Текст книги "В тени регулирования. Неформальность на российском рынке труда"

3.5. Мультиномиальный логит-анализ

Выше мы бегло описали возможные бинарные связи между неформальностью и индивидуальными характеристиками работника, используя для этого средние показатели, но игнорируя внутреннюю неоднородность рассматриваемых групп (в части наблюдаемых характеристик). В этом разделе мы постараемся ее частично учесть.

Упрощая реальную ситуацию принятия решения на рынке труда, мы исходим из того, что процесс выбора работы происходит последовательно в несколько этапов. На первом этапе индивид выбирает между участием в трудовой деятельности и отказом от нее. Затем принявшие решение работать сталкиваются с очередной развилкой: они имеют три возможные опции – работать по найму в формальном секторе, быть (неформальным) самозанятым или искать неформальную работу по найму у физических лиц. Это решение принимается под воздействием ряда факторов и обстоятельств, включающих как те, что лежат на стороне предложения труда (индивидуальные и семейные характеристики), так и те, что относятся к спросу на труд (доступные рабочие места). К сожалению, многие из них для нас остаются ненаблюдаемыми.

Влияние наблюдаемых характеристик мы можем оценить, используя мультиномиальную логит-регрессию (см.: [Wooldridge, 2002]), в которой зависимой переменной является статус работников с точки зрения того, является ли он «неформалом» и если да, то каким. Эта переменная принимает значение 1, если наш респондент – формальный работник (референтная группа для сравнения). Зависимая переменная равняется 2, если работник трудится неформально и по найму, и 3, если он – неформальный самозанятый[56]56
  Под самозанятыми понимались занятые на индивидуальной основе, занятые в фермерских хозяйствах и предприниматели, не имеющие статуса юридического лица.


[Закрыть]. Набор объяснительных характеристик включает: пол, возраст, образование, состояние в браке, тип поселения (город/село), вид деятельности, профессию и регион.

Мы получили оценки коэффициентов мультиномиальной логит-регрессии для четырех временных точек (2000, 2004, 2008 и 2011 гг.), которые соответствуют началу, середине и концу межкризисного периода. Динамика оценок дает представление о том, как относительное влияние наблюдаемых характеристик могло меняться на протяжении последнего десятилетия. Поскольку трудно полностью исключить эндогенность ряда независимых переменных по отношению к состоянию неформальности, мы не интерпретируем полученные оценки в терминах причинности.

Поскольку коэффициенты β мультиномиальной регрессии плохо поддаются прямой интерпретации, на их основе мы рассчитываем средние частные эффекты (АРЕ) для двух альтернативных состояний неформальности. Оценки средних частных эффектов показывают, как в среднем (на сколько процентных пунктов) меняется вероятность того или иного исхода (искомого значения зависимой переменной) по сравнению с базовым исходом при изменении независимой переменной на единицу при условии, что все остальные независимые переменные зафиксированы на уровне средних по выборке. Полученные значения средних частных эффектов представлены в табл. ПЗ-3.

Одни и те же индивидуальные характеристики могут по-разному влиять на риски самозанятости и неформальной занятости по найму, что еще раз подчеркивает различную природу этих проявлений неформальности.

Женщины в меньшей степени подвержены риску неформальности – соответствующие оценки статистически значимы во всех столбцах нашей таблицы. Для занятых по найму средние частные эффекты невелики и составляют от минус 0,5 до 0,7 п.п., но для самозанятых величина эффекта уже превышает 2 п.п. Эффект возраста заметен лишь в отношении наемных работников, а на самозанятость он практически не влияет (см. рис. 3.1а, б).

Если риск занятости по найму сильно скошен в пользу молодых возрастов, то вовлеченность в самозанятость-микропредпринимательство оказывается зависимой от иных характеристик (об этом ниже). Хотя окончательный вывод на этот счет делать рано, можно предположить, что экспансия неформального найма происходила преимущественно за счет работников младших возрастов. На рисунке показаны средние частные эффекты влияния принадлежности к различным возрастным группам на вероятность неформальности (старшая группа принята за базу отсчета).

Рис. 3.1. Влияние возраста на занятость в НФС, средние частные эффекты, п.п.

Линия, соответствующая значениям 2008 г., смещена вверх относительно кривых для 2000 и 2004 гг. (рис. 3.1а). Это дает основание предположить, что хотя экспансия неформальности затрагивала все возрастные группы, младшие реагировали первыми. Отсутствие сильной связи между самозанятостью и возрастом может объясняться неоднородностью такой деятельности, в результате чего ее разные компоненты концентрируются в разных частях шкалы возраста. Например, вероятность неформальной предпринимательской активности относительно выше в возрасте 30–49 лет, а сельскохозяйственная самозанятость чаще проявляется в более старших возрастах. Такая разновременность различных видов самозанятости сглаживает эффект возраста. В 2011 г. произошло снижение вероятности неформальной занятости во всех возрастах по сравнению с 2008 г., что отражает общий тренд снижения уровня неформальной занятости в этом году.

Эффект образования также сильнее проявляется по отношению к неформалам, занятым по найму, и также более «размазан» в отношении самозанятых (см. рис. 3.2а, б). В 2000 г. наличие лишь основного общего образования повышало риск неформальной занятости по найму (по сравнению с наличием высшего образования) на 1,3 п.п., в 2004 г. этот эффект возрос до 3,3 п.п., а в 2008 г. он уже составлял 6,2 п.п., и в 2011 г. размер эффекта практически не изменился. У обладателей начального образования подобный риск возрастал еще быстрее, хотя сама эта образовательная группа со временем становится все малочисленнее. Та же тенденция, хотя и в менее выраженной форме, характерна и для обладателей любого образования ниже высшего. Постепенный подъем соответствующей кривой хорошо виден на рис. 3.2а.

В 2000 г. любое невысшее образование значимо понижало вероятность предпринимательской самозанятости. Отрицательный эффект достигал своего относительного максимума (–1,9 п.п.) в группе обладателей начального профессионального образования. При этом существенных различий между группами с невысшим образованием, по-видимому, не наблюдалось. В 2004 и в 2008 гг. разрыв между высшим и невысшим образованием в этом отношении практически «испарился», а там, где он все же фиксировался, был небольшим по величине. Сокращение разрыва могло быть следствием усиления внутренней неоднородности в этой группе, в результате чего разнонаправленные эффекты образования в разных подгруппах самозанятых взаимопогашали друг друга. Например, индивидуальное предпринимательство положительно связано с более высоким уровнем образования, тогда как простая самозанятость (как способ выживания и превращенная форма безработицы) была более распространена в менее образованных группах. Примечательно, что именно категории с различными видами общего образования (среднего, основного, начального и без образования) демонстрируют значимо больший риск неформальной самозанятости в 2011 г.

Таким образом, к 2011 г. эффект образования меняет свой знак. Наличие высшего образования перестает быть нейтрально-положительным по отношению к самозанятости; оно становится фактором, ее подавляющим. Так, индивиды с образованием не выше среднего общего имеют более высокие шансы оказаться неформальными самозанятыми. Такое изменение в факторах самозанятости могло стать результатом перетока части малообразованных наемных работников, происшедшего в ходе кризиса 2009 г.

а) Неформальная занятость по найму б) Самозанятость

Рис. 3.2. Влияние образования на занятость в НФС, средние частные эффекты, п.п.

Дальнейшую пищу для обсуждения мы получаем, анализируя значения предельных эффектов для профессиональных групп. Неформально занятые по найму изначально концентрировались в группе ОКЗ-5 «Работники торговли, сферы обслуживания и ЖКХ», где эффект профессии составлял 11 п.п., хотя и в других профессиях физического труда вероятность такой неформальности была на 3–4 п.п. выше базового уровня, определяемого риском для группы руководителей (см. рис. 3.3а, б). Относительные риски для большей части групп, как мы видим, со временем возрастают, и идет очевидная экспансия неформальности и внутри других укрупненных профессий. Этот процесс затронул, прежде всего, профессии физического труда, но и группы нефизического труда ОКЗ 3–4 также оказались в него активно вовлечены. Можно говорить о том, что наступление неформальности идет по всем профессиональным группам. В 2008 г. работники 5 и 6 групп ОКЗ, при прочих равных, неформально трудились по найму на 18 п.п. и 17 п.п. чаще, чем представители базовой группы. В группах ОКЗ 7–9 (рабочие высокой, средней и низкой квалификаций) такое превышение составляло 11–13 п.п. В 2011 г. величина вероятности попадания в неформальную наемную занятость несколько сократилась, однако в целом ситуация мало изменилась по сравнению с 2008 г.

Рис. 3.3. Влияние профессии на занятость в НФС, средние частные эффекты, п.п.

Иначе выглядит ситуация с неформальной самозанятостью. Она включает в себя индивидуальное предпринимательство (которое часто использует наемный труд), а потому в значительной степени ассоциируется с группой руководителей (ОКЗ-1), а также с околодомашним производством сельскохозяйственной продукции (которое относится к ОКЗ-6), и которое характеризуется значимой вероятностью самозанятости в 2004 и 2008 гг. Во всех остальных профессиях ее вероятность значительно меньше. В 2000–2008 гг. мы не имели достаточных оснований говорить о какой-либо выраженной тенденции во времени, но в 2011 г. «отрыв» группы 1 от всех остальных заметно увеличился, хотя общий профиль (форма кривой на рис. 3.36) не изменился. Это можно интерпретировать как приток в самозанятость индивидуальных предпринимателей, ассоциирующих себя с этой профессиональной группой.

Теперь рассмотрим влияние вида деятельности (см. табл. ПЗ-3). В 2000 г. абсолютным лидером по привлечению наемных неформалов был сектор оптовой и розничной торговли (вид деятельности G по ОКВЭД). Его работники оказывались неформальными на 7 п.п. чаще, чем работники сельского хозяйства (А), принятого за базу сравнения. Значимо выше фона была вероятность неформальности у строителей (F), у работников гостиниц и ресторанов (Н), в деятельности по операциям с недвижимостью (К) и в предоставлении коммунальных, социальных и персональных услуг (О). В этих видах деятельности превышение составляло 3–5 п.п.

В 2000-е годы «расслоение» укрупненных видов деятельности на относительно более и менее формальные, по-видимому, усилилось. Это проявилось в увеличении абсолютных значений средних частных эффектов как с положительным, так и с отрицательным знаками. Так, к 2008 г. эффект торговли вырос до 20 п.п., а строительства – до 14 п.п. До 9 п.п. выросли эффекты секторов «гостиницы и рестораны» и «рыболовство и рыбоводство», до 4 п.п. – «обрабатывающей промышленности» и «транспорта и связи». Наоборот, в ряде видов деятельности вероятность попадания в неформальность заметно снизилась относительно базового уровня, что говорит об усилении концентрации неформальных работников в определенных видах деятельности и, соответственно, об усилении дифференциации между более формальными и менее формальными секторами экономики.

В сфере самозанятости ситуация выглядит менее определенной. В 2000 г. здесь, очевидно, доминировал фактор торговли, которая добавляла 10 п.п. к базовому уровню, определяемому сельским хозяйством. Риск самозанятости в сельском хозяйстве был соизмерим с тем, что наблюдался в деятельности по операциям с недвижимостью (К), в деятельности по предоставлению коммунальных, социальных и персональных услуг (О). Во всех остальных видах деятельности неформальная самозанятость встречалась гораздо реже. К 2011 г. эти эффекты стали менее выраженными. Такого рода изменения могли отражать некоторый переток части самозанятых из строительства и торговли в неформальную занятость по найму в тех же секторах.

Подводя некоторые итоги, мы можем отметить, что профили обоих типов неформальных работников имеют вполне определенные черты, хотя и различаются между собой. Занятые по найму – это скорее молодые люди с невысоким уровнем образования, сосредоточенные в торговле, строительстве и бытовых услугах. Самозанятые практически мало отличаются возрастом и своим образованием от формальных работников, но также имеют выраженную профессионально-отраслевую специализацию, связанную преимущественно с сельским хозяйством и оказанием определенных услуг. Возможно, что «размытость» лица связана со значительной неоднородностью этой группы.

3.6. Региональный аспект

Сначала мы анализировали агрегированные данные по России в целом, затем перенесли акцент на то, как наблюдаемые характеристики индивидов могут влиять на характер неформальной трудовой деятельности. Она также сильно варьируется по территории страны, а потому далее мы намерены обратить внимание на региональную дифференциацию в неформальности, контролируя при этом ненаблюдаемые специфические региональные эффекты. Российские регионы сильно неоднородны по многим параметрам, и у нас нет никаких видимых оснований ожидать особой однородности в интересующем нас отношении. Вопросы, представляющие в связи с этим интерес, заключаются в том, какова вариация в степени деформализации по регионам России, как она менялась во времени и что является ее движущими факторами?

Прежде чем мы начнем обсуждать факторы, влияющие на межрегиональную вариацию в развитии неформального сектора, полезно представить себе, насколько регионы различаются между собой по выбранным показателям и какова их динамика. На рис. 3.4–3.6 с помощью графика плотности ядерной функции (kernel density) представлены распределения российских регионов по трем показателям (доля занятых в неформальном секторе среди всех занятых в регионе, доля неформально занятых по найму и доля самозанятых[57]57
  Под самозанятыми понимались занятые на индивидуальной основе, занятые в фермерских хозяйствах и предприниматели, не имеющие статуса юридического лица – таким образом были исключены занятые в домашнем хозяйстве производством сельскохозяйственной продукции для реализации.


[Закрыть]) за 2000, 2004, 2008 и 2011 гг.

Какую историю нам могут рассказать эти рисунки? Во-первых, они говорят о том, что регионы сильно различаются между собой по показателям вовлеченности населения в неформальный сектор. Во-вторых, со временем мы наблюдаем существенный сдвиг распределений вправо, свидетельствующий о повсеместном росте неформальности, который уже обсуждался выше с использованием макроданных и индивидуальных данных (хотя в 2011 г. и наблюдается некоторый «откат» назад). В-третьих, рост неформальности связан не с расширением самозанятости, а преимущественно с экспансией наемного труда (см. рис. 3.5 и 3.6).

Рис. 3.4. Кернел-диаграмма распределения регионов по показателю «доля занятых в неформальном секторе среди всех занятых в регионе», 2000, 2004, 2008 и 2011 гг.

Рис. 3.5. Кернел-диаграмма распределения регионов по показателю «доля занятых по найму в неформальном секторе среди всех занятых в регионе», 2000, 2004, 2008 и 2011 гг.

Рис. 3.6. Кернел-диаграмма распределения регионов по показателю «доля неформально самозанятых среди всех занятых в регионе», 2000, 2004, 2008 и 2011 гг.

Но какие факторы являются движущими в этом процессе? Почему в одних регионах степень неформальности растет быстрее, чем в других?

Мы полагаем, что факторы деформализации занятости, имеющие пространственное измерение, можно условно разделить на три основные группы. Во-первых, это особенности спроса на труд в регионе, включая уровень экономического развития, структуру экономики, а также уровень безработицы. Во-вторых, это особенности предложения труда в регионах. Здесь можно отметить возрастную структуру и степень урбанизированности населения, наличие человеческого капитала, проявляющееся в доле населения с высшим (третичным) образованием.

И, наконец, в-третьих, это институты рынка труда, влияющие на создание рабочих мест в регионе и на соединение последних с работниками. Основные институты рынка труда (например, трудовое законодательство, величина МРОТ и пособия по безработице) имеют надрегиональный характер и устанавливаются централизованно для всех регионов страны. В этом смысле они не являются факторами межрегиональной вариации. Однако их практическое функционирование, как правило, всегда регионально и локально [Gimpelson et al., 2010]. Более того, фактические модели функционирования регионально-специфических институтов хотя и могут демонстрировать значительную системную устойчивость во времени, обычно очень индивидуальны и ненаблюдаемы с помощью стандартных статистических индикаторов.

Таблица 3.1. Описательные характеристики российских регионов, 2000, 2004, 2008, 2011, в %

Стандартным инструментарием анализа силы причинно-следственных связей в экономических исследованиях является регрессионный анализ. Зная долю неформалов в регионах (за разные годы), в принципе, мы можем оценить уравнение, объясняющее вариацию этой зависимой переменной через вариацию независимых переменных, включающих факторы спроса на труд, предложения труда, настройку региональных институтов. Однако практическая реализация такой регрессии с помощью МНК связана с рядом возможных проблем, одной из которых является наличие ненаблюдаемой неоднородности. Каждый из регионов может иметь свои специфические и ненаблюдаемые особенности, влияющие на уровень деформализации. Это касается, прежде всего, системы правоприменения (полноты и избирательности действия всей совокупности механизмов инфорсмента), сильно влияющей на создание формальных рабочих мест и, соответственно, на вытеснение занятости в неформальную сферу. Их игнорирование в модели регрессии ведет к смещению оценок коэффициентов. Другой проблемой может быть эндогенность наших независимых переменных и, в частности, ненаблюдаемых индивидуальных эффектов.

Использование панельных данных позволяет решить первую проблему и, по крайней мере, ослабить вторую. Модель с фиксированными эффектами устраняет влияние ненаблюдаемых переменных и, если они потенциально эндогенны, снимает и эту проблему. Руководствуясь этими соображениями, мы оцениваем уравнение следующего вида[58]58
  Тест Хаусмана дает формальное подтверждение тому, что модель с фиксированными эффектами в данном случае предпочтительнее пула и модели со случайными эффектами.


[Закрыть]:

Нашей зависимой переменной Y_it является доля занятых в неформальном секторе в регионе i в году t, где t = {2000–2009}. Мы последовательно используем три эконометрические спецификации, варьируя следующие зависимые переменные: доля занятых в неформальном секторе среди всех занятых в регионе (всего), доля неформально занятых по найму и доля самозанятых. Набор независимых переменных (X_it) включает показатели спроса на труд (логарифм душевого ВРП, логарифм средней заработной платы[59]59
  Обе переменные дефлированы с помощью годовых региональных ИПЦ.


[Закрыть], уровень общей безработицы в регионе, измеренный по методологии МОТ), показатели предложения (возрастная структура населения и доля имеющих третичное образование). Кроме того, мы контролируем временной тренд (Time), чтобы отразить влияние времени. Слагаемое α_i представляет собой ненаблюдаемый специфический эффект, а ε_it обозначает нормально-распределенный случайный остаток.

Для каждой из зависимых переменных мы оцениваем две спецификации: с логарифмом душевого ВРП или с логарифмом средней региональной заработной платы. Каждая из них имеет свои преимущества и недостатки. Так, ВРП является наиболее интегральной мерой спроса на труд, однако он потенциально эндогенен, поскольку более деформализованные экономики отличаются более низкой производительностью. Здесь возможны как обратная зависимость, так и влияние некоторой третьей переменной. Этот потенциальный эффект неравномерно распределяется по регионам и является ненаблюдаемой специфической особенностью, частично устраняемой с помощью модели с фиксированными эффектами. Средняя зарплата (а данные по ней относятся только к занятым в формальном секторе) является менее представительной характеристикой спроса на труд, но в то же время она и слабее подвержена потенциальной эндогенности.

Как известно, при оценивании модели с фиксированными эффектами из значений каждой переменной за текущий момент времени вычитается среднее значение этой переменной за весь период (y_it – ŷ_it), в итоге ненаблюдаемый индивидуальный эффект (который предполагается постоянным во времени) исчезает. В результате такой процедуры мы фактически оцениваем влияние изменений в значениях независимых переменных x_it на изменения значений Y_it. Результаты оценивания представлены в табл. 3.2.

Таблица 3.2. Коэффициенты регрессии, модель с фиксированными эффектами, 2000–2009 гг.

Примечание: ^* p < 0,1; ^** p < 0,05; ^*** p < 0,01.

Анализируя эту таблицу, прежде всего обратим внимание на то, что показатель логарифм ВРП положительно связан с уровнем неформальной занятости в целом и по найму. Это означает, что экономический рост в регионах ведет не к сокращению (как можно было бы ожидать!), а к увеличению доли неформального сектора[60]60
  При этом величина логарифма ВРП будет негативно связана с уровнем неформальности!


[Закрыть]. Один дополнительный логпункт ВРП увеличивает долю неформального сектора на 2,8 п.п. Хотя в практическом смысле эта эластичность невелика, оценка статистически значима на 5-процентном уровне. Спецификация с логарифмом средней зарплаты и с логарифмом ВРП для занятых по найму дает схожие результаты. В спецификации для занятых по найму коэффициент при логарифме заработной платы также положителен, хотя статистически незначим. Другими словами, увеличение спроса на труд в регионе подхлестывает тенденции к деформализации, а не сдерживает их!

По-иному влияние обоих показателей спроса на труд проявляется в наших спецификациях для уровня самозанятости (два последних столбца таблицы). Здесь искомые коэффициенты имеют отрицательный знак, но статистически незначимы. Это хорошо согласуется с общей дескриптивной картиной, представленной ранее, где показатели самозанятости демонстрируют вялую динамику во времени, отражая незначительный вклад этой компоненты неформальности в адаптацию на рынке труда.

Еще одной характеристикой спроса на труд в регионе является уровень безработицы. Снижение последнего означает активизацию спроса и, соответственно, сокращение доли неформального сектора. Эту картину мы в общем-то и наблюдаем. Дополнительный процентный пункт безработицы увеличивает уровень неформальности на 0,12–0,18 п.п. Это также можно интерпретировать таким образом, что ухудшение ситуации на рынке труда одновременно идет по двум направлениям: как через увеличение безработицы, так и через ухудшение структуры занятости. И наоборот, снижение безработицы положительно сказывается и на структуре занятости с точки зрения удельного веса неформального сектора.

Увеличение доли лиц с высшим образованием снижает уровень неформальности при том, что в регионах с более образованным населением этот уровень изначально ниже. Это связано с тем, что занятые по найму в неформальном секторе имеют, как правило, невысокое образование, а связь образования с вероятностью самозанятости, как мы видели, вообще отсутствует. Эти зависимости мы также наблюдали и на индивидуальных данных. Данный вывод вполне соответствует конвенциональным представлениям о связи между этими явлениями.

Выводы о влиянии демографической структуры на активность населения в неформальном секторе, на первый взгляд, кажутся контринтуитивными. И омоложение (увеличение удельного веса лиц моложе трудоспособного возраста), и постарение населения (увеличение удельного веса лиц старше трудоспособного возраста) влияют негативно на зависимую переменную для неформального наемного труда. Однако следует иметь в виду, что большинство в неформальном секторе все же приходится на средний возраст.

Временной тренд во всех случаях оказывается положительным, отражая тем самым тенденцию к увеличению доли неформального сектора на протяжении всего обсуждаемого периода. При прочих равных, каждый год добавляет 0,66–0,79 п.п. в удельный вес неформального сектора. За 10 лет эта добавка составляет 6,6–7,9 п.п. в зависимости от спецификации, что в любом случае весьма чувствительно.

Основной вывод из этого краткого анализа, сфокусированного на региональном измерении неформального сектора, заключается в том, что тенденции деформализации идут по всей территории страны. Экономический рост в регионах не противодействует им, как это можно было бы ожидать, а, наоборот, способствует! Спрос на труд, будучи производным от спроса на товары и услуги, реализуется в наиболее примитивных формах организации таких (неторгуемых) секторов, как торговля, строительство или бытовые или личные услуги. Замещение местного производства торгуемых благ импортом (в том числе из других регионов страны) выталкивает людей из формального сектора, тогда как неформальный сектор становится для них естественным прибежищем. Поиск объяснений этому явлению еще раз обращает нас к качеству институтов, которое повсеместно остается низким и не способствует ни рождению новых предприятий, ни расширению действующих формальных – т. е. намного более дорогих и рискованных – организаций.