Диссертация (1138049), страница 13
Текст из файла (страница 13)
Какпоказывают исследования, доля межсемейных частных трансфертов для таких домохозяйств вРоссии составляет чуть менее трети от их совокупных доходов.20080177180165 16370165 163151 15316060138140120129127117116 113 11550115100 10210110010610298 1004090807076306034 364040 38343830 31 32 32 30 28 2826 23 24 282636 35 34 33 33 35 34201020201620152014201320122011201020092008200720062005200420032002200120001999199819971996199519941993019920со средним размером начисленной заработной платы, % (шкала справа)с величиной прожиточного минимума пенсионера, % (шкала слева)Рисунок 14 – Соотношение среднего размера пенсий с прожиточным минимумом изаработными платамиАгрегированная статистика Росстата, приведенная в первом разделе диссертации, такжене дает оснований предполагать, что рост пенсий в 2010 году или ранее влиял наэкономическую активность пенсионеров.
Согласно рисунку 8 уровень участия в рабочей силемужчин и женщин пенсионного возраста рос на протяжении всего периода. С другой стороны,на экономическую активность могли действовать другие факторы: улучшался средний уровеньздоровья лиц старших возрастов или росла их востребованность на рынке труда. Поэтому для54оценки влияния пенсий на предложение труда пенсионеров необходимо отделить факторпенсий от остальных.В качестве данных для эмпирического анализа использовалась база микроданных RLMSHSE5.Обследование RLMS-HSE проводится раз в год, начиная с 1994 года, каждый годопрашивается около 10-15 тысяч респондентов.
Уникальной чертой этой базы является то, чтоэто единственное лонгитьюдное репрезентативное обследование по России, позволяющее застоль длинный период получить первичные данные по доходам индивидов. Также в анкетыобследования включен широкий набор вопросов по особенностям занятости, составудомохозяйства и уровню здоровья индивидов.Для эмпирического анализа использовались только волны обследования с 2000 по 2015год.
Так как треть пенсионеров в России начинает получать пенсии до наступленияобщеустановленного пенсионного возраста, выборка в данном случае ограничивалась с однойстороны 55 годами для мужчин (50 – для женщин), с другой стороны 72 годами, однако ввыборку попадали только респонденты, получающие пенсию в год опроса. Также выборкаразделялась на мужчин и женщин. Это разделение связано не только с различиями впенсионных возрастах. Оценка собственного здоровья у мужчин и женщин также серьезноразличается, первые обычно оценивают свое состояние лучше, хотя по многим объективнымпоказателям, как будет показано далее, наблюдается обратное.
Из-за различия гендерных ролейвнутри семьи, такие факторы, связанные с домохозяйством, как наличие партнера, детей ивнуков, влияют на предложение труда мужчин и женщин различно.На первом этапе оценивается влияние размеров пенсии на предложение трудапенсионеров. В качестве зависимой переменной в регрессиях использовалась бинарнаяпеременная, равная 0, если индивид и в прошлом, и в текущем году был экономическиактивным; равная 1, если индивид был экономически активным в прошлом году, но в текущемперестал участвовать в рабочей силе.
Экономическая активность базировалась на определенииМОТ, то есть человек находился в состоянии экономической активности, если он работал, либобыл безработным (не имел работу, но искал ее и готов был к ней приступить). Индивиды,экономически неактивные в прошлом году исключались из выборки.5«Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения НИУ-ВШЭ(RLMS-HSE)», проводимый Национальным исследовательским университетом - Высшейшколой экономики и ЗАО «Демоскоп» при участии Центра народонаселения УниверситетаСеверной Каролины в Чапел Хилле и Института социологии РАН.
(Сайты обследования RLMSHSE: http://www.hse.ru/rlms, http://www.cpc.unc.edu/projects/rlms)».55Два метода оценки влияния размеров пенсии на выход с рынка труда использовалось дляанализа. Так как RLMS-HSE – это панельные данные, то оба метода используют даннуюхарактеристику. Во-первых, оценивается панельная логит регрессия с фиксированнымиэффектами, что позволяет учесть и элиминировать влияние ненаблюдаемых неизменныххарактеристик респондентов, участвующих в опросе не менее двух лет подряд. Однакополученные коэффициенты невозможно интерпретировать, таким образом невозможновычислить насколько изменение размеров пенсий влияет на выход с рынка труда. Поэтомувторым методом для расчета был обычная панельная регрессия с фиксированными эффектами.Хотя зависимая переменная в данном случае является бинарной, методы линейных оценокобычнолишьнезначительнохуже,затопозволяютполучить«осмысленные»,интерпретируемые коэффициенты.В качестве основного регрессора, определяющего размер пенсий, используется дваиндикатора.
В одном случае это логарифм размера пенсий, приведенных к ценам 2014 года. Нопокупательная способность одной и то же суммы различается от региона к региону, к тому жезаработные платы, которые предлагает рынок труда работникам также различаются, поэтомувторым индикатором является отношение пенсии к средней заработной плате в регионе.Включение последней позволяет оценить возможности рынка труда в регионе, от чего индивидотказывается, выходя с рынка труда.На рисунках 15 и 16 представлена динамика средних пенсий (в ценах 2014 года) иотношения средних пенсий к средним заработным платам за период с 2000 по 2015 год.Динамика того и другого показателя серьезно различается.
Хотя пенсии росли до 2013 годавключительно, их соотношение с заработными платами на протяжении большей частирассматриваемого периода падало. Исключением являются кризисные периоды 2008-2009 и2014-2015 годов, а также резкое повышение пенсий в 2010 году в результате ряда мер,направленных на улучшение благосостояния пенсионеров. Также на протяжении всего периодапенсионные выплаты у мужчин в среднем выше, чем у женщин. Этот факт объясняется какболее высокими заработными платами первых, так и более длительным трудовым стажем.5614 00012 82912 98912 56812 25912 20611 79212 00010 0009 1458 3238 0006 5566 0004 0004 5653 5984 1772 00011 15011 18610 81410 53810 79510 4467 017 7 1317 9425 5735 164 5 4667 1966 0525 697 5 8734 9584 596 4 8623 27002000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015ЖенщиныМужчиныИсточник: RLMS-HSE, 2000-2015Рисунок 15– Средняя пенсия в ценах 2014 года, руб.60,050,040,047,149,144,742,740,4 41,438,238,033,6 34,842,1 42,238,730,048,2 47,436,934,3 34,743,0 41,845,745,5 44,243,739,839,7 38,537,933,131,428,330,020,010,00,02000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015ЖенщиныМужчиныИсточник: RLMS-HSE, 2000-2015Рисунок 16– Отношение средней пенсии к среднерегиональной заработной плате, в %Так как для оценки использовались методы анализа панельных данных, в числоконтрольных переменных в регрессии были включены характеристики индивида, которыемогли меняться от одного года к другому.
Так как лица старших возрастов очень редко меняют57свой уровень образования, эта переменная была исключена. Полный список включаетследующие регрессоры:1. Характеристики индивида: возраст, самооценки здоровья, бинарные переменные,определяющие, пережил ли человек инфаркт или инсульт.2. Характеристики домохозяйства: наличие партнера, статус занятости партнера6,наличие в домохозяйстве внуков до 3 лет, наличие внуков от 3 до 6 лет включительно,нетрудовые доходы за исключением пенсии индивида в расчете на одного члена домохозяйства.3.
Характеристики места проживания и макропеременные: уровень безработицы врегионе, бинарные переменные годов опроса.В таблице 1 указаны результаты регрессий для мужчин и женщин, оцененных двумяуказанными выше методами. Положительный знак коэффициента означает, что факторстимулирует к выходу с рынка труда, отрицательный знак – стимулирует оставаться на рынкетруда.Таблица 1 – Результаты панельных регрессий, индикатор – логарифм пенсииЛогарифм пенсийМужчиныПанельный Logit с ПанельнаяFEрегрессия с FE1.667***0.194***(0.527)(0.062)ЖенщиныПанельный Logit с ПанельнаяFEрегрессия с FE2.560***0.106**(0.449)(0.048)-0.390(0.454)-0.051(0.044)0.136(0.318)0.018(0.023)Очень плохое2.490***(0.867)0.394***(0.122)1.312**(0.528)0.294***(0.073)Плохое0.729***(0.263)0.123***(0.039)0.327*(0.175)0.042**(0.019)Хорошее0.165(0.266)0.014(0.026)-0.051(0.222)-0.000(0.016)Пережилиинфаркт-0.374(0.456)-0.062(0.081)-0.507(0.477)-0.037(0.050)Пережили инсульт1.416**(0.713)0.257***(0.085)0.103(0.363)0.051(0.059)Наличие партнера2.075**(0.881)0.179*(0.102)0.859***(0.331)0.066*(0.035)ВозрастСамооценказдоровья (среднее– база):6В случае отсутствия партнера этот показатель равен нулю.58Занятостьпартнера-0.725**(0.322)-0.123***(0.036)-0.481**(0.227)-0.064***(0.024)Наличие внуковдо 3 лет0.277(0.502)-0.001(0.062)0.025(0.314)0.011(0.025)Наличие внуков от3 до 6 летвключительноЛогарифмнетрудовыхдоходов в расчетена одного членад/хУровеньрегиональнойбезработицы0.275(0.488)0.047(0.063)-0.309(0.351)-0.011(0.026)0.098(0.076)0.016*(0.009)0.093***(0.025)0.008***(0.002)-0.042(0.092)0.002(0.010)0.037(0.060)0.003(0.005)Константа0.813(2.314)-1.876(1.209)Количество групп33511546812337(индивидов)Количество1290310130367336наблюденийПримечание: Ряд бинарных переменных годов опроса, включенных в регрессию, в таблице не приведен.В скобках указаны стандартные ошибки (робастные для панельной регрессии с FE).
Уровеньстатистической значимости указан звездочками: * - 10%, ** - 5%, *** - 1%.Результаты регрессий, использующих logit и линейную регрессию, практически неотличаются. Многие характеристики оказывают очень близкое влияние на вероятность выходас рынка труда мужчин и женщин.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
