CC BY
131
рования ДТП на автомобильных дорогах вне населенных пунктов на основе разработанной экспертной системы // Известия Алтайского государственного университета. - 2015. - Т. 2. - № 1. -С. 86-90.
5. Курганов В.М. Факторы региональных различий аварийности дорожного движения // Вестник ТГУ. Серия: Экономика и управление. - 2017. - № 2. -С. 149-157.
Bibliographic list
1. Skorobogatchenko D.A., Erokhin A. V. Fuzzy neural network model for forecasting the number of road accidents in the region in conditions of limited information // Bulletin of Volgograd State Architect-Builds University. Series: Building and Architect. - 2014. - Issue 36 (55). -P. 174-181.
2. Chubukov A.B. Methodology for assessing the state of road traffic crashes in the regions of the Russian Federation: Author's abstract of diss. ... Ph. Tech. Sc. 05.22.10. - Orel, 2015.
3. Ivliev M.I., Cheremisina N.V. Economic and statistical analysis of the road situation in the Russian Federation // Socio-economic phenomena and processes. -2014. - Vol. 9. - № 7. - P. 23-31.
4. Banushkina N.A., Pechatnova E.V. Improving the effectiveness of road accident forecasting on motor roads outside populated areas on the basis of the developed expert system // Izvestia Altai State University. - 2015. - Vol. 2. - № 1. -P. 86-90.
5. Kurganov V.M. Factors of regional differences in road traffic accidents // Bulletin of TSU. Series: Economics and Management. - 2017. - № 2. - P. 149-157.
УДК 330.43:331.21
Декина М. П.
ВЛИЯНИЕ ИНДИВИДУАЛЬНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК РАБОТНИКОВ НА ЗАРАБОТНУЮ ПЛАТУ В РОССИИ
Аннотация
На основе данных Федеральной службы государственной статистики и Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения (РМЭЗ) выполнен статистический анализ влияния индивидуальных характеристик работника на уровень его заработной платы. Рассмотрены такие факторы, как социально-профессиональная принадлежность, уровень образования, возраст, пол и семейное положение работника, с целью выявления переменных, оказывающих наибольшее влияние на уровень благосостояния. По результатам декомпозиции индекса Тейла получено, что наибольшая межгрупповая дифференциация имеет место при группировке по социально-экономическим группам и уровню образования. Сделан вывод о более сильном влиянии на заработную плату социально-профессиональной группы и уровня образования работника. Фактор семейного положения работника оказался статистически незначимым.
Ключевые слова
Дифференциация заработной платы, индекс Тейла, таблица сопряженности, уравнение минцеровского типа.
JEL: C15, C21, J31
Dekina M. P.
INFLUENCE OF INDIVIDUAL CHARACTERISTICS OF WAGE IN RUSSIA
Abstract
The statistical analysis of the effect of the individual characteristics of the employee on the level of his wages was performed on the data of the Federal Service for State Statistics and the Russian Monitoring of the Economic Situation and Health of the Population (RLMS). It was set up the greatest impact on the wage by the factors such as social and occupational affiliation, educational level, age, gender and marital status of the employee. According to decomposition of the Theil index, it was found that the largest intergroup differentiation occurs when grouping by socioeconomic groups and educational level. The conclusion was made that the social and professional group and the education of the employee have a stronger impact on wages. The factor of marital status of the employee was statistically insignificant.
Keywords
Wage differentiation, Teil index, contingency table, Mincer type regression.
Введение. Процессы, происходящие на российском и глобальном рынках труда, свидетельствуют о повышении спроса на высококвалифицированных работников с определенным набором компетенций. С этих позиций особое значение приобретает изучение влияния индивидуальных характеристик работника на величину его заработной платы. Такой подход позволит оптимизировать политику на рынке труда, ориентированного на потребности служб занятости, работодателей, профсоюзов, работников, а также ре-крутинговых агентств.
К индивидуальным характеристикам работника, которые прямо или косвенно влияют на получаемый им трудовой доход, относится пол, возраст, профессиональный опыт, уровень образования, профессия и квалификация.
Данные об уровне заработной платы, в зависимости от индивидуальных характеристик работников, собираются Федеральной службой государственной статистики. Кроме того, проводятся выборочные обследования, организованные исследовательскими центрами университетов.
Основы анализа заработной платы как функции индивидуальных характеристик регрессии заложены Дж. Мин-цером [1] и развиваются в том числе и в трудах российских ученых (см., например, [2-9]).
Для определения вкладов в неравенство исследователями применяется декомпозиция показателей дифференциации, таких как индекс Джини и индекс Тейла (см., например, [10-12]).
В данной статье оценено влияние индивидуальных характеристик работников на уровень их заработков. Выполнен анализ на основе сводных данных, полученных Федеральной службой государственной статистики по результатам проведения выборочного обследования организаций. Связи некоторых индивидуальных характеристик работников с их заработной платой прослежены по данным Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения (РМЭЗ). Проведен анализ влияния индивидуальных характеристик работника на уровень заработной платы с помощью энтропийных индексов Тейла. В заключении сделаны выводы, обобщающие результаты анализа.
Методы и результаты. Провести анализ влияния индивидуальных характеристик на заработную плату позволяют данные специальных обследований, прежде всего выборочного обследования организаций о заработной плате, которое проводится Федеральной службой государственной статистики один раз в два года. Обследование охватыва-
ет все организации, за исключением предприятий, относящихся к субъектам малого предпринимательства, и организаций с численностью менее 15 человек. Табл. 1 содержит данные о соотношении уровней заработной платы работников различных социально-профессиональных групп.
Таблица 1 - Среднемесячная заработная плата работников по занятиям, в процентах к заработной плате неквалифицированных работников
Социально-профессиональная группа 2005 2007 2009 2011 2013 2015
Всего 222,1 218,9 216,4 215,7 211,8 211,9
Руководители 387,4 386,1 400,9 394,8 383,7 391,0
Специалисты высшего уровня квалификации 240,5 239,6 240,7 237,2 243,5 238,4
Специалисты среднего уровня квалификации 184,0 183,8 180,2 180,0 190,7 189,9
Служащие, занятые подготовкой и оформлением документации, учетом и обслуживанием 145,8 142,0 146,3 140,6 139,5 143,8
Работники сферы обслуживания и торговли, охраны граждан и собственности 145,2 142,8 143,2 138,2 138,9 130,3
Квалифицированные работники сельского и лесного хозяйства, рыбоводства и рыболовства - - - - 120,6 129,1
Квалифицированные рабочие промышленности, строительства, транспорта и рабочие родственных занятий 241,4 234,8 215,9 219,3 206,2 206,5
Операторы производственных установок и машин, сборщики и водители 254,4 239,0 223,8 222,9 206,4 206,6
Неквалифицированные рабочие 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0
Примечание. Рассчитано по данным: Труд и занятость в России - 2017: ст. сб. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.gks.ru/bgd/regl/b17_36/Main.htm.
Выбор рассматриваемого периода обусловлен наличием результатов выборочного обследования организаций Федеральной службы государственной статистики. Как видно из табл. 1, уровень заработной платы руководителей всего лишь в четыре раза превышает оплату труда неквалифицированных рабочих, причем это соотношение стабильно сохраняется в течение всего периода - с 2005 по 2015 г., а с 2009 г. разница в оплате труда квалифицированных рабочих и неквалифицированных стала сокращаться. Так, если в 2005
г. оплата труда квалифицированных рабочих в 2,414 раза превышала оплату труда неквалифицированных, то в 2015 г. данное соотношение снизилось до 2,065. В структуре занятых в экономике по социально-профессиональным группам численность неквалифицированных рабочих сократилась с 11,2 % в 2005 г. до 8,7 % в 2016 г.
Особый интерес представляет выяснение наличия связи между заработной платой и образованием работника. Различия в оплате труда при разном уровне образования показаны в табл. 2.
Таблица 2 - Соотношение заработной платы работников с общим и профессиональным образованием с заработной платой работников без основного общего образования, в процентах
Примечание. Рассчитано по данным: Труд и занятость в России - 2017: ст. сб. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.gks.ru/bgd/regl/b17_36/Main.htm.
Показатель 2005 2007 2009 2011 2013 2015
Все работники 150,6 151 168 156 145 138
в том числе имеющие образование: высшее профессиональное 197,2 197,8 225,8 205,8 192,6 182,1
неполное высшее профессиональное 134,9 137,6 139,7 137,3 - -
среднее профессиональное 133,8 131,5 141,5 129,9 120,2 113,1
начальное профессиональное 140,7 134,9 142,0 135,8 120,5 113,9
среднее (полное) общее 133,8 131,0 136,9 127,5 115,3 108,9
основное общее 111,2 111,1 114,4 109,8 108,9 99,6
не имеют основного общего 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0
В качестве базы сравнения взят уровень оплаты работников, не имеющих основного общего образования. Заработная плата работников, имеющих образование разных ступеней, на всем промежутке времени превышает заработную плату лиц без основного общего образования (за исключением 2015 г., когда заработок лиц с основным общим образованием был на 0,4 п.п. ниже заработка лиц без образования, что свидетельствует о неустойчивости различий в оплате для работников с основным общим образованием и без образования). Больше всего проявились различия в уровне оплаты труда в посткризисный 2009 г. (в 1,68 раза). Причем именно в 2009 г. наблюдалась наибольшая дифференциация доходов по образованию. Наибольшая отдача от образования, бесспорно, наблюдается у работников с высшим образованием.
Одним из значимых факторов дифференциации заработной платы является возраст работников. При рассмотрении уровня заработной платы по возрастам в 2005 г., посткризисные 2009 и 2011 гг. и 2015 г. заметно сходство тенденций изменения уровня оплаты труда в связи с достижением индивидом
определенного возраста. Для всех наблюдаемых периодов имеет место рост заработной платы относительно возраста 18-19 лет до возрастного интервала 30 лет - 34 года, после чего заработная плата работников устойчиво сокращается до окончания трудовой деятельности.
Изучение гендерной дифференциации представляет особый интерес в современном обществе. В целом за период с 2005 по 2015 г. различия в заработной плате мужчин и женщин сократились: если в 2005 г. заработная плата женщин составляла 60,7 % от заработной платы мужчин, то в 2015 г. - 72,6 %.
Проверка влияния индивидуальных характеристик на уровень оплаты труда была проведена по данным Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения НИУ-ВШЭ (RLMS-HSE), осуществляемого Национальным исследовательским университетом «Высшая школа экономики» и ООО «Демоскоп» при участии Центра народонаселения Университета Северной Каролины и Института социологии РАН1. В расчетах использованы данные
1 Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения НИУ-ВШЭ
25-й волны (2016 г.), содержащей сведения о 12 554 индивидах. С целью анализа взаимосвязи между «чистой» среднемесячной заработной платой респондентов, которую они получили за последние 12 месяцев после вычета налогов, с такими социально-демографическими характеристиками, как профессиональная группа (вид занятий), уровень образования, возраст, пол и семейное положение, были построены таблицы сопряженности. Причем использовались данные только о тех индивидах, по которым имелась информация по всем анализируемым признакам.
Данные табл. 3 позволяют проверить гипотезу о наличии взаимосвязи между принадлежностью респондента к социально-профессиональной группе и уровнем его заработной платы.
Из табл. 3 видно, что большинство респондентов имеет заработную плату менее 20 тыс. руб. Что касается принадлежности к профессиональным группам, то в основном представлены специалисты высшего и среднего уровня квалификации, а также работники сферы торговли и услуг. Наличие более высокого уровня заработной платы у руководителей, специалистов высшей квалификации в целом подтверждается. Проверка гипотезы об отсутствии связи между уровнем заработной платы и социально-профессиональной группой привела к выводу о ее отклонении: Х2факт=591, Х2табл.(а=0,05;(^28 )=41,3.
Данные для проверки зависимости заработной платы от уровня образования представлены в табл. 4.
(RLMS-HSE), проводимый Национальным исследовательским университетом «Высшая школа экономики» и ООО «Демоскоп» при участии Центра народонаселения Университета Северной Каролины в Чапел Хилле и Института социологии Федерального научно-исследовательского социологического центра РАН. (Сайты обследования RLMS-HSE: http://www.cpc.unc. edu/projects/rlms и http://www.hse.ru/rlms.)
Табл. 4 показывает, что треть респондентов имеет высшее образование, из которых треть получает заработную плату менее 20 тыс. руб. Среди респондентов со средним специальным образованием доля лиц с заработками ниже 20 тыс. руб. составляет уже половину опрошенных. Аналогичное положение сложилось и у работников со средним образованием. С увеличением уровня образования численность высокооплачиваемых индивидов возрастает. Значение тестовой статистики хи-квадрат составило X2 =323 (Х2табл.(а=0,05, <#=12)=21,0).
По результатам построения таблицы сопряженности заработной платы с возрастом работника получено, что наивысший уровень заработной платы приходится на возраст 25 лет - 44 года. У 68,2 % лиц в возрасте 65 лет и старше средняя заработная плата составляет менее 20 тыс. руб. Половина работников в молодом возрасте (17 лет -24 года) также имеет зарплату до 20 тыс. Статистика X подтверждает наличие связи между признаками (х факт=160,7, Хтабл.(а=0,05,<и=20)=31,4). При построении таблиц сопряженности заработной платы с полом работника, заработной платы с семейным положением также получены статистически значимые связи.
Для оценки влияния индивидуальных характеристик на величину заработной платы была построена множественная регрессия. В табл. 5 приведены значения стандартизованных коэффициентов регрессии для логарифма заработной платы в качестве зависимой переменной.
В результате оценивания фактор семейного положения оказался статистически незначимым. Наиболее сильное влияние на величину заработной платы оказывает социально-профессиональная группа и возраст.
В качестве мер определения неравномерности могут быть применены
где а - вес, заданный для определения расстояний между доходами в разных частях распределения, п - численность индивидов, yi - заработная
плата отдельных индивидов, у - средняя заработная плата.
Таблица 3 - Распределение респондентов по социально-профессиональным группам и среднемесячной заработной плате в РМЭЗ в 2016 г.
Социально-профессиональная группа Заработная плата, тыс. руб. Всего
до 20 20-40 40-60 60-80 80 и более
Законодатели; крупные чиновники; руководители высшего и среднего звена 49 104 63 19 22 257
Специалисты высшего уровня квалификации 331 365 109 31 25 861
Специалисты среднего уровня квалификации; чиновники 399 345 102 34 8 888
Служащие офисные и по обслуживанию клиентов 152 96 12 4 2 266
Работники сферы торговли и услуг 475 215 32 3 1 726
Квалифицированные рабочие, занятые ручным трудом 203 286 59 8 2 558
Квалифицированные рабочие, использующие машины и механизмы 196 279 59 22 4 560
Неквалифицированные рабочие всех отраслей 252 78 2 2 - 334
Всего 2057 1768 438 123 64 4450
Таблица 4 - Распределение респондентов по уровню образования и средней заработной плате в РМЭЗ в 2016 г.
Уровень образования Заработная плата, тыс. руб. Всего
до 20 20-40 40-60 60-80 80 и более
Незаконченное среднее образование 231 137 19 3 - 390
Законченное среднее образование 672 479 93 18 4 1266
Законченное среднее специальное образование 651 444 90 21 6 1212
Законченное высшее образование и выше 501 715 244 80 54 1594
Всего 2055 1775 446 122 64 4462
энтропийные коэффициенты, предложенные Тейлом [13]. В общем виде показатель энтропии определяется по формуле:
Г V
ОЕ(а) = ■
1
а -а
1 п
11
и и
(1)
Таблица 5 - Результаты оценивания логарифмической регрессии заработной платы
Переменная Стандартизованные коэффициенты Значимость
Возраст -0,112 0,000
Социально-профессиональная группа 0,178 0,000
Образование 0,027 0,049
Семейное положение -0,016 0,271
Пол -0,053 0,000
Значения показателей энтропии в зависимости от величины а обладают различной чувствительностью к верхней и нижней частям распределения: чем меньше альфа, тем чувствительнее к нижней части, и наоборот. Наиболее часто задаются значения а, равные 0, 1, 2, для которых показатели энтропии рассчитываются следующим образом:
при а=0 СЕ{0) = —
у
п— У,'
при а=1 вЕ(1) = -У^г1оёй-
п г=1 у у
приа=2 0Щу_
1
X У,-У
(2)
(3)
(4)
Показатель энтропии GE(1) также называют индексом Тейла, поскольку он характеризует неравенство всех групп населения, без выделения высокодоходных и низкодоходных. Показа-
тель GE(0) оценивает неравномерность распределения среди низкодоходных групп, GE(2) ориентируется на высокодоходные группы.
В целях выявления неравенства распределения заработной платы в зависимости от отдельных факторов были рассчитаны показатели энтропии. По данным рассматриваемой 25 волны РМЭЗ получены следующие значения показателей энтропии: GE(0)=0,201; GE(1)=0,200; GE(2)=0,725. Полученные значения свидетельствуют о более сильной дифференциации в высокодоходной части работников и о достаточно слабой дифференциации в низкодоходной части распределения.
При анализе неравномерности распределения заработной платы также выполняется декомпозиция энтропийных индексов [11]. В общем виде формула следующая:
СЕ(а) = £
к=1
^ П
СЕ(а\ +
1
где к - количество групп. Первая сумма характеризует внут-ригрупповое неравенство, а вторая -межгрупповое. При разложении индекса
(а2 - а)
т
I
Щ к=1 п
(5)
Тейла формула приобретает следующий вид:
Ы1
ОЕ(1) = £ ^рЕ(1)к+^
у П
Рассчитанные значения внутриг-руппового и межгруппового неравенства по всем рассматриваемым индиви-
П
ы 1
/ — Л ук_
V У У
1п
/ — Л
Ук
у
(6)
дуальным характеристикам представлены в табл. 6.
2
п
1=1
1
т
т
Таблица 6 - Результаты декомпозиции индекса Тейла в процентах к итогу по группе
Признак группировки Внутригрупповое неравенство Межгрупповое неравенство
Социально-профессиональная группа 86,2 13,8
Уровень образования 90,7 9,3
Возраст 96,5 3,5
Семейное положение 98,6 1,4
Пол 94,4 5,6
Более сильная межгрупповая дифференциация проявляется при группировке по социально-профессиональным группам и уровню образования. Подтверждается слабая неравномерность заработной платы при группировке по семейному положению.
Заключение. В данной статье рассмотрены основные индивидуальные характеристики, оказывающие воздействие на уровень заработной плате на основе двух источников: данных государственной статистики и мониторинга экономического положения и здоровья населения (РМЭЗ). Данные обоих источников показали статистически значимое влияние рассматриваемых индивидуальных характеристик работников на уровень заработной платы. Наибольшее влияние из изучаемых факторов оказывают принадлежность к определенной социально-профессиональной группе и уровень образования. При анализе степени неравномерности распределения заработной платы в отдельных группах по данным признакам выявлено, что наибольшая дифференциация заработной платы имеет место у высокодоходных слоев населения. Фактор семейного положения не показал статистически значимого влияния на величину заработной платы.
Библиографический список
1. Mincer J. Investment in human capital and personal income distribution // Journal of Political Economy. - 1958. -№ 66 (4). - P. 281-302.
2. Архипова М.Ю., Егоров А.А., Сиротин В.П. Отдача от образования в России и на Украине: сравнительный анализ // Прикладная эконометрика. -2017. - Т. 47. - С. 100-122.
3. Белоконная Л.А., Гимпельсон В.Е., Горбачева Т.Л., Жихарева О.Б., Капе-люшников Р.И., Лукьянова А.Л. Формирование заработной платы: взгляд через «призму» профессий: Препринт WP3/2007/05. -М.: ГУ ВШЭ, 2007.
4. Ощепков А.Ю. Неравенство в заработках: роль профессий. Препринт WP3/2011/03. - М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2011.
5. Нечаева Н.А. Гендерные роли. Семья в России и Китае: процесс модернизации / под ред. И.И. Елисеевой и Аньци Сюй. - СПб.: Нестор-История, 2015. - С. 327-351.
6. Кадрева О.Н. Влияние количества и возраста детей на заработки работающих женщин // Прикладная эконометрика. - 2016. - Т. 41. - С. 62-77.
7. Арженовский С.В., Артамонова Д.В. Оценка потерь в зарплате женщин с детьми // Прикладная эконометрика. - 2007. - № 7 (3). - С. 66-79.
8. Родионова Л.А. Какую национальность в России имеет заработная плата? // Вопросы статистики. - 2012. -№ 6. - С. 30-37.
9. Заработная плата в России: эволюция и дифференциация / под ред. В.Е. Гимпельсона, Р.И. Капелюшнико-ва. - М.: Издательский дом ГУ-ВШЭ, 2008.
10. Ниворожкина Л.И. Декомпозиция неравенства: методология и инструменты // Народонаселение. - 2012. -№ 2 (56). - С. 75-82.
11. Лукьянова А.Л. Динамика и структура неравенства по заработной плате (1998-2005 гг.): Препринт WP3/2007/06. - М.: ГУ ВШЭ, 2007.
12. Гришина Е.Е., Казакова Ю.М., Ляшок В.Ю. Дифференциация заработной платы в России: региональный и профессиональный аспекты // Вопросы статистики. - 2016. - № 11. - С. 45-52.
13. Cowell F.A. Measuring of Inequality. Techniques for the social sciences. -NY: John Wiley&Sons, 1998.
Bibliographic list
1. Mincer J. Investment in human capital and personal income distribution // Journal of Political Economy. - 1958. -№ 66 (4). - P. 281-302.
2. ArkhipovaM.YU., Egorov A.A., Si-rotin V.P. Returns to schooling in Russia and Ukraine: Comparative analysis // Applied Econometrics. - 2017. - Vol. 47. -P. 100-122.
3. Belokonnaya L.A., Gimpelson V.E., Gorbacheva T.L., Zhihareva O.B., Kape-lyushnikov R.I., Lukyanova A.L. Formation of wages: a look through the "prism" of professions: Preprint WP3/2007/05. - М.: HSE, 2007.
4. Oshchepkov A.T^.Inequality in earnings: the role of professions. Preprint WP3/2011/03. - M.: HSE, 2011.
5. Nechaeva N.A. Gender roles. Family in Russia and China: the process of modernization / eds. I.I. Eliseeva and An'ci Syuj. - SPb.: Nestor-History, 2015. -P. 327-351.
6. Kadreva О.N. The influence of quantity and age of children on working women' salaries // Applied Econometrics. -2016. - Vol. 41. - P. 62-77.
7. Arzhenovskiy S. V., Artamonova D. V. Econometric Estimation of the Wage Penalty for the Motherhood // Applied Econometrics. - 2007. - № 7 (3). - P. 66-79.
8. Rodionova L.A. What nationality does Russia have in wages? // Problems of statistics. - 2012. - № 6. - P. 30-37.
9. Wage in Russia: Evolution and Differentiation / eds. V.E. Gimpelson, R.I. Kapelyushnikov. - M.: HSE, 2008.
10. Nivorozhkina L.I. Inequality decomposition: methodology and instruments // Population. - 2012. - № 2 (56). - P. 75-82.
11. Lukyanova A.L. Dynamics and structure of wage inequality (1998-2005): Preprint WP3/2007/06. - M.: HSE, 2007.
12. Grishina E.E., Kazakova Yu.M., Lyashok V.Yu. Differentiation of wages in Russia: regional and professional aspects // Problems of statistics. - 2016. - № 11. -P. 45-52.
13. Cowell F.A. Measuring of Inequality. Techniques for the social sciences. -NY: John Wiley&Sons, 1998.
