Исследование характера неформальной занятости Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 331.526

ИССЛЕДОВАНИЕ ХАРАКТЕРА НЕФОРМАЛЬНОЙ ЗАНЯТОСТИ

А.И. ВОДОПЬЯНОВА,

студентка факультета экономики E-mail: [email protected]

Л.А. ЛЕОНОВА,

старший преподаватель кафедры математической экономики E-mail: [email protected] Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» в Нижнем Новгороде

Статья посвящена исследованию выбора неформальной занятости. Неформальная занятость -это сложное и очень разнородное явление, требующее рассмотрения с разных сторон.

В исследовании анализируются факторы, связанные с характеристиками рабочего места индивида, которые могут определять вероятность выбора сектора неформальной занятости. Рассматривается занятость только по основному месту работы индивида.

К неформально занятым в рамках исследования относятся наемные работники, работающие без трудовой книжки, трудового соглашения или контракта. Эмпирическая модель оценивается на репрезентативной выборке для России (Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ, RLMS - HSE) за 2012 г.

С помощью пробит-модели бинарного выбора оценивается связь рассматриваемых факторов с вероятностью выбора индивидом неформального сектора занятости. Отсутствие такой гарантии со стороны работодателя, как возможность для работника пользоваться правом на предоставление оплачиваемого отпуска, увеличивает вероятность того, что индивид занят в неформальном секторе. Однако в целом нельзя сказать, что гарантии, обеспеченные официально заключенным трудовым договором, оказывают решающее воздействие на статус занятости.

Показано, что отраслевая структура может определять сектор занятости. Модель выбора неформального статуса занятости различается для мужчин и женщин, что может говорить о различии в выбираемых траекториях на рынке труда для муж-

чин и женщин. Отчасти результаты обусловлены спецификой проблемы, связанной с тем, что неформально занятые индивиды, как правило, не склонны раскрывать о себе информацию, что оказывает влияние на качество имеющихся данных. Работа расширяет представления о секторе неформальной занятости российского рынка труда.

Ключевые слова: рынок труда, индивид, неформальная занятость, отраслевая структура, пробит-модель

Введение

Согласно формальному определению, принятому в системе национальных счетов 1993 г. (СНС-93), производство неформального сектора - это виды производственной деятельности, осуществляемые теми некорпоративными предприятиями в секторе домашних хозяйств, которые не зарегистрированы и (или) размер которых по количеству занятых меньше определенного порогового значения и которые имеют какое-либо рыночное производство.

Неформальные экономические действия осуществляются вне государственного контроля и регулирования, для неформально занятых работников редко обеспечиваются различного рода тренинги, обучающие программы, повышающие их компетенцию, в результате чего накопленный человеческий капитал на предприятии остается низким.

Кроме того, неофициально занятые не защищены никакими гарантиями, их заработок может быть

малым и нерегулярным, что превращает проблему неформальной занятости в проблему бедности. Поэтому важно иметь наиболее полное представление о характере данного явления, его масштабности, динамике для проведения контроля за ним. Прежде всего для этого необходимо выявить взаимосвязь неформальной занятости с определенными показателями, характеризующими это явление.

Тематика неформальной занятости особенно широко рассмотрена применительно к странам Латинской Америки [18], а причины и последствия неформальной занятости в странах с переходной экономикой остаются в значительной степени нераскрытыми.

В литературе можно найти две точки зрения на проблему изучаемого экономического феномена. В более ранних исследованиях доказано, что недостаточная гибкость рынка труда приводит к неэффективному равновесию, при котором наблюдается избыточность предложения труда по текущей заработной плате.

Например об этом свидетельствует работа Дж. Харрис и М. Тодаро [12]. Поскольку в развивающихся странах страхование на случай безработицы крайне мало или вообще отсутствует, а барьеры формального сектора не всегда преодолимы для части желающих получить работу, единственным выходом для безработных остается неформальная занятость. При этом разница в заработной плате в формальном и неформальном секторах объясняется негибкостью институтов. Когда рынки сегментированы, неформально занятые вынуждены принять более низкую заработную плату просто потому, что не оказались достаточно удачливыми, чтобы получить официальную работу, которой не хватает.

При альтернативном подходе рассматривают рынки труда как интегрированные и конкурентные. При этом предполагается, что люди обладают набором навыков и способностей, оцениваемых по-разному в формальном и неформальном секторах [13, 15].

Кроме того, работа в секторах различается по привлекательности, удобству и рискам. В результате при исследовании проблемы распределения доходов по секторам приходится сталкиваться с определенной спецификой выборки, когда люди распределены не случайно, а корректная оценка заработной платы должна основываться на предположении о гипотетической заработной плате, которую данный работник мог бы заработать в альтернативном положении.

Наряду с проблемой распределения заработной платы, существуют два подхода по отношению к мобильности между секторами. Например, в работах В. Малоней [16, 17] фиксируются значительные потоки работников, двигающихся между формальным и неформальным секторами.

Этот феномен порождает много вопросов, в том числе являются ли участниками неформальной экономики одни и те же лица в течение нескольких лет или неформальная занятость распространяется среди работников; негативные эффекты неформальной занятости свойственны ограниченному кругу лиц или же все на рынке труда время от времени сталкиваются с такой проблемой.

В связи с этим возникает вопрос, связанный с рассмотрением неформальной занятости в качестве «трамплина» на пути к формальному трудоустройству. Этот вопрос исследуется Ф. Слонимчиком [20], который отмечает, что неформальная занятость по сравнению с Латинской Америкой и другими развивающимися странами в России остается относительно низкой, несмотря на то, что ее доля в последнее время растет.

Анализ данных Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ (RLMS - HSE)1 свидетельствует, что по вероятности нахождения работы в формальном секторе неформально занятый мало отличается от безработного. Кроме того, опыт предпринимательской деятельности в неформальном секторе помогает при переходе в формальный в качестве предпринимателя, а в отношении работы по найму такой эффект отсутствует.

Кроме того, в работе Ф. Слонимчика исследован вопрос удовлетворенности жизнью, часто поднимающийся в связи с неформальной занятостью. Нерегулярная деятельность для людей наименее желательна, только немногие в подобном состоянии удовлетворены больше, чем оформленные официально работники. Наиболее желаемой работой является официальная предпринимательская деятельность, менее привлекательной является предпринимательство в неформальном секторе. Далее следует работа по найму формальная, и только потом - неформальная работа.

Проблема удовлетворенности жизнью среди занятых в неформальном секторе также рассматривается в работе А.А. Зудиной [7], которая приходит

1 URL: http://www.hse.ru/rlms/about.

к выводу об отсутствии различий в субъективном социальном статусе между занятыми в формальном и неформальном секторах. В то же время отмечается, что значительная часть российского занятого населения не удовлетворена своим положением и характеризуется низкими самооценками своего статуса вне зависимости от того, является ли их занятость формальной или нет.

Что касается других исследований по проблеме неформальной занятости в России, необходимо отметить работу В.Е Гимпельсона [2], в которой подробно рассматриваются теоретические аспекты проблемы неформальной занятости (противопоставляется безработица работе в неформальном секторе, рассматриваются различные подходы к определению неформальной занятости, плюсы и минусы работы неформально и другие). Кроме того, также тщательно рассмотрены количественные характеристики работы в неформальном секторе в России.

Структура и динамика неформальной занятости, выявление ее детерминантов на основе эмпирической модели анализируются в совместной работе В.Е. Гимпельсона и А.А. Зудиной [4]. Также существенный вклад в изучение этой проблемы вносят совместные исследования В.Е. Гимпельсона и Р.И. Капелюшникова. Теоретические особенности неформальной занятости среди прочих форм нестандартной занятости рассмотрены в работе [5].

Интересная проблема внутренней неоднородности неформального сектора, разделение занятых в неформальном секторе на тех, кто «вытолкнут» из формального сектора и получает «штрафы», и тех, кто работает в неформальном секторе в ожидании дополнительных выгод, т.е. «премий», в соответствии с двухъярусной моделью, рассматривается в работе [6].

Можно отметить также работу Х. Леманна и А. Зайцевой [14], в которой сравниваются различные определения неформальной занятости и сделан вывод о том, что различные подходы к определению оказывают влияние на выявленный характер самого явления.

Активно исследуемой темой по проблеме неформальной занятости является анализ заработной платы. Например, А.Л. Лукьянова приходит к выводу о том, что неформальность в России оказывает крайне небольшое влияние на распределение заработков [9, 10].

Результаты, полученные А.Ю. Ощепковым в работе [11], посвященной влиянию минимальной

- 6 (240)

ФИНАНСОВАЯ АНАЛИТИКА: проблемы и решения

заработной платы на российский рынок труда, согласуются с теорией трудовой мобильности между секторами, а также свидетельствуют о росте неформальной занятости как следствии роста минимальной заработной платы.

Исходные данные

В эмпирической части исследования использованы данные RLMS - HSE2, а именно ответы респондентов на вопросы из взрослого вопросника 21-й волны (01.10.2012-01.12.2012). Мониторинг представляет собой серию общенациональных репрезентативных опросов, проводимых на базе вероятностной стратифицированной многоступенчатой территориальной выборки, разработанной при участии ведущих мировых экспертов в этой области3.

Под неформальной занятостью в этом исследовании подразумевается работа не по трудовой книжке, трудовому соглашению, контракту (по основному месту работы). Иными словами, предполагалось, что респондент неформально занят, если он отвечал отрицательно на вопрос анкеты: «Скажите, пожалуйста, Вы оформлены на этой работе официально, т.е. по трудовой книжке, трудовому соглашению, контракту?».

При построении базовой модели в первую очередь учитывались такие стандартные факторы, как размер заработной платы, гендерный аспект, а также имелась ли у респондента к моменту опроса задолженность по зарплате, сокращались ли не по его желанию зарплата или рабочие часы, был ли он вынужден уйти в неоплачиваемый отпуск и был ли в оплачиваемом, что теоретически должно свидетельствовать о работе в неформальном секторе.

Как правило, женщины меньше склонны к риску, следовательно, к неофициальному трудоустройству, в то время как мужчины относятся к этому более лояльно. Возможно, денежные преимущества для них чаще перевешивают издержки, связанные с неопределенностью статуса неофициально занятого. Предположительно для индивидов, проживающих

2 Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения НИУ - ВШЭ (RLMS - HSE), проводимый Национальным исследовательским университетом - Высшей школой экономики и ЗАО «Демоскоп» при участии Центра народонаселения университета Северной Каролины в Чапел Хилле и института социологии РАН. (URL: http://www.cpc.unc. edu/projects/rlms. URL: http://www.hse.ru/rlms)

3 URL: http://www.hse.ru/rlms/project.

- 2015 -

FINANCIAL ANALYTICS science and experience

Неформально занятый Формально занятый ■ 6,3

|93,/

Отсутствует задолженность по заработной плате . Присутствует задолженность по заработной плате 9

□ 3,2

Не было сокращения рабочих часов или заработной платы _ Было сокращение рабочих часов или заработной платы 95,

■ 4,6

Не был в неоплачиваемом отпуске Был отправлен в неоплачиваемый отпуск

I9

|2,0

Не был в оплачиваемом отпуске Был в оплачиваемом отпуске 30,2

|6У,8

Женщины Мужчины 154 9

■ 45,1

Проживающие в Москве или Санкт-Петербурге . Проживающие в остальных регионах 112,9

1 1 1 1

8,0

20

40

60

80

100

8

0

Рис. 1. Распределение бинарных переменных, %

в крупных городах, в частности в Москве и Санкт-Петербурге, вероятность относиться к неформальной занятости выше, так как в них шире представлены вакансии сектора неформальной занятости.

Среднее значение переменных, обозначающих сокращение зарплаты/часов, задолженность и неоплачиваемый отпуск, свидетельствует о том, что большинство респондентов не испытывало сокращения рабочих часов или заработной платы по инициативе администрации. В организациях заработная плата им выплачивается в полном объеме, и они не были вынуждены уходить в неоплачиваемый отпуск.

Этот вывод подтверждается видом гистограмм (см. рис. 1), т.е. количество наблюдений, зафиксировавших невыплаты зарплаты, неоплаченные отпуска, увеличение рабочих часов, очень мало по отношению ко всей выборке, это также подтверждается и значениями медиан. Судя по медианам, также можно заметить, что количество респондентов из Москвы (Санкт-Петербурга) составляет меньшую часть выборки.

Несмотря на то, что по данным гистограммы (см. рис. 1) количество женщин и мужчин, принявших участие в опросе, примерно одинаково,

- 6 (240)

ФИНАНСОВАЯ АНАЛИТИКА: проблемы и решения

тем не менее в выборке преобладают женщины. Аналогичная ситуация со статусом занятости и оплачиваемым отпуском, но в этом случае средние значения ближе к нулю и медианы равны нулю в силу особенностей кодировки, т.е. намного больше зафиксировано официально занятых и респондентов, уходивших в оплаченный отпуск в течение года. Среднее значение и медиана зарплаты равны 18 866 и 15 000 руб. соответственно.

Разброс значений достаточно большой, особенно в сторону максимума. В последующих модификациях также проанализировано, как влияет на исследуемый феномен принадлежность к определенной профессиональной группе, отрасли и способ нахождения работы индивидом. В работе рассматривается девять профессиональных групп, созданных согласно классификатору ISCO-884, используемому в RLMS - HSE (рис. 2).

Структура данных по профессиональным группам примерно однородна. Можно выделить группы специалистов высшего и среднего уровня квалификации как наиболее распространенные

4 Международная стандартная классификация профессий ISCO-88 (Geneva: International Labour Office, 1990).

- 2015 -

FINANCIAL ANALYTICS science and experience

Неквалифицированные рабочие всех отраслей

Квалифицированные рабочие, использующие машины и механизмы

Законодатели, крупные чиновники, руководители высшего и среднего звена

Специалисты высшего уровня квалификации

Специалисты среднего уровня квалификации, чиновники

Квалифицированные работники сельского, лесного хозяйства и рыбоводства

Служащие офисные и по обслуживанию клиентов

Рис. 2. Структура данных по профессиональным группам, %

среди анализируемых наблюдений (почти по 20%). Наименее распространены три профессиональных группы: служащие офисные и по обслуживанию клиентов (6,36%); законодатели, крупные чиновники, руководители высшего и среднего звена (4,29%); квалифицированные работники сельского, лесного хозяйства и рыбоводства (0,22%).

Отраслевая принадлежность тесно связана с профессиональными группами, поэтому с точки зрения видов деятельности также необходимо проанализировать вероятность попадания в неформальный сектор. Предполагая соотношение между профессиональными группами и отраслями, можно

выдвинуть гипотезу о том, что в наибольшей степени в неформальный сектор должны быть вовлечены люди, работающие в отраслях промышленности, торговли, бытовом обслуживании, финансах и страховании, жилищно-коммунальном хозяйстве, операций с недвижимостью. Соответственно, военно-промышленный комплекс, органы управления, армия, МВД, органы безопасности, наука, культура, здравоохранение, образование - это виды деятельности, имеющие наименьшее отношение к анализируемому феномену (по основному месту работы).

Анкеты RLMS - ЖЕ подразумевают 12 способов поиска работы (рис. 3). Если предположить, что

Увидели рекламное объявление в Интернете

Подали рекламное объявление не через Интернет

Подали рекламное объявление через Интернет_

Сами создали предприятие, свое дело

По приглашению руководства, сотрудников

Рис. 3. Структура данных по способу нахождения работы, %

Увидели, услышали рекламное объявление не в Интернете

Через государственную службу занятости или бюро по трудоустройству

Через негосударственную службу занятости или бюро по трудоустройству По распределению

Через родственников

неформальной занятости благоприятствует наличие у человека определенных социальных связей, то трудоустройство через друзей, знакомых, родственников, когда претендент на должность и работодатель «знакомы заранее», должно увеличивать вероятность установления неформальных отношений.

Среди различных способов нахождения работы преобладает трудоустройство через друзей или знакомых (41,49%). Второй по распространенности способ - непосредственное обращение в отдел кадров организации, предприятия (22,33%). Значительно реже трудоустраиваются через родственников и по приглашению руководства, сотрудников организации, предприятия. И наконец, наименьшими долями в общей структуре, составляющие менее 1%, обладают такие способы нахождения работы, как с помощью подачи объявления не через интернет и с помощью негосударственной службы занятости или бюро по трудоустройству.

Эмпирическая модель

Для выявления взаимосвязи вероятности неофициального трудоустройства и набора исследуемых показателей была использована модель бинарного выбора. На первом этапе анализа построены две базовые пробит-модели: неограниченная и ограниченная.

Модель с ограничением не включает переменные, связь с которыми вероятности попадания в неформальный сектор была поставлена под сомнение на этапе анализа данных (сокращение зарплаты/часов, задолженность по зарплате и неоплачиваемый отпуск).

Тест на пропущенные переменные показал, что невключенные переменные незначимы, при этом ни оценки коэффициентов, ни ^-квадрат Макфадде-на, ни информационные критерии, ни значимость регрессии в целом практически не отличаются. А тест для оценки качества модели в целом говорит, что и по Н-Ь- и Andrews-статистике модели подобраны хорошо, поэтому в дальнейшем незначимые переменные уже не включались в дальнейшие спецификации.

Далее было построено несколько спецификаций модели с добавлением фиктивных переменных. В модель включаются дамми-переменные для отрасли и метода поиска работы, в следующей спецификации рассматриваются профессиональная группа и поиск работы. Разделение на различные

спецификации происходит для избегания проблемы мультиколлинеарности в связи с тем, что отрасль и профессиональная группа являются достаточно схожими качественными признаками. Результаты приведены в табл. 1.

Коэффициенты при переменных «отсутствие оплачиваемого отпуска», «проживание в Москве, Санкт-Петербурге» и пол (мужчины - 0, женщины - 1) значимы во всех трех спецификациях. Таким образом, отсутствие респондента в оплачиваемом отпуске и его проживание в Москве или Санкт-Петербурге увеличивает вероятность оказаться неформально занятым, а если респондент женщина, вероятность неформальной занятости снижается.

Проведя тест на однородность выборки по гендерному признаку и принимая, что у мужчин и женщин разные отношения к риску, авторы выяснили, что имеются структурные изменения, поэтому была произведена оценка двух отдельных моделей для мужчин и женщин. Предельные эффекты для каждой значимой переменной в моделях для мужчин и женщин представлены в табл. 2.

Таким образом, если мужчина не был в оплачиваемом отпуске, вероятность того, что он неофициально занят, увеличивается на 2,42%. Если респондент проживает в Москве или Санкт-Петербурге, то вероятность неформальной занятости увеличивается на 0,56%. Если заработная плата увеличивается на 1 руб., то вероятность неформальной занятости снижается менее чем на 1%. Если респондент работает в одной из отраслей (см. табл. 2), то вероятность неформальной занятости увеличивается соответственно на 0,79, 1,13 и 1,02%. Следовательно, эти факторы в целом не сильно влияют на вероятность неформальной занятости. Наибольший вклад в изменение вероятности дает работа в отраслях строительства и связи.

Предельные эффекты для женщин получились почти в два раза меньше предельных эффектов для мужчин. Это может свидетельствовать о том, что на женщин в большей степени оказывают влияние некие субъективные факторы, возможно даже этического плана, не учитываемые в модели, в то время как мужчины более рациональны. Проживание в Москве или Санкт-Петербурге увеличивает вероятность работы женщины в неформальном секторе на 0,11%, отсутствие отпуска - на 0,81%, вклад заработной платы в изменение вероятности крайне незначителен. Работа в сфере торговли, бытового обслуживания и т. д. увеличивает веро-

Вопросы экономики Issues on economics - 19 -

Таблица 1

Спецификации модели с добавлением фиктивных переменных

Переменная Спецификация

I II III

Отсутствие задолженности по зарплате -0,121 (0,15) -0,095 (0,15) -

Наличие сокращения зарплаты/часов 0,013 (0,146) 0,065 (0,145) -

Отсутствие неоплачиваемого отпуска -0,162 (0,205) -0,266 (0,201) -

Отсутствие оплачиваемого отпуска 1,276*** (0,07) 1,234*** (0,07) 1,252*** (0,067)

Мужчины (0), женщины (1) -0.007 (0.08) -0,229*** (0,069) -0,235*** (0,067)

Проживание в Москве, Санкт-Петербурге 0.263** (0.096) 0,206* (0,095) 0,223* (0,092)

Натуральный логарифм заработной платы -0,031 (0,048) -0,113* (0,044) -0,117*** (0,150)

Отрасль

Легкая, пищевая промышленность, гражданское машиностроение, другая отрасль тяжелой промышленности - 0,475** (0,155) 0,477*** (0,150)

Нефтегазовая промышленность, энергетическая промышленно сть - 0.032 (0.232) 0.01 (0.226)

Органы управления, армия, МВД, органы безопасности, военно-промышленный комплекс - - -

Торговля, бытовое обслуживание, финансы, страхование, операции с недвижимостью - 0,676*** (0,145) 0,713*** (0,140)

Строительство, транспорт, связь - 0,465*** (0,15) 0,472*** (0,144)

Образование, наука, культура, здравоохранение - -0,045 (0,169) -0,111 (0,164)

Сельское хозяйство - 0,143 (0,205) -0,06 (0,196)

Жилищно-коммунальное хозяйство - -0,117 (0,245) -0,118 (0,238)

Профессиональная группа

Военнослужащие - - -

Законодатели; крупные чиновники; руководители высшего и среднего звена - - -

Специалисты высшего уровня квалификации -0,129 (0,243) - -

Специалисты среднего уровня квалификации; чиновники 0,115 (0,223) - -

Служащие офисные и по обслуживанию клиентов -0,013 (0,258) - -

Работники сферы торговли и услуг 0,707*** (0,222) - -

Квалифицированные работники сельского, лесного хозяйства и рыбоводства - - -

Квалифицированные рабочие, занятые ручным трудом 0,818*** (0,216) - -

Квалифицированные рабочие, использующие машины и механизмы 0,428** (0,221) - -

Неквалифицированные рабочие всех отраслей 0,794*** (0,219) - -

Поиск работы

По распределению - - -

Вопросы экономики Issues on economics -20-

Окончание табл. 1

Переменная Спецификация

I II III

Через родственников, друзей 6,065 (34711,08) 6,08 (33352,03) -

Пришли непосредственно в отдел кадров 5,236 (34711,08) 5,332 (33352,03) -

По приглашению 5,81 (34711,08) 5,769 (33352,03) -

Сами создали предприятие, собственное дело 5,762 (34711,08) 5,527 (33352,03) -

Подали рекламное объявление через Интернет или не через Интернет, увидели, услышали рекламное объявление через Интернет, не через Интернет 6,289 (34 711,08) 6,222 (33 352,03)

Через государственную службу занятости или бюро по трудоустройству 5,655 (34 711,08) 5,72 (33 352,03) -

Через негосударственную службу занятости или бюро по трудоустройству - - -

Константа -8,379 (34 711,08) -8,001 (33 352,03) -1,378*** (0,442)

Количество наблюдений 5 973 5 973 5 973

R-квадрат МакФаддена 0,284 0,273 0,243

LR-статистика 803,863 771,07 -1 071,120

Probability (LR-статистика) 0,000 0,000 0,000

H-L-статистика 27,099 5,825 13,768

Probability (H-L-статистика) 0,001 0,667 0,088

Andrews-статистика 610,077 345,975 27,069

Probability (Andrews-статистика) 0,000 0,000 0,0025

* - значимость коэффициента на уровне 10%. ** - значимость коэффициента на уровне 5%. *** - значимость коэффициента на уровне 1%.

Примечание. В скобках указаны стандартные ошибки. Зависимая переменная: статус занятости (1 - неформальная занятость; 0 - официально оформленная занятость).

Таблица 2 Предельные эффекты в моделях для мужчин и женщин, %

Переменная Мужчины Женщины

Отсутствие оплачиваемого отпуска 2,4188 0,8142

Проживание в Москве, Санкт-Петербурге 0,5589 0,1103

Натуральный логарифм заработной платы -0,3673 -0,0335

Работающие в легкой, пищевой промышленности, гражданском машиностроении, другой отрасли тяжелой промышленности 0,7919 0,3956

Работающие в сферах торговли, бытовом обслуживании, финансов, страховании, операций с недвижимостью 1,1299 0,5508

Работающие в отраслях строительства, транспорта, связи 1,0216

ятность причастности к неформальной занятости по сравнению с базовыми отраслями на 0,4%, в промышленности - на 0,55%.

Заключение

В ходе исследования было выявлено, что из группы показателей, характеризующих наличие определенных гарантий при работе, положительное влияние на вероятность неформальной занятости оказывает только то, что респондент не был в оплачиваемом отпуске. Наряду с тендерными различиями в отношении неформальной занятости наблюдается связь с проживанием индивида в мегаполисах.

Такой стандартный фактор, как размер заработной платы, также подтвердил свое влияние на принадлежность респондента к неформальному сектору, хотя вклад в увеличение вероятности неформальной занятости при уменьшении зарплаты на единицу,

- 6 (240) - 2015 -

ФИНАНСОВАЯ АНАЛИТИКА: FINANCIAL ANALYTICS

проблемы и решения science and experience

как и изменение остальных значимых факторов, оказался невеликим. В отношении направления влияния этих показателей на неформальную занятость выдвинутые гипотезы подтвердились.

Гипотеза о влиянии способа нахождения работы на неформальную занятость была отвергнута. С учетом результатов, полученных при анализе профессиональных групп и отраслей, было выявлено, что влияние на неформальную занятость лучше прослеживается в отраслевой структуре. Увеличение вероятности причастности к неформальному сектору соответствует работе респондента в отраслях легкой, пищевой промышленности, гражданском машиностроении, другой отрасли тяжелой промышленности, в торговле, бытовом обслуживании, финансах, страховании, операциях с недвижимостью или в сферах транспорта, связи, строительства по сравнению с базовой группой отраслей (органы управления, армия, МВД, органы безопасности, военно-промышленный комплекс). В целом полученные результаты подтверждают выдвинутые гипотезы.

На результаты могло повлиять то, что в ответах на вопросы анкеты RLMS - HSE присутствует значительное число пропусков. Возможно, индивиды, действительно принадлежащие к неформальному сектору экономики, менее склонны к раскрытию информации о себе, и выборка оказалась смещена в сторону формально трудоустроенных. Кроме того, в работе использовались данные только 21-й волны, т.е. за один период с октября по декабрь 2012 г. Учет этих особенностей, а также исследование других сторон явления неформальной занятости позволили бы в дальнейшем получить более полное представление об этом экономическом феномене.

Список литературы

1. АистовА.В., ЛеоноваЛ.А. Удовлетворенность жизнью и работой, связь с незарегистрированной занятостью. URL: http://www.hse.ru/data/2011/12/2 9/1262417595/WP15_2011_04.pdf.

2. Гимпельсон В.Е. Занятость в неформальном секторе в России: угроза или благо? URL: http:// www.hse.ru/data/443/989/1224/WP4_2002_03.pdf.

3. Гимпельсон В.Е., Зудина А.А. «Неформалы» в российской экономике: сколько их и кто они? // Вопросы экономики. 2011. № 10. С. 53-76.

4. Гимпельсон В.Е., Зудина А.А. Неформальный сектор в России: динамика, структура, детерминанты: XII Международная научная конференция по

проблемам развития экономики и общества. Кн. 1. М.: НИУ ВШЭ, 2012. С. 444-458.

5. Гимпельсон В.Е., КапелюшниковР.И. Нестандартная занятость и российский рынок труда. URL: http://www.hse.ru/data/2013/03/27/1295756417/ WP3_2005_05.pdf.

6. Гимпельсон В.Е., Капелюшников Р.И. Нормально ли быть неформальным? URL: http://www.hse.ru/ data/2012/12/16/1301000510/WP3_2012_09.pdf.

7. Зудина А.А. Неформальная занятость и субъективный социальный статус: пример России. URL: http://www.hse.ru/data/2013/03/20/1292438237/WP3_ 2013_01.pdf.

8. Капелюшников Р.И. Нестандартные формы занятости и безработицы в России. URL: http://www.hse. ru/data/2010/05/04/1216409954/WP3_2004_06.pdf.

9. Лукьянова А.Л. Использование безусловных квантильных регрессий при оценке влияния неформальности на неравенство. URL: http://www.hse.ru/ data/2013/05/01/1296784034/WP3_2013_04_.pdf.

10. Лукьянова А.Л. Неравенство заработков: фактор неформальности (2000-2010). URL: http:// www.hse.ru/data/2013/04/23/1296335098/WP3_2013_ 02__.pdf.

11. Ощепков А.Ю. Влияние минимальной заработной платы на неформальную занятость. URL: http://www.hse.ru/data/2013/07/03/1286257623/WP3_ 2013_07.pdf.

12. Harris J.R., TodaroM.P. Migration, Unemployment and Development: A Two-Sector Analysis // The American Economic Review. 1970. № 60. Р. 126-142.

13. Heckman J.J., Sedlacek G. Heterogeneity, Aggregation, and Market Wage Functions: An Empirical Model of Self-Selection in the Labor Market // Journal of Political Economy. 1985. № 93. Р. 1077-1125.

14. Lehmann H., Zaiceva A. Re-defining informal employment and measuring its determinants: evidence from Russia. URL: http://www.hse.ru/data/2014/02/27 /1329847864/WP3_2013_08_F.pdf.

15. Magnac T. Segmented or Competitive Labor Markets // Econometrica. 1991. № 59. Р. 165-187.

16. Maloney W.F. Does Informality Imply Segmentation in Urban Labor Markets? Evidence from Sectoral Transitions in Mexico // The World Bank Economic Review. 1999. № 13. Р. 275-302.

17. Maloney W.F. Informality Revisited // World Development. 2004. № 32. Р. 1159-1178.

18. Perry G., Maloney W. F., Arias O., FajnzylberP., Mason A., Saavedra-Chanduvi J. Informality: Exit and Exclusion // The World Bank, Washington DC, 2007.

19. Slonimczyk F. Informality and Mobility: Evidence from Russian Panel Data. URL: http://ftp. iza.org/dp7703.pdf.

Financial analytics: science and experience ISSN 2311-8768 (Online) ISSN 2073-4484 (Print)

20. SlonimczykF. Informality as a Stepping Stone. URL: http://www.hse.ru/data/2013/05/08/1299440860/ WP3_2013_05.pdf.

Issues on economics

A STUDY OF THE NATURE OF INFORMAL EMPLOYMENT

Anna I. VODOP'YANOVA, Lyudmila A. LEONOVA

Abstract

Importance The article considers the choice of informal employment. An informal employment is a complex and very diverse phenomenon that requires multifaceted consideration.

Objectives The study analyses the factors related to characteristics of an individual's workplaces, which may determine the probability of selection of an informal employment sector.

Methods The paper discusses an employment only in terms of the main place of work of an individual. As an informal employment within the framework of the study, we examine individuals related to salaried employees, but who are working without workbook, employment agreement or contract. An empirical model is assessed on the basis of a representative sample for Russia (the Russian monitoring of economic situation and public health, NRU of HSE, HSE-RLMS) for 2012. Probit model relationship of a binary choice of factors helps to evaluate the link of the considered factors with probability of selecting an informal sector of employment by individual. If the employer deprives the employee of the opportunity to enjoy the right to be entitled to a paid leave, it increases the likelihood that the individual will prefer to get employed in some informal sector. However, in general, there is no telling that the guarantees provided by officially concluded employment contract, have a critical impact on the employment status. The paper shows that the sectoral structure may determine an employment sector. Results A choice model of informal employment status may differ for men and women that attest to the fact about the differences in selectable trajectories in the labor market for women and men. Conclusions and Relevance To some extent, the results are conditioned by the specific nature of the problem,

which relates to the fact that informally employed individuals are generally reluctant to disclose information that has an impact on the quality of available data. Our paper extends the knowledge about an informal employment sector of the Russian labor market.

Keywords: labor market, individual, informal employment, industry structure, probit model

References

1. Aistov A.V., Leonova L.A. Udovletvoren-nost' zhizn'yu i rabotoi, svyaz' s nezaregistrirovannoi zanyatost 'yu [Life satisfaction and work satisfaction, and the connection with an unregistered employment]. Available at: http://www.hse.ru/data/2011/12/29/1262 417595/WP15_2011_04.pdf. (In Russ.)

2. Gimpel'son V.E. Zanyatost' v neformal'nom sektore v Rossii: ugroza ili blago? [Employment in the Russian informal sector: danger or benefit?]. Available at: http://www.hse.ru/data/443/989/1224/WP4_2002_ 03.pdf. (In Russ.)

3. Gimpel'son V.E., Zudina A.A. "Neformaly" v rossiiskoi ekonomike: skol'ko ikh i kto oni? [Informal persons in the Russian economy: how many and who are they?]. Voprosy Economiki, 2011, no. 10, pp. 53-76.

4. Gimpel'son V.E., Zudina A.A. [The informal sector in Russia: dynamics, structure, and determinants]. Neformal'nyi sektor v Rossii: dinamika, struk-tura, determinant. XII Mezhdunarodnaya nauchnaya konferentsiya po problemam razvitiya ekonomiki i obshchestva. Kn. 1 [12th Int. Sci. Conf. on Economic and Social Development. Book 1]. Moscow, NRU HSE Publ., 2012, pp. 444-458.

5. Gimpel'son V.E., Kapelyushnikov R.I. Ne-standartnaya zanyatost' i rossiiskii rynok truda [Nonstandard forms of employment and the Russian labor

market]. Available at: http://www.hse.ru/data/2013/03 /27/1295756417/WP3_2005_05.pdf. (In Russ.)

6. Gimpel'son V.E., Kapelyushnikov R.I. Normal 'no li byt'neformal'nym? [Is it normal to be informal?]. Available at: http://www.hse.ru/data/2012/12/16/1301 000510/WP3_2012_09.pdf. (In Russ.)

7. Zudina A.A. Neformal'naya zanyatost' i sub "ektivnyi sotsial 'nyi status: primer Rossii [Nonstandard employment and the subjective social status: a case study of Russia]. Available at: http://www.hse. ru/data/2013/03/20/1292438237/WP3_2013_01.pdf. (In Russ.)

8. Kapelyushnikov R.I. Nestandartnye formy zan-yatosti i bezrabotitsy v Rossii [Non-standard forms of employment and unemployment in Russia]. Available at: http://www.hse.ru/data/2010/05/04/1216409954/ WP3_2004_06.pdf. (In Russ.)

9. Luk'yanova A.L. Ispol'zovanie bezus-lovnykh kvantil 'nykh regressii pri otsenke vliyaniya neformal 'nosti na neravenstvo [Using unconditional quantile regressions to assess an informality impact on inequality]. Available at: http://www.hse.ru/data/2013/ 05/01/1296784034/WP3_2013_04_.pdf. (In Russ.)

10. Luk'yanova A.L. Neravenstvo zarabotkov: faktor neformal'nosti (2000-2010) [Wage imparity: the informality factor (2000-2010)]. Available at: http://www.hse.ru/data/2013/04/23/1296335098/WP3_ 2013_02__.pdf. (In Russ.)

11. Oshchepkov A.Yu. Vliyanie minimal'noi zarabotnoi platy na neformal 'nuyu zanyatost' [The impact of minimum wage on informal employment]. Available at: http://www.hse.ru/data/2013/07/03/1286 257623/WP3_2013_07.pdf. (In Russ.)

12. Harris J.R., Todaro M.P. Migration, Unemployment and Development: a Two-Sector Analysis. American Economic Review, 1970, no. 60, pp. 126-142.

13. Heckman J.J., Sedlacek G. Heterogeneity, Ag-

gregation, and Market Wage Functions: An Empirical Model of Self-Selection in the Labor Market. Journal of Political Economy, 1985, no. 93, pp. 1077-1125.

14. Lehmann H., Zaiceva A. Re-defining informal employment and measuring its determinants: evidence from Russia. Available at: http://www.hse.ru/data/2014 /02/27/1329847864/WP3_2013_08_F.pdf. (In Russ.)

15. Magnac T. Segmented or Competitive Labor Markets. Econometrica, 1991, no. 59, pp. 165-187.

16. Maloney W.F. Does Informality Imply Segmentation in Urban Labor Markets? Evidence from Sectoral Transitions in Mexico. The World Bank Economic Review, 1999, no. 13, pp. 275-302.

17. Maloney W.F. Informality Revisited. World Development, 2004, no. 32, pp. 1159-1178.

18. Perry G., Maloney W.F., Arias O., Fajnzylber P., Mason A., Saavedra-Chanduvi J. Informality: Exit and Exclusion. Washington DC, The World Bank, 2007.

19. Slonimczyk F. Informality and Mobility: Evidence from Russian Panel Data. Available at: http://ftp. iza.org/dp7703.pdf.

20. Slonimczyk F. Informality as a Stepping Stone. Available at: http://www.hse.ru/data/2013/05/08/1299 440860/WP3_2013_05.pdf.

Anna I. VODOP'YANOVA

National Research University Higher School of Economics - Nizhny Novgorod, Nizhny Novgorod, Russian Federation [email protected]

Lyudmila A. LEONOVA

National Research University Higher School of Economics - Nizhny Novgorod, Nizhny Novgorod, Russian Federation [email protected]