Мобильность и стабильность на российском рынке труда

Следует признать, что индекс Шоррокса не является идеальным инструментом для измерения мобильности. С одной стороны, в силу истощения выборки мы вынуждены использовать данные всего за несколько лет, что занижает истинный уровень долгосрочной мобильности. С другой стороны, индекс Шоррокса может рассматриваться и как показатель, завышающий уровень мобильности [OECD, 1997]. Суммирование заработков за несколько лет исходит из неявной предпосылки о том, что респонденты обладают всей полнотой информации и имеют возможность эффективно сглаживать потребление за длительный промежуток времени, занимая на кредитном рынке в плохие годы и делая сбережения в успешные годы. Эта предпосылка означает, что человек придает значение лишь средней величине заработной платы за некоторый длительный период, а стабильность заработков сама по себе не имеет никакой дополнительной ценности. Возможность сглаживать потребление, ко всему прочему, предполагает абсолютную эффективность кредитных рынков, на которых можно было бы занимать и давать деньги в долг по одной и той же ставке. Со всеми этими предпосылками вряд ли можно согласиться. Поэтому в реальном мире неполной информации и несовершенных кредитных рынков индекс Шоррокса завышает уровень мобильности. Индекс Шоррокса не позволяет развести собственно мобильность и волатильность заработков, т. е. предсказуемую и непредсказуемую мобильность. Предсказуемая мобильность может быть связана с ожиданиями роста заработной платы по мере накопления опыта работы или с продвижением по карьерной лестнице, переездом в более богатый регион, т. е. теми факторами, которые в значительной степени находятся под контролем человека. Непредсказуемая мобильность отражает разного рода шоки. В периоды макроэкономической нестабильности может сложиться ситуация, когда изменения заработной платы и позиции человека в распределении заработных плат связаны исключительно со случайными факторами. Вполне возможно, что значительная часть общества согласится смириться с более высоким уровнем неравенства при низкой неопределенности относительно будущих заработков. Несмотря на указанные недостатки, индекс Шоррокса очень часто используется в исследованиях мобильности по заработной плате и доходам (см., например: [OECD, 1997; Buchinsky, Hunt, 1999]).

В качестве индексов неравенства для построения индекса Шоррокса мы использовали четыре показателя неравенства – коэффициент Джини и еще два индекса неравенства – стандартное отклонение в логарифмах (далее SDL – standard deviation of logs) и среднее отклонение в логарифмах (далее MLD – mean log deviation). SDL рассчитывается по следующей формуле:

 (7–4)

Расчет MLD также не представляет сложности:

 (7–5)

где y_i

– заработная плата i-го респондента; ln – логарифм средней заработной платы; – среднее из логарифмов заработной платы; N

– количество респондентов.

В исследованиях неравенства и мобильности важно использовать разные индексы. Причина состоит в том, что каждый индекс по-своему реагирует на изменения в неравенстве на различных участках шкалы распределения. Так, индекс MLD проявляет большую чувствительность к различиям в доходах в нижней части распределения, т. е. среди работников с низкими заработками. Коэффициент Джини лучше схватывает изменения в средней части шкалы. Индекс SDL сильнее всего реагирует на различия в верхней части распределения.

На рисунке П7-5 представлена динамика показателей неравенства для кросс-секционных данных и панелей, которые сбалансированы внутри выделенных нами периодов (20032007, 2007–2009, 2009–2013). Сравнивая между собой показатели неравенства по сбалансированным панелям и перекрестным выборкам, мы видим, что среди постоянных участников обследования неравенство, как правило, ниже. В среднем за весь период эта разница составляла от 3 до 12 % в зависимости от показателя неравенства, а по отдельным раундам варьировалась от 0 до 13 %. Однако во времени показатели неравенства для обеих выборок менялись сходным образом: они были на высоком уровне в начале периода, но снижались в последующие годы. Это в целом совпадает с теми тенденциями, которые фиксирует Росстат. Различия состоят лишь в том, что по сбалансированным панелям снижение неравенства проходило более гладко, за исключением интервала кризисных лет. В целом за период неравенство наиболее интенсивно снижалось в период экономического роста. Накануне кризиса, в 2008 г., наблюдалось краткосрочное повышение неравенства с последующим возвращением на прежнюю траекторию. Это краткосрочное повышение неравенства было связано с тем, что некоторые группы работников уже почувствовали на себе раннее влияние кризиса, тогда как для большинства негативные последствия стали заметны в 2009 г. В 2009–2013 гг. снижение неравенства продолжилось, но существенно замедлилось.