Текст книги "Мобильность и стабильность на российском рынке труда"

Приложение П6

Таблица П6-1. Интенсивность обновления руководства предприятий, %

Таблица П6-2. Пробит-регрессии для переменной смены директора

Примечание. Здесь и далее в таблицах Приложения: – коэффициент значим на 10-процентном уровне; – на 5-процентном уровне; – на 1-процентном уровне.

Таблица П6-3. Доля наемных менеджеров среди генеральных директоров, %

Таблица П6-4.

Пробит-регрессии для переменной директор – наемный менеджер

Таблица П6-5. Пробит-регрессии для переменной смены директора по подвыборке предприятий с «новыми» директорами (пришедшими к руководству в 2011–2013 гг.)

Таблица П6-6.

Регрессии МНК для показателей экономической эффективности

Таблица П6-7. Мультиномиальная регрессия для риска оказаться объектом рейдерских атак, предельные эффекты (референтная группа – «вероятность практически нулевая»)

Таблица П6-8. Мультиномиальная регрессия для риска банкротства, предельные эффекты, (референтная группа – «вероятность практически нулевая»)

Таблица П6-9. Мультиномиальная регрессия для риска внутрикорпоративных конфликтов, предельные эффекты, (референтная группа – «вероятность практически нулевая»)

Таблица П6-10. Распределение обследованных предприятий по отраслям и размерным группам

Таблица П6-11. Дескриптивная статистика по используемым переменным

Литература

Бикбов Р.Р. Конкуренция и смена менеджеров в России: Препринт BSP /01/046. М.: РЭШ, 2001.

Гольцман М. Эмпирический анализ смены менеджеров в российских фирмах. Препринт BSP/00/035. М.: РЭШ, 2000.

Долгопятова Т.Г. Наемные менеджеры в российских компаниях: эмпирические свидетельства на фоне кризиса // Финансы и бизнес. 2011. № 4. С. 149–165.

Долгопятова Т.Г. Эмпирический анализ корпоративного контроля в российских компаниях: когда крупные акционеры отходят от исполнительного управления // Российский журнал менеджмента. 2007. Т. 5. № 3. С. 27–52.

Долгопятова Т.Г., Кузнецов Б.В. Факторы адаптации промышленных предприятий // Модернизация экономики России: социальный контекст / под ред. Е.Г. Ясина. Т. 2. М.: ГУ ВШЭ, 2004.

Капелюшников Р.И. Собственность и контроль в российской промышленности // Вопросы экономики. 2001. № 12. С. 103–124.

Капелюшников Р.И. Концентрация собственности в системе корпоративного управления: эволюция представлений // Российский журнал менеджмента. 2006. Т. 4. № 1. С. 3–28.

Капелюшников Р.И., Демина Н.В. Обновление высшего менеджмента российских промышленных предприятий: свидетельства «Российского экономического барометра» // Российский журнал менеджмента. 2005. Т. 3. № 3. С. 27–42.

Лукьянов Г.А., Рощин С.Ю., Солнцев С.А., Травкин П.В., Успенский Н.С. Мониторинг рынка труда топ-менеджеров в России (2000–2007 гг.): Препринт WP15/2009/02. М.: ГУ ВШЭ, 2009.

Муравьев А. Обновление директорского корпуса на российских приватизированных предприятиях // Российский журнал менеджмента. 2003. Т. 1. № 1. С. 77–90.

Солнцев С.А. Мобильность топ-менеджеров: инсайдеры или аутсайдеры?: Препринт WP15/2008/01. М.: ГУ ВШЭ, 2008.

Солнцев С.А. Мобильность топ-менеджеров в России: что изменилось в кризис 2008 года?: Препринт WP15/2012/01. М.: Изд. дом НИУ ВШЭ, 2012.

Широкова Г.В., Шаталов А.И., Кнатько Д.М. Факторы передачи управления наемному менеджеру: опыт стран СНГ и Центральной и Восточной Европы // Российский журнал менеджмента. 2009. Т. 7. № 2. С. 31–50.

Berle, A., Means G. The Modem Corporation and Private Property. N.Y.: Macmillan, 1932.

Bouzgarrou H., Navatte P. Ownership Structure and Acquirers Performance: Family vs. Non-Family Firms // International Review of Financial Analysis. 2013. Vol. 27. № 1. P. 123–134.

Iwasaki I. Enterprise Reform and Corporate Governance in Russia: A Quantitative Survey // Journal of Economic Surveys. 2007. Vol. 21. № 5. P. 849–902.

Jensen M.C., Meckling W. Theory of the Firm: Managerial Behavior, Agency Costs, and Ownership Structure // Journal of Financial Economics. 1976. Vol. 3. № 2. P. 305–360.

Jenter D., Kanaan F. CEO Turnover and Relative Performance Evaluation // Journal of Finance. 2015. Vol. 70. № 5. P. 2155–2184.

Kaplan S.N., Minton B.A. How has CEO Turnover Changed? // International Review of Finance. 2012. Vol. 12. № 1. P. 57–87.

Lee J.M., Hwang B-H., Chen1 H. Founder CEOs More Overconfident Than Professional CEO? Evidence From S&P 150 °Companies. Unpublished Paper. 2015.

Mullins W., Schoar A. How Do CEOs See Their Role? Management Philosophy and Styles in Family and Non-Family Firms: NBER Working Paper № 19395. Cambridge, MA:. National Bureau of Economic Research, 2013.

Muravyev A. Turnover of Senior Managers in Russian Privatised Firms // Comparative Economic Studies. 2003. Vol. 52. № 2. P. 148–172.

RachinskyA. Self Enforced Mechanism of Corporate Governance: Evidence from Managerial Turnover in Russia: CEFIR Working Paper, December, 2002.

Shleifer A., Vishny R. A Survey of Corporate Governance // Journal of Finance. 1997. Vol. 52. № 2. P. 737–783.

Глава 7
Мобильность по заработной плате: до глобального кризиса и после

7.1. Введение

Данное измерение мобильности показывает, как изменяются индивидуальные заработные платы и каким образом работники перемещаются во времени по шкале распределения заработных плат. Такая мобильность приводит к тому, что рассчитанное за длительный промежуток времени неравенство оказывается ниже, чем в отдельные моменты времени. Заработки в отдельные неудачные и, наоборот, необычайно успешные годы сглаживаются, а низкие заработки в начале трудовой карьеры компенсируются более высокими заработками на ее пике. Анализ мобильности по заработной плате важен и для адекватной оценки политики на рынке труда и действующих институтов рынка труда. Он дает возможность отделить устойчивые различия, связанные со структурными особенностями спроса на труд, предложения труда и институтов, от информационного шума, вызванного краткосрочными колебаниями. Изучение мобильности по заработной плате составляет важный аспект исследования динамики доходов, неравенства и бедности.

Источники мобильности по заработной плате многообразны. Это может быть повышение (в результате накопления человеческого капитала) или понижение (в результате обесценения знаний и навыков) индивидуальной производительности работника, усиление его переговорных позиций, смена места работы или переход на новую должность в рамках того же предприятия, изменение финансового положения фирмы, шоки различного происхождения (как глобальные, так и отраслевые, региональные, локальные), вмешательство государства. Между мобильностью по заработной плате и другими формами трудовой мобильности существует тесная связь, поскольку в конечном счете любые перемещения на рынке труда направлены на получение выигрыша в заработной плате. В этом смысле мобильность по заработной плате может рассматриваться как итоговая форма трудовой мобильности.

Динамичный рынок труда характеризуется высокой мобильностью по заработной плате. Низкая мобильность может указывать на сегментированность рынка труда и на существование «ловушек» бедности, попав в которые работники имеют низкие шансы улучшить свое положение. Вместе с тем чрезмерно высокая мобильность также может являться негативной чертой рынка труда, если заработные платы крайне чувствительно реагируют на внешние шоки. В этом случае высокие показатели мобильности отражают избыточную волатильность заработков и неопределенность зарплатных траекторий. Это лишает работников возможности планировать свои доходы и крупные расходы (например, на приобретение жилья), связанные с получением долгосрочных кредитов. Нестабильность доходов может оказывать влияние на очень широкий круг решений, таких как получение образования и рождение детей.

К сожалению, мы очень мало знаем о масштабах мобильности по заработной плате в России. Лишь в одной работе проводилось систематическое исследование данного вопроса на основе данных РМЭЗ ВШЭ. Лукьянова (2009) анализировала этот вид мобильности в период с 2000 по 2005 гг., т. е. в период бурного экономического роста. Автор приходит к выводу о том, что в этот период заработные платы в России на всех участках шкалы распределения были более динамичны, чем в развитых странах. Мобильность имеет сильный выравнивающий эффект: уровень неравенства по суммарным доходам за длительный период на 10–20 % ниже текущих показателей неравенства. Негативные последствия нисходящей мобильности компенсировались за счет высоких темпов роста реальной заработной платы по всей шкале. В этот период реальные заработные платы в абсолютном выражении росли даже у тех, кто спускался вниз по шкале относительно других работников.

Со времени публикации этой работы произошли серьезные изменения в российской экономике. Глобальный экономический кризис 2008–2009 гг. прервал экономический рост. Российская экономика оказалась сильно затронута этим кризисом, а последующий восстановительный подъем был недолгим и сменился новой рецессией. Изменение макроэкономического фона дает возможность не только обновить расчеты по показателям мобильности, но и посмотреть, каким образом цикличность деловой активности влияет на мобильность по заработной плате в России. Эти расчеты дополняют известную картину «российской модели» рынка труда, которая строится на сочетании гибкости заработных плат и инерционности занятости (см.: [Gimpelson, Kapeliushnikov, 2013; Гимпельсон, Капелюшников, 2015; Капелюшников, 2001]). Эта модель предполагает, что основным механизмом адаптации к негативным экономическим шокам является падение реальной (а нередко и номинальной) заработной платы при незначительном сокращении занятости. Наоборот, в период роста реальные заработные платы растут высокими темпами, а занятость практически не увеличивается. Действие этих механизмов хорошо описано на усредненных макроданных, но не исследовалось систематически на микроданных о заработных платах работников по всей шкале распределения. Данная глава ставит целью заполнить этот пробел. В ней рассматривается временной промежуток с 2003 по 2013 гг. и во многих расчетах выделяются три подпериода: 2003–2007 гг. (экономический рост), 2007–2009 гг. (кризис), 2009–2013 гг. (посткризисное восстановление), что дает возможность отследить поведение заработных плат на разных стадиях делового цикла.

В настоящей главе основное внимание уделяется динамике заработных плат на разных участках шкалы распределения и для различных категорий работников. Мы исследуем, главным образом, внутригрупповую динамику; изменение соотношений между группами, вызванное сдвигами в структуре занятости, рассматривается подробнее в главе 8 данной книги. Вместе с тем мы постараемся проследить связь мобильности по заработной плате с другими видами мобильности, в частности, со сменой статуса занятости и места работы.

Мобильность по заработной плате представляет собой зонтичную концепцию, которая охватывает множество аспектов [Jantti, Jenkins, 2015]. Выделяются четыре основные концепции мобильности: изменение индивидуальных доходов (абсолютная мобильность), изменение позиции индивида в распределении доходов (относительная мобильность), влияние мобильности на долгосрочный уровень неравенства и волатильность доходов[88]88
  В работах, посвященных волатильности доходов, заработная плата в текущем году рассматривается как сумма «постоянной» (permanent) и «переменной» (transitory) компонент. Постоянная компонента – это та часть заработной платы, которая остается одинаковой или предсказуемой на протяжении всех лет рассматриваемого периода. Переменная компонента представляет собой отклонения от постоянного уровня. Волатильность заработков характеризует негативные последствия мобильности.


[Закрыть] (income risk). В настоящей главе мы в той или иной степени рассмотрим первые три из перечисленных концепций. Вопросы волатильности доходов не рассматриваются, поскольку используемые данные (РМЭЗ ВШЭ) не подходят для анализа этого аспекта мобильности из-за высокого уровня выбытия респондентов [89]89
  В последние годы появились исследования, в которых проблема истощения выборки в обследованиях населения решается путем симуляций [Bowlus, Robin, 2012; OECD, 2015]. Это технически сложная процедура, базирующаяся на множественных предпосылках, которая заслуживает отдельного исследования. В настоящей работе все расчеты сделаны на фактических данных.


[Закрыть].

Задача рассмотреть различные аспекты мобильности по заработной плате и определяет логику данной главы. В разделе 7.2 описываются используемые данные. В разделе 7.3 рассматривается абсолютная мобильность по заработной плате. В разделе 7.4 обсуждаются показатели относительной мобильности, основанные на матрицах перехода, и приводятся результаты расчетов этих показателей. В разделе 7.5 представлена методология расчета показателей мобильности, известных как индексы Шоррокса, и оценивается влияние мобильности на долгосрочный уровень неравенства. В Заключении подводятся основные итоги и намечаются направления дальнейших исследований

7.2. Описание данных

Для изучения мобильности по заработной плате необходимы так называемые лонгитюдные, или панельные, данные. Такие данные должны содержать полные сведения о всех годовых заработках для одной и той же репрезентативной группы работников за достаточно продолжительный промежуток времени. Поэтому зарубежные исследователи все чаще обращаются к административным источникам данных, таким как данные налоговых служб и фондов социального страхования (см., например: [Hofer, Weber, 2002; Raferzeder, Winter-Ebmer, 2007; Cardoso, Neuman, Ziderman, 2010]). Такие данные содержат большое количество наблюдений и имеют меньше искажений, связанных с ошибками измерения, хотя и включают, как правило, очень ограниченный набор индивидуальных переменных. К сожалению, российским исследователям административные базы недоступны. Единственным источником панельных данных о заработной плате является РМЭЗ ВШЭ, представляющий собой обследование домохозяйств. Данные РМЭЗ ВШЭ ранее уже использовались для анализа мобильности по заработной плате [Лукьянова, 2009] и неоднократно – для анализа мобильности по доходам [Jovanovic, 2001; Luttmer, 2000; Denisova, 2007; Gorodnichenko et al., 2008; Lukiyanova, Oshchepkov, 2012]. Данные РМЭЗ ВШЭ несовершенны: Лутмер [Luttmer, 2000] отмечает, что около половины вариаций доходов в этом обследовании связаны с ошибками измерения и краткосрочными шоками, и различить их между собой не представляется возможным. Поэтому данные РМЭЗ ВШЭ, скорее всего, дают завышенные оценки мобильности, и при межстрановых сравнениях следует использовать лишь те оценки по другим странам, которые также рассчитаны по данным обследований населения. Вместе с тем ошибки измерения могут быть не столь значительны: в фундаментальном обзоре исследований по мобильности по доходам и заработным платам авторы работы [Jantti, Jenkins, 2015] приходят к выводу о том, что во многих странах использование обследований населения и административных данных дает очень близкие оценки показателей мобильности.

Используемая в исследовании выборка ограничена работающими респондентами в возрасте от 24 лет до возраста выхода на пенсию (54 года для женщин и 59 лет для мужчин), по которым имеются данные о заработной плате. Выбор нижней границы в 24 года связан с желанием отсечь подрабатывающих учащихся и студентов, так как многие из них заняты на временных работах, нередко с режимом неполной занятости и не соответствующих их уровню образования и способностям. Следуя распространенной практике, для основной массы расчетов мы не учитываем перемещения из состояния занятости в состояние безработицы или неактивности. Между тем риск перейти в разряд незанятых и, соответственно, потерять заработки существенно выше для низкооплачиваемых работников. В связи с этим масштабы восходящей мобильности для представителей нижних децилей могут быть завышены. Кроме того, мы исключили получателей трудовых пенсий по старости, военных пенсий и других досрочных пенсий (пенсии по инвалидности и потере кормильца не учитываются), а также тех, у кого отсутствует информация по ключевым социально-демографическим переменным (пол, возраст, уровень образования).

В большинстве зарубежных работ, посвященных мобильности – хотя это не является обязательным правилом, – при расчетах используется сбалансированная панель, т. е. такая выборка, которая состоит из респондентов, опрошенных во всех без исключения раундах в течение рассматриваемого периода. Для изучения мобильности по данным РМЭЗ ВШЭ целесообразность использования сбалансированной выборки вызывает серьезные вопросы с точки зрения репрезентативности. Лишь 1629 человек (из числа отвечающих критериям отбора в выборку) имеют ненулевые значения среднемесячных заработков в каждом из раундов РМЭЗ ВШЭ в 2003–2007 гг., 2961 человек – в 2007–2009 гг. и 1943 человека – в 2009–2013 гг. Это составляет 15–20 % от общего числа респондентов для пятилетних периодов, и около 40 % – для кризисного трехлетнего периода. Для всего одиннадцатилетнего периода сбалансированная панель включает всего 582 респондента, т. е. примерно 3,4 % от общего числа респондентов, удовлетворяющих условиям отбора. Столь сильное истощение выборки связано с масштабным ремонтом выборки в 2006 и 2010 гг.

Чтобы извлечь максимум информации из имеющихся данных, в настоящей работе мы используем частично сбалансированные данные, совмещая отдельные годовые выборки. Эта процедура позволяет включить в расчеты максимальное число респондентов, указавших заработные платы в каждой паре совмещенных выборок. Таким образом, основным объектом изучения являются изменения заработной платы за один год. В отдельных таблицах, а также для проверки робастности результатов приводятся результаты расчетов по сбалансированным панелям, в том числе по скользящим сбалансированным панелям.

Ключевой переменной в нашей работе является сообщенная самим респондентом величина среднемесячной заработной платы по основному месту работы за последние 12 месяцев (или за фактическое число отработанных месяцев, если респондент работает на текущем месте работы менее одного года). Для тех респондентов, которые не смогли указать средние заработные платы, и тех, кому не задавался вопрос о средних заработках, мы берем заработные платы за последние 30 дней (около 10–15 % от выборки каждого года). Вторичная занятость сравнительно мало распространена в российской экономике, поэтому доходы от второй работы и дополнительных приработков не учитываются. Для приведения данных о заработной плате за разные годы к сопоставимому виду мы дефлируем их на годовые (октябрь к октябрю) индексы потребительских цен, используя общероссийский индекс цен. В качестве базисного периода взят 2003 год.

Крайние значения на хвостах распределения по заработной плате («аутлайеры») могут существенно искажать показатели неравенства и мобильности. Для устранения их искажающего влияния мы исключили респондентов, у которых месячные или часовые заработки более чем в 10 раз превышали значение 99-го квантиля распределения этих переменных для соответствующего года. Кроме того, были исключены все наблюдения, по которым заработная плата была меньше, чем две трети от размера минимальной заработной платы в октябре 2003 г., или 400 руб. (2/3 × 600 руб.) в ценах октября 2003 г. Это позволяет отсечь индивидов, имеющих случайные разовые заработки, и тех, кто заведомо работает неполное рабочее время[90]90
  Мы не стали напрямую учитывать продолжительность рабочего времени, так как в кризис могло наблюдаться его сокращение.


[Закрыть].

Для того чтобы учесть различия в уровнях цен между регионами, мы рассчитали по данным Росстата отдельно для каждого года соотношение стоимости фиксированного набора товаров и услуг в регионе и в целом по России. Затем мы поделили все дефлированные заработки на полученный индекс относительной стоимости фиксированного набора товаров и услуг в регионе. Таким образом, все расчеты неравенства и мобильности сделаны по заработным платам, скорректированным на инфляцию и межрегиональные различия в покупательной способности денег.

В таблице П7-1 представлены основные характеристики выборки в целом, а также отдельно для самого нижнего и самого верхнего децилей распределения для 2003, 2007, 2009 и 2013 гг. В течение всего рассматриваемого периода в нижней части распределения доминируют женщины и сельские жители. Работники в самой верхней части распределения на 1–3 года моложе работников с самыми низкими заработными платами. Работа неполное рабочее время существенно увеличивает риски оказаться в рядах работающих бедных: доля таких работников в нижнем дециле в 5–6 раз выше, чем в верхнем дециле, и в 2–3 раза, чем в среднем по выборке.

На протяжении рассматриваемого периода некоторые структурные изменения все же имели место. За 2003–2013 гг. произошло сокращение доли сельских жителей в нижнем дециле, при этом ощутимое снижение наблюдалось после 2007 г. – наступивший кризис сильнее затронул промышленность и финансовый сектор. Наиболее интересные наблюдения касаются образования и занятости в государственном секторе. За рассматриваемый период на фоне общего роста доли работников с высшим образованием наблюдалось увеличение их представительства как в верхней, так и в нижней частях распределения. Эти тенденции могут свидетельствовать об усилении поляризации образовательных учреждений по качеству образования. Выпускники хороших учебных заведений быстро оказываются на самой вершине распределения, в то время как обладатели низкокачественных дипломов так и не могут подняться по зарплатной лестнице.

Для формирования переменной занятости в государственном секторе мы рассматриваем ответ респондентов на вопрос о том, есть ли государство среди собственников их предприятий. Таким образом, в составе государственного сектора, по нашему определению, оказываются все предприятия с государственным участием, в том числе те, что имеют смешанную собственность. Следует учитывать, что респонденты РМЭЗ ВШЭ не имеют точных данных о структуре собственности своих предприятий, поэтому доля занятых на предприятиях с участием государства значительно выше в РМЭЗ ВШЭ по сравнению с данными Росстата. Однако, несмотря на серьезные различия в уровнях, оба источника сходятся в направлении изменений – доля государственной собственности в 2000-е годы непрерывно снижалась. Во все годы работники государственного сектора составляли большинство в нижнем дециле распределения, их доля снижалась, однако это было связано с общим сокращением занятости в государственном секторе. В верхнем дециле мы наблюдаем ту же динамику, но только до конца 2000-х годов. В 2013 г. доля работников государственного сектора на самой вершине распределения внезапно становится выше, чем в 2007 и 2009 гг. Эти изменения могут быть прямым следствием майских президентских указов 2012 г. и принятых ранее решений о повышении окладов высших чиновников, военных, полицейских и т. д.