Детерминанты неравенства в оплате труда в современной России

ДЕТЕРМИНАНТЫ НЕРАВЕНСТВА В ОПЛАТЕ ТРУДА В СОВРЕМЕННОЙ РОССИИ

Вячеслав Николаевич ОВЧИННИКОВ
лаборант-исследователь, ассистент, Центр макроэкономических исследований, Научно-исследовательский финансовый институт Министерства финансов РФ, г. Москва, Россия; Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, Нижний Новгород, Россия

Марина Юрьевна МАЛКИНА
доктор экономических наук, профессор, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, г. Нижний Новгород, Россия

TERRA ECONOMICUS, 2019, Том 17 (номер 3),

с. 30-47
DOI: 10.23683/2073-6606-2019-17-3-30-47

Цитирование: Овчинников, В. Н., Малкина, М. Ю. (2019). Детерминанты неравенства в оплате труда в современной России // Terra Economicus, 17(3), 30–47. DOI: 10.23683/2073-6606-2019-17-3-30-47

Целью настоящего исследования является оценка вклада различных факторов в дифференциацию уровня оплаты труда российских граждан, относящихся к разным доходным группам, в динамике. Исследование основано на данных двух опросов RLMS НИУ ВШЭ за 2004 и 2017 г. Для оценки вклада факторов в уровень заработной платы населения и его квантильных доходных групп в различные периоды времени использовалось построение как стандартных линейных МНК-регрессий, так и условных и безусловных квантильных регрессий. Далее на основе построенных регрессий с использованием методов декомпозиции Р. Оаксаки и А. Блайндера и безусловного квантиля С. Фирпо были получены оценки вклада различных факторов в дифференциацию оплаты труда квантильных групп населения России за два рассматриваемых года. В результате исследования выявлено, что дифференциация в оплате труда в первую очередь определялась эффектом рыночной оценки, и гораздо меньшее влияние на нее оказал эффект состава характеристик рабочей силы. Заработки жителей городов и сел выравнивались. Оплата труда представителей бюджетного и аграрного секторов экономики подтягивалась к средним уровням в стране. Высшее образование приносило все меньше «премии» к заработной плате. Однако с такого рода обесценением диплома о высшем образовании не столкнулись высокооплачиваемые работники. Наконец, мы обнаружили тенденцию увеличения штрафа за принадлежность к неформальному сектору экономики, хотя количество таких работников практически не изменилось за последние годы. Полученные результаты могут быть полезными при проведении мер социальной политики, направленной на снижение доходного неравенства граждан России.

скачать полный текст статьи

Ключевые слова: заработная плата; дифференциация; неравенство; факторная декомпозиция доходов; регрессия; условный и безусловный квантиль

Список литературы:

Гимпельсон, В. Е., & Капелюшников, Р. И. (2013). Нормально ли быть неформальным? //
Экономический журнал ВШЭ, (1), 3–40.
Горлин, Ю., & Ляшок, В. (2018). Льготы по НДФЛ в России и за рубежом: критический
анализ // Финансовый журнал, (6), 34–46. DOI: 10.31107/2075-1990-2018-6-34-46.
Капелюшников, Р. (2017). Неравенство: как не примитивизировать проблему // Во-
просы экономики, (4), 117–139.
Лазарян, С., & Черноталова, М. (2017). Глобальная угроза роста неравенства // Финан-
совый журнал, (4), 34–46.
Лукьянова, А. Л. (2013). Использование безусловных квантильных регрессий при
оценке влияния неформальности на неравенство // Прикладная эконометрика,
(32), 3–28.
Aaberge, R., Eika, L., Langørgen, A., & Mogstad, M. (2018). Local governments, in-kind transfers,
and economic inequality. Discussion Papers №888, Statistics Norway Research department,
November.
Behr, A., & Pötter, U. (2010). What determines wage differentials across the EU? // The
Journal of Economic Inequality, 8(1), 101–120.
Blinder, A. (1973). Wage Discrimination: Reduced Form and Structural Estimates // Journal
of Human Resources, (8), 436–455.
Burdetta, K., Carrillo-Tudel, C., & Coles, M. (2016). Wage inequality: A structural decomposition
// Review of Economic Dynamics, 19, 20–37.
Chernozhukov, V., Fernandez-Val, I., & Melly, B. (2009). Inference on Counterfactual Distribution.
Centre for Microdata Methods and Practice, Institute for Fiscal Studies, CeMMAP
working papers, 81. DOI: 10.2139/ssrn.1235529.
Ciminelli, G., Ernst, E., Merola, R., & Giuliodori, M. (2019). The composition effects of taxbased
consolidation on income inequality // European Journal of Political Economy,
57, 107–124.
Cotton, J. (1988). On the Decomposition of Wage Differentials // Review of Economics and
Statistics, 70(2), 236–243.
DiNardo, J., Fortin, N., & Lemieux, T. (1996). Labor Market Institutions and the Distribution
of Wages, 1973–1992: A Semiparametric Approach // Econometrica, 64(5), 1001–1044.
Firpo, S., Fortin, N., & Lemieux, T. (2009). Unconditional Quantile Regressions // Econometrica,
77(3), 953–973.
Firpo, S., Fortin, N., & Lemieux, T. (2018). Decomposing Wage Distributions Using Recentered
Influence Function Regressions // Econometrics, 6(2), 1–40.
Fortin, N. (2008). The Gender Wage Gap among Young Adults in the United States: The Importance
of Money vs. People // Journal of Human Resources, 43(4), 884–918.
Fortin, N., Lemieux, T., & Firpo, S. (2010). Decomposition Methods in Economics. NBER.
Working Paper Series, 16045, pp. 1–92.
Koenker, R., & Bassett, G. (1978). Regression Quantiles // Econometrica, 46(1), 33–50.
Koenker, R. (2004). Quantile regression for longitudinal data // Journal of Multivariate
Analysis, 91(1), 74–89.
Machado, J., & Mata, J. (2005). Counterfactual Decomposition of Changes in Wage Distributions
Using Quantile Regression // Journal of Applied Econometrics, 20(4), 444–
465.
Malkina, M. Yu. (2017). Contribution of various income sources to interregional inequality
of the per capita income in Russian Federation // Equilibrium. Quarterly Journal of
Economics and Economic Policy, 12(3), 399–416.
Mincer, J. A. (1974). The Human Capital Earnings Function, pp. 83–96 / In: J. A. Mincer.
Schooling, Experience, and Earnings (Human behavior and social institutions). Natonal
Bureau of Economic Research, Inc., 152 p.
Neumark, D. (1988). Employers’ discriminatory behavior and the estimation of wage discrimination
// Journal of Human Resources, 23(3), 279–295.
Oaxaca, R. (1973). Male-Female Wage Differentials in Urban Labour Markets // International
Economic Review, 14(3), 693–709.
Okamoto, M. (2011). Source decomposition of changes in income inequality: the integralbased
approach and its approximation by the chained Shapley-value approach // Journal
of Economic Inequality, 9, 145–181.
Reimers, C. (1983). Labor market discrimination against Hispanic and black men // Review
of Economics and Statistics, 65(4), 570–579.
Woo, J. (2011). Growth, income distribution, and fiscal policy volatility // Journal of Development
Economics, 96, 289 –313.

Издатель: Южный Федеральный Университет
Учредитель: Южный федеральный университет
ISSN: 2073-6606