Коллектив авторов - В тени регулирования. Неформальность на российском рынке труда
На последнем этапе различные подгруппы неформально занятых были объединены: к группе неформальных предпринимателей были отнесены руководители незарегистрированных фирм и самозанятые, к группе неформальных наемных работников – неформально занятые по найму на предприятиях и занятые по найму у физических лиц. Категория нерегулярно занятых анализировалась отдельно.
Для измерения субъективного социального статуса используются пять показателей самооценок, содержащиеся в анкете РМЭЗ – ВШЭ. Три из них измеряются по 9-балльной шкале: по шкале субъективного благосостояния; по шкале субъективной власти; по шкале субъективного уважения[180]. Их использование следует традиции многопараметрического понимания социального неравенства, заложенной Максом Вебером [Weber, 1966]. Они соответствуют субъективным оценкам трех осей социального неравенства, которые являются определяющими при формировании положения в социальной иерархии – материального благосостояния, власти и уважения (престижа).
Еще две характеристики описывают «материальную» составляющую статуса с помощью 5-балльной шкалы: уверенность в возможности обеспечить минимальный уровень материального благосостояния в ближайшем будущем и удовлетворенность текущим материальным положением[181]. Они также вписываются в эмпирическую традицию изучения социального статуса. Первый из этих двух индикаторов характеризует оценку собственных возможностей и жизненных шансов, которые являются важной составляющей формирования статусных групп в веберовском понимании. Второй можно проинтерпретировать как косвенный индикатор соответствия собственных притязаний и достигнутого уровня благосостояния. Оно также формируется под воздействием ожиданий изменений благосостояния в будущем [Alwin, 1987], тем самым участвуя в определении текущего субъективного социального статуса.
Все отобранные индикаторы были проверены при помощи традиционных тестов на предмет их надежности и критериальной валидности на данных за 2008 г. Значение индекса α-Кронбаха составило 0,7, что свидетельствует о достаточной внутренней согласованности отобранных индикаторов и позволяет использовать их в качестве показателей субъективного социального статуса.
Аналитическая часть исследования состоит из трех последовательных этапов.
На первом этапе для получения общей картины распределений самооценок сравнивались средние значения субъективного социального статуса в шести различных группах (формальные работники, неформальные предприниматели, неформальные наемные работники, нерегулярно занятые, безработные, экономически неактивные) и анализировалась их динамика.
На втором этапе производился более глубокий анализ, в рамках которого статус на рынке труда рассматривался в качестве возможного фактора субъективных оценок социального положения при контролировании различных социально-демографических характеристик. Для этого мы оценили порядковые пробит-модели (ordered probit) на всех одиннадцати волнах РМЭЗ – ВШЭ для каждого из пяти отобранных индикаторов субъективного социального статуса. В нашем случае зависимая переменная (в качестве которой выступают последовательно каждый из пяти отобранных индикаторов субъективного социального статуса) может принимать 5 или 9 упорядоченных значений в соответствии с типом шкалы.
В основе модели лежит предположение о том, что точное значение интересующего нас параметра y*, который мы измеряем при помощи зависимой переменной, является на самом деле ненаблюдаемым [Wooldridge, 2002]. Вместо него мы имеем только значения y, который представляет собой упорядоченные категории – «группировки» значений y*.
yi* = βXi + εi, (10-1а) где yi* – точное, но ненаблюдаемое значение зависимой переменной для наблюдения i (например, точный уровень субъективного уважения); yi – наблюдаемое значение зависимой переменной для наблюдения i; Xi – набор независимых объясняющих переменных; β – оценки параметров; εi – случайная ошибка, распределенная нормально.
Тогда
Техника порядкового пробита основана на использовании данных о значениях у, которые представляют собой цензурированную информацию о настоящем распределении значений у*, для того чтобы получить оценки параметров β.
На данном этапе мы ограничились анализом знака и значимости полученных коэффициентов, не оценивая предельные эффекты, так как при анализе отдельных волн полученные оценки потенциально могут быть подвержены значительным смещениям, связанным с влиянием ненаблюдаемых характеристик.
На третьем этапе используется модель с фиксированными эффектами на панельных данных[182]. Во-первых, полученные оценки при индикаторах неформальности в такой модели являются фактически оценками влияния изменений в положении на рынке труда на субъективный социальный статус. Во-вторых, она отчасти решает проблему смещения оценок из-за потенциального влияния ненаблюдаемых характеристик работников, приводящих к неслучайному отбору в определенный статус на рынке труда. Модель панельной регрессии с фиксированными эффектами основывается на предпосылке о том, что ненаблюдаемые эффекты постоянны во времени. Поэтому, наблюдая одних и тех же людей на протяжении определенного периода, можно исходить из того, что контролируются и эти ненаблюдаемые (а потому прямо неизмеряемые) постоянные индивидуальные различия. Таким образом, можно получить несмещенные оценки интересующих параметров [Wooldridge, 2002]. Если же ненаблюдаемые эффекты являются непостоянными во времени (к примеру, можно предположить, что склонность к риску имеет тенденцию уменьшаться с возрастом), то модель с фиксированными эффектами не подходит, и необходимо использование модели со случайными эффектами. Для проверки того, какая из моделей применима в каждом конкретном случае, как правило, используется тест Хаусмана.
Общая спецификация МНК-регрессии с фиксированными эффектами имеет следующий вид:
yit = αi + Xitβ + εit,
где yit – зависимая переменная для наблюдения i в момент времени t (одна из пяти самооценок социального статуса); X-набор независимых объясняющих переменных; β – оценки параметров; αi – индивидуальный эффект наблюдения i, не зависящий от времени t, εit – случайная ошибка.
