CC BY
458
98
Декина М.П.
СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ФАКТОРОВ ДИФФЕРЕНЦИАЦИИ ОПЛАТЫ ТРУДА В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Аннотация. В статье анализируются факторы дифференциации оплаты труда в Российской Федерации на базе данных официальной статистики. Рассматриваются дифференциация по уровню образования, профессиональным группам, видам экономической деятельности, гендерная и территориальная дифференциация. Представлены результаты анализа панельных данных на основе базы РМЭЗ с 2011 по 2013 гг. Построены модели заработной платы с фиксированными и случайными эффектами, межгрупповая и общая модели.
Ключевые слова. Заработная плата, дифференциация оплаты труда, коэффициент Лоренца, панельные данные, модель с фиксированными эффектами, модель со случайными эффектами.
Dekina M.P.
STATISTICAL ANALYSIS OF FACTORS OF WAGE DIFFERENTIATION IN RUSSIAN FEDERATION
Abstract. In the article the factors of the wage differentiation in Russian Federation are analyzed on the basis of official statistics. The differentiation in the education level, professional groups, economic activities, gender and territory differentiation are discussed. The results of panel data analysis on the basis of RLMS from 2011 to 2013 are presented. Models of wage with fixed effects and models with random effects, pooled models and between-group models are presented.
Keywords. Wage, wage differentiation, coefficient Lorenz, panel data, model with fixed effects, model with random effects.
Введение
Одним из важнейших элементов состояния и развития современной экономики, а также индикатором уровня жизни населения является оплата труда. Оплата труда представляет собой оценку труда социумом и зависит от ряда факторов: уровня профессиональной подготовки, занимаемой должности, вида экономической деятельности, возраста, географического местоположения и т.д. В качестве одного их важнейших элементов распределительных отношений оплата труда оказывает влияние на конкурентоспособность экономики страны и способствует экономическому развитию. В данной статье объектом исследования выступают социально-трудовые отношения на рынке труда, определяющие уровень заработной платы; предметом исследования являются статистические закономерности, проявляющиеся в процессе распределения фонда оплаты труда.
Дифференциация заработной платы
Различия в уровне оплаты труда зависят, в первую очередь, от должности, занимаемой работником. Уровень оплаты труда руководителей в период с 2005 по 2013 гг. в 3,8-4,0 раза выше оплаты труда неквалифицированных рабочих. В 2013 году заработная плата руководителей была в 2 раза больше заработной платы специалистов среднего уровня, квалифицированных рабочих и операторов.
ГРНТИ 83.33.29 © Декина М.П., 2016
Мария Павловна Декина - аспирант кафедры статистики и эконометрики Санкт-Петербургского государственного экономического университета.
Контактные данные для связи с автором: 191023, Санкт-Петербург, Садовая ул., д. 21 (Russia, St. Petersburg, Sadovaya str., 21). Тел.: +7 911 231-71-30. Е-mail: masha_dekina@mail.ru.
ТВОРЧЕСТВО МОЛОДЫХ УЧЕНЫХ
99
Наибольшая дифференциация оплаты труда по профессиональным группам в Российской Федерации наблюдалась в 2009 и 2013 гг., наименьшая - в 2005 г. Различия в оплате труда у работников с разным уровнем образования также имеют место (таблица 1).
Таблица 1
Средняя заработная плата работников по уровню образования в РФ, руб. [5]
Уровень образования 2005 2007 2009 2011 2013
высшее профессиональное 11383 17799 24366 29927 38233
среднее профессиональное 7722 11830 15276 18901 23869
начальное профессиональное 8123 12136 15321 19746 23926
средне (полное) общее 7726 11787 14780 18538 22886
основное общее 6418 9992 12343 15970 21622
не имеют основного общего 5772 8997 10793 14545 19850
В 2013 г. заработная плата работника с высшим образованием практически в два раза превышала зарплату работника без основного общего образования. Заметна тенденция увеличения степени дифференциации оплаты труда работников по уровню образования. Наибольший уровень наблюдается в 2013 г., а наименьший - в 2005 г. Следовательно, образовательный фактор со временем становится более значимым и оказывает большее влияние на величину заработной платы работников. Сопоставляя дифференциацию по профессиональным группам и по уровню образования, можно сделать вывод, что более сильным фактором является последний. Выявлен рост степени дифференциации как по профессиональным группам, так и по уровню образования к 2013 году.
Имеют место гендерные различия в величине заработной платы. В экономике России за период с 2008 по 2013 гг. доля женщин в численности занятых практически не меняется (49%). В определенных видах деятельности преобладает численность занятых женского пола. Больше всего женщин занято в образовании и здравоохранении (81,6% и 79,7%, соответственно). Преимущественно мужскими видами деятельности, в которых доля женщин меньше 20%, являются рыболовство, строительство и добыча полезных ископаемых. Там, где велика численность работников мужского пола, величина заработной платы превышает среднероссийский уровень. Различия в уровне оплаты труда мужчин и женщин зависят от вида деятельности, в котором занят работник, и его должности [2].
Вид деятельности выступает в качестве одного из важнейших факторов дифференциации уровня оплаты труда. Для изучения дифференциации в уровнях оплаты труда по 22 видам экономической деятельности была проведена процедура кластерного анализа в программе SPSS. Взяты показатели за 2013 г.: среднемесячная номинальная заработная плата работников организаций, рублей (xi); среднемесячные затраты организаций на рабочую силу, рублей (x2); средние затраты на один оплаченный час, рублей (x3); средние затраты на один отработанный час, рублей (x4); отработано в среднем на одного работника, часов (x5). Результаты кластеризации представлены в таблице 2. Средняя заработная плата в кластере с наибольшим ее значением (кластер 5) в 4,9 раз больше, чем в группе с наименьшим значением данного показателя (кластер 3). Самой высокооплачиваемой является деятельность в воздушном и космическом транспорте.
Территориальные различия в уровне оплаты труда сложились исторически. Они определяются размещением производства по территории России, темпами экономического роста территорий [1]. Наибольший уровень дифференциации по субъектам РФ наблюдался в 2009 и 2011 гг. Коэффициент неравномерности С.В. Курышевой в 2009 и 2011 гг. составляет, соответственно, 0,406 и 0,455, а коэффициент Лоренца в 2009 г. - 0,407, в 2011 г. - 0,414. Результаты анализа разных факторов дифференциации были сведены в общую таблицу (таблица 3), позволяющую сравнить степень дифференциации в 2013 г. с помощью коэффициентов неравномерности С.В. Курышевой и Лоренца.
Исходя из значений коэффициентов неравномерности, в 2013 г. более сильной являлась территориальная дифференциация. На втором месте находилась дифференциация по уровню образования работника. В 2011 г. более сильной была территориальная дифференциация, на втором месте - дифференциация по видам экономической деятельности. Дифференциация по профессиональным группам сильнее всего проявилась в 2009 г., а уровень образования стал оказывать большее влияние по сравнению с остальными факторами на величину заработной платы только в 2013 г.
100
Декина М.П.
Таблица 2
Результаты кластеризации видов экономической деятельности в РФ по оплате труда в 2013 г.
Среднемесячная заработная плата работников, руб. Среднемесячные затраты организаций на рабочую силу, руб. Состав кластера
Кластер 1 (2 вида деятельности)
Среднее 58747,1 77413,3 Добыча полезных ископаемых, финансовая деятельность
Кластер 2 (8 видов деятельности)
Среднее 26151,1 37490,9 Производство пищевых продуктов, включая напитки, и табака; обработка древесины и производство изделий из дерева; целлюлозно-бумажное производство, издательская и полиграфическая деятельность; производство и распределение электроэнергии, газа и воды; оптовая и розничная торговля, ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования; связь; операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг; сбор сточных вод, отходов
Кластер 3 (3 вида деятельности)
Среднее 15506,0 23036,5 Текстильное и швейное производство; производство кожи, изделий из кожи и производство обуви; гостиницы и рестораны
Кластер 4 (8 видов деятельности)
Среднее 30234,5 43027,4 Химическое производство; металлургическое производство и производство готовых металлических изделий; производство машин и оборудования; производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования; производство транспортных средств и оборудования; строительство; деятельность железнодорожного транспорта; деятельность прочего сухопутного транспорта
Кластер 5 (1 вид деятельности)
Среднее 75344,8 100459,7 Деятельность воздушного и космического транспорта
Таблица 3
Коэффициенты неравномерности С.В. Курышевой и Лоренца по видам дифференциации оплаты труда в РФ в 2013 г.
Фактор дифференциации оплаты труда Коэффициент С.В. Курышевой Коэффициент Лоренца
Профессиональная группа 0,273 0,202
Уровень образования 0,316 0,357
Гендерный - 0,085
Вид экономической деятельности 0,253 0,281
Территориальный 0,434 0,376
Анализ зависимости оплаты труда от отдельных факторов с использованием панельных данных
В целях выявления основных факторов, влияющих на уровень оплаты труда работника, выполнен анализ панельных данных. Для проведения анализа были использованы результаты 20-22 волн обследования российского мониторинга экономического положения и здоровья населения (РМЭЗ) [4], проводимого Национальным исследовательским университетом «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ) в 2011, 2012 и 2013 гг. По данным каждой волны обследования были выбраны сведения об индивидах, которые работали во время опроса. Затем из массива данных были исключены объекты, по которым не было получено всей необходимой информации (имел место отказ от ответа либо респондент затруднялся ответить). В качестве объекта исследования были оставлены только те индивиды, информация по которым есть в каждой из волн. Таких оказалось 2102 индивида. На этой основе была построена сбалансированная микроэконометрическая панель данных по 6306 наблюдениям.
ТВОРЧЕСТВО МОЛОДЫХ УЧЕНЫХ
101
В сформированной базе данных за каждый год численность мужчин составила 879 человек, а женщин 1223 человека. Большая часть респондентов в 2011-2013 гг. проживала в областных центрах (36,2%), примерно одинаковая численность индивидов из городов и сел (28,2% и 29,1%, соответственно). В структуре респондентов меньше всего была доля работников с незаконченным средним образованием - 7-8%. При сравнении данных выборки с общероссийскими данными сильных структурных различий в 2013 г. не выявлено. По профессиональному составу в базе данных больше всего доля квалифицированных рабочих (26,8% в 2013 г.). Также велик процент специалистов высшего и среднего уровня квалификации. Данные выборки по профессиональным группам отвечают общероссийской структуре (коэффициент К. Гатеева составлял 4,8%).
При построении моделей данные по номинальной заработной плате были приведены к сопоставимому виду (дефлятированы с помощью индексов цен). Оценивание моделей было произведено в пакетах программ Econometric Views и Stata. Для построения моделей и последующего анализа были введены следующие обозначения переменных: WHit - почасовая заработная плата, рублей; Wit - среднемесячная заработная плата, рублей; EDUit - образование работника (число лет обучения); EXit - общий стаж работы, лет; AGEit - возраст работника, лет; MARit - семейное положение (1 - состоит в браке (зарегистрированном и незарегистрированном), 0 - не состоит в браке (никогда не состоял в браке, разведен, вдовец (вдова)); QUAit - квалификация работника (1 - квалифицированный, 0 - неквалифицированный); GENit - пол (1 - мужской, 0 - женский); NATit - национальность (1 - русский, 0 - другая национальность); URBit - тип населенного пункта (1 - город, 0 - село).
Таблица 4
Результаты оценивания параметров уравнения регрессии логарифма почасовой и среднемесячной заработной платы от различных факторов (в скобках указаны значения t-статистики)
Переменная Зависимая переменная LN WH Зависимая переменная LN W
Объединенная модель Межгрупповая модель Модель с фиксированными эффектами Модель со случайными эффектами Объединенная модель Межгрупповая модель Модель с фиксированными эффектами Модель со случайными эффектами
EDU 0,0596 (17,0) 0,0602 (11,2) 0,1180 (10,9) 0,0556 (11,8) 0,0493 (15,2) 0,0488 (9,3) 0,1353 (17,9) 0,0506 (12,1)
EX 0,0044 (1,8) 0,0031 (0,8) 0,1539 (13,3) 0,0112 (3,2) 0,0095 (4,0) 0,0083 (2,2) 0,1622 (20,1) 0,0216 (6,5)
EX_2 -0,0002 (-3,7) -0,0002 (-2,2) -0,0007 (-3,5) -0,0003 (-3,7) -0,0003 (-7,1) -0,0003 (-4,2) -0,0008 (-5,4) -0,0004 (-6,6)
QUA 0,4409 (17,4) 0,4700 (11,6) 0,1640 (3,9) 0,3466 (11,9) 0,4489 (19,2) 0,4865 (12,3) 0,1248 (4,3) 0,2778 (11,9)
GEN 0,305 (19,4) 0,3043 (12,9) - 0,3079 (13,1) 0,4251 (28,2) 0,4243 (17,7) - 0,4361 (18,8)
URB 0,2462 (15,5) 0,2441 (10,2) - 0,2557 (10,7) 0,2246 (15,3) 0,2229 (9,6) - 0,2405 (10,4)
MAR -0,022 (-1,2) -0,023 (-1,5) - 0,2557 (10,7) -0,0495 (-3,0) -0,0529 (-1,9) - -0,0363 (-2,0)
C 3,0927 (51,7) 3,0821 (33,8) - 3,1025 (36,9) 8,3042 (150,4) 8,3000 (93,6) - 8,1880 (106,4)
Для оценки факторов, которые определяют величину заработной платы, используется уравнение минцеровского типа. В качестве зависимой переменной выступает логарифм заработной платы (часовой и месячной), а к объясняющим переменным относятся уровень образования, стаж и т.д. Коэффициент при переменной уровня образования (EDUit) интерпретируется как норма отдачи на инвестиции в образование [3]. Она предполагает отказ от более раннего получения доходов от трудовой деятельности, чтобы в будущем получать более высокие трудовые доходы. Построены два типа моделей логарифмов почасовой и среднемесячной заработной платы: модели со стажем работника (таблица 4)
102
Декина М.П.
и модели с возрастом работника, как замещающего фактора. В обоих случаях лучшими оказались модели с фиксированными эффектами. Модель со стажем работника получилась также более значимой, с точки зрения интерпретации уровень оплаты в большей степени зависит от стажа, а не от возраста. Подтверждена квадратическая зависимость почасовой заработной платы от стажа работы. Во всех построенных уравнениях фактор уровня образования статистически значим, следовательно, заработная плата зависит от образования работника.
Уровень среднемесячной заработной платы характеризует величину полученного вознаграждения за труд работником за месяц. Построены модели для среднемесячной заработной платы. В моделях зависимости среднемесячной заработной платы фактор семейного положения оказался значим (кроме моделей с фиксированными эффектами). По-видимому, это связано с тем, что работники, не состоящие в браке, могут больше времени затрачивать на выполнение своих трудовых обязанностей. Заключение
Анализ различных видов дифференциации оплаты труда выявил, что более сильными являются территориальная дифференциация и дифференциация по уровню образования работника. По результатам анализа панельных данных подтверждена значимость уравнения минцеровского типа. Основными факторами, оказывающими влияние на уровень почасовой оплаты труда, являются уровень образования, стаж работы, квалификация работника, пол и тип населенного пункта проживания работника. На уровень среднемесячной оплаты труда кроме названных факторов при определенной степени статистической значимости влияет фактор, характеризующий семейное положение. Таким образом, уровень оплаты труда зависит как от внешних факторов, так и от индивидуальных характеристик работника.
ЛИТЕРАТУРА
1. Акулов В.Б., Белевских Т.В. О территориальной дифференциации заработной платы // Проблемы развития территории. 2013. № 6. С. 57-65.
2. Вайкок Э.Г. Гендерные различия в оплате труда // Новые технологии. 2008. № 6. С. 16-19.
3. Ощепков А.Ю. Что влияет на отдачу от образования: межрегиональный анализ // Экономический журнал ВШЭ. 2011. № 1. С. 34-49.
4. Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.hse.ru/rlms/spss (дата обращения 06.04.2015 г.).
5. Средняя начисленная заработная плата работников по уровню образования. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/wages/labour_costs/# (дата обращения 17.12.2015 г.).
