CC BY
63
Экономический вестник Ростовского государственного университета Ф 2008 Том 6 №1 Часть 3
ао
2. Белокрылова О.С., Васькина М.Г. Институционализация новых мотивационных механизмов экономической активности. Ростов н/Д.: Изд-во Рост. гос. ун-та, 2003.
3. Белокрылова О.С., Залозная И.Н., Янжинова Н.А. Модернизация государственной политики на рынке труда депрессивеных регионов в посткризисной экономике. Ростов н/Д.: Изд-во Рост. гос. ун-та, 2005.
4. Белокрылова О.С., ТимошенкоЕ.С., Михалкина Е.В. Молодёжный сегмент рынка труда в посткризисной экономике: особенности, структура, повышение конкурентоспособности молодёжи // Ростов н/Д.: Изд-во Рост. гос. ун-та, 2006.
5. Еванов В.Н. Основы современного социального управления. Теория и методология. М., 2000.
6. Кокорев В.П. Мотивация в управлении // Интернет сайт www.marketingmix.ru.
7. Образование в Российской Федерации: Стат. сб. М.: Издат. дом ГУ - ВШЭ: ЦИСН, 2005.
8. Овчинников В.Н.,Ахохов М.Х., Батдыев М.А. Рыночно-мотивационные механизмы деловой активности населения // Новые способы мотивации труда и производства. Краснодар: КГАУ, 1998.
9. Орлов А. Развитие экономики зависит от человеческого фактора // Экономист. 2005. № 12.
10. Цветкова Г. Кризис трудовой мотивации и его последствия // Российский экономический журнал. 2000. № 5.
11. Четвернина Т. Российская система защиты от безработицы в контексте мирового опыта // Вопросы экономики. 2002. № 11.
ШАЛЬ А.В.
эконометрический анализ гендерной асимметрии
ОПЛАТЫ ТРУДА В РАЗЛИЧНЫХ ТИПАХ ПОСЕЛЕНИЙ
Гендерный подход подразумевает оценку действий или процессов с точки зрения их воздействия на мужчин и женщин, а не на все население в среднем. Достижение гендерного равенства занимает одно из центральных мест в декларации тысячелетия, провозглашенной ООН [3, с. 10]. Гендерное неравенство на рынке труда, в том числе в заработной плате, является одной из самых насущных тем социально-экономических исследований.
Для анализа различий в уровне оплаты труда в разрезе социально-демографических, профессионально-квалификационных и поселенческих характеристик нами была использована модель множественного выбора с упорядоченными альтернативами (ordered logit models). В данном классе моделей зависимая переменная упорядочена естественным образом, в нашем случае в зависимости от указанного интервала заработной платы. Таким образом, использование моделей упорядоченного выбора является наиболее обоснованным.
Информационно-эмпирической базой проверки гипотезы о характере влияния типа поселения на различия в оплате труда мужчин и женщин послужили данные выборочного обследования, осуществленного группой исследователей в 2000 г. под эгидой Московского отделения фонда Карнеги по проекту «Средние классы в России», репрезентирующие все население России и отдельные типы поселений [8].
Общий объем выборки составил 5000 домохозяйств, в составе которых для опроса случайным образом отбирались лица от 18 лет и старше, представляющие как домохозяйство, так и себя. Среди них для дальнейшего анализа нами были отобраны те, кто на вопрос о занятиях ответил, что работает по найму. Таких в выборке оказалось 2486 человек. Вопрос о заработках в месяц, предшествующий опросу, был сформулирован в виде порядковой интервальной шкалы: до 500 рублей, от 500 до 1 тыс. рублей, от 1 тыс. рублей до 2 тыс. рублей, от 2 тыс. рублей до 5 тыс. рублей, от 5 тыс. рублей до 10 тыс. рублей, от 10 тыс. рублей до 20 тыс. рублей, от 20 тыс. рублей до 30 тыс. рублей, от 30 тыс. рублей до 50 тыс. рублей, свыше 50 тыс. рублей.
Распределение по полу и типам поселений в выборке следующее - 43,36% мужчины и 56,64% женщины, 55,07% всех респондентов проживают в областных центрах, 29,53 в районных центрах и 15,41 - в селах. Состоят в браке 77,79% мужчин и 63,73% женщин. Среднее специальное образование имеют наибольшее число лиц - 43,14% от общего числа респондентов, следующая по численности группа - это лица с высшим образованием (33%), далее по степени убывания - лица с общим средним образованием (18,75%) и не имеющие законченного среднего образования (5,11%). Женщины демонстрируют более высокий образовательный уровень - 36,96% женщин имеют высшее образование, 44,35% - среднее специальное и 15,99% общее среднее, в то время как мужчины соответственно 29,06%, 41,60% и 22,38%. Наблюдается превышение женщин в возрастных группах от 31 до 45 лет и 46 до 55 лет, тогда как наибольшее число мужчин - в группах до 30 лет.
Гендерная структура вертикальной иерархии ассиметрична, мужчины в большей степени представлены на рабочих должностях (52,97%), тогда как женщины (56,43%) являются служащими, ИТР и специалистами. Руководителями подразделений и предприятий в основном мужчины, соответственно 12,06% и 2,51%, всего 8,25% женщин возглавляют подразделения и 1,07% предприятия. Значительно и смещение в уровнях заработков, о чем свидетельствуют данные таблицы 1. В среднем женщины работают меньше, их рабочая неделя составляет 5,05 дней, при средней продолжительности рабочего дня 8,05 часов, у мужчин соответственно 5,24 и 9,04.
Таблица 1
Распределение респондентов по уровню заработков (%)
До 500 500-1000 1000-2000 2000-5000 5000-10000 Свыше 10000
Весь массив 8,28 24,43 32,38 27,12 5,67 2,12
Мужчины 4,70 4,46 29,67 38,12 8,92 4,13
Женщины 11,04 32,11 34,49 18,62 3,18 0,58
Используя аппарат моделей порядкового выбора, мы исследовали влияние индивидуальных характеристик работника, проживающего в областном центре на его заработок, а также отличие в направлении и величине влияния этих же характеристик индивидов, проживающих в районных центрах и селах [4, с. 30]. Для этого, все характеристики работника были разделены на три категории - демографические, поселенческие и социально-экономические. Среди демографических переменных мы использовали переменные, характеризующие пол и возраст работника, тип поселения (областной центр, районный центр и село) отнесен к поселенческим переменным. Социально-экономическими характеристиками мы считаем образование, отрасль занятости, тип предприятия, занимаемую должность, наличие дополнительной работы и приработков. В этой группе характеристик мы выделили также переменные, определяющие присутствие в домохозяйстве детей и их количество.
Полученные результаты позволяет сформулировать следующие основные выводы. Пороговой величиной заработной платы, изменяющей характер распределения, оказалась заработная плата до двух тысяч рублей. Мужчины имеют более высокие заработки, чем женщины. Вероятность получения более высокой заработной платы имеют работники в возрасте от 26 до 55 лет, по сравнению с эталонной категорией (от 18 до 25 лет), однако, начиная с пенсионного (для женщин) и предпенсионного (для мужчин) возраста, наблюдается снижение величины заработков. Брачный статус не оказывает существенного влияния на заработки, рост образования, как и следовало ожидать, оказывает существенное повышающее влияние на заработки. Руководители предприятий имеют заработки выше, чем другие категории работников. Тип предприятия также влияет на заработки - существенное увеличение наблюдается в иностранных фирмах и на частных предприятиях. Отрасль занятости оказывает неоднозначное влияние: повышение в топливно-энергетическом комплексе и снижение во всех остальных отраслях. Заработки жителей малых городов, при прочих равных, ниже, чем в областных центрах, и выше, чем в селах.
Модели, аналогичные по набору переменных, но рассчитанные отдельно для различных типов поселений позволяют сделать вывод о значимом влиянии переменной пола
Экономический вестник Ростовского государственного университета Ф 2008 Том 6 №1 Часть 3
Экономический вестник Ростовского государственного университета Ф 2008 Том 6 №1 Часть 3
и ожидаемые заработки женщин ниже заработков мужчин во всех поселениях. Лица, состоящие в браке и проживающие в малых городах и селах, в среднем зарабатывают меньше. Высокой значимостью обладают переменные образования только в малых городах, в областных центрах и селах фактором повышения зарплаты является только высшее образование, среднее образование не дает существенных преимуществ в заработках по сравнению с теми, у кого оно ниже среднего. В отличие от больших городов и сел, в малых городах среднее образование дает преимущества в заработках по сравнению с его отсутствием. Переменные возраста значимы для отдельных интервалов только в областных городах. В малых городах зарплата специалистов несущественно отличается от зарплаты рабочих и младшего обслуживающего персонала, а на селе значима только переменная руководителя подразделения. Результаты данной модели не позволяют сделать определенные выводы о влиянии детей в домохозяйстве на величину заработной платы [9, с. 134].
Интерпретация коэффициентов порядковой регрессии отличается от обычной множественной регрессии, поскольку функция зарплаты оценивается не на непрерывной шкале значений, а на интервалах. Математическое значение оценок параметров порядковой регрессии заключается в том, что на их основе могут быть вычислены вероятности для категорий независимых переменных. В следующей таблице представлены оценки средних вероятностей заработков для мужчин и женщин, проживающих в различных типах поселений, полученные из модели.
Таблица 2
Прогнозные средние вероятности заработков в разрезе пола работников
и типов поселений
До 500 рублей 500-1000 1000-2000 2000-5000 5000-10000 Свыше 10000
Вся выборка
Мужчины 0,0360 0,1515 0,3080 0,3689 0,0963 0,0394
Женщины 0,1190 0,3131 0,3332 0,1969 0,0293 0,0085
Областной город
Мужчины 0,0102 0,0843 0,2685 0,4303 0,1386 0,0680
Женщины 0,0522 0,2698 0,3778 0,2482 0,0399 0,0122
Райцентр
Мужчины 0,0621 0,2100 0,3341 0,3372 0,0463 0,0104
Женщины 0,1690 0,3624 0,2999 0,1530 0,0131 0,0026
Село
Мужчины 0,1000 0,2628 0,3676 0,2140 0,0512 0,0046
Женщины 0,2348 0,3846 0,2764 0,0884 0,0148 0,0012
Проведенный анализ позволяет сделать вывод о существенном различии детерминант заработков в зависимости от типа поселения. При этом в больших городах влияние факторов человеческого капитала более очевидно, нежели в малых городах и, особенно в селах, что свидетельствует о различиях в характере занятости и трудовой мотивации. Гендерная дифференциация в заработках значительно изменяется в различных типах поселений. Наибольшие гендерные различия на селе проявляются в интервалах низких заработков, а в больших городах соответственно в интервалах более высоких доходов. Очевидно, что особенности поселенческой дифференциации должны учитываться при разработке политики в области занятости и оплаты труда.
Главный вывод, который мы может сделать, - вероятность попадания в интервал более высоких заработков для мужчин больше, чем для женщин независимо от типа поселения. Очевидным также является также и то, что оплата труда в различных типах поселений существенно различается как для мужчин, так и для женщин. Чем уже рынок труда, чем меньше возможностей выбора он предоставляет работнику, тем вероятнее попасть в интервал более низких заработков. Рис. 1 иллюстрирует данные табл. 2.
о
0
1
н
а
о
ф
со
ф
о
□ Мужчины
□ Женщины
Интервалы зарплаты Рис. 1. Гендерная дифференциация вероятностей заработков в различных типах поселений.
Построенная модель порядковой регрессии позволяет рассчитать коэффициенты отношения шансов (ОЯ). Данные коэффициенты предполагают параллельность регрессий, т.е. одинаковые шансы во всех градациях зависимой переменной. Однако значения балльного теста о равенстве коэффициентов для модели в целом свидетельствуют о значительном различии влияния независимых факторов в разных градациях Y. Во всех моделях (для разных типов поселений) значения балльного теста дает сильное свидетельство тому, что наше предположение о параллельности регрессий нарушается.
Для выявления факторов, относительно которых предположение «параллельности регрессий» подтверждается, нами был проведен «неформальный» тест, требующий построения нескольких бинарных регрессий по определенному правилу [11, с. 140]. В нашем случае, если индивид получает зарплату соответствующую первому интервалу, то зависимой переменной в первой бинарной регрессии присваивается значение 1, в противном случае - 0. Для второй бинарной регрессии значение Y=1 в том случае, если индивид получает зарплату, соответствующую первому или второму интервалу, в противном случае - 0. Таким образом, мы получаем пять бинарных логистических моделей кумулятивной вероятности с тем же набором независимых переменных, который был нами сформирован при оценивании порядковой логистической регрессии. Оцененные коэффициенты необходимо сравнить с коэффициентами порядковой модели. Если наблюдается примерное равенство коэффициентов во всех бинарных моделях и порядковой модели, то можно сделать вывод о том, что данная независимая переменная одинаково влияет во всех градациях Y и, следовательно, коэффициент отношения шансов будет также одинаковым.
Данную процедуру мы провели для всей выборки и для подвыборок, соответствующих отдельным типам поселений. Коэффициент отношения шансов при переменной пола в общей модели равен 3,4, что означает: мужчины в три раза более вероятно будут получать зарплату в высших категориях, чем женщины. Жители крупных городов в 2,2 раза имеют большую вероятность перехода в более доходную группу, по сравнению с жителями малых городов и сел. Так как данные коэффициенты статистически значимы во всех моделях, то эти выводы можно считать справедливыми. Мужчины, проживающие в областных центрах, в 3,9 раза вероятнее попадут в более высокие интервалы заработков, чем женщины.
Однако предположение о том, что коэффициенты отношения шансов переменной пола одинаковы во всех категориях зависимой переменной в моделях для малых городов и сел не подтвердилось. Этот вывод можно обосновать как с формальной, так и содержательной точек зрения.
Анализ числа респондентов, получающих заработную плату в заданных интервалах, свидетельствует о значительном смещении распределения в различных типах поселений, по сравнению с общей выборкой. Относительную схожесть с общим массивом данных имеет только рас-
Экономический вестник Ростовского государственного университета Ф 2008 Том 6 №1 Часть 3
Экономический вестник Ростовского государственного университета Ф 2008 Том 6 №1 Часть 3
пределение в областных городах. В малых городах и селах наблюдается следующая тенденция: чем выше интервал заработков, тем меньше и тем быстрее убывает число индивидов, получающих зарплату в этом интервале. Результаты частотного анализа приведены в таблице 3.
Таблица 3
Частотный анализ с учётом типа поселения
Интервалы зарплаты Число респондентов
Вся выборка Областные центры Малые города Село
чел. % чел. % чел. % чел. %
Менее 500 руб. 203 8,2 46 3,4 39 12,1 63 17,8
От 500 до 1000 руб. 599 24,1 260 19,0 214 29,2 125 32,6
От 1000 до 2000 руб. 794 31,9 445 32,5 223 31,1 121 31,6
От 2000 до 5000 руб. 664 26,8 440 32,1 169 23,0 56 14,6
От 5000 до 10000 руб. 139 5,6 10З 7,9 19 2,6 12 3,1
Свыше 10000 руб. 52 2,1 47 3,4 4 0,6 1 0,3
Наблюдается быстрое сокращение численности групп в высокодоходных интервалах в малых городах и селах. Если в областных центрах зарплату в интервале от двух до пяти тысяч рублей получают 32,1% респондентов, то в малых городах и селах 23,0 и 14,6% соответственно. Еще более существенные различия наблюдаются в двух последних наиболее доходных интервалах: 7,9% проживающих в областном центре имеют заработки от 5000 до 10000 руб., тогда как в малых городах доля респондентов, указавших такую зарплату составляет 2,6%, а в селе - 3,1%.
Соотношение этих долей в самом высоком интервале свидетельствует о наибольшем разрыве в оплате труда в различных типах поселений - в областных центрах наиболее доходную группу составляют 3,4%, в малых городах - 0,6%, а в селах - 0,3% от общего числа респондентов.
На наш взгляд такую ситуацию можно считать следствием неравных возможностей, обусловленных специфическими особенностями локальных рынков труда.
Проведенный статистический анализ локальных рынков труда и условий их формирования позволяет сделать вывод об отсутствии в малых городах и селах высокооплачиваемых рабочих мест. Следует еще раз подчеркнуть, что эти результаты были получены на основании данных выборочного опроса, проведенного в 2000 г.
ЛИТЕРАТУРА
1. Зубаревич Н.В. Социальное неравенство в регионах России: гендерный анализ // Гендерное неравенство в современной России сквозь призму статистики / Отв. ред. М.Е. Баскакова. М.: Эдиториал УРсС, 2004.
2. Зубаревич Н.В., Сафронов С.Г. Россия регионов: в каком социальном пространстве мы живём? // Независимый институт социальной политики. М.: Поматур, 2005.
3. Мировой обзор по вопросу о роли женщин в развитии. Нью-Йорк, ООН, 1000.
4. Ниворожкина Л.И. Гендерная дифференциация: влияние локальных рынков труда // Экономический вестник Ростовского государственного университета. 2005. Том 3. № 1.
5. Ниворожкина Л.И., Кравцов В.Б. Модели бинарного отклика: Текст лекций. Ростов н/Д.: Рост. гос. экон. унив., 2002.
6. Рощин С., Зубаревич Н.Гендерное равенство и расширение прав и возможностей женщин в России в контексте целей развития тысячелетия. Доклад UNDP. 2005.
7. Рощин С., Солнцев С. Кто преодолевает «стеклянный потолок»? Вертикальная гендерная сегрегация в Российской экономике: Препринт WP4/2006/03. М.: ГУ-ВШЭ, 2006.
8. Средние классы в России: экономические и социальные стратегии / Под ред. Т. Малевой. М.: Гендальф, 2003.
9. Шаль А.В. Влияние локальных рынков труда на гендерную дифференциацию заработной платы // Экономические и институциональные исследования. Альманах научных трудов. Вып. 1(21). Ростов н/Д.: Изд-во ЮФУ, 2007.
10. Green W.H. Econometric analysis. N.Y., 2000.
11. Long. J.S. Regression models for categorical and limited dependent variables. SAGE, Inc.,
1997.
