Коллектив авторов - В тени регулирования. Неформальность на российском рынке труда

Индивид, выбирая соответствующее состояние на рынке труда, ожидает, что полезность от пребывания в нем будет выше, чем от альтернативных состояний. Принимаемое решение зависит от индивидуальных характеристик работника и ожидаемого выигрыша. При определенных допущениях этот выбор можно представить с помощью динамической мультиномиальной логит-модели (D-MNL), в которой значения зависимой переменной соответствуют статусам на рынке труда (J). «Динамичность» придается включением переменных, соответствующих предшествующим состояниям.

Модель выглядит следующим образом [137]:

Наша зависимая переменная наряду с пятью видами занятости (обсуждавшимися выше) допускает также состояния безработицы и неактивности. Все вместе они дают нам семь различных исходов (вектор S ). Регрессорами служат основные индивидуальные характеристики респондентов ( X ), а также дихотомические переменные для статусов занятости в предшествующем периоде (вектор Z ). Нас интересуют, прежде всего, коэффициенты β и γ. Мы проводим такие расчеты отдельно для мужчин и для женщин, предполагая, что гендерные модели мобильности могут различаться.

Коэффициенты D-MNL модели трудны для интерпретации из-за нелинейности эффектов, а потому для большей наглядности результатов мы переходим от их оценок к симуляциям условных вероятностей перехода, основанным на этих расчетах. Для этого мы фиксируем определенные значения лагированных (соответствующих предшествующим периодам) статусов для всех индивидов и, используя полученные коэффициенты, рассчитываем вероятность каждого состояния в настоящем периоде. Эта процедура повторяется для каждого лагированного статуса.

В табл. 7.2 представлены расчеты, основанные на симуляциях. В ее строках даны вероятности перехода из состояния (обозначены в левом столбце таблицы) в году ( t – 1) в соответствующее состояние в год t . Верхняя панель таблицы относится к мужчинам, нижняя – к женщинам.

Какую «историю» нам рассказывают эти таблицы? [138]

Фактически они представляют собой еще одну версию матриц вероятностей переходов, но на этот раз с учетом внутренней неоднородности выделенных групп по наблюдаемым характеристикам. Согласно им, потоки на российском рынке труда оказываются еще более интенсивными, чем в том случае, когда мы не контролируем индивидуальные характеристики [139]. Так, практически все оценки в диагональных ячейках наших матриц оказываются меньше, чем в тех же ячейках в «сырых» матрицах, и эта разница достигает 5–15 п.п. Особенно сильно возрастает подвижность у предпринимателей (как формальных, так и неформальных) и у нерегулярных работников. Единственная группа, которая оказывается менее мобильной при таком способе оценивания, – это неактивные. С точки зрения направленности потоков табл. 7.2 также полностью подтверждает ту картину, которая обсуждалось выше.

Во-первых, мы обнаруживаем, что любой тип занятости в предыдущем периоде снижает риск незанятости в следующем периоде и для мужчин, и для женщин. Для экономически неактивных мужчин вероятность оказаться без работы через год составляет почти 60 %, у женщин она еще выше – около 74 %. Если неактивные мужчины все же устраиваются на работу, то в половине случаев это оказывается формальной занятостью, а в половине – неформальной. У женщин это соотношение чуть «лучше» – неформалами становятся лишь в 40 % случаях (около 11 % от всех исходов). Мобильность безработных в занятость больше смещена в пользу формальной занятости по найму. Для всех незанятых мужчин попадание в сегмент нерегулярной работы – это весьма реальная альтернатива, на долю которой приходится 13 % всех исходов.

Во-вторых, предшествующий предпринимательский (как формальный, так и неформальный) опыт увеличивает вероятность самозанятости в будущем. Что касается формального предпринимательства, оно воспроизводится с вероятностью 35–40 %, а еще в 19 % случаев оно поставляет кадры в неформальное предпринимательство. Другими словами, оно воспроизводит само себя и в меньшей степени (в четверти случаях) пополняет формальную занятость по найму. Неформальные предприниматели с большой вероятностью самовоспроизводятся. Они также активно передают кадры в неформальную наемную и нерегулярную занятость (15 и 12 % у мужчин и 11 и 5 % у женщин).