдачи от трудовой мобильности. Первая из них исследует вопрос
того, как в среднем меняется заработок отдельного индивида при смене рабочего
места. Для получения ответа на этот вопрос оценивалось уравнение:
log  − log (−1) =  +  · ℎ +   +   +  ,
(3.2)
где в качестве зависимой переменной выступает разница между логарифмами заработных плат текущего и предыдущего периодов, а к вышеописанным объясняющим
переменным добавляется индикатор мобильности, принимающий значение, равное
1, если индивид сменил рабочее место по сравнению с предыдущим периодом, и 0
в противном случае. Общий годовой процентный рост заработной платы для всех
индивидов может быть рассчитан по формуле:
(︂

(−1)
)︂
(︀
)︀
− 1 · 100% = ·ℎ · + +  − 1 · 100%.
(3.3)
Насколько быстрее меняется заработная плата в случае мобильности по сравнению с ее отсутствием можно вычислить как  .
В подобных формулах предельных эффектов могут присутствовать как индексы, обозначающие индивидов, так и индексы, отвечающие за текущее рабочее место и
временной период. В таком случае для нахождения усредненных предельных эффектов можно использовать либо значение, вычисленное в средней или медианной точке
(marginal effect at mean/median), либо среднее индивидуальных предельных эффектов (average marginal effect). В данной работе был использован второй метод ввиду
того, что основную часть объясняющих факторов составляют дамми-переменные,
принимающие значение 0 или 1.
Одним из важных моментов оценивания уравнения в вышеприведенной форме является выбор момента времени, на который измерены объясняющие переменные. Т. к. в качестве зависимой переменной выступает разница заработных плат за
два последовательных периода (и, возможно, даже относящихся к двум разным ме22
стам работы), то на нее могут оказывать влияние объясняющие переменные как за
предыдущий, так и за текущий период (их значения, в свою очередь, также могли
измениться по прошествии одного года). После предварительного оценивания разных спецификаций было решено оставить ту модель, где объясняющие переменные
были измерены на текущий период, что базируется на следующих предположениях.
Такие переменные, как регион, тип населенного пункта, пол остаются неизменными
во времени, поэтому для них не имеет значения период, на которые они измерены.
Уровень образования остается практически неизменным в связи с возрастными ограничениями, наложенными на выборку, и распределением индивидов по возрастным
группам. Также предполагается, что даже в случае смены рабочего места, работники
остаются чаще всего в пределах той же профессиональной группы ввиду структуры
классификации, что подтверждается и анализом долей переменных в среднем. Таким образом, можно утверждать, что в модели большинство переменных не являются
чувствительными к выбору периода измерения.
Вторая спецификация используется для получения ответа на вопрос о том,
сколько в среднем выигрывают мобильные индивиды по сравнению с немобильными.
Уравнение, применяемое в этом случае, имеет вид:
log  =  + ℎ +   +   +  .
(3.4)
Все переменные в уравнении измеряются на один и тот же текущий момент времени . Отдача от мобильности (процентное отношение заработной платы мобильного
и немобильного индивида) ввиду дискретности этой переменной снова вычисляется
не через дифференцирование, а с помощью формулы, выведенной через соотношение
заработных плат мобильного и немобильного индивида в соответствии с формулой
3.4:
(︃
1
1
+·1+ + 
2
2
+·0+ + 
)︃
−1
(︁
)︁
1
2
1
2
· 100% =  · (( − )+( − ) ) − 1 · 100%,
(3.5)
1
1
2
2
где 
, 
— характеристики мобильного индивида, 
, 
— характеристики не
мобильного индивида, которые, например, могут быть рассчитаны как медианные
или средние значения по подвыборкам. Если же рассматривать отдачу в предположении, что все прочие характеристики мобильного и не мобильного индивида сов(︀
)︀
падают, то она может быть вычислена как  − 1 · 100%. Отдача от остальных
факторов может быть рассчитана по аналогичной формуле.
В качестве объясняющих переменных были выбраны следующие факторы, которые можно условно разделить на три категории: характеристики индивида, характеристики текущего рабочего места, прочие контрольные переменные.
1. Характеристики индивида
Пол индивида. Мужчины в целом более ориентированы на карьеру, чем женщи23
ны, следовательно, можно предположить, что они будут искать рабочее место
с более высокой заработной платой. Кроме того, большая ориентированность
на семью делает женщин менее производительными работниками, что может в
итоге стать стимулом для работодателя устанавливать для них менее высокий
уровень заработных плат. Также можно предположить, что мужчины будут
чаще менять рабочее место в поисках более высоких заработных плат и карьерных возможностей и получать большую отдачу от трудовой мобильности,
а женщины, более ориентированные на выполнение семейных функций, будут
избегать дополнительных рисков и издержек, связанных с трудовой мобильностью, и для них нематериальные преимущества рабочего места (например,
возможность гибкого графика) будет иметь большую ценность.
Семейное положение. Данная переменная может иметь влияние на изменение
производительности работника и на выбор карьерной траектории, что, в свою
очередь, находит отражение в уровне заработной платы. Для семейных индивидов может иметь место изменение предпочтений относительно распределения
рабочего времени и времени, отведенного для работы в домохозяйстве. В таком случае они, например, могут соглашаться на менее конкурентные рабочие
места с более низкой заработной платой, но с гибким графиком работы.
Уровень образования. Более высокий уровень образования служит для работодателя сигналом о более высокой производительности работника и, следовательно, приводит к более высокому уровню заработной платы. В данной работе
были использованы уровни образования, а не количество лет обучения по следующей причине: количество лет, необходимых для получения определенного
уровня образования, практически не варьируется между различными учебными заведениями и программами, и для работодателя на первый план выходит
именно тот факт, завершил ли индивид обучение. Были выделены следующие
основные четыре ступени образования:
∙ незаконченное среднее (базовая группа);
∙ законченное среднее;
∙ законченное среднее специальное;
∙ законченное высшее и выше.
Возраст индивида. Данная переменная косвенно отражает накопленный общий
человеческий капитал индивида в виде прокси-переменной для его общего трудового стажа. Чем старше индивид, тем большим запасом универсальных навыков, знаний и умений он обладает, следовательно, согласно теории человеческого капитала существует положительная зависимость между возрастом и размером заработной платы. Однако, логичным является и предположение о том,
что в начале трудовой деятельности индивид пополняет запас человеческого
24
капитала интенсивнее, чем в более зрелом возрасте. В таком случае отдача от
общего человеческого капитала будет демонстрировать убывающие темпы, или
даже может существовать некоторая точка «насыщения», после которой отдача становится отрицательной. Например, такой эффект может наблюдаться в
предпенсионном возрасте, когда навыки индивида могут устареть вследствие
развивающихся технологий производства, но при этом у него не будет возможности восполнить пробел в знаниях. Для того чтобы смоделировать такого вида
нелинейную зависимость, в уравнение изначально включался полином четвертой степени от возраста, затем модель тестировалась и выбиралась наиболее
удачная ее спецификация, в которой степень многочлена являлась минимально
возможной для получения адекватных результатов. Это было сделано ввиду
того, что полиномы высокого порядка могут привести к проблеме мультиколлинеарности.
2. Характеристики рабочего места
Величина специфического рабочего стажа. Данный фактор является косвенным показателем накопленного специфического человеческого капитала индивида. Чем дольше индивид занят в данной фирме, тем большими знаниями об
особенностях производственного процесса и ее устройства он обладает, что также повышает его ценность как работника. Однако, как и в случае с возрастом,
отдача от специфического стажа может иметь убывающие темпы, т. к. основной
период накопления этих знаний приходится на начало трудовой деятельности
индивида. Чтобы отразить возможную нелинейную зависимость между уровнем заработной платы и специфическим стажем, в уравнение также был изначально включен многочлен четвертой степени от этой переменной. В дальнейшем степень полинома была подобрана таким образом, чтобы модель давала
наилучшую интерпретацию результатов и являлась наименьшей из допустимых.
Форма собственности предприятия. Государственные предприятия можно назвать более стабильными, кроме того, они могут быть более привлекательными для работников с точки зрения нематериальных вознаграждений. Рабочая
среда государственных предприятий также может быть описана как менее конкурентная, что, в свою очередь, позволяет индивидам с менее высокой производительностью удерживать рабочие места. Следовательно, ожидается, что
заработная плата на предприятиях с государственным видом собственности будет ниже, чем на предприятиях с участием частных инвесторов. В работе были
выделены три вида собственности фирмы:
∙ государственная (базовый уровень);
∙ с участием российских компаний или частных лиц;
25
∙ с участием иностранных компаний или частных лиц.
Профессиональная группа. Профессия индивида определялась согласно Международной стандартной классификации ISCO88, учитывающей особенности российского рынка труда. Различные группы профессий на рынке определяются
разными базовыми заработными платами, кроме того, они требуют разный уровень квалификации и производительности от индивидов. Изначально в оцениваемые модели были включены девять обобщенных профессиональных групп,
впоследствии на основании количества наблюдений по категориям и протестированных гипотез о равенстве коэффициентов для определенных групп было
решено объединить всех квалифицированных рабочих в одну группу. Таким
образом, в итоговые спецификации были включены следующие профессиональные группы:
∙ неквалифицированные рабочие всех отраслей (базовый уровень);
∙ квалифицированные рабочие всех отраслей;
∙ работники сферы торговли и услуг;
∙ служащие офисные и по обслуживанию клиентов;
∙ специалисты среднего уровня квалификации, чиновники;
∙ специалисты высшего уровня квалификации;
∙ законодатели, крупные чиновники, руководители высшего и среднего звена.
3. Прочие контрольные переменные
Регион. Индикаторы следующих областных округов были включены в оцениваемые уравнения вследствие того, что заработные платы могут варьироваться
по регионам, имеющим разный уровень экономического развития:
∙ г. Москва;
∙ г. Санкт-Петербург;
∙ Центральный федеральный округ (базовая категория);
∙ Северо-Западный федеральный округ;
∙ Приволжский федеральный округ;
∙ Северо-Кавказский федеральный округ;
∙ Южный федеральный округ;
∙ Уральский федеральный округ
∙ Сибирский федеральный округ
∙ Дальневосточный федеральный округ
26
Тип населенного пункта. Уровень зарплат в более крупных населенных пунктах выше, поэтому в уравнение включалась переменная, отвечающая за проживание в областном центре или городе (а не в селе или поселке городского
типа).
Год. Для того чтобы исключить влияние прочих ненаблюдаемых макроэкономических и временных трендов, в уравнение были включены дамми-переменные,
отвечающие за год, в котором проводился опрос. В качестве базовой категории
был принят 2001 г.
В качестве характеристики заработной платы индивида (зависимая переменная) была выбрана почасовая заработная плата на основном месте работы. Краткий
обзор используемых факторов с их условными обозначениями в таблицах с результатами приведен в Приложении (Таблица П1).
Базовые оценки были получены с помощью метода наименьших квадратов (в
дальнейшем как OLS1 будет обозначаться модель, соответствующая уравнению 3.1,
а как OLS2 — уравнению 3.4). Однако они являются несмещенными и состоятельными только в том случае, если включенные в уравнение независимые переменные не
коррелируют с остатками. Причиной возможной корреляции может быть, например,
наличие пропущенных факторов. Так, в оцениваемых моделях могут быть не учтены характеристики индивида, отвечающие за его способности, отношение к рискам,
связанных со сменой работой, а также определяющие его дальнейшие предпочтения
в выборе рабочего места.
Для того чтобы сократить предполагаемое смещение, модели были также оценены с помощью метода с фиксированными эффектами на индивидов (FE1 и FE2
соответственно) для панельных данных. Модели с индивидуальными фиксированными эффектами позволяют элиминировать постоянные по времени индивидуальные
ненаблюдаемые характеристики, и несмотря на то, что в остатках могут присутствовать, например, ненаблюдаемые переменные, соответствующие набору «индивид –
рабочее место», FE-модели дают результаты, являющиеся более надежными, чем
OLS оценки. Другим методом, применяемым для оценивания регрессий на панельных данных, является регрессия со случайными индивидуальными эффектами (RE
model). Тест Хаусмана, проведенный для моделей, показал предпочтительность FE
метода. Для проверки того, являются ли оценки FE предпочтительнее по отношению
к OLS оценкам, был проведен тест Вальда, который показал совместную значимость
индивидуальных эффектов. Модели оценивались как по всей выборке индивидов,
так и отдельно для мужчин и женщин.
Стоит отметить, что FE подход не позволяет получить оценки факторов, постоянных по времени. Таковыми переменными в моделях являются регион, тип населенного пункта, пол. Метод FE обладает еще одним недостатком: он не дает достаточной
точности оценок коэффициентов при переменных, мало вариабельных по времени.
27
К таким переменным в данной работе можно отнести уровень образования и сам индикатор мобильности, т. к. смена работы — относительно редкое явление для данной
выборки. Поэтому были получены оценки еще одним методом, а именно с помощью
регрессии с переключениями (switching regression), которая является усложнением
модели отбора Хекмана. Данный метод позволяет учесть неслучайность распределения индивидов по группам следующим образом. На первом этапе оценивается уравнение отбора и вычисляются обратные отношения Миллса, которые затем включаются
в качестве регрессоров в OLS уравнение заработной платы второго этапа. Данная
процедура позволяет скорректировать оценки на отбор.
Предположим, что наблюдаются две переменные, принадлежащие к двум усеченным распределениям. Применимо к данной работе ими являются заработные платы мобильных (movers) и немобильных (stayers) работников. Существует некоторая
латентная переменная  * , задающая переключения между состояниями и определяющая индикатор мобильности : если индивид сменил рабочее место, то  принимает
значение, равное 1, в противном случае — 0. В итоге можно записать следующую
систему уравнений:
*
(−1)
= (−1)  + (−1) ,
(3.6)
 = 1,
*
(−1)
> 0,
(3.7)
 = 0,
*
(−1)
≤ 0,
(3.8)
log 1, = 1 + 1, 1 + 1, 1 + 1, ,
 = 1,
(3.9)
log 2, = 2 + 2, 1 + 2, 2 + 2, ,
 = 0,
(3.10)
где  обозначают факторы, отвечающие за решение индивида о мобильности, а 1 ,
2 , 1 , 2 , как и в предыдущих моделях, обозначают индивидуальные показатели
и характеристики рабочего места по подгруппам соответственно, при этом набор
факторов для каждой из групп может различаться между собой. Каждый индивид
может находиться только в одном состоянии (смена работы или сохранение старых
трудовых отношений), поэтому в каждый период времени для любого индивида наблюдается только один показатель заработной платы: log 1, или log 2, .
Как уже упоминалось, такой стандартный метод, как OLS, не принимает во
внимание факт того, что могут существовать некоторые ненаблюдаемые факторы,
влияющие на решение индивида о переходе на новое рабочее место и формирование
его заработной платы. Таким образом, ошибки уравнений (3.6), (3.9), (3.10) являются коррелированными. Данный подход позволяет учесть самоотбор индивида в
определенную группу и скорректировать смещение, вызванное неслучайным распределением индивидов по категориям. Если бы сравнение заработных плат по группам
выполнялась только по средним значениям, то часть эффекта могла бы приходиться
на эффект, вызванный неслучайным назначением индивида в группу, что затруднило
28
бы получение истинных оценок отдачи от трудовой мобильности.
Условные математические ожидания заработных плат для обоих режимов определяются следующими уравнениями:
 (log 1 |  = 1) =  (log 1 |  * > 0) =  (log 1 |  +  > 0)
= 1 + 1 1 + 1 1 +  (1 |  < )
(3.11)
()
,
= 1 + 1 1 + 1 1 + 1
Φ()
 (log 2 |  = 0) =  (log 2 |  * ≤ 0) =  (log 2 |  +  ≤ 0)
= 2 + 2 2 + 2 2 +  (2 |  ≤ −)
(3.12)
()
,
= 2 + 2 2 + 2 2 − 2
1 − Φ()
где 1 = (1 , ), 2 = (2 , ). OLS не учитывает последние члены выведенных зависимостей (называемые обратным отношением Миллса), поэтому рассчитываемые с помощью этого метода оценки получаются смещенными.
Параметры ковариации позволяют судить о характере отбора [31]:
∙ 1 > 0, 2 < 0: положительный отбор в обе группы. Это означает, что средняя
заработная плата тех, кто сменил рабочее место, выше, чем средняя ее величина для представителей этой группы, а средняя заработная плата тех, кто
остался на старом рабочем месте, выше, чем в среднем для этой подгруппы.
Из этого следует, что если мобильные индивиды будут определены в группу
немобильных, то их доход будет ниже, чем у тех, кто сознательно не сменил
работодателя. Обобщая вышесказанное, те, кто определяют себя в ту или иную
группу, будут иметь доход выше, чем в среднем по этой группе.
∙ 1 < 0, 2 > 0: данная ситуация является противоположной по сравнению с
предыдущим случаем.
∙ 1 > 0, 2 > 0: положительный отбор в группе мобильных индивидов и негативный отбор в группе немобильных индивидов. Это означает, что средняя заработная плата тех, кто определил себя как мобильные работники, выше, чем в
среднем по этой группе. Также если мобильного индивида определить в группу
немобильных индивидов, то он будет получать в среднем более высокий доход,
однако все же ниже, чем если бы он остался в своей группе. Заработная плата
тех, кто остался на старом рабочем месте, ниже, чем в среднем по этой группе.
Если таких индивидов отнести в группу мобильных работников, то они также
будут проигрывать в заработной плате, однако еще больше, чем в своей группе.
∙ 1 < 0, 2 < 0: противоположный предыдущему случай.
29
Данная модель позволяет оценить значение объясняющей переменной для распределения индивидов с различными склонностями к мобильности в разные категории по следующим формулам:
(1 )
,
Φ(1 )
(1 )
,
 (log 2 |  = 1) = 2 + 1 2 + 1 2 + 2
Φ(1 )
(2 )
 (log 2 |  = 0) = 2 + 2 2 + 2 2 − 2
,
1 − Φ(2 )
(2 )
 (log 1 |  = 0) = 1 + 2 1 + 2 1 − 1
.
1 − Φ(2 )
 (log 1 |  = 1) = 1 + 1 1 + 1 1 + 1
(3.13)
(3.14)
(3.15)
(3.16)
Отдача от мобильности в случае регрессии с переключениями может быть получена как:
 (log 1 |  = 1) −  (log 2 |  = 0) .
(3.17)
Рассматриваемый метод позволяет получить оценки методом максимального
правдоподобия, однако ввиду большого количества наблюдений и сложности этой
процедуры в данной работе используется двухшаговая процедура согласно следующему алгоритму:
I. Оценка пробит модели уравнения смены рабочего места:
ℎ = (−1)  + (−1) .
(3.18)
Особенность данного этапа заключается в выборе объясняющих переменных и
периода, на который они были измерены. Для идентификации модели в уравнение отбора помимо переменных, использованных для базовой OLS спецификации, была включена дополнительная переменная: наличие у индивида детей
в возрасте до 18 лет. Этот фактор может повлиять на то, как индивид оценивает соотношение издержек и выгод от мобильности (например, получение более
высокой заработной платы на позиции в нестабильной компании, расширенный социальный пакет и т. п.), но не должен влиять на механизм установления
размера заработной платы. Наличие детей было определено из информации
семейного опросника в каждой волне. Переменная принимает значение равное
единице, если в семейном опроснике указано, что индивид является родным или
приемным родителем ребенка в возрасте до 18 лет (соответствие было установлено на основании идентификационного номера домохозяйства, номера индивида в семье и вопросах о родственных отношениях между членами семьи).
Также было выполнено пробное оценивание моделей с включением общего семейного дохода индивида, но в дальнейшем эта переменная не была исполь30
зована по следующим причинам: большое количество пропущенных значений
существенно сокращает выборку, и к тому же достаточно часто значения являются неточными (слишком маленькие/большие, меньше, чем трудовой доход
одного индивида и т. п.).
Из уравнения отбора были исключены временные дамми-переменные: во всех
спецификациях они были незначимы, и это позволило снизить корреляцию
между факторами, связанными со временем. Кроме того, был включен только
один уровень образования, а именно законченное высшее, поскольку именно он,
как показали различные предварительные модели, дает наилучшие результаты. Все переменные на данном этапе были взяты для предыдущего периода в
предположении, что решение о смене рабочего места происходило в тот период
или индивид уже задумывался об этом. Это позволило получить результаты,
согласующиеся с основными теоретическими выводами о характере вероятности смены рабочего места. Поскольку регрессоры содержат большое количество
дамми-переменных, то предельные эффекты, рассчитанные для интерпретации
результатов, были получены как средние предельные эффекты.
II. Расчет обратных отношений Миллса 1 =
^
((−1) )
^
Φ((−1) )
и 2 =
^
((−1) )
^ .
1−Φ((−1) )
III. Оценивание уравнения заработной платы для тех, кто сменил рабочее место:
log 1, = 1 + 1, 1 + 1, 1 + 1 1, + 1,
(3.19)
Объясняющие переменные были взяты на текущий период и такими же, что и
для базового OLS метода за исключением величины специфического рабочего
стажа: для сменивших работу он не превышает один год и на установление
заработной платы к данному периоду будет влиять только сам факт смены
работодателя.
IV. Оценивание уравнения заработной платы для тех, кто остался на прежнем рабочем месте:
log 2, = 2 + 2, 2 + 2, 2 + 2 2, + 2,
(3.20)
На данном этапе использовались те же переменные, что и для базовой OLS
спецификации, взятые на текущий период. Степени многочленов от возраста и
специфического рабочего стажа подбирались для каждого уравнения и подвыборки на всех выше описанных этапах.
V. Расчет отдачи от мобильности и предсказание заработных плат для различных
работников по формулам 3.13 – 3.16
31
Все модели были оценены как для всей выборки, так и отдельно для мужчин и
для женщин.
32
Глава 4. Полученные результаты
§1. OLS-модели
Для того чтобы получить первое представление о структуре данных и взаимосвязях между переменными, были оценены базовые OLS модели. Если говорить о
модели OLS1, в которой в качестве зависимой переменной выступает разность заработных плат текущего и предыдущего периодов (Приложение, Таблица П4, модели
(1)–(3)), то прежде всего стоит отметить неудовлетворительное качество подгонки
модели, выраженное низким значением коэффициента детерминации. Как уже упоминалось, для данной модели представляется сложным выбрать период, на который
должны быть измерены объясняющие переменные. Кроме того, поскольку индивид
опрашивается только один раз в год и нет подробной информации о траектории его
рабочих отношений за этот период, то ситуация, когда сравниваются заработные
платы, относящиеся к двум не следующим друг за другом рабочим местам, также
возможна. Тем не менее, модель демонстрирует значимые и адекватные результаты
по отношению к основным факторам.
В среднем годовой прирост заработной платы среди всех индивидов вне зависимости от того, переходили ли они на новое место работы, рассчитанный по формуле 3.3, составляет 11.28%. При этом, если считать данную величину только для
мобильных индивидов, то она составляет 16.72%, в то время как для немобильных
индивидов среднегодовой рост заработной платы составляет 10.59%. Интересным
фактом является то, что рост заработной платы демонстрирует более быстрые темпы у женщин: для них заработная плата растет на дополнительные 1.82% в год.
Это может объясняться тем, что женщинам изначально предлагается более низкий
уровень заработной платы, т. к. работодатель оценивает их производительность и
нацеленность на карьеру ниже, чем у мужчин. Впоследствии, когда выясняется истинная производительность, заработная плата женщин увеличивается более быстрыми темпами. В модели не было выявлено значимого влияния уровня образования
на темпы роста заработной платы. Возможным объяснением этому факту может
служить то, что полученная квалификация, сигнализируя изначально работодателю
о производительности сотрудника, влияет только на стартовый уровень заработной
платы, предлагаемый ему. Тем не менее значимыми оказываются индикаторы общего
и специфического человеческого капитала, но при этом знаки этого влияния требуют
более внимательного анализа.
Вклад возраста в темпы роста заработной платы имеет нелинейную структуру
и изначально является убывающей функцией. Наибольший вклад в рост заработной
платы наблюдается на этапе начала трудовой деятельности, т. е. в возрасте 18–25
лет. В это время индивид активно накапливает общие знания о рынке труда, и темпы прироста человеческого капитала являются достаточно высокими, что находит
33
отражение в темпах изменения заработной платы. Минимальная отдача наблюдается в возрасте 47 лет. После этого функция становится возрастающей, возможно, это
является следствием того, что индивиды к данному возрасту находят оптимальное
рабочее место и, имея в запасе большой объем человеческого капитала, становятся ценными сотрудниками для фирмы. Отдача от специфического рабочего стажа
является убывающей до 16 лет, что соответствует предположению о том, что максимальное количество специальных знаний о предприятии накапливается в первые
годы трудовой деятельности. Рис. 4.12 и 4.13 наглядно демонстрируют, как при неизменных прочих характеристиках меняются экспоненты от полиномов от возраста и
специфического стажа.
Рис. 4.12. Вклад возраста в рост
заработной платы
Рис. 4.13. Вклад специфического
рабочего стажа в рост заработной платы
Распределение темпов роста по профессиональным группам также демонстрирует адекватные результаты: чем выше квалификация индивида, тем быстрее увеличивается его заработная плата за год. Единственными незначимыми коэффициентами являются параметры для офисных служащих и работников сфер торговли и
услуг, что может быть связано с относительной разнородностью этих групп по составу. Стоит также отметить, что по большей части различий в темпах роста заработных
плат по регионам не наблюдается.
Влияние рассмотренных переменных не демонстрирует сильных различий по
подвыборкам женщин и мужчин. Единственным существенным отличием является
то, что профессиональная группа практически не оказывает влияние на темпы роста
заработных плат женщин.
В целом для выборки наблюдается положительная отдача от мобильности. Темпы роста заработной платы мобильных индивидов в 1.04 раза превышают темпы роста этой переменной для немобильных индивидов, т. е. если рассматривать средний
рост для немобильных индивидов, составляющий 10.60%, то мобильный индивид в
таком случае мог бы увеличить свою заработную плату на 11.02%. Примечательно,
что отдача от мобильности выше для женщин, чем для мужчин. Это может быть
индикатором того, что мужчины либо сталкиваются с большими издержками мобильности, либо они фокусируются на более узких профессиональных областях, где
34
их заработная плата определяется другими более постоянными характеристиками.
Модель OLS2 (Приложение, Таблица П5, модели (1)–(3)) более привычна для
интерпретации, т. к. в качестве зависимой переменной в ней выступает логарифм заработной платы, а не темпы ее роста. Данная спецификация характеризуется достаточно высоким коэффициентом детерминации. Уровень заработной платы мужчин
при прочих равных характеристиках на 31.26% выше, чем у женщин, что согласуется с ситуацией на рынке труда. Женатые/замужние индивиды получают 2.22%
прибавки к заработной плате, однако эффект становится незначимым, если оценивать уравнение только по данным для женщин.
В данной спецификации значимым оказывается уровень образования, что может является подтверждением, что он является важным только для установления
некоторого базового уровня заработной платы. Самый большой вклад получают работники с законченным высшим образованием: они получают практически в 1.5 раза
больше, чем работники с незаконченным средним образованием. Также женщины
получают значительно более высокую отдачу от среднего специального и высшего
образования, чем мужчины.
Значимой оказывается и отдача от человеческого капитала, и она имеет ожидаемые вид и знаки. Отдача от общего трудового стажа положительна и имеет квадратичную структуру: она возрастает с убывающими темпами приблизительно до 38
лет, а затем начинает убывать. Для мужчин этот пик соответствует 33 годам, а для
женщин он приходится на возраст в 43 года. Это может быть вызвано тем, что женщины в связи с рождением детей вынуждены прервать карьеру на некоторый срок
в начале трудового стажа, следовательно, максимальное вознаграждение для них
«откладывается» на некоторый срок. В среднем максимальный множитель, соответствующий экспоненте от многочлена от возраста, соответствует величине, чуть ниже
1.6.
Отдача от специфического стажа также положительная и является возрастающей функцией до величины стажа в 5 лет (и достигающая в этом случае 5%). Далее
до 15 лет она остается положительной, однако становится убывающей функцией, а
после 15 лет снова становится возрастающей. Причиной такого прогноза может стать
малое количество наблюдений работников с очень высоким значением специфического стажа, что делает оценки менее точными. Если оценивать уравнения отдельно по
подвыборкам, то отдача от специфического стажа становится линейной и равняется
в среднем 1.92% за год работы на предприятии. Экспоненты от полиномов от возраста и специфического рабочего стажа для всей выборки представлены на Рис. 4.14 и
4.15.
35
Рис. 4.14. Вклад возраста в рост
заработной платы
Рис. 4.15. Вклад специфического
рабочего стажа в рост заработной платы
Как и ожидалось, уровень заработной платы на предприятиях с участием частных или иностранных инвесторов выше, чем на государственных предприятиях: для
первых он выше на 22.14%, а для вторых на 33.91%. Наблюдается также положительный вклад всех квалификаций по сравнению с группой неквалифицированных
работников, причем для мужчин этот эффект выражен сильнее.
Отдача от трудовой мобильности, оцененная для всей выборки, является значимой и положительной. При прочих равных характеристиках мобильные индивиды
выигрывают в заработной плате 3.46%. Стоит отметить, что данный эффект значительно мал по сравнению с вкладами других характеристик. Аналогично предыдущей модели, эффект становится незначимым для мужчин, но остается значимым
для женщин.
Как уже отмечалось, при интерпретации OLS результатов стоит принимать во
внимание, что они вполне вероятно являются смещенными и не состоятельными по
причине эндогенности. Поэтому в следующей секции приводится обсуждение результатов моделей с фиксированными эффектами, которые позволяют элиминировать
постоянные во времени пропущенные факторы.
§2. FE-модели
В целом для FE-моделей можно отметить следующие особенности. Во-первых,
в их рамках невозможно оценить коэффициенты при постоянных во времени переменных (пол, тип населенного пункта, регион проживания). Во-вторых, многие
коэффициенты теряют свою значимость при оценивании регрессии на панельных
данных. С одной стороны, это может быть вызвано тем, что проблема эндогенности
действительно имела значительные размеры для OLS уравнения. С другой стороны,
принимая во внимание структуру объясняющих переменных, это могло быть вызвано
их малой вариабельностью.
В FE1 спецификации (Приложение, Таблица П4, модели (4)–(6)) семейное положение и уровень образования являются незначимыми характеристиками. Обоснова36
нием этому факту может служить то же объяснение, что было приведено для OLS1
модели. Становится незначимым вклад возраста в темпы роста заработной платы,
причем этот факт не меняется для разных определений полинома. Возможно, причина кроется в коррелированности данной переменной со специфическим стажем
и годовыми дамми-переменными. С другой стороны, это может быть индикатором
того, что общий человеческий капитал равномерно накапливается в течение всей
трудовой деятельности и, если и имеет связь с заработной платой, то влияет только
на ее уровень, а не на темпы роста. Характер зависимости темпов роста заработной
платы от специфического стажа имеет аналогичную OLS1 модели структуру, однако
теперь влияние становится менее интенсивным.
Для данного способа оценивания становится значимой переменная, отвечающая
за форму собственности с участием иностранных инвесторов, однако взаимосвязь наблюдается только для всей выборки в целом или подвыборки мужчин. Для модели
с фиксированными эффектами значимыми остаются те же переменные, отвечающие
за профессиональную группу, причем величина эффекта значительно увеличивается,
особенно для менее квалифицированных специалистов. Тем не менее, данное утверждение справедливо только для всей выборки и мужчин, для женщин эти переменные теряют значимость. Мобильность также оказывает положительное влияние на
темпы роста заработной платы в уравнении, оцененном для всей выборки. Эффект
незначительно увеличивается: темпы роста заработной платы мобильного индивида
становятся в 1.03 раза выше, чем у немобильного.
Для спецификации FE2 (Приложение, Таблица П5, модели (4)–(6)) незначимым становится влияние таких переменных, как семейное положение и все уровни образования за исключением высшего. Также перестает быть значимым влияние
специфического рабочего стажа, причем результат не зависит от вида многочлена,
который используется в модели. В связи с этим в уравнении был использован многочлен второй степени от этой переменной: линейная зависимость не соответствует
полупараметрическим оценкам, полученным на этапе предварительного оценивания,
а большая степень усиливает проблему мультиколлинеарности, которая могла привести к подобным результатам. Тем не менее остается значимой и значительно увеличивается отдача от возраста. Максимальная отдача от этой переменной сдвигается
в пользу более возрастных сотрудников: пик приходится на возраст 45 лет. Остается
значимым вид собственности предприятия, однако эффект значительно уменьшается. Вклад различных профессиональных групп становится практически незначимым
для женщин и, оставаясь значимым для всей выборки и мужчин, значительно уменьшается. Однако в целом знаки этой переменной остаются адекватными. Отдача от
мобильности в данной спецификации теряет свою значимость, что опять же может
быть вызвано как коррелированностью этой переменной в обычной регрессии, так и
ее относительной постоянностью во времени.
В целом можно сказать, что обе спецификации уравнений нуждаются в дора-
37
ботке. Спецификация модели FE1 с зависимой переменной, вычисленной как разница
заработных плат в двух следующих друг за другом периодах, дает достаточно низкое
качество подгонки, а после введения поправки на пропущенные переменные практически все факторы становятся незначимыми; к тому же эта модель несколько сложна
для интерпретации. Уравнение вида FE2 демонстрирует несколько лучшие результаты, однако и для него они не являются достаточно удовлетворительными ввиду
отсутствия значимых эффектов для основных факторов. Таким образом, вышеобозначенные факты порождают необходимость дальнейшего исследования характера
зависимости.
Первым этапом дополнительного изучения вклада различных факторов в формирование заработной платы стала попытка разграничить эффект смены рабочего
места для различных подгрупп индивидов. Например, согласно теории оптимального назначения на рабочее место эффект мобильности может быть значимым только
для молодых индивидов, которые вместе с каждым переходом на новое рабочее место
приближаются к максимальному уровню заработной платы, соответствующему эффективному назначению. Если оптимальное назначение состоялось, то дальнейший
переход не будет давать работнику увеличения заработной платы. При оценивании
перекрестных эффектов была использована только регрессия с фиксированными эффектами для снижения возможного смещения оценок.
Таблица П6 (см. Приложение) содержит результаты оценивания моделей с перекрестными эффектами. Для моделей, где в качестве зависимой переменной выступает рост заработной платы (обозначенных как (1)-(3)), основным эффектом, который
удалось выделить, является отдача от мобильности, варьирующаяся в зависимости
от профессиональной группы. Наибольшим является прирост заработной платы в
случае, если индивид после мобильности оказывается в группе законодателей и руководителей высшего звена. Положительное влияние мобильность оказывает и на
темпы роста заработной платы специалистов среднего уровня квалификации и квалифицированных рабочих. Кроме того, при включении вместо возраста, взятого как
непрерывная переменная, возрастных групп, мобильности негативно влияет на темпы роста дохода самой возрастной группы работников.
Для моделей, где в качестве зависимой переменной выступает логарифм почасовой заработной платы (Таблица П6, модели (4)–(6)), отдача от мобильности
значимо варьируется относительно таких переменных, как возрастная группа и тип
собственности предприятия. Оптимальным возрастом для смены работодателя являются 40–50 лет (также 30–40 лет, но с меньшим увеличением заработной платы).
Также дополнительно выигрывают те, кто после мобильности начинают работать в
фирме с частной формой собственности. Интересно отметить, что в данной спецификации для всей выборки, а также как для мужчин, так и для женщин, коэффициент
при мобильности становится значимым и отрицательным. Такой результат является
показателем того, что издержки мобильности при явном учете тех групп, которые
38
выигрывают от нее, в среднем превышают выгоды. Подробное обсуждение этого
факта приводится в секции 4 данной главы.
§3. Switching regression
Для дальнейшего анализа модели применялась регрессия с переключениями.
Данный подход позволяет учесть неслучайность распределения работников по группам мобильных и немобильных индивидов, оценить постоянные во времени характеристики и лучше учесть мало вариабельные характеристики.
Оценки, полученные для всей выборки в целом, соответствуют моделям (1)–
(3) Таблицы П7 (Приложение). Обратные отношения Миллса являются значимыми, что говорит о присутствии неслучайного распределения индивидов по группам
мобильных и немобильных индивидов. Согласно описанию из теоретической части
наблюдается положительный отбор в обе группы.
Вероятность смены рабочего места в среднем на 1.85% выше для мужчин, чем
для женщин: для женщин в связи с выполнением семейных обязанностей ориентация на карьеру и увеличение заработной платы может быть менее предпочтительной
стратегией. Чаще меняют работу индивиды, имеющие по крайней мере законченное
высшее образование: вклад этой переменной составляет 0.78%. Индивиды с высшим
образованием сигнализируют работодателю о большем запасе знаний и умений и о
более высокой производительности, таким образом, им могут поступать более выгодные предложения, для которых выгоды от мобильности превышают ее издержки.
Приблизительно на 1.45% выше вероятность сменить работу для проживающих в
городах и областных центрах, где предложение позиций на рынке труда шире, чем
в сельской местности. Также существуют и региональные различия: по сравнению
с Центральным федеральным округом чаще работодателя меняют работники всех
округов, кроме Северо-Кавказского. Наиболее мобильными оказываются индивиды,
проживающие в Уральском, Северо-Западном округах, а также в г. Москва.
Чаще по сравнению с государственными компаниями меняют работу служащие
частных фирм: для последних вероятность перехода на рабочее место увеличивается
на 3.77%, что может являться подтверждением тому, что частные предприятия представляют собой более конкурентную среду. Работники фирм с иностранным участием, наоборот, по сравнению с работниками государственных предприятий на 1.01%
реже меняют работодателя: возможно, это объясняется в среднем самым высоким
уровнем заработных плат в них. Что касается профессиональных групп, то практически во всех из них вероятность трудовой мобильности ниже, чем для неквалифицированных работников, при этом наименее мобильными оказываются специалисты
высшего и среднего уровня квалификации и офисные служащие.
Влияние возраста и специфического стажа на вероятность сменить работодателя имеет нелинейную структуру. При прочих равных характеристиках вероятность
трудовой мобильности убывает с возрастом: за весь период трудового стажа (с 18 до
39
60 лет) она снижается чуть больше, чем на 5%. Этот факт можно объяснить с точки
зрения теории оптимального назначения: с течением времени индивид, накапливая
сведения о рынке труда, находит позицию, оптимальную для него. Отрицательным
является и влияние специфического рабочего стажа: наибольшая вероятность смены рабочего места приходится на стаж менее 1 года, затем она достаточно быстро
убывает в промежутке до 5 лет и после 10 лет стажа уже практически не меняется. В первые годы работы на предприятии индивид еще не обладает столь большим
запасом специфического капитала, следовательно, не получает от него большую отдачу, что снижает издержки мобильности. Кроме того, в первые годы выясняется,
насколько оптимальным было назначение индивида на рабочее место, и поскольку
«плохое качество» мэтчинга выясняется на раннем этапе трудовой деятельности, то
вероятность перехода в этот период выше. Рис. 4.16 и 4.17 показывают зависимость
вероятности перехода от возраста и величины специфического стажа как значение
функции нормального распределения от многочленов.
Рис. 4.16. Вклад возраста в вероятность
смены рабочего места
Рис. 4.17. Вклад специфического
рабочего стажа в вероятность смены
рабочего места
Уравнение, оцененное для мобильных индивидов, позволяет говорить о следующих результатах. Заработная плата мужчин в этой группе на 24.4% выше, чем заработная плата женщин: такая зависимость подтверждает тот факт, что мужчинам
предлагается базовый уровень заработной платы выше, чем женщинам. Все уровни образования выше чем незаконченное среднее положительно влияют на уровень
заработной платы, причем эффект варьируется от 7.46% до 35.93%, т. е. при установлении заработной платы работодатели ориентируются на информацию о производительности работника, о которой может сигнализировать наличие диплома некоторой
ступени.
Зависимость от возраста, которая представляет влияние общего трудового стажа, квадратичная. Максимальная отдача от возраста приходится на 34–35 лет, т. е.
именно этот возраст является наиболее оптимальным для смены рабочего места.
Наибольший выигрыш в доходе получают те, кто переходит в фирму с иностранным
участием, также выигрывают и те, кто переходит в частную фирму: работа в этих ти40
пах компаний увеличивает заработную плату на 35.53% и 26.74% соответственно по
сравнению с государственными фирмами. По сравнению с неквалифицированными
рабочими более высокую заработную плату получают все остальные категории, причем самый большой вклад у переменной, отвечающей за специалистов высшего уровня квалификации. Заработная плата мобильных работников в городе на 21.53%, чем
у работников этой категории в сельской местности. Наибольшие заработные платы
по сравнению с Центральным федеральным округом получают работники г. Москва,
г. Санкт-Петербург и Северо-Западного федерального округа. Северо-Кавказский и
Приволжский федеральные округа, наоборот, характеризуются наименьшими заработными платами по сравнению с базовыми категориями. Кроме кризисных 2008 и
2009 гг. реальная заработная плата стабильно увеличивалась из года в год.
Для индивидов, которые не сменили рабочее место, можно говорить о следующих зависимостях. Мужчины получают заработную плату на 30.21% выше, чем
женщины. Также для этой категории работников имеет значимое влияние семейное
положение: замужние/женатые индивиды получают дополнительно 2.36%. Отдача
от образования также является положительной и превышает значения для мобильных индивидов: максимальное увеличение заработной платы достигает 58.25%.
Максимальная отдача от возраста в этой группе работников приходится на 38–
39 лет, после этого момента она становится убывающей, однако эффект положителен
на всем возрастном промежутке. Если говорить о специфическом рабочем стаже,
то отдача от него положительная и максимум приходится на 9–10 лет (значения
для больших значениях не рассматриваются, т. к. для них может быть достаточно
высока ошибка). Рис. 4.18 и 4.19 показывают динамику экспоненты от многочлена
от возраста и специфического рабочего стажа.
Рис. 4.18. Вклад возраста в заработную
платы немобильных работников
Рис. 4.19. Вклад специфического
рабочего стажа в заработную плату
немобильных работников
Работники частных фирм и фирм с иностранным участием получают соответственно 34.99% и 19.24% прибавки к заработной плате. Также сохраняется эффект
положительного вклада всех профессиональных групп по сравнению с базовой категорией, однако для этой группы более весомым является эффект менее квалифи41
цированных специалистов. Немобильные работники также зарабатывают больше в
городах. Региональные различия проявляются и в данной группе: наибольшие заработные платы устанавливаются в г. Москва, г. Санкт-Петербург и в Северо-Западном
федеральном округе. Рост реальной заработной платы наблюдался во все периоды,
за исключением следующих за кризисом 2009 и 2010 гг.
Для того чтобы оценить, как определение индивидов в различные группы отражается на их заработных платах, по формулам 3.13 – 3.16 были предсказаны средние
заработные платы. В данных случае брался средний эффект, т. е. эффекты сначала
рассчитывались для каждого индивида, а потом уже вычислялись средние значения
по подгруппам мобильных и немобильных индивидов. Результаты расчетов следующие:
 (log  |  = ) = 2.89,
 (log  |  = ) = 2.05,
 (log  |  = ) = 2.84,
 (log  |  = ) = 2.73.
Как и предполагалось, в случае положительного отбора в обеих группах, представитель каждой из них получает максимальную заработную плату, если он относится к «правильной» категории мобильности. Разница в логарифмах заработных
плат мобильных и немобильных индивидов составляет 0.05. Если от этой величины вычислить экспоненту, то разница почасовой заработной платы мобильных и
немобильных индивидов будет равняться 1.05 рубля, что составляет 4.7% от средней
почасовой заработной платы немобильных индивидов, равной 22.33 рублям.
Далее рассматриваются результаты, полученные при оценивании моделей отдельно для мужчин и для женщин.
Для мужчин (Приложение, Таблица П7, модели (4)–(6)) не удалось подобрать
спецификацию модели, в которой коэффициенты при обратных отношениях Миллса
были бы значимы, тем не менее результаты данных моделей все же будут проинтерпретированы для проведения аналогии с предыдущими моделями. Вероятность
смены рабочего места не зависит значимо от уровня образования и семейного положения. Она линейно убывает по возрасту, а также является нелинейной убывающей
функцией от специфического рабочего стажа. Не влияет на вероятность перехода и
тип собственности фирмы с иностранным участием.
Мобильные мужчины имеют более высокую заработную плату, если они женаты. Также наблюдается положительная отдача от образования, однако она ниже, чем
для всей выборки: максимальное значение достигает лишь 32.31% в данном случае.
Максимальная отдача от возраста приходится на 42–43 года. Значительно вырастает
отдача от наивысшей профессиональной группы (руководители высшего звена): для
мужчин она составляет 96.21%.
42
Для немобильных мужчин аналогичным образом наблюдается более существенное влияние семейного положения. Уровни образования, наоборот, имеют меньшие
коэффициенты, особенно для высшего образования: максимальная отдача составляет 42.76%. Максимальная отдача от возраста наблюдается в 36–37 лет, а от специфического стажа для его величины в размере 7–8 лет. Также вырастает вклад
профессиональной квалификации.
Уровень заработных плат, предсказанный для различных групп работников,
выглядит следующим образом:
 (log  |  = ) = 2.98,
 (log  |  = ) = 2.76,
 (log  |  = ) = 2.97,
 (log  |  = ) = 2.90.
Почасовые заработные платы достаточно высоки во всех категориях и практически не различаются между мобильными и немобильными категориями работников.
Для женщин (Приложение, Таблица П7, модели (7)–(9)), как и для всей выборки, отбор является положительным в обе группы, о чем свидетельствуют оцененные
коэффициенты ковариации между ошибками уравнений заработных плат и уравнения отбора. Женщины, имеющие высшее образование, меняют рабочее место с вероятностью выше на 1.61%. Вероятность мобильности является убывающей функцией
от возраста и специфического рабочего стажа с уровнем влияния, близким к оцененным по всей выборке коэффициентам. Зависимость между объясняемой переменной
и индикаторами профессиональных групп также не меняется, однако коэффициенты
по абсолютному значению становятся ниже для более квалифицированных специалистов и выше для менее квалифицированных специалистов. Примечательно, что
для женщин вероятность перехода из фирмы с иностранным участием снижается
значительно сильнее, чем для всей выборки в целом.
Мобильные женщины получают положительную отдачу от среднего специального и высшего образования: 16.41% и 40.49% соответственно. Наибольшая отдача
от возраста приходится на 40 лет, что несколько выше, чем для всей выборки. Также женщины получают значительно более высокую премию за работу в фирме с
иностранным участием: для них она составляет 46.37%. Наряду с этим значительно
сокращается отдача от самой высшей профессиональной квалификации (руководители высшего звена), в то время как остальные коэффициенты при профессиональных
группах остаются приблизительно на том же уровне.
Для немобильных женщин результаты регрессии достаточно близки к тем, что
были получены для всей выборки в целом. Стоит только отметить, что максимальная
отдача приходится на возраст 45 лет и на величину специфического стажа в 9–10 лет.
Также женщины получают более низкую отдачу от принадлежности к той или иной
43
профессиональной группе.
Предсказанные заработные платы по различным подгруппам индивидов имеют
следующие значения:
 (log  |  = ) = 2.79,
 (log  |  = ) = 1.56,
 (log  |  = ) = 2.72,
 (log  |  = ) = 2.56.
Стоит отметить, что уровни в целом ниже, чем для всей выборки в целом,
однако разница в заработных платах мобильных и немобильных женщин остается
неизменной.
§4. Обобщение и интерпретация полученных результатов
Результаты, полученные с помощью различных методов оценивания, показали, что при исследовании отдачи от мобильности необходимо учитывать, что обычные коэффициенты, оцененные в рамках OLS моделей, подвержены смещению ввиду
проблемы эндогенности, т. е., в частности, существуют некоторые характеристики,
не учитываемые явно в уравнениях, но при этом коррелированные с регрессорами.
Таким образом, более «надежными» являются результаты, полученные с помощью
регрессии с фиксированными эффектами и регрессии с переключениями, которые и
будут использованы для интерпретации итоговых результатов.
Темпы роста реальной почасовой заработной платы (FE1) определяются прежде всего продолжительностью трудовых отношений. Именно тот факт, что в первые
годы трудовой деятельности на новом рабочем месте индивид приобретает специализированные умения и навыки, является стимулом для работодателя повышать ему
заработную плату. Кроме того, с течением времени работодатель узнает «истинную»
производительность индивида, следовательно, основная подстройка заработной платы приходится именно на первые годы трудовой деятельности. При этом для работодателя при установлении темпов изменения заработной платы не имеет значения,
каким запасом общего человеческого капитала (выраженного через возраст и уровень образования) обладает работник. Кроме того, следует отметить, что для всей
выборки в среднем и для мужчин в частности темпы роста заработной платы варьируются по профессиональным группам. Для женщин рынок труда можно назвать
более «однородным» в этом плане.
Что касается отдачи от мобильности, то в среднем она положительно влияет на
темпы роста почасовой заработной платы, но при этом ее влияние мало по сравнению,
например, с влиянием профессиональной группы, однако эффект может наблюдать-
44
ся только для определенных профессиональных групп.10 Таким образом, важную
роль играет объем «профессионального» человеческого капитала, которым обладает
индивид. Стоит также отметить непривязанность темпов роста к макроэкономическим трендам: временной эффект наблюдается только для кризисного периода.
Рис. 4.20 показывает, как будут меняться в среднем годовые темпы роста почасовой заработной платы на протяжении занятости у одного и того же работодателя.
Нулевым является момент, когда индивид приступил к выполнению трудовых обязанностей (вклад трудовой мобильности), далее учитывается только отдача от специфического стажа. Эффект рассчитан для различных профессиональных групп, т. е.
используется уравнение с перекрестными эффектами. Вычисления проводились при
прочих равных характеристиках, т. е.рассчитывалась величина

(−1)
^
^
= ·ℎ+·_+^ ·__ℎ ,
(4.21)
где ˆ — оценка коэффициента при переменной, отвечающей за мобильность, ˆ — оценка коэффициента при переменной, отвечающей за соответствующую профессиональную группу, ˆ — оценка соответствующего перекрестного эффекта «индикатор мобильности * профессиональная группа».
10
Здесь и далее степень влияния регрессоров определялась следующим образом. Для даммипеременных ее отражало абсолютное значение коэффициента, а для непрерывных пременных —
абсолютное значение стандартизованного коэффициента, рассчитанное по формуле   , где  —
это оценка коэффициента, а  — стандартное отклонение переменной [29].
45
Рис. 4.20. Изменение темпов роста заработной платы с течением времени в
зависимости от профессиональной группы
Уровень заработной платы (FE2) определяется прежде всего вкладом общего
трудового капитала индивида (отраженного в модели величиной возраста), т. е. работодатели используют этот показатель как некоторый индикатор базового уровня
вознаграждения, который они готовы предложить работнику. Также уровень заработной платы значимо зависит от типа предприятия и профессиональной группы
работника, причем последний фактор имеет большее значение для мужчин. Кроме
того, стоит учесть, что в рассмотренных моделях значимое и большое относительно
других коэффициентов влияние имеют временные тренды.
Индикатор мобильности становится значимым только в том случае, если в уравнения включаются перекрестные эффекты для различных групп индивидов, причем
коэффициент имеет отрицательный знак. Объяснением этому могут служить следующие факты. Во-первых, невозможно точно утверждать, что в среднем издержки
мобильности превышают их выгоды, поскольку при переходе на новое рабочее место
важнее могут оказаться нематериальные виды вознаграждения или ожидание более
высоких темпов роста заработной платы в будущем. Во-вторых, перекрестные эффекты были выделены для возрастных групп и типа предприятия. Таким образом,
за базовую категорию были взяты молодые работники в возрасте 18-25 лет и те, кто
после мобильности приступили к работе на государственном предприятии. Молодые
работники еще не обладают достаточным уровнем человеческого капитала, короткая история их трудовых отношений не позволяет работодателю сразу же сказать,
насколько производительными являются эти работники, поэтому они в наибольшей
степени «страдают» от потерь в заработной плате при мобильности. Уровень заработных плат на государственных предприятиях также ниже, чем на предприятиях
другой формы собственности, следовательно, отдача от мобильности тоже становится отрицательной.
Рис. 4.21 показывает, как будет меняться уровень заработной платы индивида
на протяжении его трудовой деятельности в зависимости от того, в какой возрастной категории он будет находиться: 18–24 года, 25–30 лет, 31–40 лет, 41–50 лет, 51–60
46
лет. График построен по результатам модели (4) из Таблицы П6 (Приложение) с
перекрестными эффектами для возрастных групп и формы собственности предприятия. При этом учитывались значимые коэффициенты для индикатора мобильности,
возрастных групп и отдачи от мобильности в них (перекрестные эффекты для возрастных групп). Все остальные характеристики принимались фиксированными на
некотором уровне, неизменными и равными для всех индивидов, т. е. рассчитывалась величина
^
^
·ℎ+·_+^ ·__ℎ ,
(4.22)
где ˆ — оценка коэффициента при переменной, отвечающей за мобильность, ˆ — оценка коэффициента при переменной, отвечающей за соответствующую возрастную группу, ˆ — оценка соответствующего перекрестного эффекта «индикатор мобильности *
возрастная группа».
Рис. 4.21. Вклад возрастной категории и трудовой мобильности в уровень
заработной платы в зависимости от возраста
Синяя линия на графике показывает, каким будет вклад возраста в уровень
заработной платы на каждый момент времени, если индивид остается на старом рабочем месте. Красная линия показывает, как будет определяться заработная плата,
если в данный момент времени индивид сменил рабочее место. Согласно рассчитанной динамике наилучшим моментом для смены рабочего места является возраст
40–50 лет.
Модель регрессии с переключениями также дает адекватные результаты, подтверждая неслучайный отбор индивидов в группы мобильных и немобильных работников, однако разница заработных плат между группами мала. Тем не менее, потери
в заработной плате становятся существенными, если индивида с характеристиками
одной группы определить в противоположную (например, мобильного индивида отнести к немобильным).
47
Заключение
Целью данной работы являлось изучение отдачи от трудовой мобильности на
российском рынке труда 2000–2013 гг. Данный вопрос представляет особый интерес для изучения именно на российских данных. Во-первых, заявленная тематика
не была широко изучена для России, и большинство исследований концентрируется
на детерминантах трудовой мобильности, а не на ее влиянии на уровень или темпы
роста заработной платы. Во-вторых, такие представленные ранее результаты исследований, как отрицательная отдача от мобильности, позволяют предположить, что
ввиду отсутствия ценности специализированных знаний и умений смена рабочего места не влечет больших издержек и является оптимальной стратегией для увеличения
заработной платы.
Для ответа на поставленный вопрос, влияет ли мобильность на величину и
темпы роста заработной платы, были использованы различные эконометрические
методы: метод наименьших квадратов, регрессия с фиксированными эффектами, регрессия с переключениями режимов. Статистические тесты показали, что при оценивании уравнений необходимо учитывать смещение оценок, возникающее вследствие
эндогенности регрессоров в OLS модели, поэтому были использованы дополнительные методы, такие как регрессия с индивидуальными фиксированными эффектами
и регрессия с переключениями.
Полученные результаты показывают, что для полного анализа структуры заработной платы следует исследовать как уравнение темпов ее годового роста, так
и уравнение ее уровня на некоторый момент времени, поскольку они определяются
разными факторами. Прежде всего стоит отметить, что оба типа человеческого капитала, а именно общий и специфический, оказывают значимый вклад в формирование
заработной платы, однако, их влияние имеет разное направление. Общий человеческий капитал сигнализирует работодателю о некотором уровне производительности
работника, на который он может ориентироваться при определении базового уровня
заработной платы, предлагаемой ему. Специфический человеческий капитал определяет темпы роста заработной платы: наибольший ее рост наблюдается на начальном
этапе трудовой деятельности на определенном предприятии, на который приходится
накопление основной доли специализированных навыков. Таким образом, при решении о мобильности индивид может руководствоваться его ожиданиями относительно
будущего роста заработной платы. Профессиональная квалификация имеет важное
значение как для темпов роста заработной платы, так и для ее уровня. Кроме того,
при установлении уровня заработной платы работодатель в значительной степени
ориентируются на общую экономическую ситуацию, выраженную в данной работе
временными трендами.
Что касается трудовой мобильности, то она по-разному влияет на темпы роста
и уровень почасовой заработной платы. Если рассматривать динамику заработной
48
платы для одного и того же индивида, то смена работы увеличивает годовые темпы
роста почасовой заработной платы в среднем на 3%. Влияние данного фактора также
варьируется среди различных профессиональных групп, что делает изначальный выбор «правильной» профессии одной из успешных стратегий увеличения заработной
платы. Трудовая мобильность в среднем не оказывает значимого влияния на взятый
на некоторый момент времени уровень заработной платы мобильных индивидов по
сравнению с немобильными. Тем не менее, при включении в модель перекрестных
эффектов переменная получает значимый отрицательный коэффициент, а эффект
варьируется в зависимости от возрастной группы и типа собственности предприятия. Таким образом, можно утверждать, что для годовых темпов роста заработной
платы наблюдается положительная отдача от мобильности.
Данные результаты могут свидетельствовать о следующих явлениях на рынке
труда. Поскольку не было обнаружено подтверждения положительного роста уровня
почасовой заработной платы после мобильности, то работники могут менять работу,
ориентируясь на предоставляемые им нематериальные вознаграждения и выгоды.
Кроме того, в работе в качестве зависимой переменной рассматривается почасовая
заработная плата, в то время как подстройка количества рабочего времени может
являться для индивидов важным сопутствующим мобильности фактором. Также
работники могут ориентироваться в большей степени на будущий рост заработной
платы, выбирая новое место работы. Наконец, успешной стратегией смены рабочего
места является выбор «прибыльных» профессий и форм собственности предприятия
после перехода к новому работодателю.
В целом можно сказать, что несмотря на то, что в работе было установлено
частичное значимое влияние трудовой мобильности на формирование заработной
платы, оно является достаточно слабым. В качестве направлений для дальнейшей
работы можно предложить, например, учет отбора индивидов в категорию занятых
работников, а также изучение влияния мобильности в течение нескольких периодов
после перехода на новое место работы.
49
Литература
[1] Abraham, K.G., Farber, H.S. Job Duration, Seniority, and Earnings // The American
Economic Review. – 1987. – V. 77. – No 3. – pp. 278-297.
[2] Altonji, J.G., Shakotko, R.A. Do Wages Rise with Job Seniority? // The Review of
Economic Studies. – 1987. – V. 54. – No 3. – pp. 437-459.
[3] Altonji, J.G., Williams, N. Do Wages Rise with Job Seniority? A Reassessment //
Industrial and Labor Relations Review. – 2005. – V. 58. – No 3. – pp. 370-397.
[4] Amann R.A., Klein T.J. Returns to type or tenure? // Journal of the Royal Statistical
Society. – 2012. – V. 175. – No 1 – pp. 153-166.
[5] Battisti, M. Sources of Wage Growth and Returns to Tenure in Italy // IZA Summer
School. – 2009
[6] Becker, G. Human Capital. – Chicago: University of Chicago Press, 1964.
[7] Buchinsky, M., Fougere, D., Kramarz, F., Tchernis, R. Interfirm Mobility, Wages
and the Returns to Siniority and Experience in the United States // The Review of
Economic Studies. – 2010. – V. 775. – pp. 972-1001.
[8] Bull, C., Jovanovic, B. Mismatch Versus Derived-Demand Shift as Causes of Labour
Mobility // The Review of Economic Studies. – 1988. – V. 55. – No 1. – pp. 169-175.
[9] Burdett, K. A Theory of Employee Job Search and Quit Rates // The American
Economic Review. – 1978. – V. 68. – No 1. – pp. 212-220.
[10] Davia, M.A., Job mobility and wage mobility at the beginning of the working career:
a comparative view across Europe. // ISER Working Paper No 2005-03. – 2005.
[11] Dustmann, C., Meghir, C. Wages, Experience and Seniority // Review of Economic
Studies. – 2005. – V. 72. – No 1. – pp. 77–108.
[12] Dustmann, C., Pereira, S.C. Wage Growth and Job Mobility in the UK and
Germany // IZA Discussion Paper No. 1586, Bonn. – 2005.
[13] Ferreira, P. Returns to Job Mobility: The Role of Observed and Unobserved
Factors. // ISER Working Paper No. 2009-12, 2009.
[14] Flinn, C.J. Wages and Job Mobility of Young Workers // Journal of Political
Economy. – 1986. – V. 94. – No 3. – pp. 88–110.
[15] Fuller, S. Job Mobility and Wage Trajectories for Men and Women in the United
States // American Sociological Review. – 2008. – V. 73. – No 1. – pp. 158–183.
50
[16] Gimpelson, V., Slonimczyk, F. Informality and Mobility: Evidence from Russian
Panel Data. // IZA Discussion Paper No. 7703, 2013.
[17] Givord, P., Maurin E. Job Tenure, Wages and Technology: a Reassessment Using
Matched Worker-Firm Panel Data. // CERP Discussion Paper No 4147. – 2003.
[18] Le Grand, C., Tahlin, M. Job Mobility and Earnings Growth // European Sociological
Review. – 2002. – V. 18. – No 4 – pp. 381-400.
[19] Hart, R.A. Worker: Job Match, Job Mobility and Real Wage Cyclicality //
Economica. – 2006. – V. 73. – No 290 – pp. 287-298.
[20] Jovanovic, B. Job Matching and the Theory of Turnover // The Journal of Political
Economy. – 1979. – V. 87. – No 5 (Part1) – pp. 972-990.
[21] Jovanovic, B., Moffitt, R. An Estimate of a Sectoral Model of Labor Mobility // The
Journal of Political Economy. – 1990. – V. 98. – No 4 – pp. 827-852.
[22] Keith, K., McWilliams, A. The Returns to Mobility and Job Search by Gender. //
Industrial and Labor Relations Review. – 1999. – V. 52. – No 3 – pp. 460-477.
[23] Lazear, E. P. Raids and offer matching. // In R. G. Ehrenberg (Ed.), Research in
labor economics (Vol. 8). –JAI Press, 1986. – pp. 141-165.
[24] Lehmann, H., Wadsworth, J. Tenures that Shook the World: Worker Turnover in
Russia, Poland and Britain // Journal of Comparative Economics – 2000. – No 28 –
pp. 639–664.
[25] Luchsinger, C., Lalive, R., Wild, J. Do Wages Rise with Seniority? The Swiss Case //
Swiss Journal of Economics and Statistics. – 2003. – V. 139. – No 2 – pp. 207-229.
[26] Mincer, J. On-the-Job Training: Costs, Returns and Some Implications // Journal
of Political Economy. – 1962. – V. 70. – No 5. – pp. 50-79.
[27] Mincer, J. Wage Changes in Job Changes // Research in Labor Economics. – 1986. –
V. 8A. – No 5. – pp. 171-197.
[28] Mortensen, D.T. Wages, Separations, and Job Tenure: On-the-Job Specific Training
or Matching? // Journal of Labor Economics. – 1988. – V. 6. – No 4. – pp. 445-471.
[29] Peresetsky, A.A., Karminsky, A.A., Golovan, S.V. Probability of default models of
Russian banks. // Economic Change and Restructuring. – 2011. – No 44. – pp. 297334.
[30] Perez, J.I., Sanz, Y.R. Wage changes through job mobility in Europe: A multinomial
endogenous switching approach. // Labor Economics. – 2005. – V. 12. – pp. 531-555.
51
[31] Powers,
D.
Switching,
ный
Censored
and
ресурс]:
Regression,
Treatment-Effect
–
Электрон.
Sample
Selection,
Endogenous
Models
[Электрон-
Regression
текстовые
дан.
–
Режим
доступа:
http://www.oir.pku.edu.cn/umich/teaching/download/20092/CDAcoursematerials/handouts
[32] Sabirianova, K. Z. The Great Human Capital Reallocation: A Study of Occupational
Mobility in Transitional Russia // Journal of Comparative Economics. – 2002. –
No 30. – pp. 191-217.
[33] Seninger, S.F. Jobless spells and re-employment wages // Applied Economics. –
1997. – V. 29 – No 9. – pp. 1169-1177.
[34] Siebern, S. Better LATE? Instrumental Variables Estimation of the Returns to Job
Mobility during Transition. // German Economic Review. – 2000. – V. 1 – No 3. –
pp. 335-362.
[35] Stevens, A.H. Persistent effects of job displacement: the importance of multiple job
losses. // Labour Economics. – 1997. – V. 15 – No 1. – pp. 165-188.
[36] Topel, R.H. Specific Capital, Mobility, and Wages: Wage Rise with Job Seniority //
The Journal of Political Economy. – 1991. – V. 99. – No 1. – pp. 145-176.
[37] Topel, R.H., Ward, M.P. Job Mobility and the Careers of Young Men // The
Quarterly Journal of Economics. – 1992. – V. 107. – No 2. – pp. 439-479.
[38] Бердышев, К.В. Вертикальная трудовая мобильность как марковский процесс //
Cоциология: 4М. – 2010. – No 31. – pp. 162-179.
[39] Мальцева, И.О. Трудовая мобильность и стабильность: насколько высока отдача
от специфического человеческого капитала в России? // Экономический журнал
ВШЭ. – 2009. – No 2 – pp. 243-278.
[40] Мальцева, И.О., Рощин, С.Ю. Гендерная сегрегация и трудовая мобильность на
российском рынке труда. – 2-е изд. – М.: ИД ВШЭ, 2007.
[41] Нестерова, Д.В., Мальцева, И.О. Внутрифирменная трудовая мобильность: карьера и заработная плата: Препринт WP15/2009/10. – М.: ИД ВШЭ, 2009. – 52
с.
[42] Рощин, С.Ю., Слесарева, А. А. Межфирменная мобильность молодых работников на российском рынке труда: Препринт WP15/2012/03. – М.: ИД ВШЭ,
2012. – 52 с.
[43] Смирных, Л.И. Влияние удовлетворенности работой на поиск работы и трудовую мобильность. // XI международная научная конференция по проблемам
развития экономики и общества: в 3 кн. (кн. 1). /научн. ред. Е. Г. Ясин. – М.:
ИД ВШЭ, 2011 – С. 428-437.
52
[44] Солнцев, С.А. Мобильность топ-менеджеров: инсайдеры или аутсайдеры? Препринт WP15/2008/01. – М.: ИД ВШЭ, 2008. – 36 с.
[45] Солнцев, С.А. Мобильность топ-менеджеров в России: что изменилось в кризис
2008 г.? Препринт WP15/2012/02. – М.: ИД ВШЭ, 2012. – 26 с.
53
Приложение
Таблица П1. Описание основных переменных
Переменная
Логарифм
Описание
почасовой
заработной платы
Пол
Семейное положение
Зависимая переменная, измерена в ценах 2000 г.
1 — мужской, 0 — женский
1 — если состоит в официальном браке или проживают вместе, но
официально не зарегистрированы, 0 — иначе
Дети
Наличие у индивида детей до 18 лет
Возраст
Возраст индивида, рассчитанный как год опроса минус год рождения
Набор дамми-переменных: законченное среднее, законченное среднее
Уровень образования
специальное, законченное высшее и выше. Базовая группа: незаконченное среднее
Специфический стаж
Форма собственности
предприятия
Продолжительность специфического рабочего стажа, рассчитанная
как год опроса минус год начала трудовых отношений
Набор дамми-переменных: с участием российских компаний или
частных лиц, с участием иностранных компаний или частных лиц.
Базовая категория: с участием государства
Профессия по классификации ISCO88, набор дамми-переменных.
Уровни:
1 — Законодатели, крупные чиновники, руководители высшего и
среднего звена
2 — Специалисты высшего уровня квалификации
Профессиональная
группа
3 — Специалисты среднего уровня квалификации, чиновники
4 — Служащие офисные и по обслуживанию клиентов
5 — Работники сферы торговли и услуг
6, 7, 8 — Квалифицированные рабочие сельского, лесного хозяйства и
рыбоводства; квалифицированные рабочие, занятые ручным трудом;
квалифицированные рабочие, использующие машины и механизмы
9 — Базовая категория: неквалифицированные рабочие всех отраслей
Город
Дамми-переменная, 1 — если проживает в областном центре или городе, 0 — если проживает в поселке городского типа или селе
Дамми-переменная, 1 — если имела место трудовая мобильности, 0 —
Смена работодателя
если индивид остался на рабочем месте, указанном в прошлогодней
анкете
54
Таблица П2. Описательные статистики
Логарифм почасовой заработной платы
Пол (1 = мужской)
Семейное положение (1 = женат/замужем)
Дети
Уровень образования:
Неполное среднее
Среднее
Среднее специальное
Высшее
Возраст
Специфический стаж
55
Смена работодателя
Вид собственности предприятия:
Государственная
Иностранная
Частная
Профессиональная группа:
Руководители высшего и среднего звена
Специалисты высшего уровня квалификации
Специалисты среднего уровня квалификации
Офисные служащие
Работники сферы услуг
Квалифицированные рабочие
Неквалифицированные рабочие
Город
Количество наблюдений
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
Вся выборка
1.87
(0.80)
0.43
0.78
0.62
2.07
(0.79)
0.43
0.78
0.61
2.35
(0.72)
0.43
0.75
0.58
2.47
(0.75)
0.44
0.77
0.56
2.56
(0.73)
0.43
0.76
0.54
2.68
(0.71)
0.44
0.75
0.53
2.80
(0.70)
0.44
0.74
0.52
2.89
(0.67)
0.43
0.73
0.49
3.03
(0.66)
0.44
0.72
0.49
3.04
(0.64)
0.45
0.73
0.48
3.04
(0.64)
0.45
0.73
0.46
3.06
(0.61)
0.46
0.75
0.46
3.13
(0.60)
0.45
0.74
0.48
3.22
(0.64)
0.45
0.74
0.48
2.84
(0.75)
0.44
0.75
0.51
0.08
0.37
0.31
0.24
38.47
(9.67)
8.21
(8.48)
0.07
0.38
0.30
0.25
39.47
(9.67)
8.73
(8.64)
0.10
0.07
0.35
0.31
0.26
39.42
(9.84)
8.46
(8.72)
0.11
0.07
0.35
0.31
0.27
39.64
(10.00)
8.43
(8.92)
0.11
0.07
0.34
0.31
0.27
39.61
(9.99)
8.13
(8.62)
0.11
0.08
0.34
0.30
0.27
39.22
(10.02)
7.62
(8.36)
0.11
0.10
0.32
0.30
0.27
39.18
(10.08)
7.47
(8.24)
0.12
0.10
0.33
0.29
0.28
39.16
(10.37)
7.40
(8.28)
0.13
0.10
0.31
0.31
0.29
39.10
(10.49)
7.22
(8.19)
0.12
0.09
0.29
0.31
0.31
38.71
(10.53)
6.93
(7.86)
0.11
0.09
0.30
0.29
0.32
39.08
(10.40)
7.12
(7.82)
0.12
0.09
0.31
0.28
0.32
39.43
(10.43)
7.70
(8.10)
0.10
0.16
0.23
0.26
0.34
39.65
(10.27)
7.60
(8.06)
0.11
0.08
0.30
0.27
0.35
39.76
(10.22)
7.51
(7.95)
0.11
0.09
0.32
0.29
0.30
39.36
(10.21)
7.68
(8.28)
0.11
0.78
0.05
0.31
0.77
0.04
0.34
0.74
0.04
0.37
0.68
0.05
0.42
0.65
0.04
0.43
0.60
0.04
0.46
0.58
0.05
0.46
0.58
0.03
0.49
0.55
0.03
0.50
0.52
0.04
0.53
0.51
0.04
0.53
0.51
0.03
0.54
0.48
0.03
0.54
0.50
0.04
0.55
0.58
0.04
0.48
0.05
0.22
0.18
0.06
0.07
0.32
0.1
0.69
0.07
0.21
0.17
0.06
0.07
0.32
0.09
0.69
0.06
0.21
0.18
0.07
0.07
0.31
0.10
0.71
0.04
0.23
0.19
0.07
0.07
0.30
0.10
0.73
0.04
0.22
0.19
0.06
0.08
0.30
0.10
0.73
0.04
0.20
0.19
0.07
0.09
0.32
0.09
0.73
0.04
0.20
0.20
0.07
0.08
0.31
0.10
0.74
0.05
0.22
0.19
0.06
0.09
0.30
0.09
0.72
0.04
0.20
0.20
0.07
0.09
0.31
0.10
0.73
0.04
0.22
0.20
0.07
0.10
0.28
0.10
0.73
0.03
0.23
0.20
0.07
0.10
0.26
0.09
0.73
0.04
0.22
0.21
0.06
0.10
0.28
0.09
0.67
0.04
0.22
0.22
0.06
0.10
0.27
0.09
0.68
0.06
0.21
0.23
0.05
0.09
0.27
0.09
0.68
0.04
0.22
0.20
0.06
0.09
0.29
0.10
0.71
1876
1876
2178
2237
2122
2117
1994
2397
2430
2457
2291
3218
3241
3181
31739
Примечания:
* для непрерывных переменных в таблице указаны средние значения со стандартными отклонениями, приведенными в скобках
** для дамми-переменных в таблице приведены доли наблюдений со значением 1
*** значения для 2000 г. приводятся на основе информации об индивидах, присутствующих в подвыборке 2001 г.
Таблица П3. Описательные статистики по группам мобильных и немобильных
работников
Логарифм почасовой з/п
(1)
(2)
(3)
(4)
Немобильные
Мобильные
Немобильные,
Мобильные,
лаг
лаг
2.84
2.89
2.74
2.74
(0.75)
(0.75)
(0.78)
(0.79)
Пол (1 = мужской)
0.43
0.54
0.43
0.54
Женат/замужем
0.75
0.71
0.75
0.70
Дети
0.51
0.51
0.53
0.51
Неполное среднее
0.09
0.12
0.09
0.11
Среднее
0.31
0.35
0.32
0.36
Среднее специальное
0.30
0.25
0.30
0.27
Высшее
0.30
0.28
0.29
0.26
39.88
35.21
38.89
34.21
(10.08)
(10.28)
(0.45)
(0.44)
8.63
0.16
7.64
3.01
(8.31)
(0.36)
(8.31)
(5.29)
Государственная
0.61
0.37
0.61
0.37
Иностранная
0.04
0.04
0.04
0.04
Частная
0.46
0.66
0.45
0.65
Руководители высшего звена
0.04
0.04
0.04
0.03
Спец. высшего уровня квалиф.
0.22
0.15
0.22
0.14
Спец. среднего уровня квалиф.
0.20
0.19
0.20
0.18
Офисные служащие
0.06
0.07
0.06
0.06
Работники сферы услуг
0.09
0.11
0.09
0.12
Квалифицированные рабочие
0.29
0.32
0.29
0.33
Неквалифицированные рабочие
0.10
0.12
0.10
0.14
0.70
0.76
0.70
0.76
28186
3553
28186
3553
Уровень образования:
Возраст
Специфический стаж
Вид собственности предприятия:
Профессиональная группа:
Город
Количество наблюдений
Примечания:
* для непрерывных переменных в таблице указаны средние значения со стандартными
отклонениями, приведенными в скобках
** для дамми-переменных в таблице приведены доли наблюдений со значением 1
*** значения в столбцах (1) и (2) вычислены на момент после трудовой мобильности,
значения в столбцах (3) и (4) вычислены для периода, предшествовавшего трудовой
мобильности
56
Таблица П4. Результаты оценивания модели годового темпа роста почасовой
заработной платы
(1)
Вся выборка
Зависимая переменная: log  − log (−1)
OLS
FE1
(2)
(3)
(4)
(5)
Мужчины
Женщины
Вся выборка
Мужчины
(6)
Женщины
-0.018***
(0.004)
0.002
(0.004)
-0.001
(0.009)
0.003
(0.005)
0.011
(0.014)
-0.010
(0.028)
0.020
(0.015)
-0.008
(0.008)
-0.002
(0.008)
-0.005
(0.008)
-0.009***
(0.002)
0.009***
(0.002)
0.041***
(0.010)
-0.002***
(0.001)
0.006***
(0.002)
-0.005
(0.010)
-0.007
(0.010)
-0.009
(0.011)
-0.007***
(0.002)
0.007***
(0.003)
0.032**
(0.015)
-0.002*
(0.001)
0.006*
(0.003)
-0.014
(0.013)
0.001
(0.013)
-0.004
(0.013)
-0.009***
(0.002)
0.010***
(0.003)
0.053***
(0.015)
-0.002**
(0.001)
0.006*
(0.003)
-0.010
(0.019)
-0.005
(0.026)
0.014
(0.032)
0.014
(0.027)
0.008
(0.006)
0.030**
(0.014)
-0.011***
(0.002)
0.037***
(0.007)
0.011
(0.025)
-0.004
(0.038)
0.019
(0.046)
0.043
(0.043)
0.005
(0.008)
0.027
(0.021)
-0.011***
(0.003)
0.036***
(0.009)
-0.043
(0.029)
-0.024
(0.037)
-0.002
(0.044)
-0.009
(0.034)
0.011
(0.008)
0.030
(0.020)
-0.011***
(0.002)
0.039***
(0.009)
-0.003
(0.004)
0.006
(0.010)
-0.004
(0.007)
0.013
(0.013)
-0.002
(0.006)
-0.002
(0.017)
0.017
(0.011)
0.041**
(0.018)
0.010
(0.016)
0.052**
(0.022)
0.023
(0.016)
0.031
(0.032)
Временные эффекты
Региональные эффекты
0.041***
(0.012)
0.039***
(0.009)
0.022**
(0.009)
0.007
(0.011)
0.006
(0.010)
0.015*
(0.008)
0.378***
(0.034)
Да
Да
0.067***
(0.018)
0.055***
(0.015)
0.040***
(0.014)
0.022
(0.026)
0.023
(0.016)
0.030***
(0.011)
0.331***
(0.049)
Да
Да
0.015
(0.017)
0.024**
(0.012)
0.005
(0.012)
-0.009
(0.013)
-0.009
(0.013)
-0.002
(0.012)
0.409***
(0.049)
Да
Да
0.087***
(0.031)
0.092***
(0.027)
0.080***
(0.025)
0.026
(0.027)
0.018
(0.027)
0.075***
(0.023)
-0.380
(0.873)
Да
Нет
0.144***
(0.044)
0.136***
(0.042)
0.141***
(0.036)
0.056
(0.056)
0.044
(0.044)
0.117***
(0.031)
-1.336
(1.379)
Да
Нет
0.028
(0.043)
0.043
(0.035)
0.023
(0.033)
-0.018
(0.033)
-0.019
(0.035)
0.020
(0.034)
0.405
(1.104)
Да
Нет
Количество наблюдений
2
31739
0.028
14048
0.022
17691
0.036
31739
0.022
14048
0.017
17691
0.031
Пол (1 = мужской)
Женат/замужем)
Уровень образования:
Среднее
Среднее специальное
Высшее
Возраст
Возраст в квадрате x 10-2
Смена работодателя
Специфический стаж
Специф. стаж в квадрате x 10-2
Вид собственности предприятия:
Частная
Иностранная
Профессиональная группа:
Руководители высшего звена
Спец. высшего уровня квалиф.
Спец. среднего уровня квалиф.
Офисные служащие
Работники сферы услуг
Квалифицированные рабочие
Константа
Примечания:
- уровень значимости: * 10%, ** 5%, *** 1%
- в скобках приведены кластеризованные по индивидам робастные стандартные ошибки
- временные эффекты представлены набором годовых дамми-пременных с 2001 г. в качестве базового уровня
- региональные эффекты представлены набором дамми-пременных на федеральные округа (с Центральным федеральным
округом в качестве базового уровня) и дамми-переменной на проживание в городе
57
Таблица П5. Результаты оценивания модели уровня почасовой заработной платы
Зависимая переменная: log 
(1)
Вся выборка
OLS
(2)
Мужчины
(3)
Женщины
(4)
Вся выборка
FE2
(5)
Мужчины
(6)
Женщины
0.272***
(0.013)
0.022*
(0.012)
0.125***
(0.021)
-0.018
(0.015)
0.009
(0.013)
0.032
(0.026)
0.005
(0.015)
0.086***
(0.017)
0.182***
(0.019)
0.445***
(0.021)
0.026***
(0.004)
-0.035***
(0.005)
0.034**
(0.014)
0.023***
(0.006)
-0.255***
(0.081)
0.103***
(0.035)
-0.013***
(0.005)
0.086***
(0.023)
0.163***
(0.026)
0.348***
(0.030)
0.021***
(0.006)
-0.033***
(0.007)
0.007
(0.020)
0.018*
(0.010)
-0.183
(0.123)
0.074
(0.054)
-0.010
(0.007)
0.082***
(0.026)
0.200***
(0.028)
0.499***
(0.030)
0.020***
(0.006)
-0.025***
(0.008)
0.050**
(0.020)
0.020**
(0.009)
-0.201
(0123)
0.073
(0.058)
-0.008
(0.009)
0.016
(0.014)
0.020
(0.020)
0.058**
(0.027)
0.090***
(0.020)
-0.075***
(0.008)
-0.011
(0.010)
-0.003
(0.002)
0.004
(0.008)
0.029*
(0.018)
0.018
(0.029)
0.022
(0.042)
0.131***
(0.028)
-0.071***
(0.011)
-0.016
(0.014)
-0.002
(0.004)
-0.003
(0.013)
-0.011
(0.022)
0.010
(0.029)
0.055*
(0.037)
0.057**
(0.029)
-0.080***
(0.011)
-0.007
(0.014)
-0.004
(0.003)
0.006
(0.011)
0.200***
(0.011)
0.292***
(0.022)
0.135***
(0.016)
0.268***
(0.030)
0.264***
(0.016)
0.310***
(0.033)
0.037***
(0.010)
0.103***
(0.017)
0.024*
(0.014)
0.100***
(0.020)
0.057***
(0.015)
0.096***
(0.029)
Временные эффекты
Региональные эффекты
0.506***
(0.031)
0.469***
(0.023)
0.354***
(0.022)
0.273***
(0.025)
0.157***
(0.022)
0.356***
(0.020)
0.628***
(0.080)
Да
Да
0.594***
(0.043)
0.514***
(0.035)
0.446***
(0.032)
0.325***
(0.049)
0.274***
(0.035)
0.394***
(0.026)
0.952***
(0.109)
Да
Да
0.439***
(0.043)
0.429***
(0.031)
0.297***
(0.029)
0.225***
(0.031)
0.066**
(0.029)
0.303***
(0.035)
0.729***
(0.115)
Да
Да
0.106***
(0.029)
0.127***
(0.026)
0.069***
(0.023)
-0.006
(0.026)
-0.021
(0.027)
0.099***
(0.022)
-0.151
(0.644)
Да
Нет
0.198***
(0.040)
0.217***
(0.037)
0.171***
(0.032)
0.140***
(0.046)
0.046
(0.039)
0.173***
(0.028)
-1.403
(0.876)
Да
Нет
0.018
(0.041)
0.034
(0.034)
-0.029
(0.031)
-0.100***
(0.032)
-0.104***
(0.036)
-0.005
(0.037)
0.937
(0.910)
Да
Нет
Количество наблюдений
2
31739
0.510
14048
0.480
17691
0.524
31739
0.383
14048
0.319
17691
0.437
Пол (1 = мужской)
Женат/замужем
Уровень образования:
Среднее
Среднее специальное
Высшее
Возраст
Возраст в квадрате x 10-2
Смена работодателя
Специфический стаж
Специф. стаж в квадрате x 10-2
Специф. стаж в кубе x 10-3
Специф. стаж в 4й степени x 10-4
Вид собственности предприятия:
Частная
Иностранная
Профессиональная группа:
Руководители высшего звена
Спец. высшего уровня квалиф.
Спец. среднего уровня квалиф.
Офисные служащие
Работники сферы услуг
Квалифицированные рабочие
Константа
Примечания:
- уровень значимости: * 10%, ** 5%, *** 1%
- в скобках приведены кластеризованные по индивидам робастные стандартные ошибки
- временные эффекты представлены набором годовых дамми-пременных с 2001 г. в качестве базового уровня
- региональные эффекты представлены набором дамми-пременных на федеральные округа (с Центральным федеральным
округом в качестве базового уровня) и дамми-переменной на проживание в городе
58
Таблица П6. Результаты оценивания моделей годового темпа роста и уровня
почасовой заработной платы с перекрестными эффектами
Зависимая перемен.: log  − log (−1)
FE1
(1)
(2)
(3)
Вся выборка
Мужчины
Женщины
Женат/замужем
Уровень образования:
Среднее
Среднее специальное
Высшее
Смена работодателя
Возрастная группа:
25–30 лет
31 год – 40 лет
41 год– 50 лет
51 год – 60 лет
Смена работодателя *
возрастная группа:
25–30 лет
31 год – 40 лет
41 год– 50 лет
51 год – 60 лет
Специфический стаж
Специф. стаж в квадрате x 10-2
Вид собственности предприятия:
Частная
Иностранная
0.013
(0.014)
-0.005
(0.028)
0.021
(0.016)
0.014
(0.014)
0.037
(0.026)
0.011
(0.015)
-0.008
(0.019)
-0.004
(0.026)
0.017
(0.031)
-0.004
(0.053)
0.014
(0.024)
-0.001
(0.037)
0.028
(0.046)
-0.046
(0.077)
-0.041
(0.029)
-0.022
(0.037)
-0.001
(0.044)
0.063
(0.073)
0.014
(0.014)
0.023
(0.020)
0.079***
(0.027)
-0.077***
(0.029)
0.026
(0.018)
0.022
(0.029)
0.043
(0.042)
-0.082*
(0.043)
-0.012
(0.022)
0.014
(0.028)
0.074**
(0.036)
-0.071*
(0.039)
-0.040*
(0.020)
-0.046*
(0.025)
-0.028
(0.031)
-0.041
(0.036)
-0.033
(0.030)
-0.031
(0.038)
-0.004
(0.049)
0.002
(0.059)
-0.046*
(0.028)
-0.060*
(0.034)
-0.046
(0.040)
-0.070
(0.046)
0.105***
(0.021)
0.122***
(0.026)
0.125***
(0.030)
0.060*
(0.035)
0.095***
(0.027)
0.108***
(0.036)
0.105**
(0.046)
0.046
(0.055)
0.121***
(0.031)
0.148***
(0.037)
0.147***
(0.041)
0.071
(0.046)
-0.043
(0.049)
-0.027
(0.044)
-0.014
(0.046)
-0.088*
(0.054)
-0.011***
(0.002)
0.038***
(0.007)
-0.057
(0.073)
0.015
(0.069)
0.000
(0.069)
-0.101
(0.074)
-0.010***
(0.003)
0.033***
(0.009)
-0.027
(0.066)
-0.077
(0.058)
-0.039
(0.063)
-0.070
(0.081)
-0.011***
(0.002)
0.042***
(0.009)
0.022
(0.034)
0.045*
(0.030)
0.076**
(0.031)
0.027
(0.039)
0.000
(0.002)
-0.009
(0.008)
0.011
(0.050)
0.055
(0.044)
0.060
(0.046)
0.040
(0.051)
0.002
(0.003)
-0.018
(0.013)
0.028
(0.044)
0.032
(0.041)
0.085**
(0.043)
0.011
(0.061)
-0.001
(0.003)
-0.005
(0.011)
0.018
(0.011)
0.044**
(0.018)
0.011
(0.016)
0.057***
(0.022)
0.023
(0.016)
0.032
(0.032)
0.031***
(0.010)
0.092***
(0.018)
0.017
(0.014)
0.087***
(0.022)
0.052***
(0.015)
0.087***
(0.031)
0.047**
(0.019)
0.065
(0.041)
0.050*
(0.028)
0.074
(0.046)
0.048**
(0.025)
0.060
(0.078)
0.119***
(0.029)
0.135***
(0.026)
0.077***
(0.023)
-0.000
(0.026)
0.215***
(0.040)
0.230***
(0.037)
0.182***
(0.033)
0.149***
(0.047)
0.024
(0.041)
0.038
(0.034)
-0.023
(0.031)
-0.098***
(0.032)
Смена работодателя *
вид собственности предприятия:
Частная
Иностранная
Профессиональная группа:
Руководители высшего звена
Спец. высшего уровня квалиф.
Спец. среднего уровня квалиф.
Офисные служащие
Зависимая переменная: log 
FE2
(4)
(5)
(6)
Вся выборка
Мужчины
Женщины
0.057*
(0.030)
0.074***
(0.027)
0.059**
(0.025)
0.014
(0.028)
0.087**
(0.044)
0.113***
(0.043)
0.104***
(0.037)
0.090
(0.058)
59
0.030
(0.042)
0.036
(0.035)
0.017
(0.033)
-0.023
(0.035)
Таблица П6 (продолжение)
Работники сферы услуг
Квалифицированные рабочие
Смена работодателя *
профессиональная группа:
Руководители высшего звена
Спец. высшего уровня квалиф.
Спец. среднего уровня квалиф.
Офисные служащие
Работники сферы услуг
Квалифицированные рабочие
Константа
Временные эффекты
Количество наблюдений
2
0.015
(0.028)
0.050**
(0.023)
0.027
(0.044)
0.080**
(0.032)
-0.007
(0.036)
0.013
(0.033)
-0.016
(0.027)
0.104***
(0.022)
0.054
(0.039)
0.180***
(0.028)
-0.103***
(0.035)
-0.002
(0.036)
0.152*
(0.079)
0.055
(0.051)
0.087*
(0.048)
0.017
(0.064)
-0.013
(0.055)
0.101**
(0.045)
0.198***
(0.037)
Да
0.312***
(0.109)
0.023
(0.083)
0.128*
(0.075)
-0.204*
(0.113)
-0.006
(0.103)
0.131**
(0.059)
0.146***
(0.054)
Да
-0.042
(0.108)
0.033
(0.067)
0.033
(0.063)
0.017
(0.080)
-0.057
(0.070)
0.054
(0.091)
0.267***
(0.052)
Да
1.841***
(0.035)
Да
1.968***
(0.049)
Да
1.766***
(0.052)
Да
31739
0.023
14048
0.021
17691
0.032
31739
0.381
14048
0.316
17691
0.436
Примечания:
- уровень значимости: * 10%, ** 5%, *** 1%
- в скобках приведены кластеризованные по индивидам робастные стандартные ошибки
- временные эффекты представлены набором годовых дамми-пременных с 2001 г. в качестве базового уровня
60
Таблица П7. Результаты оценивания регрессии с переключениями
(1)
Change
Дети
Пол (1 = мужской)
Женат/замужем
-0.002
(0.025)
0.130***
(0.024)
-0.009
(0.026)
Уровень образования:
Среднее
Среднее специальное
Высшее
61
Возраст
Возраст в квадрате x 10-2
Возраст в кубе x 10-3
Специфический стаж
Специф. стаж в квадрате x 10-2
Специф. стаж в кубе x 10-3
Специф. стаж в 4й степени x 10-4
Вид собственности предприятия:
Частная
Иностранная
Профессиональная группа:
0.057**
(0.029)
-0.110***
(0.042)
0.266**
(0.114)
-0.023**
(0.010)
-0.217***
(0.012)
1.902***
(0.176)
-0.674***
(0.085)
0.081***
(0.013)
0.245***
(0.022)
-0.081
(0.052)
Вся выборка
(2)
Movers
(3)
Stayers
(4)
Change
Мужчины
(5)
Movers
(6)
Stayers
-0.005
(0.034)
0.218***
(0.026)
0.030
(0.023)
0.264***
(0.015)
0.023*
(0.013)
0.072**
(0.031)
0.124***
(0.035)
0.307***
(0.038)
0.022***
(0.008)
-0.032***
(0.011)
0.088***
(0.019)
0.191***
(0.021)
0.459***
(0.023)
0.030***
(0.004)
-0.039***
(0.006)
0.237***
(0.023)
0.304***
(0.051)
-0.002
(0.045)
-0.028
(0.046)
-0.010***
(0.002)
0.057***
(0.012)
-0.536***
(0.116)
0.196***
(0.045)
-0.024***
(0.006)
-0.248***
(0.017)
2.215***
(0.254)
-0.777***
(0.123)
0.091***
(0.018)
0.176***
(0.012)
0.297***
(0.024)
0.184***
(0.031)
-0.012
(0.066)
(7)
Change
Женщины
(8)
Movers
(9)
Stayers
-0.008
(0.029)
-0.017
(0.015)
0.064
(0.054)
0.152***
(0.056)
0.330***
(0.059)
0.024*
(0.012)
-0.034**
(0.017)
0.082***
(0.027)
0.205***
(0.029)
0.504***
(0.032)
0.027***
(0.007)
-0.032***
(0.008)
0.011
(0.036)
0.077**
(0.038)
0.136***
(0.022)
0.076**
(0.038)
0.100**
(0.046)
0.284***
(0.053)
0.017
(0.011)
-0.026*
(0.015)
0.086***
(0.025)
0.170***
(0.029)
0.356***
(0.032)
0.022***
(0.006)
-0.034***
(0.007)
0.187***
(0.035)
0.261***
(0.071)
-0.013
(0.032)
0.026
(0.020)
-0.026
(0.195)
0.096
(0.074)
-0.012
(0.010)
0.123***
(0.037)
-0.170**
(0.069)
0.423**
(0.196)
-0.036**
(0.018)
-0.193***
(0.018)
1.823***
(0.288)
-0.730***
(0.150)
0.102***
(0.024)
0.124***
(0.017)
0.269***
(0.031)
0.290***
(0.031)
-0.179**
(0.087)
0.062***
(0.014)
-0.579***
(0.157)
0.212***
(0.068)
-0.026***
(0.010)
0.296***
(0.031)
0.380***
(0.067)
0.227***
(0.018)
0.316***
(0.036)
Таблица П7 (продолжение)
Руководители высшего звена
Спец. высшего уровня квалиф.
Спец. среднего уровня квалиф.
Офисные служащие
Работники сферы услуг
Квалифицированные рабочие
-0.159**
(0.062)
-0.250***
(0.043)
-0.192***
(0.039)
-0.223***
(0.052)
-0.045
(0.042)
-0.127***
(0.035)
Обратное отношение Миллса
Константа
62
Временные эффекты
Региональные эффекты
Количество наблюдений
2
0.551
(0.485)
Нет
Да
31739
0.546***
(0.064)
0.552***
(0.044)
0.358***
(0.037)
0.207***
(0.042)
0.084**
(0.038)
0.334***
(0.033)
0.068**
(0.034)
0.804***
(0.160)
Да
Да
0.518***
(0.033)
0.483***
(0.026)
0.373***
(0.024)
0.301***
(0.028)
0.171***
(0.024)
0.374***
(0.022)
-0.405***
(0.106)
0.348***
(0.112)
Да
Да
-0.178**
(0.080)
-0.255***
(0.067)
-0.260***
(0.061)
-0.390***
(0.115)
-0.327***
(0.076)
-0.159***
(0.044)
3553
0.478
28186
0.515
14048
-0.379***
(0.080)
Нет
Да
0.674***
(0.090)
0.519***
(0.067)
0.383***
(0.051)
0.225***
(0.078)
0.170**
(0.070)
0.363***
(0.040)
0.039
(0.046)
1.191***
(0.220)
Да
Да
0.597***
(0.048)
0.527***
(0.040)
0.469***
(0.037)
0.361***
(0.056)
0.302***
(0.042)
0.410***
(0.030)
-0.107
(0.153)
0.844***
(0.162)
Да
Да
-0.113
(0.100)
-0.241***
(0.059)
-0.139**
(0.054)
-0.166***
(0.063)
0.075
(0.055)
-0.221***
(0.066)
1913
0.434
12135
0.490
17691
1.170
(0.783)
Нет
Да
0.379***
(0.086)
0.547***
(0.060)
0.316***
(0.053)
0.169***
(0.054)
0.027
(0.049)
0.237***
(0.071)
0.107**
(0.049)
0.654***
(0.240)
Да
Да
0.457***
(0.046)
0.445***
(0.033)
0.312***
(0.031)
0.250***
(0.034)
0.052*
(0.031)
0.335***
(0.037)
-0.586***
(0.133)
0.352**
(0.154)
Да
Да
1640
0.526
16051
0.526
Примечания:
- уровень значимости: * 10%, ** 5%, *** 1%
- в скобках приведены кластеризованные по индивидам робастные стандартные ошибки
- временные эффекты представлены набором годовых дамми-пременных с 2001 г. в качестве базового уровня
- региональные эффекты представлены набором дамми-пременных на федеральные округа (с Центральным федеральным
округом в качестве базового уровня) и дамми-переменной на проживание в городе
- для пробит моделей (уравнения (1), (4), (7)) все объясняющие переменные, кроме пола, измерены на предыдущий период
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа