Диссертация (1138452), страница 18
Текст из файла (страница 18)
ОЗПП не содержит информации по Чеченской республике.105автоматически попадают все крупные предприятия численностью занятых более2000 человек. Во-вторых, в выборку добавляются предприятия численностьюменее 2000 человек, которые на региональном уровне случайным образомотбираются таким образом, чтобы получить данные, репрезентативные по видамэкономической деятельности (40 видов), форме собственности (государственные /негосударственные) и среднесписочной численности работников (выделяют неболее 6 групп). Затем каждое предприятие, попавшее в выборку, случайнымобразом проводит отбор работников, по которым будет предоставленаинформация.Числоработников, прокоторыхнеобходимопредоставитьинформацию, устанавливается в зависимости от размера предприятия.
Кнедостаткам ОЗПП относится то, что оно содержит малое число индивидуальныххарактеристик и не является панельным.ОЗПП использовались в ряде работ, изучающих российский рынок труда нарегиональном уровне. Так, например, А. Ощепков исследовал отдачу отобразования [Ощепков, 2011], а А. Лукьянова изучала влияние МРОТ нараспределение заработных плат [Lukiyanova, 2011].Используемая выборка ограничена индивидами в возрасте 15-72 года.Респондентбылотнесенккатегориибюджетник,еслисобственникомпредприятия, на котором он занят, является государство, и его основное занятиесоответствует таким видам деятельности, как образование или здравоохранение.Кроме ОЗПП и полученных на его основе оценок, в диссертационной работеиспользуются агрегированные (по регионам) данные Росстата за 2005-2013 гг. иФедерального Казначейства РФ за 2006-2009 гг.
В качестве объясняющихфакторов региональной дифференциации межсекторного разрыва используютсяобщеэкономические (логарифм ВРП на душу населения, доля бюджетников вобщей23региональнойзанятости23,уровеньбезработицыврегионе)иДоля бюджетников в общей региональной занятости была рассчитана как доля занятых в«Образование» (раздел М), «Здравоохранение и предоставление социальных услуг» (раздел N)106демографические характеристики регионов (плотность населения в регионе, долялиц моложе трудоспособного возраста24 в населении, доля лиц старшетрудоспособного возраста в населении, уровень урбанизации), а такжехарактеристики региональных бюджетов (доля трансфертов из Федеральногобюджета в доходах консолидированного бюджета субъекта федерации25). Долятрансфертов была рассчитана как доля безвозмездных поступлении от другихбюджетов бюджетной системы РФ, которые учитывают все виды трансфертов(дотации, субсидии и субвенции, а также иные межбюджетные трансферты), вдоходах консолидированного бюджета субъекта федерации.Эконометрическая методология региональной вариации межсекторногоразрываЭмпирическая стратегия главы включает два этапа.
На первом этапеоценивается величина межсекторного разрыва для каждого региона, используяиндивидуальные микроданные ОЗПП. Эти оценки иллюстрируют региональнуюдифференциацию в межсекторном разрыве и её динамику, а также являютсяисходным материалом для следующего этапа исследования. Хотя имеющиесяиндивидуальныеданныеявляютсякросс-секционными,онимогутбытьиспользованы для построения региональной панели. На втором этапе мыи «Государственное управление и обеспечение военной безопасности; обязательное социальноеобеспечение» (раздел L) в общей занятости в регионе.24Трудоспособный возраст в используемой статистке ограничен сверху 15 годами, снизу – 55для женщины и 60 для мужчин.25Кроме того на ранних этапах анализа была предпринята попытка использования в качествехарактеристик региональных бюджетов долю расходов на фонд оплаты труда работниковбюджетного сектора в общих расходах бюджета региона, однако во всех спецификацияхмодели данный показатель оказался незначимым, и из-за сильной коррелированности с долейтрансфертов ухудшал модель.
Поэтому в представленном анализе рассматриваются лишьдоходные характеристики региональных бюджетов, тогда как расходные остаются вне.107формируем панель из региональных данных, которую затем используем дляанализа факторов, влияющих на величину разрыва.Первый этап анализаУравнение заработной платы для каждого региона на данных за каждыйпериод времени имеет вид:ln( ) = ∑ + + для = 1, … ,80(4.1)Зависимойпеременнойявляетсянатуральныйлогарифмденежнойзаработной платы ( ), полученной респондентом за месяц опроса(октябрь).
Вектор Х включает контрольные переменные индивида i из региона n; – дамми-переменная, которая принимает значение 1, если индивид i изрегиона n является бюджетником, и 0 – небюджетником; – независимые иодинаково распределенные по индивидуумам остатки. Коэффициенты показывают отдачу от соответствующих индивидуальных характеристик.Приоценкерегиональныхмежсекторныхразрывовиспользуютсяследующие индивидуальные характеристики индивидов, доступные в ОЗПП:возраст, пол, образование (7 групп), профессиональная группа (9 группклассификатора занятий), фактически отработанное время в неделю (4 группы) изаработная плата (общая начисленная заработная плата за октябрь месяц).Подробнее о группировке индивидуальных характеристик см. в разделе 4.3 ниже.Оценки дают величину разрыва для каждого региона и взятые вместе онипоказывают картину межрегиональной дифференциации. Учитывая, что такиеоценки есть для всех регионов и за разные годы, то существует возможностьпостроить региональную панель, которая далее будет использована дляобъяснения их пространственной вариации.Второй этап анализа108Наданномэтапеприводитсяобъяснениемежрегиональнойдифференциации разрыва и для этого оцениваем уравнение следующего вида: = ∑ × + × + × + (4.2)Зависимой переменной является оценка γn, полученная на первом этапе ивыраженная в %.
Вектор Z включает контрольные переменные региона n, которыеобсуждаются ниже, – региональный фиксированный эффект, – независимыеи одинаково распределенные по регионам остатки. Дополнительно в уравнениедобавленадамми-переменная ,котораяпринимаетзначение1,еслиисследуемый регион является «столицей» (Москва, Санкт-Петербург), или 0 впротивном случае. Коэффициенты показывают отдачу от соответствующихрегиональных характеристик, их оценки и являются целью данного этапаисследования.В зависимости от тестируемой гипотезы в уравнении (4.3) контролируютсяосновные экономические и демографические характеристики регионов (логарифмВРП на душу населения; доля бюджетников в общей занятости, в %; плотностьнаселения в регионе, деленная на 1000; доля лиц моложе трудоспособноговозраста от населения, в %; доля лиц старше трудоспособного возраста отнаселения, в %; уровень безработицы, в % и уровень урбанизации, в %) ихарактеристики бюджетов субъектов федерации (доля трансфертов в доходахбюджета региона, в %).Совместное тестирование гипотез возможно лишь на данных за 2007 и2009 гг., так как данные Казначейства РФ по доходам региональных бюджетовоказываются сопоставимы лишь в периоде с 2006 по 2010 гг.
Однако,демографическая гипотеза тестируется на всем имеющемся временном периоде,т.е. за все нечетные годы в интервале с 2005 по 2013 гг.109Дляполученияробастныхоценокмыиспользуемнесколькоэконометрических моделей, а именно:1. МНК-модель на объединенных данных с включением годовых даммипеременных. Данная методология является распространённой прианализе межсекторного разрыва на региональном уровне. Такимобразомполученныеоценкипозволятпровестисравнениеполученных результатов с оценками по другим странам с учетомразличий в наборе контрольных переменных.2.
Модельсопреимуществаслучайнымиэффектамипанельностиданныхпозволяетииспользоватьучитываетэффектненаблюдаемых случайных характеристик регионов.3. Модель с фиксированными эффектами, которая так же позволяетиспользовать панельность данных, и учитывает неизменную вовремени гетерогенность регионов.Существенное влияние на региональную вариацию межсекторного разрывамогут оказывать неконтролируемые (из-за сложности измерения) характеристикирегионов, например, политические решения региональных властей, форсмажорные обстоятельства и др. Модели, использующие панельную структуруданных,позволяютчастичноустранитьвлияниененаблюдаемых(илинеучтенных) характеристик, и тем самым имеют преимущество по сравнению смоделями, использующими простой пул данных.
В литературе существуетмнение, что на выборках с ограниченным набором стран или регионов наилучшейспецификацией являются модели с фиксированными эффектами [Baltagi, 2012].Интерпретация результатов в данном случае обусловлена региональнымиэффектами, которые не меняются во времени. Однако в нашем случае, когдарассматриваемые переменные незначительно меняются во времени (см. разделе4.3), спецификация со случайными эффектами может быть альтернативнымрешением получения более точных оценок.1104.2 Оценка межсекторного разрыва в оплате труда в региональномизмеренииДескриптивный анализ региональных аспектов различий в оплате трудаВ таблице В.1 Приложения В представлены основные характеристикибюджетного и небюджетного секторов, а также оценки безусловного разрыва взаработной плате, рассчитанные на данных ОЗПП. Распределения переменных вэтом обследовании близки к представленным в третьей главе распределенияманалогичных переменных в РМЭЗ-ВШЭ (см.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
