Коллектив авторов - В тени регулирования. Неформальность на российском рынке труда
Далее, некоторые индивиды могут добровольно выбирать неформальную занятость, не ожидая при этом значительных денежных выигрышей и соглашаясь на более низкую доходность такой деятельности (подробнее см. главу 1, раздел 1.4). Их могут привлекать иные – неденежные – стороны такой работы: возможность «быть начальником самому себе», самостоятельность, гибкость графика, возможность заниматься любимым делом и т. п. [Hamilton, 2000]. Если такие характеристики работы значимы для индивида, то их наличие компенсирует снижение вклада денежной компоненты в общую полезность.
Более того, интересующие нас отдачи могут варьироваться и внутри групп, выделенных по критерию неформальности, но отражая тем самым их внутреннюю неоднородность. Очевидным примером такого рода является существование небольшого числа сверхуспешных предпринимателей – «звезд», по сути «взрывающих» верхнюю часть распределения [Rosen, 1981]. Это означает, что оценки разрыва в средних показателях дохода (заработка), которыми обычно оперируют, могут давать неполное и смещенное представление об общей ситуации.
Перечисленные выше возможные варианты могут сосуществовать, отражая неоднородность самой неформальной занятости. Такое видение неформального сектора соответствует двухъярусной модели Г. Филдса [Fields, 1990], о которой мы подробно говорили выше в главе 1. Если первый ярус включает сегмент неформальных работников, вытолкнутых из формального сектора и получающих меньшую (по сравнению с той, что была бы в формальном) денежную оплату, то второй охватывает тех, кто предпочитает работать неформально из-за ожидаемых здесь выгод. В первом случае неформальность будет «штрафовать», а во втором – «премировать».
В конечном счете знак и величина отдачи от неформальности должны определяться эмпирически. При этом отдачи для самозанятых и для наемных неформалов могут подчиняться разным механизмам формирования, а потому различаться как по знаку, так и по абсолютной величине.
Итак, что же говорят исследования? Какофония определений неформальности, различия в применяемых методологиях оценивания и в используемых эмпирических данных, характерные для исследований в этой области, ведут к большому разбросу эмпирических оценок. Кроме того, сами страны, становившиеся объектом изучения, сильно разнились между собой, что также, при прочих равных, должно было усиливать вариацию в получаемых результатах. Тем не менее некоторые обобщения все же можно сделать.
Основным источником данных для подобных оценок служили обследования домохозяйств (кросс-секционные или панельные – что доступно), а методология, как правило, базировалась на использовании различных версий минцеровского уравнения заработной платы. В методологически более продвинутых работах авторы пытаются учесть неслучайный отбор в неформальность под воздействием ненаблюдаемых факторов и тем самым скорректировать эконометрические оценки с учетом потенциальной эндогенности выбора сектора. На сегодняшний день большая часть известных исследований посвящена странам Латинской Америки, но есть и работы по другим регионам.
Многие из ранних работ о влиянии неформальной занятости на заработную плату неявно подразумевали гипотезу сегментации. Они считали свою задачу выполненной, представляя МНК-оценки как эконометрическое доказательство штрафа за попадание в «плохой» сегмент. И действительно, большинство исследований фиксируют наличие значимого наблюдаемого разрыва в заработках в пользу формальных работников. Однако по мере усложнения представлений о природе неформальности, при включении дополнительных контрольных переменных, более полном учете ненаблюдаемой неоднородности, использовании более продвинутых эконометрических методов анализа и т. д. оценки становились менее однозначными. Нередко разрыв снижался до нуля или даже менял знак с отрицательного на положительный (штраф превращался в премию).
Авторы работы [Marcoullier et al., 1997] анализируют разрыв в трех странах Латинской Америки, учитывая неслучайный выбор сектора (но на кросс-секции). Если в Сальвадоре и Перу работа в неформальном секторе дает значимый штраф, то в Мексике – премию. В исследовании по Перу [Saavedra, Chong, 1999] подтверждается наличие значимой премии для формальных наемных работников по сравнению с неформальными, но отмечается отсутствие различий между формальными и неформальными самозанятыми. Разрыв в ЮАР составляет 18 %, но сокращается до нуля, когда тщательно контролируется рабочее время [Badaoui et al., 2007].
В последнее время стали появляться исследования, выполненные на данных по переходным экономикам. Кристич и Санфей [Kristic, Sanfey, 2010] получили штраф для неформальных работников в Сербии в районе 22 % в 2007 г. (при прочих равных), но не нашли значимого разрыва в 2002 г. За это время разрыв не только вырос, но и сама доля неформальных работников стала намного больше, несмотря на то, что экономика в эти годы успешно росла. Согласно Леманну и Пиньятти [Lehmann, Pignatti, 2007], в Украине в 2003–2004 гг. формальные самозанятые лидировали в рейтинге заработков, за ними шли добровольно неформальные по найму, неформальные самозанятые и, наконец, формальные по найму и вынужденные неформальные самозанятые.
Однако наличие или отсутствие значимых различий в заработках в средней точке распределения по заработной плате при оценивании минцеровского уравнения заработков само по себе еще не означает, что такой результат сохраняется для всех подгрупп в совокупности. Как отмечают Баргейн и Квенда [Bargain, Kwenda, 2010, р. 1–2], «сравнение в средней точке может скрывать важные различия вдоль распределения и не отражать отдачи для большинства неформальных работников, если, например, несколько выдающихся предпринимателей сильно сдвигают вверх средние заработки». Они рекомендуют использовать квантильную регрессию, вскрывающую «многоярусность» неформального сектора в разных частях распределения. Результаты квантильной регрессии в их исследовании, посвященном Бразилии, Мексике и ЮАР, подтверждают значительную неоднородность неформального сектора, проявляющуюся, в частности, в том, что неформальные наемные работники с низкой квалификацией сильно штрафуются, а в сегменте самозанятых наблюдается премия. При этом штрафы/премии плавно и монотонно меняются вдоль распределения, сильно отклоняясь от МНК-оценок, относящихся лишь к его средней точке. Так, в Бразилии небольшой штраф для неформальных самозанятых в левой части распределения постепенно «перетекает» в заметную премию в правой части, а штраф для неформально занятых по найму практически исчезает. Результаты для Мексики и Южной Африки меняются аналогичным образом при переходе от МНК к квантильной регрессии.
