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

Например, Леманн и Пиньятти [Lehmann, Pignatti, 2007] используют похожее определение для Украины. См. дискуссию о достоинствах и недостатках различных определений в работах [Swaminathan, 1991; Portes, Schauffler, 1993].

Поскольку мы анализируем неформальность по трем местам работы в отдельности, то некоторые индивиды могли быть учтены как неформально занятые больше одного раза.

После вопроса о средних заработках по основному месту работы в анкете задавался вопрос: «Как Вы думаете, какой процент этих денег был проведен официально, т. е. с них работодателем были уплачены налоги?». Про другие места работы этот вопрос не задавался.

См. таблицы с детальным описанием профессиональной и отраслевой структуры неформальной занятости в препринте [Slonimczyk, 2011].

Некоторые вопросы о второй работе не были включены в раунд XVIII (2009 г.). В этих случаях мы приводим данные по самому позднего году, когда задавались соответствующие вопросы. См. примечания к таблице.

Эти данные взяты из раунда XVII (2008 г.).

Группа неформальных предпринимателей на 95 % состоит из самозанятых, поэтому мы не приводим описательные статистики по этой группе. В то же время около 50 % неформально занятых по найму работают на предприятиях.

Медианный размер предприятия для неформально занятых по найму составляет всего 10 работников. Для всей выборки медиана равна 50.

Среди неформально занятых по найму оплачиваемые отпуска в течение последних 12 месяцев имели всего 8,6 %.

Эти обозначения введены, чтобы не путать эти работы с «основной работой» и «второй работой», которые определяются по основной анкете.

Это пороговое значение рассчитано следующим образом: 3625 = (50000/12) х (1–0,13).

Максимальная выгода от реформы равна (4800–3168) X 0,13 ≈ 212 руб.

Точнее, налоговая реформа привела к сокращению уровня неформальной занятости по отношению к альтернативной оценке ( counterfactual ), построенной на базе контрольной группы. Как видно из рисунка, эффект реформы был недостаточно сильным, чтобы переломить общий тренд к росту неформальности.

Этот подход рекомендуется использовать при оценивании методом DID [Bertrand et al., 2004].

В целях экономии места не приводятся оценки по остальным переменным, включенным в уравнение.

Формулировка вопроса: «Сколько всего денег в течение последних 30 дней Вы лично получили? Пожалуйста, посчитайте все: зарплату, пенсии, премии, прибыли, пособия, материальную помощь, случайные заработки и другие денежные поступления, в том числе и в валюте, но валюту переведите в рубли».

На практике условие о пересечении совместных распределений наблюдаемых переменных означает, что при расчете оценок по методу M-DID используется информация только по тем индивидам из контрольной группы, чьи наблюдаемые характеристики близки к характеристикам одного или нескольких индивидов из группы воздействия. В оценках, полученных регрессионными методами, напротив, используются все наблюдения из контрольной группы.

Мы использовали среднее по 10 ближайшим соседям. Мы также экспериментировали с процедурой кернел-мэтчинга – результаты получаются практически идентичными, но сами расчеты занимают намного больше времени. Поэтому мы остановились на методе ближайшего соседа. Индексы соответствия рассчитывались по логит-модели с включением всех постоянных во времени и изменяющихся во времени контрольных переменных (так же как в МНК-регрессии из табл. П6-8). Мэтчинг производился по значению индекса. Для получения оценок использовалась пользовательская программа psmatch2 для Статы, написанная Левеном и Сьянези (Leuven and Sianesi).

Детализированные группы воздействия соответствуют следующим налоговым интервалам: 50-100 тыс. руб., 100–150 тыс. руб., 150–300 тыс. руб. и свыше 300 тыс. руб. в год (см. также табл. П6-6).

См. подробнее в примечаниях к табл. П6-11.

Этот подход был предложен в работе [Gorodnichenko et al., 2009], см. также: [Duncan, Sabirianova-Peter, 2009].

равно минимуму между стандартным отклонением доходов и межквартильным размахом.