Диссертация (1138049), страница 27
Текст из файла (страница 27)
Втаблице 26 — результаты обратной спецификации — влияния уровня занятости молодыхна занятость пожилых.Таблица 24 – Результаты регрессионного анализа (зависимая переменная — уровеньзанятости 20—24-летних)ПараметрОбычный ПанельнаяПанельнаяОбобщенныйМНКмодельс модельс метод моментовфиксированными фиксированными (Ареллано—эффектамиэффектами и IVБонд)Уровень занятости 20— 0,574***0,303***0,302***0,275***24-летних, лаг = 1 год(0,039)(0,051)(0,043)(0,054)Уровень занятости 20— 0,291***0,0580,058*0,06624-летних, лаг = 2 года (0,040)(0,042)(0,033)(0,041)Уровень занятости 60— 0,0350,071**0,0750,03464-летних(0,022)(0,036)(0,267)(0,054)Долясредивсего -1,289*** -0,781-0,778-1,698***населения20—24- (0,328)(0,549)(0,518)(0,607)128летнихДолясредивсегонаселения60—64летнихРеальнаязаработнаяплата, тыс.
руб.Квадратреальнойзаработной платыДолягородскогонаселенияКонстанта-0,599**(0,295)-0,569(0,529)-0,569(0,414)-0,672(0,605)0,288(0,362)-0,019(0,021)0,030(0,019)17,399***(3,903)-0,399(0,919)0,014(0,033)-0,121(0,187)52,480***(15,085)-0,402(0,833)0,014(0,032)-0,119(0,161)52,292***(17,734)-1,404(1,055)0,036(0,037)-0,021(0,220)61,251***(17,356)ДаДаДа9480,2079480,207869Фиктивные переменныеДавремениЧисло наблюдений9482R0,805P-valueтестаАреллано—Бонда дляпервыхразностейпеременных:AR(1)0,000AR(2)0,945P-value теста Саргана0,178насверхидентифицирующие ограниченияПримечание. В таблицах 5—7 в скобках указаны робастные стандартные ошибки,«*», «**», «***» означает уровень значимость в 10, 5 и 1% соответственно.
В обычной МНКпредставлен скорректированный R2, в панельных моделях с фиксированными эффектами–within-R2.Источники: (Росстат, 2015) и расчеты авторов.Таблица 25 – Результаты регрессионного анализа (зависимая переменная — уровеньбезработицы 20—24-летних)ПараметрОбычныйПанельнаяПанельнаяОбобщенныйМНКмодельс модельс метод моментовфиксированными фиксированными (Ареллано—эффектамиэффектами и IVБонд)Уровень безработицы0,504***0,163***0,159***0,118**20—24-летних, лаг = 1(0,050)(0,062)(0,036)(0,047)годУровень безработицы0,370***0,108***0,116***0,090**20—24- летних, лаг =(0,043)(0,039)(0,035)(0,045)2 годаУровеньзанятости -0,049**-0,033-0,394-0,01860—64-летних(0,025)(0,028)(0,251)(0,037)Доля среди всего 1,046***0,9450,6231,079*129населения20—24летнихДоля среди всегонаселения60—64летнихРеальная заработнаяплата, тыс.
руб.Квадратреальнойзаработной платыДолягородскогонаселенияКонстанта(0,394)(0,615)(0,508)(0,611)-0,173(0,338)1,580***(0,401)1,568***(0,420)1,551***(0,501)-0,414(0,326)0,028(0,018)-0,015(0,017)-2,857(4,126)0,228(0,805)0,002(0,031)0,178(0,169)-20,307(12,901)0,546(0,826)-0,007(0,032)0,056(0,158)0,198(17,804)0,747(1,135)-0,012(0,041)0,086(0,266)-18,316(18,635)ФиктивныеДаДаДапеременные времениЧисло наблюдений9489489482R0,8280,202P-valueтестаАреллано—Бонда дляпервыхразностейпеременных:AR(1)AR(2)P-value теста Саргананасверхидентифицирующие ограниченияИсточники: (Росстат, 2015) и расчеты авторов.Да8690,0000,1990,283Таблица 26 – Результаты регрессионного анализа (зависимая переменная — уровеньзанятости 60—64-летних)ПараметрОбычныйПанельнаяПанельнаяОбобщенныйМНКмодельс модельс метод моментовфиксированными фиксированными (Ареллано—эффектамиэффектами и IVБонд)Уровеньзанятости0,533***0,214***0,208***0,159***60—64-летних, лаг = 1(0,046)(0,044)(0,044)(0,048)годУровеньзанятости0,240***-0,032-0,035-0,064**60—64-летних, лаг = 2(0,040)(0,028)(0,043)(0,030)годаУровеньзанятости 0,054*0,121**1,0640,07520—24-летних(0,029)(0,053)(0,783)(0,083)Доля среди всего0,342-0,873**-1,005*населения20—24(0,425)(0,436)(0,527)летнихДоля среди всего-0,0890,7161,1420,509населения60—64(0,370)(0,588)(0,802)(0,798)летних130Реальная заработнаяплата, тыс.
руб.Квадратреальнойзаработной платыДолягородскогонаселенияКоэффициентзамещенияКонстанта0,079(0,774)0,021(0,039)0,005(0,026)-1,417(6,847)0,921(7,662)-0,520(1,574)0,022(0,061)-0,258(0,194)-29,810*(15,360)53,947***(16,219)-0,291(1,404)0,015(0,055)-0,097(0,254)-22,500*(13,478)-21,239(58,564)ФиктивныеДаДаДапеременные времениЧисло наблюдений9489489482R0,6450,356P-valueтестаАреллано—Бонда дляпервыхразностейпеременных:AR(1)AR(2)P-value теста Саргананасверхидентифицирующие ограниченияИсточники: Росстат, 2015, а также расчеты авторов.-0,508(1,795)0,030(0,067)-0,449*(0,260)-26,490(19,943)72,820***(19,964)Да8690,0000,4520,031По результатам оценок можно сделать несколько выводов.Во-первых, первая модель имеет более высокое значение R2.
Это может говорить отом, что регрессоры лучше определяют уровень занятости и безработицы в долгосрочнойперспективе и хуже — краткосрочные колебания этих показателей. Это может бытьсвязано и с тем, что хотя выборка ОНПЗ репрезентативна по отдельным регионам,показатели могут случайно колебаться внутри своего доверительного интервала. Именноналичие такой случайности снижает коэффициент детерминации в модели, и оценкирегрессоров теряют в эффективности, хотя и остаются состоятельными и несмещенными.Все модели, использующие метод Ареллано—Бонда, проходят тест на отсутствиеавтокорреляции второго порядка, но, к сожалению, результаты последней модели втаблице 26 не проходят тест Саргана на корректность при уровне значимости в 5%, вотличие от аналогичных моделей в таблицах 24 и 25.Во-вторых, хотя не всегда факторы оказываются статистически значимыми, когдаони все же значимы, знак соответствует ожиданию: зависимая переменная с лагом влияетположительно на текущий уровень (за исключением уровня занятости 60—64-летних слагом в два года в модели с методом Ареллано—Бонда); высокая доля молодежи в131регионе приводит к увеличению конкуренции среди этой группы, что повышает уровеньбезработицы и снижает уровень занятости; коэффициент замещения снижает занятость упожилых.В-третьих, таблицы показывают сильный разброс в оценках и стандартныхошибках у коэффициентов при ключевых для анализа факторах при переходе от одного кдругому методу оценивания.
В среднем наиболее низкие оценки при использованииобычного МНК и обобщенного метода моментов. При использовании метода панельнойрегрессии с фиксированными эффектами, позволяющей избавиться от ненаблюдаемойгетерогенности между регионами, резко возрастают оценки коэффициентов в таблицах 5 и7 при относительно небольшом приращении стандартных ошибок. В то же время припопытке избавится полностью от эндогенности при помощи инструментальныхпеременных, и оценки, и стандартные ошибки серьезно увеличиваются. С одной стороны,это может означать, доучет влияния ненаблюдаемых факторов. С другой стороны, этоможет быть признаком слабого инструмента. В то же время оценки при использованииметода Ареллано-Бонда, использующего другой ряд инструментов, близки к оценкам,полученным с помощью МНК, однако с более высокими стандартными ошибками.Таким образом, ни одна из моделей не подтверждает гипотезу о конкуренции нарынке труда между молодыми и пожилыми.
Полученные оценки однозначносвидетельствуют о том, что за период 2002—2013 гг. увеличение уровня занятости 60—64-летних и снижение занятости среди 20—24-летних представляют собой дванезависимых явления, слабо связанных между собой. Более того, результаты отдельныхрегрессий с обычным МНК или фиксированными эффектами без использованияинструментальных переменных позволяют предположить, что между двумя возрастнымигруппами на рынке труда существует синергия: повышение уровня занятости пожилыхприводит к снижению безработицы среди молодежи, а рост занятости одной группыположительно влияет на занятость другой.
Тем не менее, использование болеепродвинутых методов делает эту зависимость статистически незначимой. К тому жестатистически значимые оценки невысоки, например, как показывает расчеты регрессииметодом МНК, увеличение уровня занятости пожилых на 1 п.п. приводит к снижениюуровня безработицы среди молодежи всего на 0,05 п.п.Для оценки устойчивости результатов мы проверили те же спецификации на двухподвыборках: до 2008 г.
включительно, с 2009 по 2013 г., а также на выборке без регионовЮжно-Кавказского федерального округа, Москвы и Санкт-Петербурга. Для сравнения см.данные в приложении 5, где представлены коэффициенты и стандартные ошибки прирегрессоре, уровни занятости молодых и пожилых — в зависимости от спецификации132модели. Как и в таблицах выше влияние занятости или безработицы одной возрастнойгруппы на занятость другой практически нигде не оказывается значимым, а в случаезначимости показывают существование не конкуренции, а комплементарности.За последние 15 лет в России наблюдался рост занятости пожилых работников припадении занятости и стабильном уровне безработицы молодых, но проведенный намианализ показывает, что эти тенденции не связаны между собой.Возможности прямой конкуренции между этими двумя группами серьезноограничены, как со стороны предложения труда, так и со стороны спроса.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
