Текст книги "Мобильность и стабильность на российском рынке труда"

Приложение П2

Таблица П2-1

Коэффициенты корреляции между альтернативными показателями качества рабочих мест

Примечания: N = 635; все коэффициенты значимы на уровне 0,01 (2-tailed).

Таблица П2-2

Отраслевая структура (по секторам ОКВЭД) российской занятости, 2000, 2008 и 2012 гг., % (все занятые = 100 %)

Источники: ОНПЗ, Росстат.

Таблица П2-3

Профессиональная структура российской занятости, 2000, 2008 и 2012 гг., % (все занятые = 100 %)

Источники: ОЗПП, Росстат.

Таблица П2-4

Социально-демографический профиль квинтилей рабочих мест в 2012 г., % (ранжирование по среднему числу лет образования в 2000 г.)

Таблица П2-5

Социально-демографический профиль квинтилей рабочих мест в 2012 г., % (ранжирование по средней месячной заработной плате в 2007 г.)

Таблица П2-6.

Результаты оценивания порядковой регрессии по выборке 2012 г. для квинтилей, выделенных исходя из средней заработной платы в 2007 г. в профессионально-отраслевых группах, к которым принадлежали респонденты

Примечание: *** p < 0,01; ** p < 0,05.

а) Ранжирование по среднему числу лет образования в 2000 г.

б) Ранжирование по среднему числу лет образования в 2012 г.

в) Ранжирование по средней месячной заработной плате в 2007 г.

г) Ранжирование по среднему месячному тарифному заработку в 2007 г.

д) Ранжирование по средней часовой ставке заработной платы в 2007 г.

Рис. П2-1. Абсолютные среднегодовые приросты занятости по квинтилям качества рабочих мест за 2000–2012 гг., все занятые, тыс. человек

а) Ранжирование по среднему числу лет образования в 2000 г.

б) Ранжирование по среднему числу лет образования в 2012 г.

в) Ранжирование по средней месячной заработной плате в 2007 г.

г) Ранжирование по среднему месячному тарифному заработку в 2007 г.

д) Ранжирование по средней часовой ставке заработной платы в 2007 г.

Рис. П2-2. Изменение структуры рабочих мест в российской экономике по квинтилям их качества, 2000–2012 гг., все занятые, п.п.

а) Мужчины, ранжирование по среднему числу лет образования в 2000 г.

б) Мужчины, ранжирование по средней месячной заработной плате в 2007 г.

в) Женщины, ранжирование по среднему числу лет образования в 2000 г.

г) Женщины, ранжирование по средней месячной заработной плате в 2007 г.

Рис. П2-3. Абсолютные среднегодовые приросты занятости по квинтилям качества рабочих мест за 2000–2012 гг., по полу, тыс. человек

а) Ранжирование по среднему числу лет образования в 2000 г.

б) Ранжирование по средней месячной заработной плате в 2007 г.

Рис. П2-4. Изменение структуры рабочих мест в российской экономике по квинтилям их качества и по полу, 2000–2012 гг., п.п.

а) Молодежь (15–29 лет), ранжирование по среднему числу лет образования в 2000 г.

б) Молодежь (15–29 лет), ранжирование по средней месячной заработной плате в 2007 г.

в) Лица зрелого возраста (30–49 лет), ранжирование по среднему числу лет образования в 2000 г.

г) Лица зрелого возраста (30–49 лет), ранжирование по средней месячной заработной плате в 2007 г.

д) Пожилые (50 лет и старше), ранжирование – по среднему числу лет образования в 2000 г.

е) Пожилые (50 лет и старше), ранжирование по средней месячной заработной плате в 2007 г.

Рис. П2-5. Абсолютные среднегодовые приросты занятости по квинтилям качества рабочих мест за 2000–2012 гг., по возрасту, тыс. человек

а) Ранжирование по среднему числу лет образования в 2000 г.

б) Ранжирование по средней месячной заработной плате в 2007 г.

Рис. П2-6. Изменение структуры рабочих мест в российской экономике по квинтилям их качества и возрасту, 2000–2012 гг., п.п.

а) «Беловоротничковые» профессии высокой квалификации, ранжирование по среднему числу лет образования в 2000 г.

б) «Беловоротничковые» профессии высокой квалификации, ранжирование по средней месячной заработной плате в 2007 г.

в) «Беловоротничковые» профессии низкой квалификации, ранжирование по среднему числу лет образования в 2000 г.

г) «Беловоротничковые» профессии низкой квалификации, ранжирование по средней месячной заработной плате в 2007 г.

д) «Синеворотничковые» профессии высокой квалификации, ранжирование по среднему числу лет образования в 2000 г.

е) «Синеворотничковые» профессии высокой квалификации, ранжирование по средней месячной заработной плате в 2007 г.

ж) «Синеворотничковые» профессии низкой квалификации, ранжирование по среднему числу лет образования в 2000 г.

з) «Синеворотничковые» профессии низкой квалификации, ранжирование по средней месячной заработной плате в 2007 г.

Рис. П2-7. Абсолютные среднегодовые приросты занятости по квинтилям качества рабочих мест и профессиональным группам, 2000–2012 гг., тыс. человек

а) Ранжирование по среднему числу лет образования в 2000 г.

б) Ранжирование по средней месячной заработной плате в 2007 г.

Рис. П2-8. Изменение структуры рабочих мест в российской экономике по квинтилям их качества и профессиональной принадлежности, 2000–2012 гг., п.п.

а) Сельское хозяйство, ранжирование по среднему числу лет образования в 2000 г.

б) Сельское хозяйство, ранжирование по средней месячной заработной плате в 2007 г.

в) Строительство, ранжирование по среднему числу лет образования в 2000 г.

г) Строительство, ранжирование по средней месячной заработной плате в 2007 г.

д) Обрабатывающие производства, ранжирование по среднему числу лет образования в 2000 г.

е) Обрабатывающие производства, ранжирование по средней месячной заработной плате в 2007 г.

ж) Рыночные услуги, ранжирование по среднему числу лет образования в 2000 г.

з) Рыночные услуги, ранжирование по средней месячной заработной плате в 2007 г.

и) Бюджетный сектор, ранжирование по среднему числу лет образования в 2000 г.

к) Бюджетный сектор, ранжирование по средней месячной заработной плате в 2007 г.

Рис. П2-9. Абсолютные среднегодовые приросты занятости по квинтилям качества рабочих мест и секторам, 2000–2012 гг., тыс. человек

а) Ранжирование по среднему числу лет образования в 2000 г.

б) Ранжирование по средней месячной заработной плате в 2007 г.

Рис. П2-10. Изменение структуры рабочих мест в российской экономике по квинтилям качества и секторам, 2000–2012 гг., п.п.

Литература

Acemoglu D. Why Do New Technologies Complement Skills? Directed Technical Change and Wage Inequality // The Quarterly Journal of Economics. 1998. Vol. 113. № 4. P. 1055–1089.

Autor D., Dorn D. The Growth of Lowskill Service Jobs and the Polarization of the U.S. Labor Market // American Economic Review. 2013. Vol. 103. № 5. P. 1553–1597.

Autor D.H., Katz L., Kearney M. The Polarization of the U.S. Labor Market // American Economic Review. 2006. Vol. 96. № 2. P. 189–194.

Autor D.H., Levy F., Murnane R.J. The Skill Content of Recent Technological Change: An Empirical Exploration // Quarterly Journal of Economics. 2003. Vol. 118. № 4. P. 1279–1334.

Card D., Di Nardo J. Skill Biased Technological Change and Rising Wage Inequality: Some Problems and Puzzles: Working Paper. № 8769. Cambridge MA: NBER, 2002.

Dwyer R.E. The Care Economy? Gender, Economic Restructuring, and Job Polarization in the U.S. Labor Market // American Sociological Review. 2013. Vol. 78. № 3. P. 390–416.

Fernandez-Macias E. Job Polarization in Europe? Changes in the Employment Structure and Job Quality, 1995–2007 // Work and Occupations. 2012. Vol. 39. № 1. P. 157–182.

Ferndndez-Macias E., Storrie D., Hurley J. Introduction // Transformation of the Job Structures in the EU and USA / E. Fernandez-Macias, D. Storrie, J. Hurley (eds.). London, UK: Palgrave MacMillan, 2012.

Goos M., Manning A. Lousy and Lovely Jobs: The Rising Polarization of Work in Britain // Review of Economics and Statistics. 2007. Vol. 89. № 1. P. 118–133.

Goos M., Manning A., Salomons A. The Polarization of the European Labor Market // American Economic Review. 2009. Vol. 99. № 2. P. 58–63.

Jaimovich N., Siu H.E. The Trend Is the Cycle: Job Polarization and Jobless Recoveries: NBER Working Paper. № 18334. Cambridge MA: NBER, 2012.

Katz L.F., Murphy K.M. Changes in Relative Wages 1963–1987: Supply and Demand Factors // Quarterly Journal of Economics. 1992. Vol. 107. № 1. Р. 35–78.

Mishel L., Schmitt J., Erholz H. Assessing the Job Polarization Explanation of Growing Wage Inequality: Economic Policy Institute Working Paper, № 295. Washington: Economic Policy Institute, 2013.

Nellas V., Olivieri E. The Change of Job Opportunities: The Role of Computerization and Institutions: University of Bologna, Department of Economics: Working Paper DSE, № 804. Bologna: University of Bologna, Department of Economics, 2012.

Oesch D., Rodriguez Menes J. Upgrading or Polarization? Occupational Change in Britain, Germany, Spain and Switzerland, 1990–2008 // Socio-Economic Review. 2011. Vol. 9. № 3. P. 503–532.

Sabirianova Peter K. Skill-biased Transition: The Role of Markets, Institutions, and Technological Change: IZA Discussion Paper, № 893. Bonn: IZA, 2003.

Scharle A. Job Quality in Post-socialist Accession Countries // Transformation of the Job Structures in the EU and USA / E. Fernandez-Macias, D. Storrie, J. Hurley (eds.). London, UK: Palgrave MacMillan, 2012.

U.S. Council of Economic Advisors. Job Creation and Employment Opportunities: The United States Labor Market, 1993–1996. Washington, DC: Office of the Chief Economist of the USA, 1996.

Wright E.O., Dwyer R.E. Patterns of Job Expansions in the USA: A Comparison of the 1960s and 1990s // Socio-Economic Review. 2003. Vol. 1. № 3. P. 289–325.

Глава 3
Реаллокация труда и рост производительности

3.1. Введение

Данная глава обсуждает связь между структурными сдвигами в занятости и динамикой производительности в российской экономике.

Повышение производительности труда часто связывают с модернизацией, инвестициями, технологическим обновлением. Но всегда ли в случае успеха они ведут к соответствующему росту производительности? Если мы говорим о конкретных предприятиях, то ответ будет положительным. Однако реакция производительности экономики в целом – агрегированной производительности – зависит также от того, что происходит с работниками, которые лишаются старых рабочих мест в результате модернизации. Переход индивида от работы лопатой к работе на экскаваторе повышает его производительность, а обратный переход, наоборот, снижает. Переход из сельского хозяйства в обрабатывающий сектор, как правило, приводит к ее росту, а с фабрики на ферму – к ее снижению. Другими словами, масштаб и направления потоков высвобождаемой рабочей силы имеют существенное значение.

Если работники, ставшие лишними на модернизируемых предприятиях, совсем перестанут трудиться, то агрегированная производительность труда, при прочих равных условиях, возрастет (поскольку выпуск продукции увеличится, а совокупные затраты труда сократятся). Повысится агрегированная производительность и в случае, если такие работники на новом рабочем месте будут работать продуктивнее, чем на старом. Однако если они найдут менее производительную работу, то агрегированная производительность может вырасти в меньшей степени, чем на отдельном модернизируемом заводе или в отрасли, и даже снизиться.

Итак, перераспределение рабочей силы между предприятиями или отраслями с разным уровнем производительности – реаллокация труда – может либо стимулировать рост агрегированной производительности, либо замедлять его. Как показывают М. Макмиллан и Д. Родрик, в странах Восточной Азии реаллокация стимулировала рост производительности (а значит, и рост экономики), а в странах Латинской Америки и Африки ее эффект был негативным. Они подчеркивают, что «…потоки рабочей силы из низкопроизводительных в высокопроизводительные виды деятельности выступают ключевыми факторами развития» [McMillan, Rodrik, 2011, p. 87]. Реаллокация дает положительный вклад, если институты, прежде всего рынка труда, активно способствуют генерации более производительных рабочих мест по сравнению с выбывающими; если нет помех «созидательному разрушению» – созданию новых предприятий и уходу с рынка старых и неэффективных.

В своей работе указанные авторы исходят из межотраслевой неоднородности труда, но не рассматривают внутриотраслевую. В реальном мире – особенно в развивающихся странах и странах с переходной экономикой – внутри одной отрасли могут долго сосуществовать разные технологические уклады, кратно различающиеся продуктивностью. Например, внутри одной отрасли могут вести хозяйственную деятельность и современный высокотехнологичный машиностроительный завод, и кустарная мастерская, расположенная в частном гараже или подвале, в которой используется значительная доля ручного труда. Деление экономики на «формальную» и «неформальную» выступает одним из измерений такой неоднородности и наглядно отражает качество институциональной среды.

Неформальная экономика в целом отличается низкой капиталоемкостью, отсталыми технологиями, невысоким уровнем человеческого капитала, ограниченным доступом к кредитам и рынкам сбыта и вследствие этого – недостаточной производительностью [Perry et al., 2007; La Porta, Shleifer, 2014]. Однако вход в нее для предпринимателей и работников, как правило, свободен, тогда как доступ в «формальную» экономику ограничен регулированием и связанными с этим издержками. Медианная производительность неформальных фирм составляет в среднем около 15 % формальных, а с учетом самозанятых она еще ниже [La Porta, Shleifer, 2014]. В таком случае реаллокация труда в пользу неформального сегмента может влиять на динамику производительности в экономике в целом[22]22
  Далее мы используем термин «сегмент», чтобы избежать содержательного пересечения с «сектором» как отраслью или набором отраслей. При этом мы не имеем в виду сегментированность экономики в смысле, в каком она рассматривается с дуалистической точки зрения [Lewis, 1954; Harris, Todaro, 1970].


[Закрыть], особенно, если его масштабы велики и продолжают расширяться. Это означает, что анализ эффектов межотраслевой и межсегментной (между формальным и неформальным сегментами) реаллокации представляет и научный, и практический интерес.

В этой главе исследуется влияние структурных сдвигов в занятости на рост агрегированной производительности труда. В качестве таких сдвигов рассматривается межотраслевая реаллокация, в том числе с учетом изменения в соотношении долей занятости формального и неформального сегментов[23]23
  Мы понимаем, что обратное влияние динамики производительности труда на структурные сдвиги также нельзя исключать, и оно представляет значительный интерес, но этот аспект проблемы остается за рамками данного исследования.


[Закрыть]. Мы пытаемся ответить на вопрос, как учет неформальности меняет вклад межотраслевой реаллокации в рост производительности труда.

Влиянию структурных межотраслевых сдвигов на производительность посвящено немало исследований[24]24
  См. обзор в работах: [Jorgenson, Timmer, 2011; World Bank, 2008] для стран с переходной экономикой и [Timmer et al., 2015] – для развивающихся. Эффекты реаллокации ресурсов в отраслях российской промышленности в 1990–2002 гг. обсуждаются в статье [Бессонов, 2004].


[Закрыть]. Так, Э. Денисон, анализируя различия в темпах экономического роста между ведущими странами в послевоенное время, отмечает положительные эффекты радикального сокращения занятости в сельском хозяйстве и несельскохозяйственной самозанятости, отличающихся низкой производительностью [Denison, 1967]. Говоря о самозанятых, он пишет, что есть значительная по численности группа работников (the «fringe» group), сокращение и переток которых в занятость по найму дали бы заметную прибавку к национальному доходу [Denison, 1967, p. 204][25]25
  Денисон не называет таких самозанятых неформальными работниками, поскольку сам термин в современном смысле появился в литературе лишь в 1970-е годы применительно к развивающимся странам. Для обозначения этого явления в развитых странах он стал использоваться еще позже.


[Закрыть].

Хотя эффект неформальности для динамики агрегированной производительности труда интуитивно очевиден, соответствующих эмпирических исследований на отраслевом уровне крайне мало и они посвящены развивающимся странам[26]26
  Де Фрис с соавторами [Vries et al., 2012] рассматривают влияние неформального сектора на рост производительности в Индии, используя метод декомпозиции, предложенный Денисоном [Denison, 1962].


[Закрыть]. Одна из причин этого – отсутствие надежных статистических данных за сравнительно длительный период. Появление детализированной отраслевой статистики и данных о неформальности позволит проводить такой анализ [Vries et al., 2012].

Новизна нашего исследования в том, что мы впервые изучаем влияние межотраслевой реаллокации, выделяя при этом неформальный сегмент, на рост агрегированной производительности в крупной стране с переходной экономикой, зависимой от мировых цен на экспортируемые природные ресурсы. Наше исследование продолжает линию работ: [McMillan, Rodrik, 2011; Vries et al., 2012; Timmer et al., 2015].

Во-первых, мы формируем новый массив данных отраслевых показателей выпуска, занятости и производительности труда для 30 видов деятельности за период с 1995 г. по 2012 г. с разделением каждого вида деятельности массива Russia KLEMS [Timmer, Voskoboynikov, 2014] на формальный и неформальный сегменты. Во-вторых, для анализа неформальности мы используем не только традиционные [Denison, 1962; 1967; De Avillez, 2012], но и – впервые – новые методы анализа структурных сдвигов [Tang, Wang, 2004; Diewert, 2015], обеспечивающие независимость декомпозиции прироста производительности труда от выбора базового года. Последнее также важно в условиях зависимости внутренних относительных цен от конъюнктуры мировых рынков в случае России.

Мы получили три основных результата. Во-первых, мы показываем, что уровень агрегированной производительности за период с 1995 по 2012 г. вырос почти вдвое, причем его основными драйверами были отрасли, связанные с производством неторгуемых продуктов, – строительство, розничная торговля, телекоммуникации, финансовые услуги, а также с добычей и реализацией полезных ископаемых. Во-вторых, применяя новые методы анализа к российским данным, мы находим подтверждение гипотезы о том, что расширение неформального сегмента замедляет рост производительности. Аналогичные результаты были представлены для Индии [Vries et al., 2012]. Этот эффект мы наблюдаем в рассматриваемый период при использовании всех четырех методов декомпозиции, обеспечивающих разложение суммарного прироста производительности на внутриотраслевые и реаллокационные компоненты. Эффект замедления роста производительности связан с перераспределением труда из более производительных формальных сегментов в менее производительные неформальные. В-третьих, используя декомпозицию Э. Диверта [Diewert, 2015], мы показываем, что в 2005–2012 гг. более двух третей вклада нефтегазового комплекса в структурную компоненту роста производительности обеспечивалось ростом относительных цен на продукцию этого сектора и лишь треть – реаллокацией рабочей силы.

3.2. Рост производительности труда и отраслевые структурные сдвиги. Методология анализа

Рост агрегированной производительности труда зависит как от динамики производительности внутри отдельных отраслей, так и от перераспределения рабочей силы между отраслями с разной производительностью. Соответствующие внутриотраслевая и реаллокационная компоненты роста агрегированной производительности труда имеют разную природу. Первая связана с накоплением физического и человеческого капитала, нематериальных активов, развитием технологий[27]27
  Изменения, интерпретируемые как технологические, могут быть также связаны с временным нарушением равновесия из-за запоздалой реакции на произошедшие ранее технологические изменения, с изменением условий внешней торговли, низкой мобильностью труда и капитала, а также всевозможными барьерами для свободной конкуренции [Reinsdorf, 2015].


[Закрыть]. Вторая зависит от происходящих в экономике различных структурных изменений. Например, рост доходов населения смещает спрос от простых и дешевых товаров к более сложным и дорогим, а также от товаров к услугам, в результате меняется структура занятости. Изменения возможны и со стороны предложения. Например, совершенствование технологии производства компьютеров ведет к снижению их цен и соответственно доли отрасли в добавленной стоимости по экономике в целом, а офшоринг сокращает занятость. Еще одна группа примеров касается институциональной среды. Так, аутсайдерам открыть магазин или мастерскую в арендованном помещении гораздо проще, чем получить лицензию на добычу нефти или даже разрешение на новое строительство; при недостаточной защите прав собственности рабочие места будут создавать там, где риски экспроприации меньше. Таким образом, действующие в стране институты облегчают вход в одни отрасли и затрудняют или даже блокируют – в другие.

В экономической литературе методы декомпозиции производительности на внутри– и межотраслевую компоненты объединены общим названием «анализ структурных сдвигов» (shift-share analysis). Исследования в этой области начались с работ С. Фабриканта [Fabri-cant, 1942] и продолжаются до сих пор [Diewert, 2015]. Среди множества различных методов мы выделяем группу, которая включает «традиционную» (TRAD) декомпозицию[28]28
  Используется аббревиатура, предложенная в работе [Dumagan, 2013].


[Закрыть], восходящую к работам Денисона [Denison, 1962; 1967], и ее последовательные модификации в работах канадского Центра изучения стандартов уровня жизни (CSLS)[29]29
  См. подробнее: [De Avillez, 2012].


[Закрыть] <sup>[30]30
  Generalized exactly additive decomposition. Дж. Думаган, предложивший эту аббревиатуру, поясняет, что метод – «обобщенный» (generalized), поскольку пригоден не только для измерения выпуска в постоянных ценах, но и для оценки его динамики с использованием цепных индексов (chain value measure). Метод абсолютно аддитивный (exactly additive), поскольку при использовании показателей выпуска обоих типов вклады темпов прироста производительности отдельных отраслей равны вкладу темпов прироста агрегированной производительности [Dumagan, 2013].


[Закрыть]</sup>, декомпозицию GEAD [Tang, Wang, 2004] и ее трехфакторную версию (GEAD-3f), предложенную Дивертом [Diewert, 2015]. Такой набор методов в данной работе позволяет полнее анализировать эффекты реаллокации, учитывая ограничения каждого подхода.

Представленные выше методологические подходы предусматривают использование агрегированных отраслевых данных. Однако в последнее время все более популярными становятся исследования, в основе которых лежат микроданные, – по фирмам [Bartelsman et al., 2013]. Такой подход имеет ряд преимуществ. Во-первых, он дает возможность анализировать не только межотраслевую, но и внутриотраслевую реаллокацию. Создание и ликвидация рабочих мест протекают в значительной мере внутри узких отраслей, что макроотраслевые данные игнорируют. Во-вторых, микроданные, особенно имеющие панельную структуру, позволяют анализировать причинность во взаимоотношениях динамики производительности и структурных изменений занятости. Однако здесь есть свои ограничения, важные для нашего исследования.

Прежде всего данные по фирмам обычно охватывают лишь избранные отрасли и тем более не учитывают деятельность микропредпринимателей, самозанятых, работающих по найму у частных лиц. Этот сегмент занятости, в наибольшей степени ассоциирующийся с неформальностью, во многих странах растет и при этом отличается наименьшей производительностью. Его исключение из рассмотрения занизит вклад неформальности в агрегированную производительность. Кроме того, анализ данных по предприятиям в отдельных отраслях не отражает вклад реаллокации в рост производительности на уровне экономики в целом, измеряемой показателями СНС.

Аддитивность выпуска в постоянных ценах. Эффекты Денисона и Баумоля.

Традиционный подход к декомпозиции (TRAD) основан на предположении об аддитивности выпуска в постоянных ценах. Оно состоит в том, что для экономики в целом выпуск (или добавленная стоимость) в году t в постоянных ценах базового года  может быть представлен в виде простой суммы уровней выпуска в отраслях :

 (3–1)

Затраты труда L, представляющие количество отработанных часов или численность работников, также могут быть представлены в виде суммы затрат труда в отраслях:

 (3–2)

Производительность труда определяется как отношение уровня выпуска к уровню затрат труда . В этом случае темпы прироста агрегированной производительности труда  по отношению к некоторому начальному году t = 0 можно представить в виде декомпозиции TRAD[31]31
  Подробнее вывод этого соотношения см. в работе [Воскобойников, Гимпельсон, 2015].


[Закрыть]:

 (3–3)

где – доля уровня выпуска отрасли n в году 0 в агрегированном выпуске; – темпы прироста производительности труда отрасли η; – темпы приприроста доли затрат труда в отрасли η по отношению к начальному году. Первое слагаемое в (3–3) представляет вклад роста производительности внутри отраслей (эффект within). В свою очередь, эффект реаллокации (эффект between) представлен в виде суммы вкладов второго и третьего слагаемых, которые У. Нордхаус назвал соответственно эффектами Денисона и Баумоля [Nordhaus, 2002]. Эффект Денисона – это вклад перераспределения рабочей силы между отраслями с разными уровнями производительности в рост агрегированной производительности [Denison, 1962; 1967]. Он связан с изменением долей отраслей в общей занятости.

Допустим, в некоторой отрасли А благодаря определенным технологическим и организационным улучшениям производительность выросла, но в других отраслях изменений не произошло. Если спрос на продукцию А при этом не меняется, то часть рабочей силы высвободится. Если высвободившийся труд перераспределится в отрасли с более низкой производительностью, например из обрабатывающей промышленности в розничную торговлю, то уровень агрегированной производительности труда может не измениться или даже снизиться. При этом рост производительности в А будет компенсирован увеличением доли менее производительных отраслей в общей рабочей силе [Bosworth, Triplett, 2007].

Эффект Баумоля представляет вклад перераспределения работников между отраслями с высокими и низкими темпами роста производительности труда – соответственно прогрессирующими и стагнирующими – в темпы роста агрегированной производительности. Анализируя роль сектора услуг, У. Баумоль считал спрос на услуги неэластичным, а возможности роста производительности труда в отраслях услуг – ограниченными [Baumol, 1967; Baumol et al., 1985][32]32
  В качестве иллюстрации низких темпов роста производительности в секторе услуг Баумоль приводит пример струнного квартета, производительность которого неизменна столетиями. Коллектив музыкантов затрачивает сегодня на исполнение определенного произведения Моцарта ровно столько времени, сколько и два столетия назад, но производительность труда в промышленности за эти годы возросла многократно.


[Закрыть]. Высвобождающаяся из прогрессирующей промышленности рабочая сила перетекает в стагнирующие отрасли услуг, в результате увеличивается их доля и, как следствие, замедляется рост агрегированной производительности.

Наряду с малореалистичными предпосылками о равенстве средней и предельной производительности труда традиционная декомпозиция (3–3) имеет и другие недостатки. Например, она не во всех случаях обеспечивает интуитивно понятную интерпретацию эффекта реаллокации. Можно выделить такой случай для отраслей с уровнем производительности ниже среднего. Так, произведение в (3–3) предполагает положительный вклад в рост производительности, если такая отрасль расширяется (σ_n > 0), а компонента  будет положительной, если она теряет занятых (σ_n < 0), при том, что ее производительность падает .

Для устранения интерпретационных сложностей в методе CSLS, являющемся модификацией TRAD, предлагается учитывать разность между отраслевым уровнем производительности и средним по экономике[33]33
  Подробнее см. в работе [Воскобойников, Гимпельсон, 2015].


[Закрыть]:

 (3–4)

Первое слагаемое – эффект внутриотраслевого роста производительности – в (3–3) и в (3–4) одинаковое. Отраслевые компоненты второго слагаемого, представляющего эффект Денисона, теперь отрицательные, если занятость растет в отрасли с производительностью ниже средней, поскольку в этом случае . По аналогии,

почти во всех случаях, когда сокращается занятость в отрасли с уровнем производительности ниже среднего по экономике, вклад третьего слагаемого – эффекта Баумоля – будет положительным.

Каковы другие достоинства и недостатки рассмотренных выше методов? Серьезное достоинство подходов (3–3) и (3–4) – наличие опирающегося на них обширного массива исследований[34]34
  См. обзор в статье [Timmer, Vries, 2009]. Другие примеры последних работ: [World Bank, 2008; McMillan, Rodrik, 2011; Vries et al., 2012; Timmer et al., 2015].


[Закрыть]. Это позволяет сравнивать полученные результаты с оценками для большого числа стран и в разные периоды. Другим достоинством выступает возможность использовать более дезагрегированные данные. Это особенно важно, если обсуждается влияние учета неформальности на эффекты реаллокации.

Есть, однако, и недостатки[35]35
  Проблемы предельной производительности, недостаточной отраслевой детализации, неоднородности факторов производства, межотраслевого обмена технологиями, а также причинно-следственной связи между выпуском и производительностью рассматриваются в работе [Timmer, Szirmai, 2000].


[Закрыть]. Во-первых, часть реаллокационного эффекта между отраслями более дробной классификации, а также эффекта межфирменной реаллокации выпадает из рассмотрения[36]36
  Как показано в работе [Brown, Earle, 2008], выполненной на микроданных для промышленности шести стран с переходной экономикой, включая российскую, такая реаллокация в отдельные периоды может быть значительной. В то же время доступные микроданные не позволяют выходить за границы обрабатывающих отраслей и анализировать экономику в целом с учетом перетока работников в сферу услуг и неформальный сектор.


[Закрыть]. Во-вторых, акцент делается на эффектах агрегированного предложения, а параметры спроса – его структура и эластичность отдельных продуктов по доходу – считаются экзогенно заданными. В то же время они меняются со временем и сами зависят от уровня дохода [Pasinetti, 1981]. Рассматриваемые методы предполагают равенство предельной производительности труда различных групп работников. Наконец, игнорируются возможные эффекты межотраслевой диффузии технологий, в результате чего возможен рост выпуска без увеличения затрат труда. Так, если в секторе A, производящем промежуточный продукт для сектора B, произошли позитивные технологические изменения, и цена на его продукт снизилась, то при прежнем уровне издержек в секторе B выпуск в секторе A будет выше, что не связано с ростом производительности труда в нем.

Помимо содержательных недостатков имеются и недостатки измерения. Они связаны с предпосылкой об аддитивности выпуска в постоянных ценах (3–1). Такая предпосылка выполняется, если при расчетах выпуска используется система индексных формул Ласпейреса для индексов физического объема выпуска с фиксированными весами в ценах некоторого базового года, но при этом результаты зависят от его выбора. Погрешность тем сильнее, чем более значительны изменения относительных цен по сравнению с базовым годом. Такие изменения имели место в последние десятилетия и в развитых странах, и в странах с переходной экономикой. Если в первых этот процесс был во многом обусловлен бурным развитием информационных и коммуникационных технологий (ИКТ) [Nordhaus, 2002; Stiroh, 2002], то во вторых – структурными и институциональными сдвигами, связанными с постепенным избавлением от диспропорций планового периода [Campos, Coricelli, 2002; Бессонов, 2005]. Решить эту проблему и для измерения динамики выпуска, и для декомпозиции темпов роста агрегированной производительности можно при переходе к системе цепных индексов.

Декомпозиция роста производительности в системе цепных индексов. Если для расчета индексов физического объема выпуска используют цепные индексы (как рекомендовано в СНС[37]37
  См.: [System of National Accounts, 1993: 1.17; System of National Accounts, 2008: 15.21]. Об использовании цепных индексов в российской статистической методологии см., например: [Росстат, 2014. Раздел 3].


[Закрыть] 1993 и 2008 гг.), то предпосылка (3–1) об аддитивности выпуска в постоянных ценах нарушается. В этом случае вместо TRAD и CSLS для декомпозиции темпов роста производительности требуются иные подходы.

Соответствующие методы для экономики в целом были предложены в работах Нордхауза и Стайроха [Nordhaus, 2002; Stiroh, 2002]. Однако они ограничивались разложением темпов роста производительности труда на внутриотраслевые вклады и реаллокацию, не обеспечивая разложение эффекта последней на вклады отдельных отраслей. Позднее была предложена декомпозиция темпов роста производительности для цепных индексов, обеспечивающая аддитивность вкладов отдельных отраслей [Tang, Wang, 2004][38]38
  См. также обзоры в работах: [Balk, 2014; Reinsdorf, 2015].


[Закрыть]. Подход этих авторов не требует аддитивности выпуска в постоянных ценах (3–1), и для него достаточна аддитивность выпуска лишь в текущих ценах V:

 (3–5)

Реальный выпуск Y представляет выпуск в текущих ценах, скорректированый на индекс цен P, который задает уровень цен по отношению к уровню базового года

 (3–6)

В общем случае из того, что в каждой отрасли n Y_n = V_nlP_n, не следует, что . В то же время может использоваться такая система индексов цен и соответствующих им индексов количеств , для которых свойство аддитивности выпуска (3–1) будет выполняться. Тогда темпы прироста производительности труда γ = ΔΧ /X, где X = Y/L, можно представить как

(3–7)

где и – отношение отраслевого индекса производительности в отрасли n к агрегированному. Соотношение (3–7) – это разложение GEAD, в котором первое слагаемое отвечает за внутриотраслевые источники роста, второе интерпретируется как эффект Денисона, а третье – как эффект Баумоля.

Декомпозиция GEAD имеет несколько преимуществ перед TRAD [Dumagan, 2013]. Во-первых, в GEAD внутриотраслевая компонента роста (первое слагаемое в (3–7)) зависит только от отраслевых дефляторов цен, а в TRAD она (первое слагаемое в (3–3)) определяется и дефлятором для экономики в целом[39]39
  В явном виде это показано в работе [Dumagan, 2013] (см. соотношения (4.1) и (4.2)).


[Закрыть]. Другими словами, в TRAD на внутриотраслевую компоненту влияет изменение соотношения отраслевых и агрегированных уровней цен, которое может быть не связано с соответствующими внутриотраслевыми процессами. Например, оно может меняться из-за использования другой индексной формулы или иного способа усреднения весовых коэффициентов.