CC BY
94
РАБОТАТЬ ИЛИ НЕ РАБОТАТЬ ПОСЛЕ ПЕНСИИ: ГЕНДЕРНЫЕ АСПЕКТЫ ВЫБОРА
АБАЗИЕВА К.Г.
кандидат экономических наук, доц. мгуту ростовский филиал
abazieva_kamilla@mail.ru
Старение населения в развитых странах мира ведет к росту пенсионной нагрузки на работающее население. В России этот процесс осложнен невысокой ожидаемой продолжительностью жизни, а так же тем, что разрыв достиг 14 лет. В работе осуществлено моделирование детерминант, влияющих на продолжение работы после пенсии для различных возрастных когорт, в том числе с учетом эндогенного выбора сектора занятости. Выявлено, что относительно молодые когорты пенсионеров больше настроены на продолжение работы, чем старшие поколения. Чем выше уровень образования пенсионера, тем выше вероятность работы после выхода на пенсию. При прочих равных женщины после выхода на пенсию чаще мужчин продолжают трудовую деятельность.
Ключевые слова: занятость, демографическая ситуация, гендерные исследования
Коды классификатора JEL: Л6, Л8
Процесс старения населения в последние два десятилетия охватил все развитые страны мира. Проблемы людей пенсионного возраста приобретают все большую значимость во всех сферах социально-экономической жизни общества. Согласно классификации ООН, население государства считается старым, если доля людей старше 65 лет в числе жителей превышает 7%. В настоящее время к этой возрастной категории относится 13,9% [1, с. 87] россиян. Рост доли населения старше трудоспособного возраста сопровождается снижением доли населения младше трудоспособного возраста, что сигнализирует о том, что ситуация год от года лишь усугубляется (рис. 1).
0,3 Т 0,25 - __
^____________________________________________
0,15 -0,1 -0,05 -
0 ^-----1------1-----1------1-----1-----1------1-----1
1990 1996 2001 2002 2003 2004 2005 2006
Доля лиц старше трудоспособного возраста в общей численности населения
Доля лиц младше трудоспособного возраста в общей численности населения
Рис. 1. динамика населения старше и младше трудоспособного возраста [1, ^ 81].
© Абазиева К.Г., 2009
TERRA ECONOMICUS (Экономический вестник Ростовского государственного университета) Ф 2009 Том 7 № 1
TERRA ECONOMICUS (Экономический вестник Ростовского государственного университета) Ф 2009 Том 7 № 1
Во второй половине 20 века средняя продолжительность жизни людей в мире увеличилась на 20 лет, что в сочетании с сокращением рождаемости в большинстве развитых стран привело к росту общей численности людей пожилого возраста и увеличению их доли в общей массе населения. По данным ООН в 2001 году возраст каждого десятого жителя Земли превышал 60 лет и по прогнозу к 2050 году люди в возрасте старше 60 лет будут составлять свыше трети населения Земли. В такой ситуации соотношение работающих налогоплательщиков и пенсионеров составит один к одному, что означает неизбежное принятие непопулярных мер по увеличению пенсионного возраста, изменению пенсионных схем и др. Другой серьезный и неоднозначный для социальной политики развитых стран факт состоит в том, в «стареющие страны» возрастает поток иммигрантов из трудоизбыточных стран с высокой рождаемостью. демографическая ситуация в России такова, что разговоры о долголетии кажутся не совсем уместными. Так, ожидаемая продолжительность жизни мужчин с 1995 года ниже пенсионного порога. Кроме того, особенностью социально-демографической ситуации в нашей стране являются значительные различия в уровне ожидаемой продолжительности жизни мужчин и женщин. Во всех развитых странах женщины живут дольше мужчин в среднем на 2-5 лет. В России этот разрыв составил в 2005 году более 14 лет и является самым большим в мире (рисунок 2).
80 -| 70 60 50 40 30 20 10 0
Рис. 2. ожидаемая продолжительность жизни населения россии при рождении
(число лет)
Другая проблема пожилого населения России - устойчивое превышение численности женского населения над мужским. Среди жителей страны в возрасте 60 лет и старше в 2005 году на одну тысячу мужчин приходилось 1869 женщин [1, с. 88].
Еще одна проблема тесно связанная с увеличением доли пенсионеров - рост демографической нагрузки на работающее поколение. На первое января 2006 года на 100 человек трудоспособного возраста приходилось 58 человек нетрудоспособного (в совокупности лиц старше и моложе трудоспособного возраста). С середины 90-х в структуре нетрудоспособных начали доминировать пожилые. В дальнейшем эта тенденция будет только нарастать. К 2015 г. по прогнозам в нашей стране будет 34,7% престарелых.
Сдвиги в демографической структуре коренным образом влияют на все социальные процессы в обществе. Поколения, достигшие пенсионного возраста, могут и должны продолжать реализацию накопленного потенциала, оставаться позитивным фактором социального развития, а не бременем для молодых. Один из путей решения проблемы возрастающей демографической нагрузки - повышение пенсионного возраста. Однако это мера - крайне непопулярная и может вызвать значительный негативный резонанс. Другой альтернативой может быть увеличение пенсии на некоторую сумму за каждый дополнительный год, проработанный после пенсии. И,
мужчины ^“женщины
пожалуй, наиболее естественный путь - продолжение трудовой деятельности после наступления пенсионного возраста, когда пенсионер сам может распорядиться полученной пенсией: расходовать на текущие нужды, хранить на пенсионном депозите, вкладывать в фонды и др. В результате, по достижении возраста, сопоставимого с пенсионным возрастом в развитых странах, накопленная сумма позволит пенсионеру, как минимум, удвоить пенсию на период до 15 лет. Вариантов активного вовлечения пенсионеров в занятость - множество. Однако для разработки адекватных предложений и мер необходим тщательный анализ возможностей и мотиваций пенсионеров продолжать трудовую деятельность, оценка потенциала сегментов рынка труда, в которых труд пенсионеров буде реально востребован. В числе важных факторов, влияющих на эти процессы, - существенные различия в гендерной структуре пожилого населения, которые требуют отдельного анализа социально-экономического поведения мужчин и женщин пенсионного возраста на рынке труда.
таблица 1.
Пробит-модель оценки детерминант продолжения работы после пенсии
Зависимая переменная: 1 - работающий пенсионер, 0 - не работающий пенсионер
Переменные Оценки параметров Стандартные ошибки Частные эффекты Стандартные ошибки
1 2 3 4 5
Мужчины -0,0057 0,0576 -0,0023 0,0230
Возраст респондента
До 54 лет 0,2286*** 0,1136 0,0907 0,0444
5 1 5 5 0,1960*** 0,0833 0,0779 0,0329
60 - 64 0,1187** 0,0744 0,0473 0,0296
6 - 5 6 0,0779* 0,0665 0,0311 0,0265
Больше 70 - - - -
Образование
Неполное среднее -0,4076*** 0,0759 -0,1613 0,0296
Среднее общее и проф. (ПТУ, ФЗУ, проф. курсы) -0,2791*** 0,0913 -0,1103 0,0355
Среднее профессиональное -0,1331** 0,0784 -0,0530 0,0311
Высшее - - - -
Отрасль последней занятости
Производство 0,1874*** 0,0695 0,0746 0,0276
Строительство и транспорт 0,1646*** 0,0829 0,0655 0,0328
Образование, наука, культура, здравоохранение 0,5962*** 0,0753 0,2313 0,0276
Сельское хозяйство -0,1275* 0,0934 -0,0507 0,0370
Другое - - - -
Тип поселения
Областной центр 0,1662*** 0,0748 0,0662 0,0297
Город 0,1056* 0,0762 0,0421 0,0303
Поселок городского типа 0,2100** 0,1130 0,0833 0,0443
Село - - - -
Занят на полную ставку 0,5805*** 0,0877 0,2221 0,0309
Оценка состояния здоровья
Очень хорошее и хорошее -0,0634 0,1088 -0,0253 0,0433
Удовлетворительное - -
Плохое и очень плохое -0,1926*** 0,0556 -0,0767 0,0221
Число членов домохозяйства -,02706 0,0222 -0,0108 0.0089
Свободный член -,5261 0,1342 - -
Значимость: *** - оценка параметра значима на 0,01 уровне, ** - на 0,05 уровне, * - на 0,1 уровне
TERRA ECONOMICUS (Экономический вестник Ростовского государственного университета) Ф 2009 Том 7 № 1
TERRA ECONOMICUS (Экономический вестник Ростовского государственного университета) Ф 2009 Том 7 № 1
Цель статьи - оценка воздействия комплекса социально-экономических факторов на вероятность для мужчин и женщин, являющихся пенсионерами, продолжать работу после пенсии.
Объектом исследования стали лица, которые, оформив трудовую или государственную пенсию по старости, возрасту, продолжали (или продолжают) еще некоторое время работать, будучи официально пенсионерами.
Эмпирический анализ базировался на данных первой волны выборочного обследования «Родители и дети, мужчины и женщины в семье и обществе» (Gender Generation Survey)1.
Переменные в этом наборе данных организованы таким образом, что для каждого пенсионера по датам оформления пенсии, увольнения с места работы или продолжения работы можно выявить факт того работал ли он после пенсии или нет.
Для оценки модели продолжении трудовой деятельности после выхода на пенсию в исходных данных сформирована переменная, принимающая значение равное 1, если пенсионер работал когда-либо (или работает), и равное нулю в другом случае. Оценки параметров модели были осуществлены с помощью пробит-модели в пакете Stata [3].
Результаты пробит-модели включают коэффициенты модели, их стандартные ошибки и z статистики. Проверка гипотез осуществлялась методом максимального правдоподобия. Объем выборки составил 3356 наблюдений, кроме того, при расчетах использовались весовые коэффициенты, корректирующие численность социально-демографических групп с учетом с учетом структуры генеральной совокупности. Таким образом, объем выборки достаточно велик, чтобы выполнялось предположение
0 нормальном распределении коэффициентов уравнения и z-статистики.
Поскольку коэффициенты пробит-модели интерпретируются в терминах латентной переменной у *, которая не может быть непосредственно измерена в каких-либо натуральных единицах измерения кроме вероятности быть работающим или не работающим пенсионером, поэтому коэффициенты модели могут интерпретироваться только в терминах качественных эффектов. Например, негативный коэффициент означает, что какой-либо пенсионер менее вероятно будет работать, а положительный - что более вероятно. Например, мужчинам в пробит-модели соответствует коэффициент -0,0057. Качественная интерпретация состоит в том, что вследствие знака минус перед коэффициентом модели мужчины с меньшей вероятностью продолжают работу после выхода на пенсию чем женщины, однако значение z-статистики указывает на то, что это значение не является статистически значимым.
для того, чтобы перейти к количественной интерпретации результатов вычисляются частные эффекты, в зависимости от того является ли регрессор непрерывным или дискретным. для непрерывных зависимых переменных воздействие малых изменений в переменных на вероятность участия известно как предельный (маргинальный) эффект. Например, можно оценить воздействие возраста (если эта переменная задана числом лет) на вероятность трудовой деятельности после пенсии. для двоичных переменных такие малые изменения не имеют смысла, поскольку они принимают лишь два значения и индивид либо имеет данную характеристику, либо нет. Поскольку в представленной модели практически все регрессоры - двоичные переменные, то формула среднего эффекта для двоичных переменных есть
P (у = l|xk = l)-P (у = l|xk = 0)= F (xb \xk = l)-F (xb \xk = 0)
Например, как разница в вероятностях для мужчины-пенсионера трудиться после пенсии по сравнению по сравнению с женщиной составила -0,0023 и не является статистически значимой.
Чем младше пенсионер, тем выше для него вероятность продолжать трудовую деятельность после пенсии. С учетом того, что данные для анализа включают факт
1 Набор данных «Родители и дети, мужчины и женщины в семье и обществе» (РиДМиЖ), является частью международной исследовательской программы «Поколения и гендер», объединившей ис-следователей-демографов из более 30 стран мира. Инициатором и генеральным координатором проекта выступила Европейская экономическая комиссия ООН. Обследование было проведено летом 2004 года и охватило более 11261 респондента в возрасте от 18 до 79 лет в 32 субъектах Российской Федерации.
работать или не работать после пенсии
71
работы после пенсии для всех респондентов в выборке, в том числе и в прошлом, то такой результат свидетельствует о том, что более молодые когорты мотивированы на продолжение работы после пенсии существенно выше.
Значимыми являются оценки коэффициентов модели по переменной образования пенсионера: более образованные люди продолжают работу существенно чаще, чем те, у кого образование ниже. При этом разница в вероятностях работать после пенсии для лиц с начальным образованием и пенсионерами с высшим образованием составила 0,4076.
Наиболее высокая вероятность продолжать работу у тех пенсионеров, которые трудятся в здравоохранении, образовании, науке и культуре. Знак минус перед коэффициентом для пенсионеров, работающих в сельском хозяйстве, свидетельствует о том, что они чаще оставляют работу после пенсии, чем работающие в других сферах занятости. Это связано, скорее всего, с тем, что работники сельского хозяйства, выходя на пенсию, продолжают трудиться в личном подсобном хозяйстве, которое зачастую носит товарный характер. Это вывод подтверждает и то, что пенсионеры, проживающие в сельской местности, реже продолжают работу после пенсии, чем горожане.
дефицит мест с гибким графиком работы и неполным рабочим днем, что весьма актуально для пенсионеров, подтверждает высокая положительная нагрузка коэффициента при переменной, свидетельствующая о том, что пенсионер работает на полную ставку.
Негативная самооценка здоровья существенно снижает шансы на продолжение работы после пенсии. А вот число членов домохозяйства не влияет на решение пенсионера о продолжении работы.
Проблема анализируемых данных состоит в том, что среди объясняющих переменных могут быть такие, которые потенциально влияют на решение пенсионера о продолжении работы при выходе на пенсию, что может привести к смещенным оценкам [4, p. 656-666]. Одной из таких эндогенных переменных в нашем анализе является сфера занятости, которая может в значительной степени предопределить решение пенсионера работать после пенсии.
даже с точки зрения житейской логики понятно, что человеку, отработавшему до пенсии, скажем в металлургическом цеху, или на подземных работах, физически намного сложнее продолжать трудовую деятельность на своем рабочем месте, чем врачу или учителю. С другой стороны в отечественной экономике сложилась ситуация, при которой образование и здравоохранение - преимущественно сферы занятости женщин. Таким образом, выбор сектора занятости после пенсии может быть не случайно распределен между мужчинами и женщинами.
Учет эндогенности, в частности, по переменной сектора занятости, может быть выполнен с помощью двумерной пробит модели (bivariate probit), оценивающей одновременно вероятности продолжения работы после пенсии и вероятности работать в сфере здравоохранения, образования, науки и культуры.
Порядковые и мультиномиальные модели бинарного выбора имеют дело с зависимыми переменными, имеющими различные категориальные исходы. Однако в обеих случаях имеется лишь одна, лежащая в основе модели, зависимая переменная. В отличие от этих моделей двумерная пробит-модель (the bivariate probit model) создает возможность работы с двумя зависимыми переменными. Более точно она имеет дело с двумя независимыми пробит-моделями, которые оцениваются совместно и допускают корреляцию между ошибками этих моделей. В нашем случае рассматривается оценка вероятности для пенсионера продолжить трудовую деятельность после выхода на пенсию с вероятностью работать в сфере здравоохранения, образования, науки и культуры. Наличие корреляции между терминами ошибки в двух уравнениях позволяет распознать наличие ненаблюдаемых характеристик, которые влияют одновременно на то работал (или работает) пенсионер и в какой сфере занятости.
Поскольку двумерная пробит-модель (bivariate probit) является естественным расширением обычной пробит модели, то возможно обсуждение её результатов в терминах двух латентных зависимых переменных, скажем у или у2. Предполагается, что каждая латентная переменная есть линейная функция набора объясняющих переменных,
TERRA ECONOMICUS (Экономический вестник Ростовского государственного университета) Ф 2009 Том 7 № 1
TERRA ECONOMICUS (Экономический вестник Ростовского государственного университета) Ф 2009 Том 7 № 1
которые могут быть одинаковыми или разными для обеих уравнений и каждое уравнение имеет термин ошибки. Как и в обычной модели эти ошибки подчиняются закону нормального распределения, но они приходят из двумерного (bivariate) нормального распределения, позволяющего не нулевую корреляцию между ошибками. Другими словами, это не предполагает, что два термина ошибки независимы друг от друга [2, p. 906-911].
две двоичные переменные позволяют наблюдать четыре возможных исхода. В нашем случае это - работающий пенсионер, который трудится (трудился) в сфере здравоохранения, образования, науки и культуры, не работающий пенсионер, который трудился в сфере здравоохранения, образования, науки и культуры, работающий пенсионер, который трудится (трудился) в других сферах занятости, не работающий пенсионер, который трудился в других сферах занятости. Эти исходы корреспондируют с различными значениями латентных переменных JjM y2. При допущении о нормальном характере распределения ошибки двумерной пробит-модели, можно записать вероятности каждого из четырех исходов как функцию объясняющих переменных и неизвестных параметров модели, что позволяет оценить модель методом максимального правдоподобия. Поскольку исходы оцениваются совместно, то можно не только определить наклон коэффициентов для каждого из двух наборов объясняющих переменных, но и также коэффициенты корреляции между двумя терминами ошибки (р).
таблица 2.
Коэффициенты оценки Bivariate Probit модели решения о продолжении работы после пенсии и эндогенного выбора сектора занятости
Переменные Здравоохранение, образование, культура и наука Работающий пенсионер
Оценки Стандартные Оценки Стандартные
параметров ошибки параметров ошибки
Мужчины -0,7195 0,0705 -0,1045 0,0513
Возраст респондента
До 54 лет 0,1593 0,1161 0,2226 0,1028
9 5 - 5 5 -0,0205 0,0864 0,1774 0,0757
4 6 - 0 6 -0,1049 0,0816 0,1295 0,0673
9 6 - 5 6 -0,0460 0,0713 0,0667 0,0591
Больше 70 - - - -
Образование
Неполное среднее -0,1868 0,0750 -0,5546 0,0655
Среднее общее и проф. (ПТУ, ФЗУ, проф. Курсы) -0,0611 0,0943 -0,4264 0,0791
Среднее профессиональное -0,4295 0,0720 -0,2207 0,0695
Высшее - - - -
Тип поселения
Областной центр -0,1808 0,0704 0,2485 0,0587
Город -0,1201 0,0742 0,2005 0,0615
Поселок городского типа 0,1237 0,1158 0,2206 0,1013
Село - - - -
Занят на полную ставку 0,4738 0,1004 0,6916 0,0806
Оценка состояния здоровья
Очень хорошее и хорошее -0,1225 0,1138 -0,0247 0,0940
Удовлетворительное 0,0053 0,0593 - -
Плохое и очень плохое -0,0247 0,0940
Число членов домохозяйства 0,0035 0,0231 -0,0169 0,0197
Свободный член -0,2799 0,1387 -0,4020 0,1177
Корреляция ошибок уравнений р = 0,3059
Проверка гипотезы р = 0: х2 (1) 80,7728 Prob > х2 = 0,000
Значимость: *** - оценка параметра значима на 0,01 уровне, ** - на 0,05 уровне, * - на 0,1 уровне
Как и в случае с бинарной пробит-моделью латентные переменные - в - не измеряются натуральными единицами измерения и могут интерпретироваться лишь в качественных терминах, но, как и в случае с бинарной пробит-моделью, можно вычислить маргинальные и средние эффекты, что дает набор опций для интерпретации результатов. Следует отметить, что одни и те же формулы используют и для обычной пробит-модели и для двумерной пробит-модели. Это дает возможность измерить воздействие изменений одной из объясняющих переменных на маргинальную вероятность каждого исхода, например, вероятности быть работающим пенсионером или вероятности для кого-либо работать в здравоохранении, образовании, науке и культуре. Кроме того, возможно вычислить маргинальный эффект объясняющих переменных на совместную вероятность каждого из четырех возможных исходов, например, вероятность, что пенсионер работает и сфера его последней занятости здравоохранение, образование, наука и культура. И заключительно, можно вычислять предельный эффект объясняющих переменных на условных вероятностях, например, вероятность того, что пенсионер работает, при условии, что он работает в здравоохранении, образовании, науке и культуре.
Выделение эндогенного выбора влияния отрасли в первом уравнении выявило присутствие статистически значимой корреляции между терминами остатков в уравнениях, что подтверждает наши предположения об эндогенном влиянии сферы занятости пенсионера. Пол обеих уравнениях стал статистически значимой переменной: мужчины имеют существенно более низкую вероятность работать в социальных отраслях по сравнению с женщинами. Возраст пенсионера на выбор отрасли занятости существенного влиянии не оказывает, а решение о продолжении работы более вероятно для тех пенсионеров кто относительно моложе, то есть подтверждает выводы бинарной пробит-модели. В выбранной сфере занятости шансы работать преимущественны для тех, у кого более высокий уровень образования, однако это справедливо и для всех работающих пенсионеров. Для пенсионеров проживающих в городах, шансы работать в социальных отраслях ниже, чем для пенсионеров, работающих в поселках городского типа и селах, что можно объяснить дефицитом специалистов подобного профиля в этих типах поселений. И, наконец, негативная оценка здоровья стала статистически значимой в снижении шансов продолжить работу после пенсии.
Что же произошло с маргинальными эффектами при элиминировании влияния эндогенной переменной сферы занятости?
Вероятность для пенсионера-мужчины продолжать работу после пенсии на 10,75% ниже, чем для женщины. Продолжение работы после пенсии наиболее вероятно для пенсионеров с высшим образованием, так вероятность для пенсионеров с начальным образованием трудиться на 16,19% ниже, чем для тех, у кого высшее образование. И, конечно, занятость на полную ставку на 8,20% предпочтительнее, чем неполная. Эффекты по остальным переменным незначительны по величине и статистически незначимы.
Каковы выводы из предпринятого анализа?
Моделирование социально-экономических зависимостей - весьма сложная задача, требующая предварительного и тщательного анализа сущности анализируемых явлений, а так же природы переменных с учетом их взаимовлияний. Относительная легкость доступа к компьютерным пакетам, предлагающим различные модификации регрессионного анализа, ведет, зачастую, неискушенных аналитиков к грубым ошибкам. Так, например, если не принимать во внимание возможность присутствия эндогенных переменных, то результаты моделирования могут оказаться существенно смещенными и привести аналитика к ложным выводам.
В анализируемом случае, интересующая нас гендерная составляющая в модели выбора продолжения работы после пенсии, в спецификации пробит-модели продемонстрировала статистически незначимый результат, свидетельствующий о том, что первоначальная гипотеза о том, что женщины преобладают среди работающих пенсионеров, должна быть отклонена. Совместная оценка двух уравнений в двумерной пробит-модели, учитывающей совместную вариацию сферы занятости пенсионера и
TERRA ECONOMICUS (Экономический вестник Ростовского государственного университета) Ф 2009 Том 7 № 1
TERRA ECONOMICUS (Экономический вестник Ростовского государственного университета) Ф 2009 Том 7 № 1
продолжение работы после пенсии, выявила высокую значимость гендерной составляющей и позволила уточнить ряд важных детерминант выбора для работающих пенсионеров. Выявлено, что вероятность работы после пенсии для женщин существенно выше, чем для мужчин.
литература
1. Российский статистический ежегодник. 2006: Стат.сб./Росстат. - М., 2006.
2. Greene W.H. Econometric Analysis. 4th edition. Prentice-Hall International, Inc, 2000.
3. Long S. Regression Models for Categorical and Limited Depended Variables. Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1997.
4. Rosenbaum, Paul (1984) The Consequences of Adjustment for a Concominat Variable That Has Been Affected by the Treatment. The Journal of the Royal Statistical Society, Series A. 147.
