Текст книги "Мобильность и стабильность на российском рынке труда"

Следом за сельским хозяйством и общественным сектором идет промышленность со средним стажем примерно 9 лет и долей «старожилов» со стажем более 20 лет, равной 14 %. На следующей «ступени» располагаются транспорт и связь, а также ЖКХ со средним показателем стажа около 7,5 года. Далее – финансы (6,5 года) и строительство (5 лет), а замыкает список торговля со средним стажем 4,5 года и минимальной долей «старожилов» со стажем более 20 лет – 2 %.

Если рассмотреть ситуацию в отраслях в динамике (рис. П8-9), то можно увидеть, что в анализируемый период сокращение доли работников с коротким стажем менее одного года происходило во всех них без исключения[106]106
  Информация об отраслях занятости доступна в РМЭЗ только начиная с 2004 г.


[Закрыть]. «Лидерами» в данном отношении на протяжении всего периода оставались строительство и торговля, однако именно в них произошло и самое сильное сокращение. Так, в строительстве доля «новичков» снизилась с более чем 35 % в 2005 г. до менее 23 % в 2014 г. Это не удивительно, так как строительство – одна из отраслей, наиболее чувствительных к изменениям общеэкономической конъюнктуры. В итоге разрыв между строительством и торговлей и другими отраслями заметно сократился. Интересная динамика наблюдалась в финансовых услугах. Доля «новичков» здесь также сильно отреагировала на мировой финансовый кризис – падение с 24 % в 2007 г. до 11,5 % в 2010 г., однако затем она быстро восстановилась до предкризисного уровня.

Как можно было бы ожидать, стабильность занятости в государственном секторе заметно выше, чем в частном. (Это естественным образом согласуется с высокими показателями специального стажа в общественном секторе, обсуждавшимися выше.) Например, если в первом средняя продолжительность специального стажа составляла около 10 лет, а доля «старожилов» со стажем 20 и более лет равнялась 16 %, то во втором – 5,5 года и 6 % соответственно. Положение дел в организациях смешанной формы собственности (государственная плюс частная) было практически таким же, как в организациях, полностью принадлежащих государству. По-видимому, государственная составляющая «тянула» показатели среднего стажа на этих предприятиях вверх. Работники организаций с присутствием иностранного капитала по уровню стабильности занятости занимали промежуточное положение между работниками государственных и частных отечественных организаций со средним стажем примерно 7 лет и долей «старожилов» со стажем более 20 лет около 10 %.

Можно привести целый ряд причин, объясняющих, почему стабильность занятости в частном секторе должна быть ниже, чем в государственном. Во-первых, колебания в спросе на продукцию, производимую частным сектором, обычно гораздо сильнее, чем в спросе на «продукцию» (общественные и государственные услуги), производимую в государственном секторе. Во-вторых, степень чувствительности и активность приспособления через наймы и увольнения рабочей силы к этим колебаниям в частном секторе выше, чем в государственном, так как частный сектор благодаря этому может «выживать» и получать прибыль, а функционирование государственного сектора зависит лишь от объемов бюджетного финансирования. В-третьих, можно ожидать, что трудовое законодательство (включая законодательство о защите занятости), ограничивающее оборот рабочей силы, лучше исполняется в государственном секторе, чем в частном. Наконец, по своим характеристикам работники государственного и частного секторов сильно отличаются [Шарунина, 2013]. Известным фактом является, например, относительно более высокие доли женщин и работников с высшим образованием в государственном секторе по сравнению с частным, а эти группы, как обсуждалось выше, отличаются большей стабильностью занятости.

Рисунок П8-10 свидетельствует о том, что характерные различия между государственным и частным секторами наблюдались не только в средних значениях, но и в динамике показателей специального стажа. Если в частном секторе в период быстрого роста экономики 2000–2007 гг. доля «новичков» находилась на стабильно высоком уровне, а затем с началом кризиса в 2008 г. начала достаточно резкое снижение, то в государственном секторе ее снижение началось раньше – уже с середины 2000-х годов, причем здесь никакой реакции на кризис 2008–2009 гг. не наблюдалось. Тем не менее начиная с 2010 г. в обоих секторах обнаруживается тенденция к дальнейшему сокращению доли занятых с коротким стажем до одного года. (Отметим, что более «рваная» динамика в секторе с иностранной собственностью объясняется его относительно небольшими размерами.)

Достаточно четкая связь наблюдается между стабильностью занятости и размером предприятий: чем они крупнее, тем выше показатели специального стажа. Если на микропредприятиях (менее 10 человек) средний стаж составлял примерно 5,5 года, а доля «старожилов» со стажем 20 лет и более равнялась всего лишь 6 %, то на самых крупных (1000 и более человек) средний стаж достигал почти 12 лет, а доля занятых с длинным стажем -23 % (см. соответствующие строки табл. П8-1). Все промежуточные размерные категории отлично вписываются в эту закономерность. Такую четкую связь можно объяснить тем, что размер предприятия обычно положительно связан с его возрастом и, таким образом, с существованием самой возможности долго проработать на одном и том же месте. Кроме того, более крупные предприятия обеспечивают более длинную карьерную лестницу, перспективы продвижения и само продвижение по которой могут удерживать работников. Необходимо также учитывать различия в степени исполнения трудового законодательства, ограничивающего оборот рабочей силы, а также различия в отраслевой и секторальной структуре занятости между малыми и крупными предприятиями. (Например, среди малых предприятий выше, чем среди крупных, доля частных предприятий из сектора услуг.)

Рисунок П8-11 показывает различия между предприятиями разного размера в динамике. Описанная выше «иерархия» оказывается устойчивой почти на всем рассматриваемом периоде. Отметим также, что общерыночная тенденция к сокращению доли «новичков» с коротким стажем (см. рис. П8-2) гораздо более четко просматривается для малых предприятий, чем для средних и крупных (более 100 человек), где она почти незаметна.

Регрессионный анализ. Представленный выше простой дескриптивный анализ не позволяет учитывать влияние третьих факторов. Например, более низкая стабильность занятости в частном секторе в сравнении с государственным может быть вызвана тем, что в первом выше доля мужчин, ниже средний возраст работников и выше доля предприятий сферы услуг. Кроме того, очевидно, что динамика показателей специального стажа во времени находится под влиянием изменений в структуре занятости. За рассматриваемый 20-летний период она претерпела весьма сильные изменения (см. табл. П8-2). Среди факторов, которые должны были способствовать увеличению длительности трудовых отношений, можно отметить старение и рост образованности населения. Перечень факторов, которые должны были действовать в противоположном направлении, шире – тут и изменение отраслевой структуры занятости в пользу сектора услуг, и расширение частного сектора, и рост доли занятых на мелких предприятиях. Возникает вопрос, какой была бы динамика показателей стажа при контроле этих изменений в структуре занятости? Как бы менялась длительность трудовых отношений (и менялась ли она вообще), если бы структура занятости оставалась прежней?

Эти и другие вопросы мы анализируем с помощью регрессионного анализа. Следуя простому подходу, предложенному Г. Фарбером [Farber, 2008; 2010] при анализе специального стажа на рынке труда США, мы оцениваем с помощью МНК уравнение вида

ln(Tenure_it) = α+β⋅Χ_it+γ⋅Υ_t+ε_it , (8–6)

где i относится к работникам; t обозначает год обследования; Tenure – величина специального стажа (измеряемая с учетом месяца начала работы на предприятии); X– набор социально-демографических характеристик работников и рабочих мест; β – соответствующие коэффициенты; Y – эффект года, представленный через набор годовых дамми-переменных (базой является 1994 г.); ε – случайная ошибка.

В данном уравнении коэффициенты β будут представлять собой оценки (частных) корреляций между специальным стажем и различными характеристиками работников и рабочих мест, построенные с учетом влияния других факторов. Используя панельный характер данных РМЭЗ ВШЭ, мы можем также учесть влияние всех ненаблюдаемых и постоянных во времени индивидуальных характеристик. (Таких как, например, склонность к риску или разного рода предпочтения по поводу рабочего места и вида деятельности.) В то же время оценки γ годовых эффектов позволяют построить динамику среднего специального стажа с учетом изменений в структуре занятости.

Дополнительно, также следуя методологии Г. Фарбера, мы оцениваем линейно-вероятностную модель (ЛВР) аналогичного вида, где в качестве зависимой переменной выступает дамми-переменная T1 (T1 = 1, если специальный стаж работника меньше одного года; T1 = 0, если специальный стаж работника равен или больше одного года):

Τ1_it =α+β⋅Χ_it +γ⋅Υ_t +ε_it. (8–7)

Набор социально-демографических характеристик работников и рабочих мест (Х) в обоих уравнениях включает в себя возраст, пол, семейный статус, уровень образования, профессионально-квалификационную принадлежность, форму собственности и размер предприятия, отработанное время, а также тип населенного пункта и регион проживания (на уровне первичной ячейки отбора – PSU). (Мы не включаем отрасли, так как отраслевые индикаторы в РМЭЗ ВШЭ есть только с 2004 г.)

Результаты оценивания уравнений (8–6) и (8–7) приведены в табл. П8-3 и П8-4 соответственно. Оценки обоих уравнений мы приводим как без учета, так и с учетом индивидуальных фиксированных эффектов. Как и следовало ожидать, знаки коэффициентов при тех же самых переменных в обоих уравнениях в большинстве случаев оказываются зеркально противоположными. Учет фиксированных эффектов меняет величину коэффициентов, но почти никогда не влияет на направление воздействия или статистическую значимость.

Полученные результаты, как правило, качественно повторяют выводы простого дескриптивного анализа, представленные выше. Так, специальный стаж растет с возрастом, тогда как вероятность иметь короткий стаж с возрастом сокращается. Среди мужчин стаж в

среднем ниже, чем среди женщин, но доля «новичков» выше. Связь с образованием может показаться не такой очевидной: средний стаж сначала растет с уровнем образования, но в группе работников с высшим образованием он оказывается не выше, чем у работников с неполным средним образованием или ниже. Дополнительные расчеты показывают, что такой неожиданный результат возникает из-за контроля профессиональной принадлежности работников. Как хорошо известно, эта переменная сильно связана с имеющимся уровнем образования, поэтому при включении ее в регрессию она «оттягивает» на себя часть эффекта образования. Без контроля профессий знак при переменной высшего образования оказывается положительным и значимым на однопроцентном уровне. Результаты оценивания уравнения (8–7) показывают, что вероятность иметь короткий стаж максимальна в группе наименее образованных работников, однако опять же четкого ранжирования не наблюдается: вероятность примерно одинакова для всех уровней образования выше базового.

По сравнению с базовой группой – специалистами высшего уровня квалификации – почти все другие профессиональные группы имеют более низкий средний специальный стаж. Исключение составляет группа руководителей – специфический человеческий капитал в их деятельности, по всей видимости, играет не меньшую роль, чем в работе специалистов, что при контроле прочих характеристик делает эти группы близкими с точки зрения длительности пребывания на одном и том же месте. Другим исключением является группа квалифицированных рабочих сельского хозяйства, что согласуется с данными табл. П8-1: среди всех отраслей максимальный средний стаж отмечается в сельском хозяйстве. Напротив, минимальный показатель среднего стажа из всех профессиональных групп имеют неквалифицированные рабочие, что также согласуется с наблюдениями на «сырых» данных. Оценки для уравнения (8–7) являются схожими. Результаты по формам собственности, размеру предприятия и типу населенного пункта также полностью согласуются с результатами дескриптивного анализа, выполненного на основе табл. П8-1, поэтому мы не обсуждаем их дополнительно. Наконец, средний стаж выше у работников с большей продолжительностью рабочего времени. В общем, можно заключить, что регрессионный анализ, за некоторыми исключениями, полностью подтверждает качественные различия по показателям специального стажа между различными группами работников, наблюдаемые на «сырых» данных РМЭЗ ВШЭ.

Динамика среднего стажа и динамика доли занятых со стажем менее одного года без учета изменений в структуре занятости и с их учетом представлены на рис. П8-12. Соответствующие показатели за каждый год рассчитывались в относительном выражении, базой выступает 1994 г. Наблюдаемая (безусловная) динамика этих показателей воспроизводит уже хорошо известную нам тенденцию: до кризиса 2008–2009 гг. средний специальный стаж сокращался, а доля занятых с коротким стажем росла, тогда как в последующие годы средний стаж рос, а доля занятых с коротким стажем сокращалась. Как можно видеть из рис. П8-12, условная динамика показателей специального стажа (при контроле изменений в структуре занятости) в общем совпадает с безусловной. Однако если бы структура занятости не менялась, то количественные изменения в показателях специального стажа были бы во многом иными. Во-первых, сокращение среднего стажа и рост доли «новичков» были бы в первоначальный период не такими заметными. Например, сокращение среднего стажа составило бы лишь около 10 % против фактически наблюдавшихся 35 %. Во-вторых, уже в 2007–2008 гг. показатели среднего стажа сравнялись бы с уровнем базового 1994 г., а к 2014 г. заметно бы его превысили (в случае доли работников с коротким стажем они стали бы ниже исходного уровня).

Чтобы получить более четкое представление о влиянии изменений в структуре занятости на динамику продолжительности среднего специального стажа, мы оценили, какой бы она была, если бы те или иные компоненты занятости не менялись во времени. Для этого мы произвели симуляцию, включая в уравнение (8–6) тот или иной регрессор плюс годовые дамми. Полученные результаты представлены в табл. П8-5 в столбце 1[107]107
  Результаты для доли занятых с коротким стажем качественно похожи, поэтому мы не обсуждаем их в целях экономии места.


[Закрыть] . Фактическое сокращение среднего стажа с 1994 по 2014 гг. составило 0,1 лог-пункта, но если бы структура занятости вообще не менялась, то он не сократился бы, а вырос на 0,11 лог-пункта. Вычитание этой величины из фактической величины изменения среднего стажа дает представление о том, как сдвиги в структуре занятости повлияли на динамику среднего специального стажа. Соответствующие разности представлены в столбце 2. Так, имевшие место изменения в структуре занятости привели к сокращению средней продолжительности специального стажа на 0,21 лог-пункта.

Если мы рассмотрим отдельные элементы структуры занятости, то можно заметить, что наиболее сильное понижательное влияние среди них оказали форма собственности (-0,260) и размер предприятий (-0,157), т. е. приватизация старых государственных предприятий и создание новых частных с параллельным сокращением занятости на крупных предприятиях в пользу более мелких. Отрицательно повлияло на средний стаж также сокращение доли работников, состоящих в браке (-0,041).

Однако не все изменения в структуре занятости оказывали понижательное влияние. Среди положительно влиявших факторов особо следует выделить старение населения: если бы возрастная структура занятости не менялась, то сокращение среднего стажа к 2014 г. составило бы 0,158 лог-пункта против фактически наблюдаемых 0,1. Иными словами, из-за изменения возрастной структуры его продолжительность увеличилась на 0,058 лог-пункта. Другим положительно влиявшим фактором был рост образованности работников (+0,036).

8.5. Отдача от специального стажа

Показатели специального стажа имеет смысл анализировать и обсуждать с учетом того, как они связаны с оплатой труда. С одной стороны, если заработная плата растет вместе со стажем, это мотивирует работников дольше оставаться на том же самом рабочем месте. Естественно поэтому ожидать, что высокая «премия» за специальный стаж будет, при прочих равных, сопровождаться более низкой межфирменной мобильностью. С другой стороны, если «премия» мала или вовсе отсутствует, это будет мотивировать работников чаще менять работу, что предполагает высокую межфирменную мобильность. Таким образом, отдача от специального стажа оказывается одним из важнейших факторов в механизме мобильности на рынке труда.

Методология оценивания отдачи от специального стажа. Сформировавшаяся на данный момент в литературе эконометрическая методология оценивания отдачи от специального стажа хотя и является весьма продвинутой, но тем не менее не позволяет полностью разграничить влияние всех факторов и получить состоятельные оценки отдачи от специфического человеческого капитала. Как отмечает Н. Уильямс, «на данный момент еще не предложено способа оценивания, который бы давал несмещенные оценки влияния специального и общего трудового стажа» [Williams, 2009, p. 275].

Традиционным инструментом для оценивания отдачи от специального стажа является минцеровское уравнение заработной платы. Его базовая спецификация выглядит следующим образом [Mincer, 1974]:

ln(Wage_ij ) = β₀ + β₁⋅Educ_i+β₂⋅Exp_i+β₃⋅Exp_i ²+β₄⋅Tenure_ij +β₅⋅Tenure_ij² +ε_ij  (8–8)

где i относится к г-му работнику; j относится к j-й работе; ln Wage – логарифм почасовой заработной платы; Educ – уровень образования; Exp и Exp² – общий трудовой стаж работника и его квадрат; Tenure и Tenure² – специфический трудовой стаж работника на текущем рабочем месте и его квадрат; ε – ошибка.

Оценивание уравнения (8–8) с помощью МНК обычно показывает, что коэффициент β₄ является статистически значимым, положительным и достаточно большим по величине, а коэффициент β₅ – отрицательным. Если принять, что специальный стаж отражает запас накопленного специфического человеческого капитала, то такой результат полностью согласуется с предсказанием теории человеческого капитала: накопление специфического человеческого капитала замедляется с течением времени и, с какого-то момента, его выбытие начинает превышать его прирост. При этом высокая положительная оценка β₄ может интерпретироваться как свидетельство высокой отдачи от инвестиций в специфический «внутрифирменный» человеческий капитал [Mincer, Jovanovic, 1981].

Однако такой прямолинейный подход может сталкиваться с проблемой эндогенности, вызванной наличием пропущенной переменной. А именно, могут существовать факторы, неучтенные в уравнении (8–8), но влияющие как на заработные платы, так и на длительность специального стажа. В этом случае оценки коэффициентов β ₄ и β₅ будут содержать в себе влияние этих факторов, а потому окажутся смещенными.

Для лучшего понимания проблемы эндогенности в уравнении (8–8) в целом ряде работ (например: [Topel, 1991; Altonji, Williams, 2005]) эксплицитно предполагается, что ошибка ε состоит из нескольких компонент:

ε_ij =μ_i + ϕ_ij + u_ij , (8–9)

где μ_i отражает ненаблюдаемые индивидуальные характеристики работников и прежде всего – их способности; φ_ij отражает качество мэтчинга (соответствия) между характеристиками работника и рабочего места; u_ij – полностью случайная компонента, которая, среди прочего, отражает ошибки измерения заработной платы и индивидуальных характеристик работников[108]108
  Отметим, что ошибки измерения, в принципе, могут иметь неслучайный характер. В российском случае есть основания считать, что ошибки измерения специального стажа коррелируют с рядом социально-демографических характеристик работников, а также с получаемой заработной платой [Ощепков, 2016].


[Закрыть].

Естественно предполагать, что длительность специального стажа будет коррелировать как с индивидуальной неоднородностью работников, так и с неоднородностью мэтчинга. Так, она будет положительно коррелировать с μ, поскольку для работников с худшими способностями характерны более частые увольнения – как добровольные, так и вынужденные. Что касается корреляции с φ, то ее знак может быть любым. С одной стороны, работники будут реже уходить с рабочих мест, характеристики которых лучше соответствуют их индивидуальным характеристикам. Кроме того, если фирмам достается часть ренты от удачного мэтчинга, то они тоже будут избегать увольнять работников, хорошо «состыковавшихся» с предоставленными им рабочими местами. Отсюда – возможная положительная связь специального стажа с компонентой φ. С другой стороны, если работники склонны переходить с рабочих мест, которые им подходят хуже, на рабочие места, которые им подходят лучше, то эта связь будет отрицательной. Считается, что первый эффект, как правило, перевешивает второй, так что и с компонентой φ специальный стаж тоже коррелирует положительно. Так как обе компоненты, μ и φ, положительно влияют на заработные платы, то МНК-оценки уравнения (8–8) будут завышать отдачу от специального стажа.

Однако смещение оценки отдачи от специального стажа в уравнении (8–8) может происходить не только из-за того, что сам специальный стаж коррелирован с ошибками, но также из-за того, что с ошибками коррелирован общий трудовой стаж. Общий трудовой стаж, скорее всего, должен быть положительно связан с компонентой φ, так как лучший мэтчинг часто достигается методом проб и ошибок. При этом с компонентой μ общий стаж может быть связан как отрицательно, так и положительно. Отрицательная связь может существовать из-за того, что более способные индивиды дольше учатся, а положительная – из-за того, что более способные индивиды испытывают менее продолжительные состояния незанятости. Эти корреляции с ошибками приводят к смещению оценки отдачи от общего стажа, но также создают и смещение коэффициентов при специфическом стаже, поскольку он связан с общим стажем.

В эмпирической литературе сложились два основных метода оценивания отдачи от специального стажа с учетом проблемы эндогенности, которые теоретически способны давать оценки, менее смещенные, чем оценки МНК. Оба предполагают наличие панельных данных, т. е. данных по одним и тем же работникам в разные моменты времени. Первый метод (IV1) был изначально предложен в работе [Altonji, Shakotko, 1987]. Он использует в качестве инструмента для переменной специального стажа разность между его фактической величиной на тот или иной момент времени и его средней величиной для данного работника на данном рабочем месте:

 (8-10)

где – средний срок пребывания работника i на фирме j за период наблюдения. Переменная DT выступает как валидный инструмент, поскольку она ортогональна по отношению к компонентам ошибки μ и φ, которые являются фиксированными на протяжении всего срока, пока работник i остается на рабочем месте j. Аналогично, для инструментирования показателя Tenure² в качестве инструментальной переменной используется разность между Tenure² и и так далее для более высоких степеней.

Однако этот метод никак не учитывает эндогенность общего трудового стажа, которая «переносится» на специфический стаж, и потому, как отмечают сами авторы, такой подход может давать смещенные оценки. Результатом может быть переоценка отдачи от общего стажа (трудового опыта) и недооценка – от специального. В связи с этим одной из возможных модернизаций данного подхода (IV2) является дополнительное инструментирование показателей общего стажа с помощью аналогичного инструмента

Альтернативный подход был предложен в работе [Topel, 1991], где для решения проблемы эндогенности использовалась следующая двухшаговая процедура (2SFD). На первом шаге оценивается уравнение для прироста заработной платы тех работников, которые сохраняли свое рабочее место:

ΔlnW_ijt=β₁⋅ΔExp_ijt +β₂⋅ΔTenure_ijt + ε_ijt , (8-11),

где Δ lnW – прирост заработной платы; ΔExp – прирост общего трудового стажа; Δ.Tenure – прирост специального стажа. Так как ΔExp=ΔTenure=1, то оценка константы из этого уравнения даст оценку совместного влияния общего и специального стажа (B = β, +β₂) на заработную плату. При этом взятие первых разностей помогает избавиться от компонент ошибки μ и φ, которые предполагаются постоянными во времени, так что оценка B может считаться состоятельной.

Второй шаг процедуры имеет целью отделить влияние специального стажа от влияния общего. Для этого сначала рассчитывается величина общего трудового стажа работника на момент его прихода в данную фирму (Exp0_ijt = Exp_ijt – Tenure_ijt). Вставив ее в уравнение (8–8) и сделав необходимые преобразования, получаем:

lnW_ijt −B⋅Tenure_ijt =β₁⋅Exp0_ijt +γ⋅X_ijt +ζ_ijt, (8-12)

где В оценивается из уравнения (8–6), а β₁ представляет собой отдачу от общего стажа на момент появления работника в фирме. Отсюда нетрудно получить оценку отдачи от специального стажа: β₂ = B — β₁.

Несмотря на то, что уравнение (8-11) дает состоятельные оценки β₁ +β₂, уравнение (8-12) может давать смещенную оценку β₁, так как длительность общего трудового стажа на момент прихода работника на фирму (Exp0), скорее всего, будет отрицательно коррелировать с ненаблюдаемыми индивидуальными способностями (μ), поскольку в пожилом возрасте более производительные работники реже склонны начинать все с нуля на новом месте работы. Это будет смещать оценку отдачи для общего стажа вниз, а для специального – вверх[109]109
  Для учета этого возможного смещения Топель предложил следующую модификацию (2SFD-IV): инструментировать Exp0 в уравнении (8-12) с помощью общего трудового стажа Exp, исходя из предпосылки, что Exp не связано с μ. Однако такая предпосылка вызывает большие сомнения (см. выше).


[Закрыть]. Кроме того, можно ожидать, что люди с большим опытом могут найти себе работу, более соответствующую их способностям и предпочтениям, и поэтому Exp0 будет положительно коррелировать с компонентой φ. Это означает, что оценка β₁ будет смещена вверх, а оценка β₂ – вниз. В связи с этим есть основания критически относиться к получаемым таким образом оценкам.

Таким образом, ни метод Алтонжи – Шакотко, ни метод Топеля не позволяют полностью решить проблему эндогенности. Вопрос о том, какой из них предпочтительнее, остается открытым, и большинство более поздних исследований используют одновременно оба (дополнительно к оценкам МНК), что позволяет очертить примерные границы, в пределах которых вероятнее всего и лежит «истинная» отдача от специального стажа.

Оценки кумулятивной «премии» за специальный стаж, полученные с применением этих методов, для разных стран и разных периодов представлены в табл. 8–1. Как правило, самые высокие результаты, которые часто мало отличаются от оценок с использованием МНК, дает метод Топеля. Оценки по методу Алтонжи – Шакотко с инструментированием специального стажа намного ниже; еще ниже оказываются оценки с инструментированием по этому методу показателей как специального, так и общего стажа. Так, согласно расчетам Топеля, в США за 20 лет пребывания работника на одном и том же месте заработная плата возрастает примерно на треть, тогда как, согласно расчетам Алтонжи – Шакотко, – только на 5 %. Интересно отметить, что практически во всех странах восходящая фаза профилей заработной платы в зависимости от специального стажа оказывается, как правило, весьма протяженной – заработная плата продолжает расти даже у «старожилов», «оттрубивших» на одном и том же месте работы по два десятка лет.

Таблица 8–1. Кумулятивная отдача от специального стажа в некоторых развитых странах, %

(мужчины, занятые в частном секторе экономики)

* Процент прироста реальной часовой заработной платы при различной продолжительности специального стажа по сравнению с заработной платой вновь принятых работников с нулевым специальным стажем.

Источник. [Deelen, 2012].

Однако если в западных странах применение методов Алтонжи – Шакотко и Топеля при оценивании отдачи от специального стажа стало уже стандартной практикой, то при анализе для постсоциалистических стран они почти не применялись, а большинство исследователей ограничивались результатами, полученными простым МНК. На данный момент нам известна только одна работа с использованием методов Алтонжи – Шакотко и Топеля для оценивания отдачи от специального стажа в стране с социалистическим прошлым [Or-lowski, Riphahn, 2009]. В этой работе оценки делались для Восточной Германии в сравнении с Западной Германией на данных GSOEP в период 2002–2006 гг. Анализ показал, что при применении МНК отдача в Восточной Германии оказывается практически такой же, как в Западной Германии, а при применении методов Алтонжи – Шакотко и Топеля она перестает быть значимой для обеих частей страны. Таким образом, примерно за 20 лет, прошедших после объединения Германии, отдачи от специального стажа в ее обеих частях сравнялись. Это предполагает, что с течением времени по мере накопления «нового» рыночного специального стажа отдача от него в постсоциалистических странах должна расти, приближаясь к показателям для западных стран. Однако, безусловно, подобный вывод вряд ли можно безоговорочно распространять на все постсоциалистические страны, так как опыт Восточной Германии достаточно уникален.

В нашей работе мы также применяем как метод Алтонжи – Шакотко, так и метод Топеля с учетом ряда технических моментов, подробно разобранных в обзорной статье [Altonji, Williams, 2005]. Кроме того, мы принимаем во внимание специфику переходного периода.

Учет специфики переходного периода. Чтобы учесть неоднородность накопленного специфического человеческого капитала, состоящего как из обесцененного «старого», так и «полезного» «нового», мы применяем несколько альтернативных способов. Первый – включение в уравнение (8–8) (и другие соответствующие уравнения) дамми-переменной для работников, текущая занятость которых началась в условиях рыночной экономики, т. е. после января 1992 г. С одной стороны, эта переменная отрицательно связана с переменной специального стажа. С другой, так как наличие «старого» стажа должно «тянуть» заработную плату вниз, эта переменная должна положительно влиять на заработную плату. В результате ее включение в уравнение должно увеличивать отдачу от специального стажа.

Второй способ – включение переменной, которая представляет собой долю специального стажа работника, который был получен в рыночной экономике. У всех работников, текущая занятость которых началась в рыночных условиях, эта доля будет равна единице. А, например, у работников, занятость которых началась в 1988 г., эта доля по состоянию на 2000 г. будет равна (2000 – 1992) / (2000 – 1988) = 0,67. Этот способ, в отличие от первого, позволяет дифференцировать работников, имеющих «старый» стаж, по его длительности. Тем не менее оба способа имплицитно предполагают, что отдача от «нового» стажа равна отдаче от «старого», что является сильным допущением. Естественно ожидать, что от «нового» стажа отдача выше, чем от «старого», так как он является более подходящим в новых условиях. В связи с этим третий способ предполагает разделение специального стажа на «новый» и «старый» и включение их величин в одно уравнение, что позволяет сравнить отдачи и протестировать их равенство. Наконец, четвертый способ – это оценивание уравнения (8–8) только для работников с «новым» стажем, что является возможной альтернативой третьему способу.