Карабчук Т. С. 1 Детерминанты стабильности занятости в России и Восточной Германии: сравнительный анализ на микроданных2 Аннотация исследования

Методология

Оценивание показателя среднего специфического стажа позволяет избежать проблем смещения вправо по определению, т.к. используется информация, относящаяся к прошлому или настоящему. Тогда как вероятность длительности специфического стажа можно интерпретировать как вероятность того, что работник будет работать у данного работодателя в течение определенного времени в будущем. Основное очевидное отличие этих двух методов оценки стабильности занятости состоит том, что средний специфический стаж показывает определенные цифры, тогда как вероятность длительности специфического стажа – это функция вероятности остаться на данном рабочем месте в зависимости от времени. Используя репрезентативные данные для Западной Германии, авторы показывают, что использование этих двух методов дают разные, противоречивые результаты. Так анализ распределений для среднего специфического стажа свидетельствует о том, что в целом стабильность занятости выше для мужчин, тогда как функции вероятности сохранить рабочее место демонстрируют более высокую стабильность для женщин. Возникает естественный и справедливый вопрос, какой метод оценки стабильности занятости наиболее адекватно описывает реальность? Однако, как справедливо замечают немецкие исследователи, однозначно ответить на него нельзя, так как эти два метода оценки стабильности занятости нацелены на совершенно разные задачи (Erlinghagen and Muhge, 2006). Поэтому, чтобы понимать весь сложный комплекс социальных процессов, необходимо использовать все возможные методы оценки стабильности занятости.

Оба описанных метода, которые дают простые дескриптивные оценки стабильности занятости, имеют свои недостатки. 1) При анализе и интерпретации динамики среднего специфического стажа, мы должны принимать во внимание историческую смещенность данных (Erlinghagen and Muhge, 2006). Чем старше респондент, тем больше вероятность того, что его специфический стаж будет длиннее. Чем больше в выборке людей из старших возрастных групп, тем сильнее зависит средний специфический стаж от прошлого опыта работы на рынке труда людей. 2) Следует также учитывать влияние социальных и демографических изменений. Например, массовый выход женщин на рынок труда, оказал негативное влияние на стабильность занятости, так как увеличилось число вновь устроившихся на работу. Поэтому объективно у женщин Западной Германии не может быть такой же высокий специфический стаж, как у мужчин. 3) Необходимо также учитывать влияние фактора сезонности. Так если опрос производится в период пика активности сезонных работ, то логично будет ожидать сокращение показателя среднего специфического стажа.

Основным недостатком метода оценки вероятности длительности специфического стажа является то, что для расчета этой функции необходимо иметь информацию о законченных периодах работы с данным работодателем, т.е. для анализа необходимо использовать ретроспективные данные о предыдущих местах работы, а не о текущей работе. В качестве другого недостатка метода survivor rate можно привести тот аргумент, что при использовании этого метода говорить о стабильности занятости можно лишь только для ограниченного довольно короткого периода времени. Необходимо также учитывать социально-демографические изменения, как и при оценке среднего специфического стажа.

Ерлингаген и Мюге делают вывод о том, что при анализе стабильности занятости предпочтительнее использовать показатель вероятности длительности специфического стажа. Однако чтобы использовать данный метод оценки нестабильности занятости в сравнительном анализе применительно к России и Восточной Германии необходимо иметь ретроспективные данные о предыдущих рабочих местах. К сожалению, используемая база данных РМЭЗ в этом исследовании не обладает такой информацией. Поэтому в данной работе автор использует показатель среднего специфического стажа. Объективно судить о стабильности/нестабильности занятости в стране по одному показателю невозможно, поэтому в ходе практического анализа мы будем использовать еще два индикатора: доля работников с коротким специфическим стажем и уровень временной занятости.

Оценка факторов нестабильности занятости

В анализе факторов в качестве зависимых переменных используются три индикатора стабильности занятости: логарифм специфического стажа, дамми переменная для короткого специфического стажа (менее 2 лет) и дамми для случайной/временной занятости.

Для оценки факторов, определяющих длительность специфического стажа, используется ряд регрессионных моделей, от простых к сложным, для того чтобы получить объективные и верифицированные оценки детерминант стабильности занятости. Анализ начинается с простой модели МНК, уравнение которой выглядит следующим образом:

Где Teni - специфический стаж к моменту опроса, - - коэффициенты.

Xi - вектор индивидуальных характеристик, таких как пол, возраст, семейное положание, количество детей, образование, профессионально-должностная группа, доход других ленов домохозяйства;

Zi – характеристики рабочего места (тип собственности предприятия, размер предприятия; полная/неполная занятость);

Ui – характеристики локального рынка труда (тип поселения, уровень безработицы в регионе),

year – набор дамми переменных, отражающих год опроса;

region – дамми переменные для регионов;

e – необъясненный остаток.

Однако оценки простой модели МНК могут быть неверны, из-за смещенности выборки. Проблема состоит в том, что оценка производится только на подвыборке занятых, куда не входят безработные и неактивные. Для того чтобы элиминировать эффекты смещенности мы оцениваем регрессионную модель с коррекцией Хекмана. Основными объясняющими переменными в уравнении отбора являются пол, возраст, образование, тип поселения, количество детей до 1 года, количество детей в возрасте от 2 до 3 лет, количество детей в возрасте от 4 до 6 лет и доход других членов домохозяйства.

Когда в основном уравнении и в уравнении отбора используются одни и те же независимые переменные, это может привести к смещенности результатов оценивания. Для того чтобы исключить дополнительное влияние переменных, которые присутствуют в уравнении отбора на коэффициенты основного уравнения были рассчитаны предельные эффекты.

Затем оцениваются панельные регрессии со случайным и фиксированным эффектами, чтобы с помощью наиболее сложного методологического аппарата верифицировать полученные результаты. В частности панельная регрессия с фиксированными эффектами позволяет учесть неявное постоянное влияние, оказываемое ненаблюдаемыми переменными. Набор независимых переменных остается тем же. Причем в соответствии с проведенными тестами модели со случайными эффектами имеют большую объясняющую силу.

Для уверенной интерпретации полученных результатов при оценке количественных регрессий, были оценены модели пробит регрессий для короткого специфического стажа и временной/случайной занятости.

Эконометрическая модель probit регрессии, где в качестве зависимой переменной выступает дамми переменная короткого специфического стажа (менее двух лет) выглядит следующим образом:

где, F- функция стандартного нормального распределения вероятностей, - - коэффициенты;

Xi - вектор индивидуальных характеристик, таких как пол, возраст, семейное положание, количество детей, образование, профессионально-должностная группа, доход других ленов домохозяйства;

Zi – характеристики рабочего места (тип собственности предприятия, размер предприятия; полная/неполная занятость);

Ui – характеристики локального рынка труда (тип поселения, уровень безработицы в регионе),

year – набор дамми переменных, отражающих год опроса;

region – дамми переменные для регионов;

e – необъясненный остаток.

Вторая модель пробит регрессии для оценки факторов случайной занятости представлена следующим образом:

где, F- функция стандартного нормального распределения вероятностей, - - коэффициенты;

Xi - вектор индивидуальных характеристик, таких как пол, возраст, семейное положание, количество детей, образование, доход других ленов домохозяйства;

Ui – характеристики локального рынка труда (тип поселения, уровень безработицы в регионе),

year – набор дамми переменных, отражающих год опроса;

region – дамми переменные для регионов;

e – необъясненный остаток.