Диссертация (1138452), страница 12

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 12)

Средняя величина разрыва в заработныхплатах для индивидов со сходными характеристиками, но работающими в разныхсекторах, будет равна  es  1 100% 17.В диссертационном исследовании оценивается уравнение заработной платы вдвух спецификациях: базовой и расширенной. В первой – базовой –контролируютсяосновныенаблюдаемыеиндивидуальныехарактеристикииндивидов (пол, возраст, и его квадрат, специальный стаж и его квадрат, семейноеположение,образование,профессионально-квалификационнаягруппа),характеристики регионов (тип поселения, федеральные округ18) и некоторыехарактеристики рабочих мест (продолжительность рабочей недели и размерпредприятия).Использованиебазовойспецификациипозволяетполучитьдинамику межсекторного разрыва.

В связи с тем, что гендерный состав секторовразнороден и оказывает влияние на другие важные объясняющие переменные,разрыв оценивается, в том числе, для мужчин и женщин по отдельности.В расширенной спецификации дополнительно контролируется наличиевторичной занятости и основных неденежных социальных благ, связанных срабочим местом. Расширенная спецификация оценивается на данных за период2000-2010 гг. из-за отсутствия необходимых вопрос в вопроснике за 2011-2014 гг.Поскольку в левой части этого и всех следующих уравнений стоит логарифм заработной17платы, то эффект дамми-переменной рассчитывается как  e D  1 100% , где D - коэффициентпри дамми [Halvorsen, Palmquist, 1980].Поскольку данные РМЭЗ-ВШЭ не репрезентативны для отдельных регионов, мы агрегируем18по федеральным округам.72Хотя МНК дает нам смещенные оценки, динамика этих оценок на основекросс-секционных данных за длительный период времени может показыватьфактический тренд.Однако и расширение спецификации за счет дополнительных наблюдаемыхпеременных не решает двух основных проблем, с которыми сталкиваютсяисследователи при оценке межсекторного разрыва.

Во-первых, остаютсянеучтенными ненаблюдаемые индивидуальные способности респондентов; вовторых, полученные МНК-оценки являются оценками средних эффектов, которыеограничивают влияние регрессоров. С обеими проблемами помогает справитьсямодель квантильной регрессии, предложенная Р. Кэнкером и Г. Бассетом[Koenker, Basset, 1978].Стандартная модель квантильной регрессии имеет следующий вид:(3.2)ln Wi  X i   u i при Quant  ln Wi X i    X i ,где Quant  ln Wi X i  обозначает θ-ый условный квантиль распределения логарифмазаработных плат при условии контроля вектора переменных Х. (Вектор Хидентичен тому набору объясняющих переменных, который использовался ранеев базовой спецификации МНК-модели).Как показывают Р. Кэнкер и Г.

Бассет, оценка  может быть полученапутем решения следующей минимизационной задачи:(3.3)ˆ arg min    ln Wi  X i    1    ln Wi  X i   . i:lnWi  X i i:lnWi  X i 73Решение проблемы учета индивидуальных способностей. Предполагается,чтоиндивидуальные способности варьируютсяпоквантилям условногораспределения заработной платы: при прочих равных, чем выше способности, темв более высоком квантиле находится индивид.

Другими словами, модельквантильной регрессии в целях данного исследования позволяет косвенносхватывать эффект способностей. Этот эффект при использовании простого МНК(уравнение 3.1) оказывается в остатке (ε), потенциально создавая риск смещенияинтересующих нас оценок β.Решение проблемы средних эффектов. Метод квантильной регрессиипозволяет получать оценки не только для середнего, но и для каждого квантиляраспределения. Однако при использовании этого метода расчеты для каждогоотдельного квантиля производятся на базе всей выборки, а наблюдениям данногоквантиля дается больший вес.Модель квантильной регрессиидля оценки межсекторного разрывазаработных плат используется в целом ряде работ [Cai, Liu, 2011; Leping, 2006;Melly, 2005b; Mueller, 1998]. Например, К.

Лепинг отмечает, что квантильнаярегрессия обеспечивает более сложную картину распределения разрыва взаработной плате между работниками бюджетного и небюджетного секторов.Автор находит доказательства существования отрицательного разрыва в верхнихквантилях и отсутствия разрыва в нижних квантилях распределения [Leping,2006].Использование моделей рассмотренных выше (МНК и квантильнойрегрессии) не отвечает на вопрос о природе и источниках существования разрыва.Частично решить эти проблемы помогает методология декомпозиции.Многие исследователи используют методологию декомпозиции ОаксакиБлайндера [Blinder, 1973; Oaxaca, 1973] для ответа на вопрос о структуремежсекторного разрыва.

При использовании данного подхода уравнениезаработных плат оценивается отдельно для каждого сектора, а межсекторныйразрыв R можно записать как сумму трех основных слагаемых:74(3.4) R  Y N  Y B    jN  X jN  X Bj    X Bj   jN   jB    0N  0B  ,jjгде первое слагаемое – эффект «характеристик» или «эндаументов» – зависит отсостава сектора при равной отдаче на одинаковые характеристики в секторах;второе слагаемое – эффект «коэффициентов» – зависит от того, как рынок ценит«характеристики» в зависимости от сектора. Анализ межсекторного разрыва вРоссии за 2000-2004 гг. с помощью данной декомпозиции представлен в работеВ. Гимпельсона и А. Лукьяновой [Гимпельсон, Лукьянова, 2007].Декомпозиция Оаксаки-Блайндера рассматривает только различия в среднихзначениях двух распределений заработных плат.

Р. Мюллер [Mueller, 1998] иК. Гарсия [Garcia et al., 2001] предложили объединить подходы декомпозиции иквантильной регрессии для оценки отдачи переменных в различных точкахраспределения заработных плат. Недостаток этого метода заключается в том, чтоковариация считается только в средней точке распределения. Дж.

Мачадо иДж. Мата [Machado, Mata, 2005] объединили технику декомпозиции квантильнойрегрессии Р. Мюллера и К. Гарсия и подход бутстрапирования. СогласноБ. Мелли[Melly,2005а;Chernozhukovetal.,2013],которыйдалееусовершенствовал эту методологию, процедура оценки состоит из пяти этапов:1. генерируем случайную выборку размером m из множестваU 0,1 : u1 ,..., um ;2. для каждого сектора оцениваем m разных коэффициентов квантильнойрегрессии: ˆupub , ˆupriv , i  1,..., m ;ii3. для каждого сектора генерируем случайную выборку размера m. Дляудобства переобозначаем X какX pubimi 1иX privimi 1для бюджетного инебюджетного секторов соответственно;4. ln Wi pub  X ipub ˆupub mii 1и ln Wi priv  X ipriv ˆupriv mii 1- случайные выборки размером mиз предельного распределения заработной платы lnW в соответствии слинейной моделью определяются по формуле (3.2);755.

создаем«гипотетическое»распределение,т.е.псевдо-распределениезаработных плат работников небюджетного сектора, если все переменныеаналогичны Х из бюджетного сектора ln Wi cf  X ipub ˆupriv  .mi 1iПосле этого любые изменения в одном секторе относительно другого можнопредставить через эффекты «характеристик» и «коэффициентов». Чтобыпроиллюстрировать отличие данного подхода от декомпозиции ОаксакаБлайндера, суть метода Мачадо-Мата можно записать в следующем виде:(3.5)Q  ln W pub   Q  ln W priv   Q ln W pub  Q ln W cf   Q ln W cf  Q ln W priv   residuals,где первое слагаемое – эффект «коэффициентов», а второе слагаемое – эффект«характеристик»; третье слагаемое (residual19) включает в себя несколькосоставляющих ошибок. Среди них: техническая ошибка моделирования, котораяисчезает с увеличением числа симуляций; ошибка наблюдений, которая исчезаетс увеличением числа наблюдений; и ошибка спецификации, связанная сиспользованием линейной модели квантильной регрессии.В итоге, развитие декомпозиции Мачадо-Мата, предложенное Б.

Мелли иВ. Черножуковым [Cherеnozhukov et al., 2013], делит межсекторный разрыв длякаждого квантиля и года на две части: разница в отдачах на индивидуальныехарактеристики при равном составе секторов и разница в составе секторов приравной отдаче на индивидуальные характеристики.Для предложенной методологии анализа межсекторного разрыва заработныхплат в России лучше всего подходят данные РМЭЗ-ВШЭ, на основе которыхбыли произведены расчетыив разделе 2.2 диссертационной работы.Асимптотически ошибки исчезают и уравнение (3.5) представляет собой истинное разложение19различий по квантилям.76Используемая выборка ограничена индивидами в возрасте 15-72 лет, занятыми понайму на предприятиях и организациях. Из выборки были исключены: занятые в сельском хозяйстве: их число ежегодно не превышало 0,5%от общего числа респондентов. В данной отрасли специфическиемеханизмы зарплатообразования, которые могут отразиться нарезультатах оценивания; все наблюдения, имеющие пропущенные значения.Отредактированная вышеописанным образом выборка включает 80 160наблюдений за 15 лет, в среднем ежегодно 5 344 наблюдения, среди которых 23%занятых являются бюджетниками.

Респондент был отнесен к категориибюджетник, если он отвечал на вопрос «В какой отрасли Вы работаете…», чтоработает в здравоохранении, образовании, органах управления, науке и культуреи при этом указывал, что единственным собственником организации, в которойон работает, является государство. Все остальные респонденты относились ккатегории небюджетников.На рисунке 3.1 представлена динамика доли занятых в бюджетном секторе,рассчитанная на основе базы данных РМЭЗ-ВШЭ за 2000-2014 гг.

Характеристики

Список файлов диссертации