Диссертация (1136788), страница 19
Текст из файла (страница 19)
Отмечу только, что в рамках мультиномиальногологит-анализаподиндивидуальнойсамозанятымиоснове,занятыевпонималисьзанятыенафермерскиххозяйствахипредприниматели, не имеющие статуса юридического лица. Занятые вдомашних хозяйствах производством продукции для реализации былиисключеныизкатегориисамозанятыхприоцениваниимультиномиальной регрессии, т.к. согласно дескриптивному анализуОНПЗ,онизначительноотличалисьпосвоимсоциально-демографическим характеристикам от остальных видов самозанятости(см. Таблица 7 Приложения 1). Кроме того, данная категориясознательно не выделялась и при проведении анализа с использованием46Для расчета средних предельных эффектов использовалась программа margeff в пакете STATA 11.См.
[Bartus, 2005].108РМЭЗ НИУ ВШЭ, т.к. данные о занятости производством в рамкахдомохозяйства устанавливаются согласно анкете домохозяйств, а не наоснове информации об индивидуальной трудовой активности каждогочлена домохозяйства.
При сопоставлении с данными индивидуальныхвопросников, в которых содержатся представляющие ключевой интереспоказателисамооценоксоциальногоположения,произойдетискусственное «приписывание» занятости производством продукции дляреализации всем членам домохозяйства.На последнем этапе дескриптивного анализа на основе РМЭЗ НИУВШЭ я рассматривала такие различия в характеристиках занятостиразличных видов неформальных работников как доступ к социальнымльготам, а также степень соблюдения трудового законодательства итрудовых контрактов на рабочих местах.Следующие этапы эмпирической части исследования былисвязаны с изучением влияния неформальной занятости на самооценкисоциальногоположения.Анализбылреализованвтрипоследовательные стадии.На первой стадии для получения общей дескриптивной картиныраспределения самооценок среди респондентов, обладающих разнымистатусами на рынке труда, сравнивались средние значения отобранныхпоказателей в шести различных группах - формальные работники,самозанятые, неформальные наемные работники, нерегулярно занятые,безработные,экономическинеактивные.Такжеанализироваласьдинамика средних значений за 2000-2010 гг.
Помимо этого, на данномэтапе были рассмотрены распределения долей респондентов, имеющихразные статусы на рынке труда, по градациям шкал каждого изотобранных индикаторов самооценки социального положения.Анализ средних и распределения долей не может учестьнеоднородность характеристик респондентов, обладающих различными109статусами на рынке труда, а потому на второй стадии производилсяболееглубокийанализсамооценоксоциальногоположенияреспондентов, связанный с оцениванием регрессионных уравнений.
Врамках данного анализа статус на рынке труда рассматривался вкачестве возможного фактора самооценки социального положения приконтролированииразличныхсоциально-демографическиххарактеристик.Проведениеданногоанализапредполагалоиспользованиеисследовательской концептуальной схемы, в рамках которой в качественезависимой переменной рассматривалось не отсутствие официальногооформления трудовой деятельности, а принадлежность к различнымкатегориям неформальной занятости – самозанятость, неформальнаянаемная занятость и нерегулярная занятость. В качестве индикаторовсамооценкисоциальногопоследовательноположенияиспользовалисьпять(зависимойпараметровпеременной)субъективноговосприятия собственного места в обществе, каждый из которыхрассматривался отдельно.Темсамымконцептуальнаясхемаэмпирическогоанализапозволила учесть как неоднородность структуры самой неформальности,так и множественность сфер проявления социального неравенства, вкоторых могло наблюдаться влияние неформальной занятости.Для оценки влияния неформальности на самооценки социальногоположения на данных каждой из одиннадцати волн РМЭЗ НИУ ВШЭдля пяти отобранных индикаторов самооценки социального положения яоценивала порядковые пробит-модели (ordered probit).
Зависимаяпеременная (в качестве которой выступает последовательно каждый изпяти отобранных индикаторов самооценки социального положения)могла принимать 5 или 9 упорядоченных значений в соответствии стипом шкалы.110В основе модели лежит предположение о том, что точное значениеинтересующего параметраy*,который измеряется при помощизависимой переменной, является на самом деле ненаблюдаемым[Wooldridge, 2002].Вместо него мы имеем только значения y , который представляетсобой упорядоченные категории - «группировки» значений y * .yiy i* –*= X i i , где(2.1а)точное, но ненаблюдаемое значение зависимой переменной длянаблюдения i (например, точный уровень субъективного уважения), y i наблюдаемое значение зависимой переменной для наблюдения i, X i –набор независимых объясняющих переменных, – оценки параметров; i - случайная ошибка, распределенная нормально.Тогда:(2.1б)Техника порядкового пробита основана на использовании данныхо значенияхy,которые представляют собой цензурированнуюинформацию о настоящем распределении значений y * , для того, чтобыполучить оценки параметров .Набор объяснительных характеристик в данной модели включалпол, возраст, уровень образования, состояние в браке,47 тип поселения47Аналогичнопеременнойсемейногоположения,использованнойврамкахоцениваниямультиномиального логита, представленного в предыдущей Главе, использовалась даммипеременная, описывающая состоит ли респондент в браке (неважно, зарегистрированы отношенияили нет).
Разведенные и вдовые респонденты, а также те, кто состояли в официальнозарегистрированном браке, но не проживали совместно, были отнесены в категорию не состоящих вбраке.111(город, село или поселок городского типа, областной центр, столица),самооценку здоровья,48 число детей в домохозяйстве,49 натуральныйлогарифм душевого дохода,50 статус студента,51 статус пенсионера,52регион(федеральныйконтролирующихокруг),переменныхстатуснаосновывалсярынкенатруда.Наборпредшествующихисследованиях факторов субъективного социального статуса, обзоркоторых был приведен в предыдущей Главе.
Напомним, что онипродемонстрировали значимое влияние таких характеристик как пол,возраст, образование, доход и его источники, число детей. Самооценказдоровья была также включена в качестве контролирующей переменной,т.к. потенциально могла значимо влиять на восприятие собственногоположения в обществе (и результаты настоящего исследования показалиоправданность такого решения).
Тип поселения респондента также могбыть приводить к различиям в оценках своего места в обществе –жителистолиц могли ставить себя значимо выше по сравнению с теми, ктопроживает в селах и поселках городского типа. Переменная статуса нарынке труда, как указывалось выше, могла принимать шесть различныхзначений, описывающих все возможные состояния на рынке труда.
Вкачестве базы для сравнения была выбрана формальная занятость.48В качестве самооценки здоровья использовался ответ на вопрос «Были у Вас в течение последних30 дней какие-либо проблемы со здоровьем?».4950Под детьми понимались члены данного домохозяйства моложе 18 лет.Среднедушевой доход определялся как сумма доходов, полученных домохозяйством из всехисточников за последние 30 дней, деленная на число членов домохозяйства. Затем показательсреднедушевого дохода домохозяйства был дефлирован при помощи региональных индексовпотребительских цен.51Дамми-переменная, описывающая, указал ли респондент в качестве своего основного занятия втекущий момент учебу в учреждении среднего или высшего профессионального образования или нет.52Дамми-переменная, указывающая, являлся ли респондент получателем пенсии любого вида(трудовой, по выслуге лет, по инвалидности и т.д.) или нет.112На данном этапе я ограничилась анализом знака и значимостиполученных коэффициентов, не оценивая предельные эффекты.
Прианализе отдельных волн полученные оценки потенциально могут бытьподверженызначительнымсмещениям,связаннымсвлияниеминдивидуальных ненаблюдаемых характеристик. Они могут бытьсвязаны с психологическими особенностями восприятия и выборастатуса на рынке труда.На третьем этапе данные одиннадцати волн РМЭЗ НИУ ВШЭбыли объединены в одну несбалансированную панель, и на полученныхданных была оценена линейная модель с фиксированными эффектами.53Данная техника обладала несколькими преимуществами.Во-первых, полученные оценки при индикаторах неформальныхтипов занятости в такой модели являются фактически оценками влиянияизменений в положении на рынке труда (т.е.
переходов из базовогосостояния в один из типов неформальной занятости) на динамикусамооценок социального статуса.Во-вторых, модель с фиксированными эффектами отчасти решаетпроблемусмещенияненаблюдаемыхоценокиз-захарактеристикпотенциальногоработников,влиянияприводящихкнеслучайному отбору в определенный статус на рынке труда. Модельпанельной регрессии с фиксированными эффектами основывается на53Признавая порядковый характер зависимой переменной, я, тем не менее, на данном этапеоценивала линейные модели с фиксированными эффектами, которые используются в тех случаях,когда зависимые переменные и случайные ошибки имеют нормальное распределение (т.е. дляинтервальных данных).
Оценивание таких модели на порядковых данных потенциально можетприводить к получению смещенных коэффициентов. Однако в рамках настоящего анализаиспользованиелинейныхмоделейсфиксированнымиэффектамибылопродиктованонеобходимостью выявить факт наличия значимой связи между типом статуса на рынке труда исамооценками социального положения при изучении панельных данных. С учетом того, что размервыявленных эффектов был невелик, и в большинстве случаев различия оказались незначимы,использование более корректных методов оценивания не представлялось необходимым.113предпосылке о том, что ненаблюдаемые эффекты постоянны во времени.Поэтому, наблюдая одних и тех же людей на протяжении определенногопериода, можно исходить из того, что контролируются и этиненаблюдаемые (а потому не поддающиеся прямому измерению)постоянные индивидуальные различия.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
