Научная статья на тему 'Тендерная дифференциация: влияние локальных рынков труда'

Тендерная дифференциация: влияние локальных рынков труда Текст научной статьи по специальности «Экономика и экономические науки»

CC BY
90
28
Поделиться
Журнал
Terra Economicus
ВАК
RSCI
ESCI

Аннотация научной статьи по экономике и экономическим наукам, автор научной работы — Ниворожкина Л. И.

Гендерная дифференциация: влияние локальных рынков труда Актуальность темы статьи определяется тем, что формирование рынка труда в России усилило гендерную дифференциацию, факторами которой кроме тех, что выделены в рамках неоклассической теории, стали и специфические, обусловленные транзитивным характером экономики России 90-х гг. завершившегося столетия. В статье проведён анализ рынков труда в нашей стране с учётом их локализации с точки зрения гендерной дискриминации. Для адекватного отражения соответствующих закономерностей автором предлагается модель порядковой регрессии.

Текст научной работы на тему «Тендерная дифференциация: влияние локальных рынков труда»

ГЕНДЕРНАЯ ДИФФЕРЕНЦИАЦИЯ: ВЛИЯНИЕ ЛОКАЛЬНЫХ РЫНКОВ ТРУДА

Л.И. НИВОРОЖКИНА

доктор ээкономических наук, профессор, заведующая кафедрой статистического моделирования и прогнозирования, Ростовский государственный экономический университет (РИНХ)

Смена социально-экономических координат в одной шестой части мирового пространства высветила огромный пласт проблем, которые прежде были «невидимы» вследствие идеологических табу. К их числу относится и положение женщин в российском обществе. Известно, что декларируемое при социализме равенство полов в реальности таковым не являлось. В период резкого экономического спада начала и середины 1990-х гг. регионы, города, имеющие высокую долю отраслей, подвергшихся радикальной реструктуризации, в наибольшей степени столкнулись с проблемами женской безработицы, как явной, так и скрытой. Предоставление большей свободы выбора нанимателям привело к росту и без того немалых различий в оплате труда мужчин и женщин. Таким образом, формирование рынка труда в России усилило гендерную дифференциацию, факторами которой кроме тех, что выделены в рамках неоклассической теории, стали и специфические, обусловленные транзитивным характером экономики России 90-х гг. завершившегося столетия.

Практически все исследования и во всех странах указывают на то, что средний заработок женщин ниже, чем у мужчин. Величина этих различий зависит от места и времени, от того, что измеряется: среднемесячная или почасовая заработная плата, полный или неполный день работников и т.д. Так, в случае если учитываются почасовые ставки заработной платы, гендерные различия сокращаются, но не исчезают.

Существует значительный пласт работ, посвященных проблемам гендерной дифференциации оплаты труда в индустриальных странах, где гендерный интервал начал сокращаться с начала 60-х гг. прошедшего столетия в результате роста образовательного и профессионального уровня женщин, а также протекционистских мер, препятствующих гендерной дискриминации и сегрегации со стороны нанимателей. Однако этот процесс шел весьма неравномерно. Таблица 1 иллюстрирует положение, сложившееся к середине 1980-х гг.

В настоящее время появился широкий круг публикаций, относящихся к положению женщин на рынке труда переходных экономик. Среди статей, анализирующих проблемы гендерных различий в оплате труда, женской безработицы, выделяются работы Я. Свейнара, К. Терелл (1999), а также М. Любо-

© Ниворожкина Л.И., 2005

Экономический вестник Ростовского государственного университета Д 2005 Том 3 № 1

Экономический вестник Ростовского государственного университета Д 2005 Том 3 № 1

Таблица 1

Гендерная дифференциация в оплате труда в индустриальных странах [7]

Страна Доля женщин среди экономически активного населения Отношение заработной платы женщин к заработной плате мужчин

Австрия 64,5 -

Великобритания 58,7 68

Дания 82,8 84

Израиль 64,3 -

Испания 45,8 -

Канада 73,2 -

США 75,3 70

Швеция 95,3 90

Финляндия 83,6 77

Франция 72,0 79

ФРГ 59,9 73

вой и Ван Оурса (2000), затрагивающие различные стороны формирования рынка труда в Словакии и Чехии. Рынок труда они рассматривают сквозь призму социальных проблем, связанных с падением уровня заработной платы, ростом безработицы, ухудшением положения женщин. Проблемам гендерной дискриминации в советский период посвящена монографии К. Катц (2000). Изменения в гендерных отношениях в период становления рыночной экономики отражены в работах отечественных авторов: С. Рощина (1996), 3. Хоткиной (2000), Л. Прокофьевой (2000), Л. Ржаницыной (2000) и др.

К числу факторов, существенно определяющих спрос и предложение рабочей силы на российском рынке труда, усиливающих гендерную дифференциацию в оплате труда, относится замкнутость локальных (поселенческих) рынков труда. Известно, что трудовая мобильность в значительной степени определяет качество человеческого капитала работника. Ограничения мобильности создают предпосылки для закрепления определенных стереотипов экономического и социального поведения, в том числе и дискриминационного характера. В советский период межпоселенческая трудовая мобильность жестко ограничивалась административными барьерами в виде института прописки, отсутствием легального рынка жилья. С переходом к рыночным отношениям на первый план вышли экономические факторы, связанные с характером структурной перестройки экономики, ростом поляризации доходов.

Локализация поселенческих рынков труда очерчена границами мегаполисов, крупных областных центров, малых городов и поселков, а также сел. Наиболее диверсифицированный рынок труда сформировался в двух крупнейших мегаполисах - Москве и Санкт-Петербурге, где концентрируется подавляющая доля крупного бизнеса, финансового капитала. В этих городах высокая потребность в работниках во вновь создаваемых рыночных структурах, бурное развитие сферы услуг, рост торгового капитала смягчили шоки, связанные со структурной перестройкой экономики. Уровень доходов, значительно превосходящий среднероссийский уровень, высокая стоимость жизни затрудняют трудовую миграцию в эти города.

Следующий тип локальных рынков труда сформировался в крупных областных центрах России. Для них характерна экономика с высокой долей предприятий ВПК, машиностроения, легкой и пищевой промышленности, развитой

системой общего и профессионального образования, адаптированной прежде всего к потребностям предприятий данного города. Отличительная черта таких городов - наличие в них индустриальных предприятий, ключевых для отдельных отраслей, концентрирующих диспропорционально высокую долю занятых. Высокая концентрация человеческого капитала, развитая инфраструктура, способствующая росту рыночных структур, создают в них благоприятные условия для развития малого и среднего бизнеса, создания новых рабочих мест.

Малые города и поселки не являются однородными в том смысле, что рынок труда в них в связан с характером специализации градообразующего производства. В городах с производственной моноструктурой депрессивных отраслей и в тех, где преобладают предприятия переработки сельскохозяйственной продукции, возможности для создания новых рабочих мест минимальны из-за слабого притока инвестиций. В таких поселенческих структурах получили развитие формы скрытой застойной безработицы, когда работники годами числятся на предприятиях, не получающих заказы и не выплачивающих заработную плату. В городах же со специализацией на экспортных отраслях население, занятое в основном производстве, имеет достаточно высокие доходы, большие возможности для роста человеческого капитала.

В селах, где спрос и предложение рабочей силы ограничены спецификой аграрного производства, население характеризуется сравнительно невысоким средним уровнем денежных доходов и образования.

Различия в интенсивности спроса на труд на локальных рынках труда являются существенным источником гендерной дискриминации. Устойчивое превышение предложения труда над спросом в депрессивных поселениях ведет к закреплению процессов профессиональной сегрегации, когда работодатели предпочитают брать женщин на низкооплачиваемые профессии или должности, отдавая более престижные рабочие места мужчинам, имеющим такой же потенциал производительности, как и женщины. Безусловно, не всякая сегрегация на рынке труда по признаку пола может рассматриваться как дискриминация. Она может быть вызвана субъективными предпочтениями, формируемыми до вступления на рынок труда, выбором, сделанным под влиянием семьи, и др. Объем домашней работы, выбор места работы, получение новых навыков в значительной степени определяются совместно мужчинами и женщинами в домохозяйстве. Характер этих решений влияет на размер будущей зарплаты, но и предлагаемая зарплата в свою очередь влияет на решение о будущей работе. Корректным подходом в такой ситуации является оценка заработков женщин в контексте гендерного разделения труда, включающего как оплачиваемую, так и неоплачиваемую работу. Эти аргументы не могут быть объяснены лишь экономической теорией, которая принимает в качестве отправной точки максимизацию индивидуальной полезности, направленную на выявление экономических аспектов гендерной дифференциации, и относится ко всему остальному как к черному ящику, озаглавленному «вкусы» или «предпочтения», которые предполагаются заданными.

Следует учитывать, что вкусы и предпочтения женщин при выборе характера занятости в значительной степени детерминированы средой обитания, важнейшим фактором которой является тип поселения. Относительная замкнутость поселенческих рынков труда является одной из причин закрепления на них гендерной сегрегации и сегментации. Характер производства, культурный и бытовой фон, свойственный определенным типам поселений,

Экономический вестник Ростовского государственного университета Д 2005 Том 3 № 1

Экономический вестник Ростовского государственного университета Д 2005 Том 3 № 1

формируют определенные модели социально-экономического поведения работников с присущей им спецификой гендерного разделения труда.

Так, домохозяйства в крупных городах - меньше по размеру, молодые семьи в них достаточно быстро отпочковываются в отдельные домохозяйства. Рынок труда наиболее диверсифицирован, и возможности поиска подходящего рабочего места достаточно широки. В малых городах ситуация, как уже отмечалось, в значительной степени определяется характером доминирующего производства.

Как влияет тип поселения на дифференциацию оплаты труда мужчин и женщин?

Различия в заработках могут быть связаны с тем, что женщины имеют иной, нежели мужчины, уровень образования и профессиональной подготовки, что означает в среднем иную предельную производительность, которая и определяет неравную оплату труда. Распределение работников по уровню образования, характеру занятости в значительной степени зависит от типа поселения. С другой стороны, если работодатели платят женщинам меньше, чем мужчинам, имеющим идентичные демографические, социально-профессиональные характеристики и занятым на таких же рабочих местах, то речь идет уже не о дифференциации, а о гендерной дискриминации.

В последнее время интенсивное развитие получила региональная статистика. Одним из ее достижений стало то, что исследователи и лица, принимающие решения в области экономики и социальной политики, имеют на сегодняшний день объективную информацию о степени региональных различий по широкому кругу индикаторов. К сожалению, учет и исследования территориальных различий, связанных с типом расселения, не столь развиты, хотя этот фактор в значительной степени определяет и региональную дифференциацию.

Если тип поселения действительно существенно влияет на величину гендерного интервала заработков и различия в характере спроса и предложения труда для мужчин и женщин, то необходим его учет для корректировки принципов социальной политики, направленных на выравнивание положения мужчин и женщин.

Информационной базой проверки гипотезы о характере влияния типа поселения на различия в оплате труда мужчин и женщин стали данные выборочного обследования, проведенного в 2000 г., репрезентирующего все население России и отдельные типы поселений в разрезе:

- областных центов (включая Москву и С.-Петербург);

- городов областного подчинения;

- сельских поселений1.

Общий объем выборки составил 5000 домохозяйств, в составе которых для опроса случайным образом отбирались лица 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 либо является самозанятым или владельцем фирмы, работодателем. Таких в выборке оказалось 2655 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

1 Описание проекта и анкеты, включающей 129 вопросов, можно найти в монографии [3].

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. Характеристиками, детерминирующими размер заработков, стали пол, возраст, состояние в браке, образование, тип занятости, профессия, должность, а также режим работы, учитывающий число мест работы, число дней работы в неделю, продолжительность рабочего дня, частоту работы по вечерам и в выходные дни. Учитывались место проживания: областной город, малый город или село, а также регион проживания2.

Анализ различий в уровне оплаты труда в разрезе социально-демографических, профессионально-квалификационных характеристик обычно предполагает построение различного рода группировок, аналитических таблиц. Однако такой подход для выводов и обобщений зачастую не вполне корректен, поскольку структура населения в различных типах поселений существенно различается, кроме того необходимость одновременного учета множества факторов зачастую делает эти группировки трудно обозримыми. В такой ситуации необходим анализ «при прочих равных», который возможен с применением широкого класса эконометрических моделей, в основном регрессионных.

В условиях широкого распространения теневых, недекларируемых доходов, любые прямые вопросы о заработках, адресованные к населению, могут иметь результатом искажение информации. Поэтому в анкете вопрос о заработной плате в месяц, предшествующий опросу, и был сформулирован в виде интервальной шкалы заработков. При такой форме переменной отклика адекватной формой модели является порядковая регрессия (табл. 2).

Таблица 2

Детерминанты заработков населения с учетом типа поселения3

Переменные Коэффициенты регрессии

Весь массив Областной город Малый город Село

Мужчина 1,4425 1,5738*** 1,4933*** 1,3521***

Возраст -0,0099 -0,0150*** 0,0087 -0,0053

Женат (замужем) 0,0989 0,3866*** -0,2836* -0,4204

Высшее образование 1,2873 0,9805*** 2,1186*** 0,9425**

Среднее образование 0,5986 0,3411 1,5121*** 0,2226

Образование ниже среднего - - - -

Число мест регулярной оплачиваемой работы >1 0,6065 0,5663** 0,0329** 0,2758

Число дней работы в неделю более пяти 0,3487 0,5837*** 0,3570 0,1137

Число часов регулярной работы в день более восьми -0,3433 -0,3126** -0,0667 -0,6332

2 Переменные по регионам включены в модель для элиминирования различий в ценах и, соответственно, доходах в различных регионах России.

3 В свободном члене модели - женщина, в возрасте 40 лет, с образованием ниже среднего, не замужем, имеющая одно место регулярной работы, работающая не более пяти дней в неделю и не занятая по вечерам и в выходные, проживающая в городе областного подчинения (малом городе).

Экономический вестник Ростовского государственного университета Д 2005 Том 3 № 1

Экономический вестник Ростовского государственного университета Д 2005 Том 3 № 1

Окончание табл. 2

Переменные Коэффициенты регрессии

Весь массив Областной город Малый город Село

Часто работает по вечерам и в выходные дни -0,1277 0,1251 -0,2300 0,4172

Госпредприятие -0,2352 -0,5954** -0,2081 -0,1270

Ранее государственное, теперь приватизированное 0,3763 0,3185 0,5434 -0,2452

Вновь созданное частное предприятие (включая фермеров) 0,6941 0,5742** 0,6585 -0,3943

Международная организация, представительство иностранной фирмы, общественные и другие организации - - - -

Рабочий (в том числе сельхозра-ботники и младший обслуживающий персонал) -1,6741 -2,1305*** -1,2661** -0,9068

Служащий, ИТР, специалист -1,4132 -1,8421*** -1,1103** -0,7766

Руководитель отдела, подразделения -0,4466 -0,5368* -0,2795 -0,0272

Руководитель предприятия - - - -

Областной город 0,4421 - -

Село -0,4828 - -

Коми - - - -

С.-Петербург 0,9787 1,2981 - -

Рязанская область -0,8471 -0,4749 -0,0413 -1,0481

Москва 0,8773 1,2485 - -

Нижегородская область -1,5529 -1,3519 -2,1114 -1,3915

Воронежская область -1,4738 -1,6409 -1,0628 -1,5540

Ульяновская область -0,7964 -1,1821 -0,3251 -1,2805

Ростовская область -1,2295 -0,4387 -1,8782 -2,9427

Свердловская область 0,0361 0,1647 -0,7950 -0,5370

Томская область -0,0539 0,1646 - -

Иркутская область 0,2559 -0,2319 0,4748 1,0733

Приморский край -0,1032 0,2020 0,01969 -1,1295

Заработок < 500 руб. - - - -

500 руб. < заработок < 1000 -3,7773 -5,2670 -1,9708 -3,7057

1000 руб. < заработок < 2000 -1,7483 -2,7924 0,0824 -1,7039

2000 руб. < заработок < 5000 0,1147 -0,6697 1,7019 0,2291

5000 руб. < заработок < 10 000 2,6034 1,9602 4,4725 2,2511

10 000 руб. < заработок < 20 000 4,3261 3,7147 6,6254 4,2583

20 000 руб. < заработок < 30 000 5,6408 5,0260 - -

30 000 руб. < заработок < 50 000 6,6113 6,0469 - -

Заработок > 50 000 руб. 6,8483 6,2912 - -

Примечание. «***» указывают на то, что оценка существенна на уровне значимости 0,01, «**» - 0,05, «*» - 0,10.

Порядковая регрессия рассчитывается для модели, в которой латентная переменная у* ранжируется от -^ до го для наблюдаемой переменной у. Переменная у содержит информацию о переменной у* в соответствии со следующим правилом:

Г- = т, если ^ < у* < хт

для т = 1, J, (1)

т называется пороговым значением. Крайние категории определены как открытый интервал с т = -го и с т = го.

Когда J = 2, уравнение (1) аналогично уравнению бинарного выбора. Как и в случае модели бинарного отклика, структурная модель может быть записана как:

у* = Х-Р + е;,

где х, - вектор-строка с 1 в первой колонке для хк свободного члена и с г-м наблюдением для в колонке к + 1; Р - вектор-колонка для структурных коэффициентов, первым элементом которого является Р0.

Для порядковой логит-модели случайная ошибка е имеет логистическое распределение со средней, равной 0, и дисперсией п2/3. Функция плотности распределения:

Ме) = ехр(е) 2,

[1 + ехр(е)]

функция распределения:

Л = ехр(е) .

1+ехр(е)

Предсказанная по модели вероятность того, что у = т при заданном векторе независимых переменных х:

Рг (у = т| х) = 5 (т - ХР)-5 ( т-1 - ХР)

где 5 - функция распределения.

Эти вероятности могут быть использованы для демонстрации взаимосвязей между зависимой и независимыми переменными.

Положительные оценки нагрузок модели означают, что соответствующая категория действует в качестве высшей категории зависимой переменной (уровень заработной платы, определенный по порядковой шкале); отрицательные оценки указывают на действие в качестве низших категорий зависимых переменных. Пороговой величиной заработной платы, изменяющей характер распределения, оказалась заработная плата до 2 тыс. рублей. Мужчины имеют более высокие заработки, чем женщины. С возрастом величина заработков несколько снижается. Брачный статус не оказывает существенного влияния на заработки, а вот с ростом уровня образования они растут. Руководители предприятий имеют заработки выше, чем другие категории работников, а из типов предприятий значимы только нагрузки при вновь созданных предприятиях, где заработки выше. Вторичная занятость и дополнительные рабочие дни - факторы роста заработков, а число часов работы в день - снижения. Заработки жителей малых городов, при прочих равных, ниже, чем в областных городах, и выше, чем в селах.

Модели, аналогичные по набору переменных, но рассчитанные отдельно для различных типов поселений (колонки 3, 4 и 5 табл. 2), указывают на то,

Экономический вестник Ростовского государственного университета Д 2005 Том 3 № 1

Экономический вестник Ростовского государственного университета Д 2005 Том 3 № 1

что переменная пола статистически значима и ожидаемые заработки женщин во всех поселениях ниже заработков мужчин.

Однако в больших городах лица, состоящие в браке, в среднем зарабатывают больше, возраст отрицательно связан с заработками, что скорее всего связано с нелинейным характером связи возраста и заработков. Среднее образование не дает существенных преимуществ в заработках по сравнению с теми, у кого оно ниже среднего.

В малых городах из социально-демографических переменных статистически значимы лишь переменные пола и образования. В отличие от больших городов, среднее образование дает преимущество в заработках по сравнению с его отсутствием. Заработки руководителей предприятий не отличаются существенно от заработков ведущих специалистов.

В селах статистически значимой оказалась только переменная высшего образования.

Интерпретация коэффициентов порядковой регрессии отличается от обычной множественной регрессии, поскольку оценивается функция заработков не на непрерывной шкале значений, а на отрезках. Математическое значение оценок параметров порядковой регрессии заключается в том, что на их основе могут быть вычислены вероятности для категорий независимых переменных. Результаты, которые дает модель, интересны для сравнения детерминант, определяющих пороговые значения заработной платы, поскольку позволяют дать ответ на вопрос: какой эффект можно ожидать в случае принятия определенных мер социальной политики, изменяющих ключевые детерминанты? Анализ, предпринятый по результатам моделирования, может дать эту информацию путем проверки различных эффектов, которые изменяют в выбранных переменных вероятность получения заработной платы выше или ниже определенного порога. Вероятность может исчисляться с учетом всех возможных различий в характеристиках работника. Этот анализ проводится при прочих равных условиях. Ясно, что это - не реальная ситуация, поскольку изменение лишь одного фактора не обязательно приведет к значительным изменениям для отдельного индивида. Например, высшее образование без соответствующих возможностей может сделать использование мастерства или знаний малозначимым для роста заработной платы. Тем не менее результат укажет вероятность изменений в определенном направлении и относительный ожидаемый эффект. Поскольку основной интерес данной статьи лежит в области измерения гендерных различий в заработках, определяемых типом поселения, то табл. 3 включает оценки вероятностей заработков для мужчин и женщин, проживающих в различных типах поселений, полученные из модели.

Первое, что совершенно очевидно, - ожидаемые заработки мужчин, при прочих равных, гораздо выше, чем у женщин. Второе, оплата труда в различных типах поселений существенно различается как для мужчин, так и для женщин. Чем более узок рынок труда, тем вероятнее попасть в интервал более низких заработков.

График на рис. 1 демонстрирует данные табл. 3 как суммарные вероятности заработков мужчин и женщин в различных типах поселений.

В момент опроса, который проводился в 2000 г., в областных центрах заработки до 2000 рублей были преимущественным уделом женщин. С порога в 2000 рублей и выше шансы мужчин получать все более высокую заработную плату существенно опережали женские шансы.

Таблица 3

Предсказанные по модели вероятности заработков в разрезе пола работников и типов поселений

Пол До 500 рублей 500- 1000 1000- 2000 2000- 5000 15 О о о о о о о | 10000- 20000 20000- 30000 30000- 50000 Свыше 50000 рублей

Город

Мужчины 0,0186 0,0777 0,2416 0,4375 0,1385 0,0541 0,0186 0,0034 0,0101

Женщины 0,1102 0,3158 0,3404 0,1874 0,0372 0,0056 0,0021 0,0014 0,0000

Город областного подчинения

Мужчины 0,0659 0,1886 0,3383 0,3383 0,0569 0,0120 0,0000 0,0000 0,0000

Женщины 0,1635 0,3626 0,2915 0,1682 0,0142 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000

Село

Мужчины 0,0971 0,2514 0,3371 0,2286 0,0743 0,0114 0,0000 0,0000 0,0000

Женщины 0,2297 0,3384 0,2838 0,0946 0,0135 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000

0,8 0,7 -

ООО Город Малый город Село

Ш Мужчины ц Женщины

Рис. 1. Гендерная дифференциация вероятностей заработков в различных типах поселений

В малых городах женщины преобладали в группе зарабатывающих до одной тысячи рублей. Однако по сравнению с крупными городами в первых двух группах заработков доля мужчин также возросла.

В селах порог заработной платы, начиная с которого в различных группах заработков преобладали мужчины, - 1000 рублей. Более того, в селах заработки до 1000 рублей были сконцентрированы у более чем половины работников. Однако следует учесть, что в контексте статьи речь идет только о денежной оплате труда, а на селе традиционно высока натуральная составляющая доходов.

График также ясно указывает на то, что дифференциация возрастает с ростом поселения. Доля лиц, получающих заработки до 2000 рублей, возрастает от областных городов к селам. В то же время в малых городах не представлены заработки свыше 20 тыс. рублей, а в селах - 10 тыс.

Экономический вестник Ростовского государственного университета Д 2005 Том 3 № 1

Экономический вестник Ростовского государственного университета Д 2005 Том 3 № 1

График на рис. 2 представляет различия в вероятностях заработков мужчин и женщин в разрезе типов поселений. Наибольшие различия в долях мужчин и женщин, получающих самые низкие доходы, проявляются в селе. За исключением нижнего интервала доходов, график демонстрирует увеличение гендерных различий с ростом диверсификации рынков труда.

иг

ш

о >s О Ф ю ц

□ Мужчины-женщины (город) щМужчины-женщины (малый город) ц Мужчины-женщины (село)

Рис. 2. Разность вероятностей заработков мужчин и женщин в границах отдельных типов поселений

Одним из методов интерпретации порядковой регрессии является вычисление частных изменений в вероятностях событий. Напомним, что

рг(у = т\х) = F(тт -Хр)-F(тт_а -Хр).

Частная производная по xk

Э Рг (у = т Iх) _ dF (Tm - Хр) dF (Тт-g _ Хр) _ dxk dxk dxk

_Pk/(Tm-1 - XP)-Pkf(Tm - XP)_Pk [ f (Tm-1 - XP)- f (Tm - XP)]^

Частный или предельный эффект представляет собой наклон кривой, относящейся к xk к Рг( _m|x), при прочих равных условиях. Знак предельного эффекта не обязательно совпадает со знаком р, поскольку f (xm-1 - xp)-

-f (xm - xP) 0 может быть отрицательным.

График на рис. 3 демонстрирует различия в вероятностях заработков различного размера между поселениями.

Наиболее существенными являются различия между городом и селом, как для мужчин, так и для женщин. Однако заработки мужчин сильнее дифференцированы, чем заработки женщин, соответственно, и межпоселенческие различия заметнее среди мужчин.

Вероятность, при прочих равных, для мужчины зарабатывать до 2000 рублей гораздо ниже в больших городах по сравнению с городами областного подчинения и селом. Различия между малым городом и селом исчезают в группе заработков от 1000 до 2000 рублей и свыше 10 000 рублей. Вероятность заработков свыше 2000 рублей для мужчин в областных центрах резко

щГород-мапый город щГород-село цМапый город-село

Рис. 3. Разность вероятностей заработков между различными типами поселений

возрастает, особенно по сравнению с селом. Для женщин этот порог составляет 1000 рублей.

Таким образом, проведенный анализ указал на то, что детерминанты заработков существенно различаются 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. Значительные поселенческие различия в заработках искажают картину их гендерной дифференциации. Наибольшие гендерные различия на селе проявляются в интервалах низких заработков, а в больших городах, соответственно, в интервалах более высоких доходов. Эти результаты указывают на необходимость учета поселенческой дифференциации в области занятости и оплаты труда.

ЛИТЕРАТУРА

1. Аврамова Е.М. и др. Средние классы в России: экономические и социальные стратегии / Под ред. Т. Малевой; Моск. Центр Карнеги. М.: Гендальф, 2003.

2. Прокофьева Л. и др. Феминизация бедности в России: Сборник докладов, подготовленных для Всемирного Банка. М.: Изд-во «Весь Мир», 2000.

3. Ржаницына Л. Работающие женщины в России в конце 90-х // Вопросы экономики. 2000. № 3.

4. Рощин С.Ю. Занятость женщин в переходной экономике России. М.: ТЕИС, 1996.

5. Хоткина 3. Женская безработица и неформальная занятость в России // Вопросы экономики. 2000. № 3.

6. Becker G.S. The Allocation of Effort, Specific Human Capital and the Differences Between Men and Women in Earnings and Occupations // Journal of Labor Economics. 1985. V. 3 (1, Pt. 2). P. 33-58.

7. FerberM. Women in the Labor Market: The Incomplete Revolution. Chicago, 1991.

8. Ham J.C., Svejnar J., Terrell K. Women's unemployment during transition. Evidence from Chech and Slovak micro-data // Economics of Transition. 1999. V. 7 (1). P. 47-78.

9. Katz K. Gender, Work and Wage in the Soviet Union. A legacy of Discrimination. Palagrave, 2001.

10.Long J.S. Regression models for categorical and limited depending variables. Sage Publication, 1997 // http://www.eerc.ru.

11. Lubyova M., van Ours J.C. Work incentives and other effect of the transition to social assistance: Evidence from Slovak Republic // Empirical Economics. 1997. V. 23. P. 121-153.

12.Nivorozhkina L., Nivorozhkin E., Shuhmin A. Modeling Labor Market Behavior of the Population of a Large Industrial City: Duration of registered Unemployment / Economic Education and Research Consortium. Working paper № 01/08, 2001.

Экономический вестник Ростовского государственного университета Д 2005 Том 3 № 1