Эластичность предложения на российском рынке труда

Клепикова Е.А.
аспирант факультета экономических наук
департамента прикладной экономики НИУ ВШЭ

Одно из фундаментальных свойств рынка труда — характер формирования его предложения. Согласно общим представлениям экономической теории, готовность людей работать определяется их предпочтениями между потреблением и досугом. При анализе предложения труда рассматриваются две составляющие: численность экономически активного населения и его динамика; чувствительность этих показателей к различным факторам — ставке заработной платы или размеру дохода, не связанного с трудовой деятельностью. Зная показатели чувствительности (эластичности), можно оценить изменение численности рабочей силы в результате различных шоков (например, изменения производительности и, как следствие, оплаты труда).

В России в период экономического роста увеличивался спрос на труд и росла реальная заработная плата. Оценки эластичности позволяют ответить на вопрос, сопровождался ли этот процесс ростом предложения труда, и если да, то в какой степени и каков вклад различных факторов в его расширение. Если построить зависимость предложения труда от зарплаты и других факторов, то можно прогнозировать влияние различных мер экономической политики, например перехода от плоской шкалы подоходного налога к прогрессивной, на предложение труда.

Наибольшее распространение получили оценки предложения труда, построенные на микроэкономических данных. Они дают намного более полную картину, поскольку описывают формирование предложения труда не только в общем, но и по отдельным демографическим и социальным группам. Это особенно важно, если намечаемые изменения затрагивают лишь определенную часть населения. Традиционно разделение проводится по полу и семейному положению: выделяют группы одиноких и замужних женщин, одиноких и женатых мужчин, иногда рассматривают отдельно одиноких матерей (Evers et al., 2008; Bargain, Peichl, 2013). В настоящей работе оценивается эластичность труда по заработной плате и нетрудовому доходу на российских данных для всего населения в целом и для групп, различающихся по полу, возрасту и семейному положению. Возможность использовать полученные оценки показана на примере потенциальных реформ.

Обзор литературы

Существует много публикаций, посвященных анализу предложения труда. Первая работа по данной тематике датирована еще 1934 г. (Douglas, 1934) и основывалась на агрегированных данных по продолжительности работы и почасовой заработной плате для 38 городов США. Полученные оценки эластичности оказались в интервале от -0,2 до -0,1. В более поздних работах стали разделять эффекты дохода и замещения (Mincer, 1962; Kosters, 1966). Кроме того, в связи с появлением регулярных репрезентативных обследований населения (изначально в США, а позднее — и в других странах) исследования начали преимущественно основываться на микроданных.

Первые исследования базировались на статической модели предложения труда с линейным бюджетным ограничением. В качестве метода оценки использовалась простая линейная или полулогарифмическая регрессия числа часов работы на почасовую заработную плату. При этом тогда не затрагивались вопросы эндогенности, пропущенных переменных и т. д. Такие исследования условно называют работами первого поколения (Dandie, Mercante, 2007), их описание можно найти в ряде обзорных статей (Heckman et al., 1981; Heckman, MaCurdy, 1982; Killingsworth, Heckman, 1986). Оценки эластичности, полученные в работах первого поколения, в общем случае смещенные, поскольку в них не учитывалась зависимость решений о занятости от ставки зарплаты (Mroz, 1987).

В более поздних работах, составляющих второе поколение, предложение труда также измеряется числом часов работы, но используются более сложные модели, в которых учитывается эндогенность часов работы и заработной платы и эффект самоотбора. Проблема эндоген-ности здесь в основном решается с использованием метода инструментальных переменных, который позволяет получить состоятельные оценки эластичности предложения труда. Основная трудность данного подхода — в подборе соответствующих инструментов. Для заработной платы после уплаты налога в качестве инструмента часто используют переменную заработной платы до уплаты налога. Примером подобных работ могут служить: Mroz, 1987; Blomquist, 1996; Pencavel, 2002; Blau, Kahn, 2005.

Решить проблему неслучайного отбора индивида в какую-либо группу занятости можно с использованием процедур Тобита или Хекмана. В этих моделях учитывается, что часы работы наблюдаемы только для индивидов, которые имеют работу. Отсутствующие значения для заработной платы можно оценить как условное математическое ожидание заработной платы при положительном числе часов работы. При параметрическом оценивании процедура сводится к трехшаговой с использованием модели Хекмана (Blundell et al., 2007). Такой подход применяют в работах: Arellano, Meghir, 1992; Blundell et al., 1998; Saget, 1999; Devereux, 2004; Heim, 2007 и др.

В моделях третьего поколения вместо описания количества часов работы как непрерывной переменной изучается выбор между несколькими вариантами занятости — полная, частичная и незанятость. Такой метод, предложенный в: van Soest, 1995, основан на понятии случайной полезности. Модели дискретного выбора в последнее время становятся наиболее популярными, поскольку не требуют явного определения бюджетного ограничения. Кроме того, незанятость включается в модель как один из вариантов выбора, таким образом, прямо оценивается эластичность как часов работы, так и вероятности занятости (Bargain, Peichl, 2013). Среди работ, использующих данный метод, можно отметить: Euwals, van Soest, 1999; Euwals, 2001; Bargain, 2005; Bargain et al., 2014.

Более подробное обсуждение теоретической основы моделей второго и третьего поколений, предположений, на которых они основаны, а также эконометрических методов их оценки можно найти в обзорах: Blundell, MaCurdy, 1999; Blundell et al., 2007. В ряде работ (например, Evers et al., 2008 или Bargain, Peichl, 2013) проводится мета-анализ оценок, полученных с помощью различных методов для разных стран. В первой работе выявлено, что использование моделей второго поколения с применением метода максимального правдоподобия не дает завышенных оценок, как утверждалось ранее (MaCurdy et al., 1990). Таким образом, ограничения, накладываемые такой моделью, не приводят к смещению оценок. Кроме того, для мужчин оценки эластичности не изменяются при выборе разных методов оценивания и спецификаций модели, хотя для женщин различие присутствует. Во второй работе не найдено значимых отличий в оценках эластичности при использовании моделей второго и третьего поколений.

В этих работах также подтверждается, что эластичность предложения труда для мужчин и одиноких бездетных людей часто близка к нулю или незначимо отличается от него, то есть их решение о занятости практически не зависит от заработной платы. Такой результат стал следствием высокой экономической активности в данных группах и преобладания стандартных форм занятости. При этом эластичность предложения труда для замужних женщин и матерей-одиночек значительно выше. Это объясняется тем, что они могут предпочесть посвятить себя детям и выполнению домашних обязанностей при относительно низкой заработной плате, поскольку заработная плата мужа или стоимость услуг няни, возможно, будут выше, чем заработная плата, которую они могут получить. И только если она превысит эти издержки, они примут решение о выходе на рынок труда или большем количестве рабочих часов. Кроме того, отмечается, что эластичность для часов работы обычно меньше, чем для вероятности участия в рабочей силе. Это связано с тем, что возможности уже работающих людей увеличить или уменьшить продолжительность своей рабочей недели по сравнению со стандартной ограничены, в отличие от возможностей найти работу незанятыми респондентами (Evers et al., 2008).

Для России оценки эластичности предложения труда по заработной плате по микроэкономическим данным за 1994-2014 гг. получены в: Ларин и др., 2016. Однако они построены в предположении о наличии фиксированного коэффициента корреляции между резервной и предлагаемой заработной платой и значительно варьируют при его различных значениях. Кроме того, в работе не рассматривались пенсионеры — анализ был ограничен женщинами в возрасте 18-54 года и мужчинами в возрасте 18-59 лет. Авторы также не рассматривают показатели эластичности часов работы, считая, что на российском рынке труда преобладает занятость в режиме 40-часовой рабочей недели. (Хотя это предположение разумно, было бы интересно проверить, действительно ли отсутствует реакция количества рабочих часов на изменение заработной платы и нетрудового дохода.) Авторы получили оценки эластичности вероятности экономической активности по изменению заработной платы в диапазоне от 0,1 до 1 в зависимости от различных характеристик и значения коэффициента корреляции резервной и предлагаемой заработной платы. Они отмечают существование значимой положительной зависимости между заработной платой и вероятностью экономической активности. И хотя методология исследования, разработанная авторами, представляет интерес с точки зрения эконометрики, полученные оценки трудно сопоставить с аналогичными показателями для других стран из-за важных отличий применяемой процедуры оценивания.

Отметим также работу C. Рощина (2003). В ней получены оценки изменения вероятности экономической активности при изменении нетрудового дохода и средней заработной платы в регионе. Использование показателя средней заработной платы позволяет избежать проблемы отсутствия данных по заработной плате для неработающих индивидов, однако не в полной мере дает возможность оценить изменение предложения труда, поскольку при различных индивидуальных характеристиках респонденты, проживающие в одном регионе, получают разную заработную плату. Но решение об экономической активности индивид принимает в первую очередь, исходя из результатов сопоставления его резервной заработной платы и предлагаемой ему, а не средней в регионе. Общий вывод: увеличение нетрудового дохода снижает вероятность экономической активности, а рост заработной платы в регионе увеличивает ее. Отметим, что оценки получены по данным за 1994-2000 гг., поэтому результаты уже могли устареть.

Методология

Использованный в настоящем исследовании подход можно отнести к категории моделей второго поколения. Предпочтение модели второго, а не третьего поколения обусловлено тем, что, во-первых, методология оценки такой модели имеет долгую историю и хорошо разработана, и, во-вторых, основным доводом в пользу моделей третьего поколения выступает удобство учета прогрессивного налогообложения, но в России сейчас ставка подоходного налога плоская. Кроме того, как было отмечено в: Bargain, Peichl, 2013, значимые различия в оценках, полученных в разных моделях, не обнаружены, поэтому предпочтение одного варианта не должно существенно изменить итоговые выводы.

Для оценки эластичности применяется метод, предложенный в: Heim, 2007, который часто используют в моделях второго поколения. Он учитывает неслучайность самоотбора (Blundell et al., 2007). На подобной методике основаны работы: Saget, 1999 и Bicakova et al., 2011, однако в них не оценивается эластичность для часов работы из-за очень маленькой вариации этой переменной. Кроме того, такой метод впоследствии использовали многие авторы (см., например: Bishop et al., 2009; Macunovich, 2010; Dostie, Kromann, 2013; Kumar, Liang, 2015), что позволяет сравнивать полученные результаты. Преимущество этого метода в том, что он дает возможность оценить эластичность и часов работы, и вероятности экономической активности, поскольку используются предсказанные значения заработной платы для неработающих респондентов, которые отражают их «резервные» уровни зарплаты.

Согласно Heim, 2007, оценка эластичности проводится в рамках четырехшаговой процедуры. На первом шаге оценивается уравнение отбора, то есть зависимой переменной выступает занятость респондента. Это уравнение необходимо, чтобы позднее можно было учесть эффект самоотбора, поскольку и заработная плата респондента, и количество часов его работы не могут рассматриваться вне зависимости от его решения о занятости. В качестве объясняющих переменных обычно рассматривают переменные возраста (и его квадрат), пола, уровня образования, семейного положения. Кроме того, включаются переменная нетрудового дохода (это может быть как личный нетрудовой доход, так и доход супруга или весь остальной доход домохозяйства) и переменная наличия или количества детей в домохозяйстве (обычно рассматриваются дети дошкольного возраста — до 6 или 7 лет). В данной работе объясняющими переменными выступают логарифм нетрудового дохода, пол, возраст и его квадрат, уровень образования, наличие детей до 18 лет, уровень безработицы и тип населенного пункта.

На втором шаге оценивается уравнение заработной платы. Полученные оценки потом используются в качестве объясняющей переменной в уравнении экономической активности и количества рабочих часов. Под эластичностью по заработной плате понимаются предельные эффекты для этой переменной. Оценка уравнения заработной платы проводится с учетом самоотбора, то есть используется метод Хекмана. В уравнение для заработной платы в качестве объясняющей переменной включается так называемая переменная отношения Миллса, которая высчитывается на первом шаге и учитывает эффект самоотбора. Другими объясняющими переменными обычно выступают пол, возраст, уровень образования. Иногда включаются переменные типа населенного пункта, региона. В этом уравнении не используются переменные нетрудового дохода и наличия или количества детей. Предполагается, что они не должны влиять на заработную плату респондента. Такие переменные необходимы, чтобы уравнения были идентифицируемы. В качестве объясняющих переменных в настоящей работе рассматриваются пол, возраст, его квадрат и куб, уровень образования, стаж, регион, тип населенного пункта, годовые дамми-переменные, отношение Миллса.

На третьем шаге проводится оценка уравнения количества часов работы для работающих респондентов. Из этого уравнения рассчитывается эластичность предложения труда по заработной плате как изменение количества часов уже работающими респондентами в ответ на изменение ставки заработной платы (в зарубежной литературе этот показатель обычно называют intensive margin). В этом уравнении также учитывается эффект самоотбора при помощи переменной отношения Миллса. В данной работе объясняющими переменными выступают логарифм почасовой заработной платы из предыдущего шага, логарифм нетрудового дохода, пол, возраст, семейное положение, наличие детей, уровень безработицы, регион, тип населенного пункта, годовые дамми-переменные и отношение Миллса. Для идентификации в это уравнение не включается переменная квадрата возраста, однако включаются переменные населенного пункта и региона. Зависимой переменной выступает логарифм количества рабочих часов, поскольку предполагается модель с постоянной эластичностью.

На последнем шаге повторно оценивается уравнение для экономической активности, в которое в качестве объясняющей включена переменная заработной платы, рассчитанная на втором шаге. Это необходимо, чтобы получить эластичность предложения труда по заработной плате. Для количественных оценок рассчитываются средние предельные эффекты. Такой метод их расчета предпочтителен при большом количестве дамми-переменных, он хорошо отражает итоговое изменение экономической активности в выборке по сравнению с предельным эффектом от среднего.

На третьем и четвертом шагах следует обратить внимание на оценки эластичности предложения труда по нетрудовому доходу. Согласно теоретической модели, они должны быть отрицательными, что означает: досуг выступает нормальным благом (Bargain, Peichl, 2013). Получение положительных значений эластичности свидетельствует о неправильной спецификации модели. Стандартные ошибки для всех шагов используемого метода рассчитывались с помощью процедуры бутстрапа.

Описание данных

В работе использованы данные Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения (РМЭЗ — ВШЭ)¹ за 2004-2014 гг. Представленная в этом источнике выборка репрезентативна, что позволяет распространить полученные результаты на генеральную совокупность населения России. Панельный характер исследования учитывался только при расчете стандартных ошибок коэффициентов.

В основную выборку были включены респонденты в возрасте от 25 до 54 лет. Таким образом, в исследуемую группу не включались молодые люди, студенты и недавние выпускники, а также пожилые люди, люди пенсионного и предпенсионного возраста. Выборка включает 85 254 наблюдения. Для оценки эффекта мер пенсионной политики отдельно изучалась выборка, включающая женщин в возрасте 55-59 лет и мужчин в возрасте 60-64 года. Данные РМЭЗ — ВШЭ доступны также для более раннего периода, однако они не использовались, поскольку некоторые вопросы, необходимые для исследования, были включены в анкету только в 2004 г. В исследовании также использовались данные Росстата по индексу потребительских цен (ИПЦ) и уровню безработицы в регионах России².

В соответствии с целями исследования были сконструированы зависимые переменные экономической активности, занятости, количества часов работы и заработной платы. Используемая база данных позволяет при расчетах использовать показатели как по основному, так и по дополнительному месту работы и приработкам. Расчеты были проведены для всех трех вариантов, однако далее в тексте представлены оценки только для основного места работы. Дополнительная занятость есть лишь у 4,5% работающих, или 3,5% всей выборки; приработки, носящие регулярный характер, — у 2,3% выборки. Кроме того, если по основному месту работы данные о часах работы и заработной плате есть у 98% работающих, то по дополнительному месту работы — только у 87%, по приработкам — у 76%. Отметим также, что при сложении часов на всех местах работы почти у 15% людей, имеющих приработки, получаются аномально высокие значения, которые вызывают сомнения в достоверности исходных данных.

Переменная экономической активности принимала значение 1, если респондент имел работу или был безработным (не имел работы, хотел найти работу, предпринимал какие-то действия для поиска работы и был готов приступить к ней). На рисунке 1 видно, что показатель экономической активности для основной выборки по данным РМЭЗ — ВШЭ в среднем составляет 83,4%. Среди женщин доля экономически активных примерно на 4 п. п. меньше, чем для мужчин, и в среднем составляет 81,4%. При этом за рассматриваемый период наблюдается небольшой рост доли экономически активного населения.

Однако по данным официальной статистики³ получается, что уровень экономической активности в возрастной группе 25-54 года выше: для мужчин он составляет в среднем 91,9%, для женщин — 86%. Кроме того, в данных Росстата практически не прослеживается выраженной динамики показателя, кроме небольшого роста уровня экономической активности среди мужчин. Такое расхождение может быть связано с неучетом непостоянной занятости и временем проведения опроса. Тем не менее итоговые показатели эластичности не должны быть значительно смещены, поскольку для расчета реакции индивида важнее соответствие между его статусом на рынке труда, заработной платой и показателем нетрудового дохода.

Показатель уровня безработицы по данным РМЭЗ гораздо ближе к показателю официальной статистики: среднее значение за период по данным РМЭЗ — 5,7%, по данным Росстата — 5,0%. При этом наибольшая разница наблюдается для 2004 г.: различие превышает 2 п. п., тогда как в остальные периоды — не более 1,2 п. п. Динамика показателя также схожа: минимальный уровень безработицы наблюдался в 2007 г., из-за кризисных явлений в экономике показатель вырос до максимума в 2009 г., а затем снова стал снижаться (рис. 2).

Зависимая переменная количества часов работы определялась как фактически отработанное количество часов на основной работе за последние 30 дней или, при отсутствии таких данных, исходя из средней продолжительности рабочей недели и рабочего дня. На рисунке 3 представлены данные о распределении занятых по количеству рабочих часов. Видно, что значительная часть респондентов работает по стандартному графику 40-часовой рабочей недели, что соответствует примерно 160-180 часам за 30 дней. По сравнению с данными Росстата респонденты РМЭЗ — ВШЭ отмечают несколько большее количество рабочих часов: по официальным данным за 2014 г. среднее число отработанных часов в неделю составляет 38,4, а по данным РМЭЗ — ВШЭ — 41,2. Также можно отметить, что за рассматриваемый период количество рабочих часов несколько выросло.

В качестве переменной заработной платы использовалась почасовая, которая получалась делением суммы заработной платы на количество отработанных часов. Для уменьшения проблемы смещения оценок из-за использования одного и того же показателя в левой и правой частях уравнения (division bias) для расчета заработных плат использовались средние показатели с заполнением пропущенных значений фактическими. Такой вариант расчета был выбран также потому, что заработная плата, полученная за последние 30 дней, может содержать компоненты оплаты труда за более ранние периоды. В целях сопоставимости значения номинальной заработной платы за различные годы были приведены к ценам 2014 г. с помощью ИПЦ для каждого региона. Полученное распределение для логарифмированной переменной представлено на рисунке 4.

Объясняющие переменные можно разделить на две группы: характеристики респондентов и места проживания для контроля макроэкономических факторов.

К индивидуальным характеристикам респондента относятся: пол (1 — мужской), возраст, семейное положение (1 — состоит в зарегистрированном или неформальном брачном союзе), наличие детей до 18 лет (1 — есть), уровень образования, нетрудовой доход (вычислялся как доход респондента за вычетом его заработной платы).

К характеристикам места проживания относятся: регион проживания — Москва, Санкт-Петербург, Центральный ФО (без Москвы), Северо-Западный ФО (без Санкт-Петербурга), Южный ФО, Приволжский ФО, Уральский ФО, Сибирский ФО, Дальневосточный ФО; тип населенного пункта (областной центр, город, ПГТ, село) и уровень безработицы в регионе проживания респондента по данным Росстата для года, соответствующего году опроса.

Описательные статистики по основным переменным представлены в таблице 1.

Таблица 1

Описательные статистики для основных переменных

Результаты

В соответствии с описанной выше методологией оценивание проводилось в четыре этапа. Поскольку первый и второй этапы вспомогательные, подробно останавливаться на полученных результатах не будем. На третьем шаге оценивалась регрессия для часов работы респондента. Полученные коэффициенты отражают процентное изменение часов работы уже работающим респондентом в ответ на однопроцентное изменение факторов. Оценки эластичности часов работы по заработной плате и нетрудовому доходу для различных групп населения представлены в таблице 2. Регрессии значимые, относительная ошибка прогноза не превышает 5%.

Таблица 2

Эластичность часов работы для различных групп населения

Примечание. Значимость на уровне: *** < 0,01; ** < 0,05; * < 0,1.

Зависимость количества часов работы от заработной платы оказывается значимой только для замужних женщин, для которых соответствующая эластичность составляет -0,13%. Отрицательная эластичность — нетипичный результат, однако вполне объяснимый (он был получен, например, в: Devereux, 2003; Aaberge et al., 2000). Для замужних женщин в России основным приоритетом в жизни остаются семья, забота о доме и детях. Поэтому при большей заработной плате они готовы снижать количество часов работы, имея относительно такой же уровень дохода, однако больше свободного времени. Кроме того, распространено мнение, что мужчина должен быть основным получателем дохода, а для женщины высокая заработная плата не так важна.

Для мужчин и одиноких женщин эластичность количества часов работы по заработной плате незначимо отличается от 0. Таким образом, и у тех, и у других количество часов работы практически не зависит от ставки заработной платы. Это предсказуемо, поскольку, как отмечалось выше, на российском рынке труда преобладают формы занятости со стандартной продолжительностью рабочей недели, что обусловливает неизменность количества рабочих часов у работающих респондентов⁴.

В целом полученные оценки зависимости количества рабочих часов от заработной платы представляются малоинформативными, поэтому в дальнейшем трудовая активность описывается на основе вероятности работать.

Заметим, что влияние нетрудового дохода на количество часов работы значимое и отрицательное почти для всех выделенных групп. Это означает, что рост дохода, не связанного с трудовой деятельностью, снижает количество часов работы, как и следует из теоретической модели. Однако такое влияние относительно невелико: при росте нетрудового дохода на 1% количество отработанных часов снижается на 0,2 — 0,5%, что также свидетельствует об относительной ограниченности выбора количества рабочих часов.

Хотя данный результат не вынесен в таблицу, отметим, что наличие детей по-разному влияет на количество часов работы для одиноких и замужних женщин: первые увеличивают его, а вторые — снижают. Это можно объяснить тем, что замужние женщины могут работать меньше и больше времени уделять детям, а финансовое обеспечение семьи ложится на мужа (что подтверждается значимым положительным коэффициентом при переменной наличия детей для женатых мужчин). Матерям-одиночкам приходится самим обеспечивать себя и своего ребенка, поэтому они вынуждены увеличивать количество рабочих часов.

На четвертом шаге оценивалась вероятность экономической активности с включением переменной заработной платы, оцененной на втором шаге. На этом этапе для количественной интерпретации результатов мы используем значения предельных эффектов, умноженных на среднее значение экономической активности в рассматриваемой группе. Полученные оценки представлены в таблице 3 и отражают процентное изменение вероятности экономической активности в ответ на однопроцентное изменение фактора. Регрессии значимые, доля правильно предсказанных наблюдений составляет около 80% для основной выборки и 70% — для лиц раннего пенсионного возраста.

Таблица 3

Эластичность вероятности экономической активности для различных групп населения

Примечание. Значимость на уровне: *** < 0,01; ** < 0,05; * < 0,1.

Эластичность по заработной плате значима для всех выделенных групп населения, кроме одиноких женщин, и составляет от 0,01 до 0,11 для лиц младше пенсионного возраста, 0,24 и 0,21 — для лиц пенсионного возраста. Иными словами, вероятность экономической активности при росте ставки заработной платы на 1% увеличивается на 1-11% для лиц младше пенсионного возраста, на 24 — для мужчин раннего пенсионного возраста и на 21% — для женщин раннего пенсионного возраста. Отметим, что для мужчин эластичность выше, чем для женщин. Таким образом, их решение о выходе на рынок труда в большей степени определяется финансовыми характеристиками рабочего места. При принятии решения о занятости женщины могут в большей степени ориентироваться на такие характеристики, как удобное местоположение работы, гибкий график, хороший коллектив и т. д., в ущерб заработной плате. Более высокая эластичность для людей пенсионного возраста — ожидаемый результат, поскольку по его достижении многие уходят с рынка труда, остаются только те, у которых работа в большей степени связана с интеллектуальным, а не физическим трудом, они могут занимать более высокие должности, возможно, руководящие, а значит, более высокооплачиваемые. Кроме того, если пожилой человек имеет семью, детей и внуков, то ему может быть выгоднее взять на себя часть домашних обязанностей и позволить более молодым членам семьи зарабатывать деньги, так как часто их заработная плата выше⁵.

Отметим, что при оценке функции предложения труда мы объединяем данные, относящиеся к разным годам, и интерпретируем полученные коэффициенты эластичности как усредненные по всем годам значения. Во многих работах такие коэффициенты строились для каждого года отдельно, при этом, как правило, они оказывались достаточно волатильными (см., например: Heim, 2007; Bishop et al., 2009; Ларин и др., 2016). Такой набор разрозненных показателей по отдельным годам не поддается четкой интерпретации, а агрегированные за весь период показатели, на наш взгляд, достаточно адекватно описывают ситуацию⁶.

Нетрудовой доход оказывает значимое отрицательное влияние на вероятность экономической активности, что соответствует теоретической модели. Эластичность нетрудового дохода для вероятности экономической активности составляет от -0,007 до -0,006 для людей в возрасте 25-54 года, -0,011 и -0,015 — для лиц раннего пенсионного возраста. Реакция женщин и мужчин на изменение нетрудового дохода практически одинакова. В то же время здесь наблюдается более высокая чувствительность экономической активности у пенсионеров, то есть при достаточном доходе они предпочтут уйти с рынка труда и посвятить свободное время семье или любимым занятиям.

Интересно, что влияние уровня безработицы в регионе как для женщин, так и для мужчин значимое и отрицательное. Таким образом, можно сделать вывод о преобладании на рынке труда «эффекта отчаявшегося работника». Это означает, что с ростом безработицы снижается вероятность найти работу, падает ожидаемая полезность от занятости, вследствие чего работники уходят с рынка труда.

Обсуждение результатов

Рассчитанная эластичность предложения труда по нетрудовому доходу в целом соответствует результатам, полученным в исследованиях для других стран. Например, в США в большинстве работ полученные оценки эластичности по нетрудовому доходу лежат в пределах от -0,1 до 0 (McClelland, Mok, 2012). В развитых странах Европы они варьируют в несколько более широких пределах: от -0,4 до 0 (Bargain et al., 2014).

Эластичность по заработной плате в разных работах довольно сильно отличается, однако отрицательная эластичность количества рабочих часов для женщин не типична. В большинстве работ эластичность по заработной плате положительная для мужчин и для женщин, для количества часов работы и для участия в рабочей силе. Однако такой результат вполне объясним существующими представлениями о распределении ролей в семье. Незначимость эластичности по заработной плате для мужчин и одиноких женщин для часов работы хорошо согласуется с данными, полученными, например, по Чехии (Bicakova et al., 2011), где рынок труда близок к российскому, то есть сохраняется довольно высокий уровень участия в рабочей силе как мужчин, так и женщин.

Отметим, что в приведенных расчетах присутствует проблема эндогенности для уравнения заработной платы, поскольку неучтенный фактор способностей респондента коррелирует как с получаемой заработной платой, так и с объясняющей переменной уровня образования, что приводит к завышению коэффициента при переменной образования. Однако для этого уравнения не предлагается содержательная интерпретация коэффициентов, оно носит промежуточный характер — мы лишь используем прогнозные значения, для которых эта проблема не столь существенна. Относительная ошибка прогноза для таких уравнений не превышает 20%, что говорит о его хорошей точности.

Проверим, насколько хорошо построенные оценки описывают реальные тренды предложения труда. За рассматриваемый период средняя по выборке реальная зарплата выросла на 61%. Если ограничиться респондентами в возрасте до 55 лет (для которых оценки более надежны), то расчетное повышение экономической активности за счет увеличения заработной платы должно составить 3%. Применение построенной модели предсказывает еще большее увеличение экономической активности (на 2,1%) за счет сдвигов в распределении респондентов по уровню образования. Это связано с ростом доли граждан с высшим образованием, для которых характерна более высокая экономическая активность. Эффект изменения остальных переменных составляет -0,3%. Суммарное расчетное изменение экономической активности в выборке оценивается на уровне 4,8%. При этом фактическое изменение экономической активности в выборке составило 3%. Таким образом, в данном случае полученная модель несколько завысила фактическое изменение экономической активности, однако позволила сопоставить вклад различных факторов.

Следующая проблема, для анализа которой могут быть использованы построенные оценки, — возможное введение ограничений на выплату пенсий работающим пенсионерам (такое предложение было выдвинуто, в частности, в: Гурвич, Сонина, 2012). Отмену пенсии для таких работников фактически можно рассматривать как паушальный (фиксированный) налог на заработную плату. Для каждого респондента раннего пенсионного возраста по модели рассчитана вероятность быть экономически активным при фактическом уровне зарплаты и при его снижении из-за введения «условного налога», имитирующего потерю пенсионных выплат.

Отметим, что результат существенно зависит от соотношения между заработной платой и пенсией: если теряемая пенсия сопоставима с доходами от работы, то, оказавшись перед необходимостью выбора, человек может предпочесть получать пенсию и не работать. Если зарплата значительно превышает пенсию, то потеря пенсии вряд ли будет играть решающую роль при принятии решения о продолжении работы. В таблице 4 представлены расчетные оценки изменения трудовой активности в случае отмены пенсий для работающих граждан.

Таблица 4

Расчетное влияние отмены пенсий для работающих граждан при различном соотношении зарплаты и пенсии

В работе Е. Гурвича и Ю. Сониной (2012) было показано, что для работников, у которых размер зарплаты накануне оформления пенсии в 2 раза превышал среднюю по стране величину, эта зарплата в 4 раза превышала получаемую пенсию. С учетом изменений в уровне пенсий и приведенных в таблице 4 расчетов можно сделать вывод, что уже при зарплате, в 5 раз превышающей средний по стране уровень, трудовая активность среди работников, вынужденных выбирать между работой и пенсией, снизится не более чем на 1-2 п. п. Иными словами, нецелесообразно вводить ограничение на получение пенсии для работников с низкой и средней зарплатой, однако при зарплате в 5 и более раз выше средней это не приведет к заметному снижению трудовой активности.

Приведенные расчеты носят иллюстративный характер. Для более точного определения реакции предложения труда пенсионеров на введение данной реформы необходимо принимать во внимание как возможное изменение их поведения при переходе от линейного бюджетного ограничения к нелинейному, так и возможное различие эластичности для разных уровней заработной платы. Однако такой анализ требует отдельного исследования.

Проверим, может ли введение прогрессивной шкалы подоходного налога на доходы физических лиц (НДФЛ) оказать значимое негативное влияние на трудовую активность граждан. Предположим, что обсуждается вариант установить ставку НДФЛ на зарплату свыше трехкратной средней зарплаты на уровне 20% и на зарплату свыше десятикратной средней на уровне 30% (отметим, что примерно такими были ставки до введения плоской шкалы НДФЛ). Расчеты показывают, что в группе работников с зарплатой между трех- и десятикратной средней экономическая активность снизится на 4 п. п., в группе с зарплатой выше десятикратной — на 13 п. п. Это значительное падение экономической активности в рамках рассматриваемых групп, однако, учитывая их небольшие размеры (всего 3,2% работников), суммарное изменение трудовой активности оказывается несущественным.

В целом полученные результаты свидетельствуют о заметных различиях в формировании предложения труда отдельными социально-экономическими группами, а также выявляют роль различных факторов в наблюдаемой динамике экономической активности населения. Анализ показывает, что в условиях стагнации производства вероятна стабилизация уровня экономической активности.

¹ Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ (RLMS — HSE), проводимый Национальным исследовательским университетом «Высшая школа экономики» и ЗАО «Демоскоп» при участии Центра народонаселения Университета Северной Каролины в Чапел Хилле и Института социологии РАН (http://www.hse.ru/rlms, http:// www.cpc.unc.edu/projects/ rlms).

² Регионы России. Социально-экономические показатели. 2000—2015: Стат. сб. М.: Рос-стат, [за соответствующие годы].

³ Труд и занятость в России. 2000-2015: Стат. сб. М.: Росстат, [за соответствующие годы].

⁴ Включение данных по дополнительной работе практически не влияет на оценки эластичности по заработной плате (они изменяются менее чем на 0,03), выводы о значимости и знаках сохраняются. При включении данных по приработкам эластичность становится выше, для замужних женщин она остается значимо отрицательной, для остальных групп становится положительной, однако существенно увеличивается ошибка прогноза для модели. Эластичность по нетрудовому доходу в обоих случаях меняется менее чем на 0,002.

⁵ При учете данных о дополнительной работе эластичность по заработной плате увеличивается примерно на 0,04, при включении приработков — еще примерно на 0,04. Эластичность по нетрудовому доходу остается отрицательной, но также несколько увеличивается по модулю. Увеличение эластичности при включении дополнительной работы и приработков — ожидаемый результат. Ошибки прогнозов в этих случаях также растут по сравнению со случаем включения только основной работы.

⁶ При расчетах за отдельные годы эластичность часов работы также отрицательная для замужних женщин (колеблется от -0,24 до -0,03, в большинстве случаев значима) и незначима для остальных групп, кроме одиноких мужчин, где наблюдается наибольшая волатильность оценок эластичности (от -0,45 до 0,31), обусловленная небольшим количеством наблюдений. Эластичность вероятности экономической активности изменяется в большем диапазоне: для всей выборки значения колеблются от 4 до 23%. Тренд в значениях отсутствует, однако можно отметить, что наибольшие показатели эластичности наблюдаются в кризисные годы — 2009 и 2014. Для группы одиноких женщин эластичность также незначима в течение всего рассматриваемого периода.

Список литературы / References

Гурвич Е., Сонина Ю. (2012). Микроанализ российской пенсионной системы // Вопросы экономики. № 2. С. 27—51. [Gurvich E., Sonina Yu. (2012). Microanalysis of the Russia's pension system. Voprosy Ekonomiki, No. 2, pp. 27—51. (In Russian).]

Ларин А. В., Максимов А. Г., Чернова Д. В. (2016). Эластичность предложения труда по заработной плате в России // Прикладная эконометрика. № 41. С. 47—61. [Larin A. V., Maksimov A. G., Chernova D. V. (2016). The elasticity of labor supply in Russia. Prikladnaya Ekonometrika, No. 41, pp. 47—61. (In Russian).]

Рощин С. Ю. (2003). Предложение труда в России: микроэкономический анализ экономической активности населения. (Препринт № WP3/2003/02). М.: НИУ ВШЭ. [Roshchin S. Yu. (2003). Labour supply in Russia: Microeconomic analysis of population economic activity (Preprint No. WP3/2003/02). Moscow: Higher School of Economics. (In Russian).]

Aaberge R., Colombino U., Strom S. (2000). Labor supply responses and welfare effects from replacing current tax rules by a flat tax: Empirical evidence from Italy, Norway and Sweden. Journal of Population Economics, Vol. 13, No. 4, pp. 595 — 621.

Arellano M., Meghir C. (1992). Female labour supply and on the job search: An empirical model estimated using complementary data sets. Review of Economic Studies, Vol. 59, No. 3, pp. 537—559.

Bargain O. (2005). On modelling household labor supply with taxation. IZA Discussion Papers, No. 1455.

Bargain O., Orsini K., Peichl A. (2014). Comparing labor supply elasticities in Europe and the United States. New results. Journal of Human Resources, Vol. 49, No. 3, pp. 723 — 838.

Bargain O., Peichl A. (2013). Steady-state labor supply elasticities: A survey. IZA Discussion Papers, No. 7698.

Bicakova A., Slacalek J., Slavik M. (2011). Labor supply after transition: Evidence from the Czech Republic. Czech Journal of Economics and Finance, Vol. 61, No. 4, pp. 327—347.

Bishop K., Heim B., Mihaly K. (2009). Single women's labor supply elasticities: Trends and policy implications. Industrial and Labor Relations Review, Vol. 63, No. 1, pp. 146 — 168.

Blau F., Kahn L. (2005). Changes in the labor supply behavior of married women: 1980—2000. NBER Working Papers, No. 11230.

Blomquist S. (1996). Estimation methods for male labor supply functions: How to take account of nonlinear taxes. Journal of Econometrics, Vol. 70, No. 2, pp. 383 — 405.

Blundell R., Duncan A., Meghir C. (1998). Estimating labor supply responses using tax reforms. Econometrica, Vol. 66, No. 4, pp. 827—861.

Blundell R., MaCurdy T. (1999). Labor supply: A review of alternative approaches. In: O. Ashenfelter, D. Card (eds.). Handbook of labor economics. Vol. 3A. North-Holland: Elsevier, pp. 1559 — 1695.

Blundell R., MaCurdy T., Meghir C. (2007). Labor supply models: Unobserved heterogeneity, nonparticipation and dynamics. In: J. Heckman, E. Leamer (eds.). Handbook of econometrics. Vol. 6A. North-Holland: Elsevier, pp. 4667—4775.

Dandie S., Mercante J. (2007). Australian labour supply elasticities: Comparison and critical review. Australian Treasury Working Paper, No. 2007-04.

Devereux P. J. (2003). Changes in male labor supply and wages. Industrial and Labor Relations Review, Vol. 56, No. 3, pp. 409—428.

Devereux P. J. (2004). Changes in relative wages and family labor supply. Journal of Human Resources, Vol. 39, No. 3, pp. 698—722.

Dostie B., Kromann L. (2013). New estimates of labour supply elasticities for married women in Canada 1996—2005. Applied Economics, Vol. 45, No. 31, pp. 4355 — 4368.

Douglas P. H. (1934). The theory of wages. New York: Macmillan.

Euwals R., van Soest A. (1999). Desired and actual labour supply of unmarried men and women in the Netherlands. Labour Economics, Vol. 6, No. 1, pp. 95 — 118.

Euwals R. (2001). Female labour supply, flexibility of working hours, and job mobility. The Economic Journal, Vol. 111, No. 471, pp. 120 — 134.

Evers M., De Mooij R., van Vuuren D. (2008). The wage elasticity of labour supply: A synthesis of empirical estimates. De Economist, Vol. 156, No. 1, pp. 25 — 43.

Heckman J., Killingsworth M., MaCurdy T. (1981). Recent theoretical and empirical studies of labor supply: A partial survey. In: The economics of the labour market. London: Her Majesty's Stationery Office, pp. 74 — 122.

Heckman J., MaCurdy T. (1982). New methods for estimating labor supply functions: A survey. NBER Working Papers, No. 858.

Heim B. (2007). The incredible shrinking elasticities: Married female labor supply, 1978—2002. Journal of Human Resources, Vol. 42, No. 4, pp. 881 — 918.

Killingsworth M., Heckman J. (1986). Female labor supply: A survey. In: O. Ashenfelter, D. Card (eds.). Handbook of labor economics. Vol. 1. North-Holland: Elsevier, pp. 103—204.

Kosters M. (1966). Effects of an income tax on labor supply. In: A. Harberger, J. Martin (eds.). The taxation of income from capital. Washington, DC: Studies of Government Finance.

Kumar A., Liang C. Y. (2015). Declining female labor supply elasticities in the US and implications for tax policy: Evidence from panel data. Federal Reserve Bank of Dallas Working Papers, No. 1501.

Macunovich D. (2010). Reversals in the patterns of women's labor supply in the United States. Monthly Labor Review, Vol. 133, No. 11, pp. 16 — 36.

MaCurdy T., Green P., Paarsch H. (1990). Assessing empirical approaches for analyzing taxes and labor supply. Journal of Human Resources, Vol. 25, No. 3, pp. 415 — 490.

McClelland R., Mok S. (2012). A review of recent research on labor supply elasticities. Congressional Budget Office Working Papers, No. 2012-12.

Mincer J. (1962). Labor force participation of married women: A study of labor supply. In: H. Gregg Lewis (ed.) Aspects of labor economics. Princeton, NJ: Princeton University Press, pp. 63 — 105.

Mroz T. A. (1987). The sensitivity of an empirical model of married women's hours of work to economic and statistical assumptions. Econometrica, Vol. 55, No. 4, pp. 765—799.

Pencavel J. (2002). A cohort analysis of the association between work hours and wages among men. Journal of Human Resources, Vol. 37, No. 2, pp. 251—274.

Saget C. (1999). The determinants of female labour supply in Hungary. Economics of Transition, Vol. 7, No. 3, pp. 575 — 591.

van Soest A. (1995). Structural models of family labor supply: A discrete choice approach. Journal of Human Resources, Vol. 30, No. 1, pp. 63 — 88.