Подходы к моделированию динамики заработной платы на отраслевом уровне

О.^. ^хундова

ПОДХОДЫ К МОДЕЛИРОВАНИЮ ДИНАМИКИ ЗАРАБОТНОЙ ПЛАТЫ НА ОТРАСЛЕВОМ УРОВНЕ7

Динамика заработной платы - одна из ключевых характеристик рынка труда и экономики в целом. С одной стороны, оплата труда составляет существенную часть доходов населения, и, как следствие, ее изменения влияют на расходы домо-хозяйств, а через них - на спрос на товары и услуги, производящиеся в стране, и валовой выпуск. Например, для российской экономики до 2008 г. именно высокие темпы роста реальной заработной платы (в среднем на 14% в год за 2005-2008 гг.) обеспечивали увеличение внутреннего потребления и ощутимую часть роста ВВП. С другой стороны, оплата труда - это цена за единицу фактора производства, используемого фирмами, и, следовательно, компонента издержек, изменение которой влияет на себестоимость производимой и реализуемой продукции. Здесь можно привести в качестве иллюстрации проблему отставания производительности труда в России от внутренних уровней реальной заработной платы и производительности в западных странах, сдерживающее развитие российской экономики. Как отмечают эксперты, сглаживание этого несоответствия могло бы стать одним из источников роста российской экономики на текущем этапе ее развития (см., например, [1]). В то же время, повышение заработной платы может выступать и как стимул к росту производительности труда работника. Таким образом, видно, насколько широко распространяется эффект изменения заработной платы и насколько важно его моделирование для экономики в целом.

1 В статье использованы результаты исследования, осуществленного в рамках

работ Научно-учебной лаборатории макроструктурного моделирования эко-

номики России факультета экономики НИУ ВШЭ в 2011-2012 гг.

428

Однако само по себе построение моделей, описывающих динамику заработной платы на макроэкономическом уровне, не может учесть тот факт, что заработная плата формируется на локальных рынках, обладающих своими специфическими характеристиками. Выделение таких рынков может происходить по региональному, профессионально-квалификационному или отраслевому принципу, возможно также разделение занятых в целях анализа принципов формирования заработной платы на тех, кто работает в бюджетном или коммерческом секторе, в ряде случаев существенны гендерные различия. Некоторые из перечисленных направлений сегментирования заработной платы проанализированы, например, в работе [2]. На дезагрегированном уровне процессы, определяющие заработную плату на том или ином локальном рынке, могут быть представлены более выпукло. С другой стороны, чаще всего естественным ограничением для такого анализа становится недостаток данных2 или их характер, если они все-таки доступны: в значительной степени такие исследования реализуемы лишь на данных выборочных обследований, например, таких, как Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения (РМЭЗ). Адекватность результатов, полученных на их основе, тем процессам, которые происходят в экономике в целом -отдельный вопрос, требующий самостоятельного исследования.

В данной работе предпринята попытка представить основные существующие подходы к моделированию заработной платы на агрегированном и дезагрегированном (отраслевом) уровне и определить возможности и ограничения их применения при моделировании российской экономики с учетом доступной статистической информации по заработной плате в разрезе Общероссийского классификатора видов экономической деятельности (ОКВЭД). Также приведена иллюстрация практической реализации некоторых из них на примере данных по промышленным разделам ОК-ВЭД в 2006-2011 гг. Промышленные виды экономической деятельности (разделы ОКВЭД С, Б, Е) выбраны, поскольку в промышленности по-прежнему занята довольно существенная часть населения России (20,2% занятых в 2011 г.), и информацион-

2 В частности, отсутствие необходимой степени детализации.

429

ная база для этих видов деятельности представлена достаточно широким кругом показателей.

Заработная плата и определяющие ее факторы. В самом общем случае в долгосрочном периоде уровень заработной платы должен определяться производительностью труда. В реальной экономике динамика заработной платы зависит от множества дополнительных факторов, среди которых действия профсоюзов, политика государства в области минимальной заработной платы и трудового законодательства, институциональные особенности развития экономики и др. Что касается установления заработной платы конкретной фирмой для данного работника, то здесь основную роль играет соотношение переговорных сил двух сторон, определяемое, с одной стороны, тем, насколько фирме просто найти аналогичного работника, а с другой - насколько работнику сложно подобрать для себя работу в другом месте. Работник, принимая решение, согласиться ли ему на предложенную заработную плату, сравнивает ее со своей резервной заработной платой, т.е. тем уровнем оплаты его труда, при котором ему безразлично, работать или оставаться незанятым. Фирма, минимизируя свои издержки, будет стремиться платить работнику его резервную заработную плату. Однако, как правило, заработная плата чаще всего устанавливается на уровне выше резервного. Объяснению этого посвящен ряд теорий формирования заработной платы (например, теории эффективной заработной платы и имплицитных контрактов).

Две основные концепции, используемые при моделировании заработной платы на более или менее агрегированном уровне, - это кривая Филлипса и кривая заработной платы. Первая описывает динамику темпа роста номинальной заработной платы, а вторая - ее уровня. Остановимся подробнее на подходе кривой Филлипса, так как именно она предусматривает описание краткосрочных циклических колебаний, а не долгосрочных зависимостей, в отличие от кривой заработной платы. Кроме того, данный подход часто используется при моделировании отраслевой динамики заработной платы. При этом сосредоточимся в обзоре, прежде всего на базовых моделях, наиболее часто используемых на практике (и применимых для относи-

4 30

тельно коротких временных рядов российских данных), опустив популярные в последнее время в литературе теоретической направленности более сложные модификации кривой Филлипса.

Основные свойства и базовые принципы построения кривой Филипса. В работе [3] У. Филлипс, проанализировав динамику номинальной заработной платы в Великобритании за период с 1867-1957 гг., установил довольно устойчивую обратную связь между темпом прироста номинальной заработной платы и уровнем безработицы5. Специфицированное им уравнение имело вид: log(y + а) = logР + уlogu, где y - темп прироста номинальной заработной платы (рассчитанный как yt = (0,5(wt+1 - wt_1))/ wt; wt - индекс номинальной часовой оплаты труда в период t); u - уровень безработицы (%); а,р, у - параметры (причем Р и у оценивались МНК, а а подбирался). Полученная по скорректированным данным с 1861 г. по 1913 г. оценка коэффициента у была отрицательной. Данные за период с 1914 г. по 1957 г. в целом довольно точно соответствовали значениям, сконструированным на основе уравнения, оцененного для 1861-1913 гг.

После появления статьи Филлипса в 1958 г. представленная им зависимость была проверена другими исследователями на аналогичных данных (анализ уравнения, оцененного Филлипсом, и выдвинутых им гипотез, есть например, в [4]) и на данных для других стран. Одновременно кривая Филлипса стала получать подробные теоретические обоснования, представленные в оригинальной работе только в виде гипотез и не подтвержденные мо-дельно. Благодаря хорошим описательным свойствам эмпирической зависимости, открытой Филлипсом, она начала активно использоваться в целях оценки возможностей макроэкономической политики в сфере занятости, инфляции и оплаты труда.

Одним из ключевых дополнений к зависимости, описанной Филлипсом, стало то, что в дальнейшем была переоценена роль инфляции в определении заработной платы, практически исклю-

3 Здесь и далее, если не оговорено иное, под уровнем безработицы понимается

отношение численности безработных в экономике к численности экономически активного населения.

431

ченная автором из анализа4. Работников интересует в первую очередь реальная заработная плата, т. к. в противном случае нужно было бы предположить наличие у них постоянных «денежных иллюзий», что, скорее всего, не соответствует действительности.

По мере появления новых эмпирических работ, посвященных связи между динамикой заработной платы (или в более общем случае инфляции) и уровнем безработицы, выяснилось, что при построении кривой Филлипса на более поздних данных зависимость, описанная ранее, исчезала или становилась нестабильной. Например, периоды нестабильности кривой Филипса проанализированы в работе [5]. В 1970-е гг. высокая инфляция сочеталась с высоким уровнем безработицы, что в первую очередь было связано с шоками цен на нефть. Это противоречило выводам классической кривой Филипса и привело к пересмотру ее теоретических основ. Кроме того, в исследованиях, посвященных этой проблематике, основной акцент постепенно сместился с описания динамики номинальной оплаты труда на анализ зависимости между инфляцией и уровнем безработицы.

Появилась кривая Филлипса, модифицированная ожиданиями5, постулирующая зависимость инфляции не только от уровня безработицы, но и от инфляционных ожиданий работников, требующих увеличения заработной платы в ожидании роста цен в будущем. Неустойчивость зависимости инфляции от уровня безработицы объяснялась как сдвиг кривой Филлипса при изменении ожиданий экономических агентов. При предположении, что ожидаемый уровень инфляции равен уровню инфляции в прошлом периоде (к такому выводу приводит, например, гипотеза рациональных ожиданий и рассмотрение в качестве процесса, описывающего инфляцию, случайного блуждания без дрейфа), модифицированная кривая Филлипса стала описывать зависимость не между уровнем безработицы и темпом прироста цен, а между уровнем безработицы и изменением темпа прироста цен (ускорением или замедлением инфляции).

4 В принципе такой подход Филлипса был оправдан с точки зрения кейнсианской теории, оперирующей с постоянными (предопределенными) номинальными ценами. Фактически Филлипс предполагал, что текущее изменение номинальной заработной платы эквивалентно ожидаемому изменению реальной заработной платы в будущем.

5 Основной вклад принадлежит М. Фридману [6] и Э. Фелпсу [7].

432

Еще одним направлением изменения классической кривой Филлипса стало введение концепции неускоряющего инфляции уровня безработицы - КАЖИ [8]. В соответствии с концепцией КАШИ на ускорение или замедление инфляции влияет не уровень безработицы как таковой, а его отклонение от КАЖИ. Превышение уровня безработицы над КАШИ замедляет рост цен, а обратная ситуация, напротив, ускоряет. Кроме того, в долгосрочном периоде модифицированная кривая Филипса вертикальна: связь между инфляцией и отклонением уровня безработицы от КАШИ носит краткосрочный характер.

В самом общем виде уравнение модифицированной с учетом ожиданий кривой Филлипса может быть представлено следующим образом [9, р.10]:

Ар -^ = ОД(Арм -Аре-Х) + 0^)(и -и*) + yzt + вt, (1) где р( - логарифм уровня цен6; Ар( - уровень инфляции (%); Аре - ожидаемый уровень инфляции (%); - уровень безработицы (%); и** - КАШИ (%); - шоки предложения7; C(L) и ©(£) - лаговые операторы; а1 ~ пй(0,^).

При наиболее часто принимаемой гипотезе статических инфляционных ожиданий (Аре{ = Аpt-1) кривая Филлипса примет вид:

АРг = + - и*) + +е,.

Аналогичное уравнение может быть построено и для описания инфляции заработной платы на основе NAWRИ - не ускоряющего уровень инфляции денежной заработной платы уровня заработной платы. Выбор показателя инфляции или инфляции заработной платы в качестве зависимой переменной в кривой Филлипса зависит от целей исследования и ни один из них не имеет какого-либо преимущества заранее.

Модифицированная кривая Филлипса и ее разновидности довольно активно используются для моделирования и прогно-

6 Иными словами, индекса потребительских цен (ИПЦ), дефлятора ВВП или другого индекса цен.

7 Внешние по отношению к описывающей спрос зависимости шоки, например, изменение цен на нефть.

433

зирования инфляции заработной платы в развитых экономиках, как сопровождающий соответствующие управленческие решения инструмент. Существуют примеры такого подхода и для стран с переходной экономикой, преимущественно это касается стран Восточной Европы (например, [10]).

Опыт построения кривой Филлипса для российской экономики. В целом успешность использования кривой Филлипса в ее различных модификациях в ряде стран еще не гарантирует возможность ее применения при моделировании российской экономики. В первую очередь, это связано с тем, что кривая Филлипса, несмотря на свое изначальное происхождение как чисто эмпирической зависимости, сейчас имеет под собой довольно строгие теоретические обоснования, в которых определенным образом задаются свойства экономики в целом и рынка труда, в частности (см., например, [11, p.30-32]). В то же время российский рынок труда имеет специфические особенности развития, резко отличающие его от ситуации в странах, в том числе с переходной экономикой. Если в последних (преимущественно речь идет о Восточной Европе) приспособление рынка труда к шокам переходного периода происходило в основном за счет количественной подстройки (изменения числа занятых и безработных), то и в российской практике, и в странах СНГ, по крайней мере, до финансово-экономического кризиса 2008 г., доминировала подстройка ценовых показателей (реальной заработной платы) при достаточно стабильной занятости (на фоне скрытой безработицы). Это позволило ряду исследователей говорить об особом «евразийском» пути развития российского рынка труда с приоритетом сохранения рабочих мест, в отличие от «европейского», ориентированного на поддержание уровня реальной заработной платы (см., например, [2, стр. 23-24]). Было бы логично предположить, что перенос концепции кривой Филлипса на российскую экономику без учета этих особенностей не возможен, а их учет в случае модифицированной кривой Филлипса способен привести к разрушению зависимости в принципе, так как она основана на характеристиках «европейского» пути развития рынка труда. Однако, как показывает существующая практика исследований российской экономики, ситуация не настолько критична.

434

Моделированию инфляции заработной платы в российской экономике на основе кривой Филлипса посвящен ряд работ, проведенных в ИНП РАН [12-14]. В этих исследованиях использована классическая спецификация кривой Филлипса, описывающая зависимость между темпом прироста номинальной заработной платы (мМ(), инфляцией потребительских цен

(Р( - месячный темп прироста ИПЦ) и уровнем безработицы

(п( )8 без учета модификаций, связанных с КАЖКИ.

В [12] кривая Филлипса оценена МНК по данным о ежемесячной номинальной начисленной заработной плате в целом по РФ за период с мая 1994 по апрель 2000 г. Исходная спецификация вида мМ{ = /(й~1,Р(,й{) оказалась не очень удачной

из-за сезонных всплесков темпов прироста номинальной заработной платы, связанных с дополнительными выплатами работникам в декабре и (или индексациями) в конце кварталов (март, июнь, сентябрь). Добавление в уравнение сезонных дамми- переменных для соответствующих периодов, замена месячного темпа прироста ИПЦ его значением с лагом в 3 месяца в качестве фактора (для отражения запаздывающего характера влияния инфляции на оплату труда) и оценка зависимости вида мМ( = /(йД рр_3, сезонные _ дамми) привели к существенному улучшению качества подгонки регрессий: Я^ вырос с 0,04 до 0,93 при выполнении основных требований к остаткам МНК. Оценки коэффициентов при независимых переменных имели знаки, соответствующие концепции кривой Филлипса: оценка коэффициента при й_ оказалась значимо больше нуля, так же как и оценка коэффициента при Р_3. Хорошие описательные (и прогнозные) свойства полученного авторами регрессионного уравнения позволяют сде-

8 В силу нелинейности зависимости между темпом прироста заработной платы и безработицей, отмеченной Филлипсом, в качестве фактора в уравнении используется не непосредственно уровень безработицы, а величина, ему обратная. Такой подход предложен в [4]: исходное уравнение Филлипса ^(у + а) = ^р+у^й заменялось уравнением вида у = Х + ц1й _1 2й _2.

435

лать вывод, что для периода, на котором проводилась оценка, кривая Филлипса адекватна.

В работе [13] построение кривой Филлипса на российских данных для экономики в целом дополнено анализом на уровне субъектов РФ и федеральных округов (ФО) на основе месячных данных за период с марта 1994 по декабрь 2001 г. Спецификация уравнения для прироста номинальной заработной платы в данной работе в целом соответствует предыдущей итоговой спецификации, за исключением некоторых моментов. Во-первых, авторами был расширен круг дамми переменных, используемых при моделировании сезонных всплесков, в частности, была добавлена индикаторная переменная, отвечающая одновременно за скачок в марте и июне. Во-вторых, авторы использовали два альтернативных показателя уровня безработицы для включения в уравнение: уровень зарегистрированной в службе занятости безработицы и уровень безработицы, получаемый по методологии Международной организации труда (МОТ) по итогам выборочного Обследования населения по проблемам занятости. Более подходящим (с точки зрения описательных характеристик уравнения) оказался уровень безработицы, соответствующий методологии МОТ. Кроме того, лаг для темпа прироста потребительских цен выбирался для каждого региона индивидуально (заданный «коридор» 1-12 лагов) на основе критериев Акайке и Шварца9.

На уровне регионов с помощью построенных уравнений удалось объяснить не менее чем 75% дисперсии темпа прироста заработной платы. При этом влияние величины, обратной уровню безработицы, было значимо на 5% уровне значимости для 53 из 89 субъектов РФ, для которых проводилась оценка.

Для всех федеральных округов, кроме Дальневосточного, была выявлена статистически значимая обратная связь между темпом прироста номинальной заработной платы и уровнем безработицы. Все полученные уравнения описывали динамику заработной платы точнее, чем на менее агрегированном уров-

9 Выбранное значение лага оказалось в интервале от 2 до 7 месяцев, для значительной части регионов лаг был кратен 3 месяцам.

436

не субъектов70. Выделилась группа федеральных округов, в которых заработная плата оказалась более чувствительной к уровню безработицы, чем в экономике в целом (Южный и Уральский ФО). Здесь важно отметить, что это связано, как указывают авторы, в том числе и с отраслевой структурой экономики федеральных округов. Это, в свою очередь, служит дополнительным подтверждением необходимости анализа процессов формирования заработной платы на уровне отраслей (видов экономической деятельности).

Продолжение исследования зависимости темпа прироста заработной платы от уровня безработицы на более поздних данных (по декабрь 2004 г.) представлено в [14]. Оценка на более продолжительном периоде времени подтвердила полученные ранее выводы. Круг регионов, для которых влияние уровня безработицы на динамику номинальной заработной платы было существенным, расширился до 55. Статистически значимая зависимость, выявленная ранее, исчезла лишь в двух субъектах РФ. Еще для большего числа субъектов РФ влияние инфляции на изменение заработной платы стало проявляться с запаздыванием в 3 месяца.

В целом, несмотря на то, что в этих исследованиях использована самая ранняя спецификация кривой Филлипса, оцененная зависимость оказалась довольно устойчивой и вполне может быть использована для прогнозирования динамики номинальной заработной платы.

Более сложные спецификации кривой Филлипса, оцененные по российским данным уже для 2000-х г., представлены в работе [15]. Автор использовал уравнение (2), соответствующее «triangle model» Гордона [16] с адаптивными ожиданиями, для моделирования динамики 6 видов инфляции (ИПЦ, базового ИПЦ, индекса цен производителей (ИЦП), ИЦП обрабатывающих производств, дефлятора ВВП и удельных издержек на труд) на основе квартальных данных. Статистически значимая отрица-

10 Самым точным с точки зрения описательных свойств является уравнение для экономики в целом, что вполне естественно, так как при агрегировании индивидуальные особенности регионов (которые не ограничиваются, очевидно, темпом инфляции и уровнем безработицы, включенными в уравнение) компенсируют друг друга. Это же объясняет большую точность уравнений для ФО по сравнению с субъектами РФ.

437

тельная зависимость (со структурным сдвигом в 2003-2007 гг.) между уровнем безработицы и изменением инфляции была обнаружена для всех индексов инфляции, кроме ИЦП. На основе полученных результатов автором делается вывод о переходе российского рынка труда в такую фазу своего развития, в которой появляются условия для существования кривой Филлипса.

Подходы к моделированию заработной платы на уровне отраслей. Моделирование процесса формирования оплаты труда на уровне отрасли в основном осуществляется в прикладных целях при разработке макроэконометрических моделей, описывающих развитие экономики на дезагрегированном уровне.

В большинстве таких моделей процессы, происходящие на рынке труда, представлены двумя блоками зависимостей. В первом моделируется оплата труда (чаще всего на основе кривой Филлипса), а отраслевая занятость определяется во втором блоке (на основе обратной производственной функции). Такой подход реализован в больших макроэконометрических моделях 1960-1970-х гг. например, таких как Уортонская модель американской экономики [17], модель DNS [18] французской экономики и эконометрические модели среднесрочного плана развития экономики Японии [19]. Из более поздних моделей можно упомянуть LIFT [20] и модели Global Insight.

В DNS заработная плата моделируется на отраслевом уровне с использованием кривой Филлипса, включающей в качестве объясняющих переменных помимо избыточного спроса на труд (отношение числа зарегистрированных безработных к числу незаполненных вакансий) и темпа роста уровня потребительских цен, темп изменения производительности труда в отрасли и переменную, отражающую ситуацию с выдачей кредитов в стране. В среднесрочной макромодели Японии использована более простая зависимость: темп прироста заработной платы на одного занятого определяется уровнем безработицы и темпом изменения ИПЦ.

Интересный подход к моделированию отраслевой заработной платы предложен в [21]. Авторы поставили своей целью проверить, достаточно ли для моделирования заработной платы в макроэкономической модели экономики Нидерландов построить уравнение для заработной платы в экономике в целом

4 38

или формирование оплаты труда специфично в каждой отрасли и необходима оценка индивидуальных отраслевых уравнений. Они проанализировали 21 отрасль, исключив из рассмотрения нерыночный сектор и отрасль «операции с недвижимым имуществом» из-за статистического, а не экономического принципа формирования последней и директивного характера назначения заработной платы в первом. В качестве теоретической модели формирования заработной платы авторами использована модель индивидуального торга между потенциальным работником и работодателем77. На ее основе выделяются факторы, влияющие на уровень заработной платы в отрасли. Это дефлятор (отраслевой) валовой добавленной стоимости (ВДС), производительность труда (отраслевая и по экономике в целом), ИПЦ, ставка налога на доходы и налога на социальные отчисления, количество занятых в отрасли, уровень безработицы в экономике в целом, уровень замещения (отношение пособия по безработице к среднему уровню заработной платы в отрасли) и средний уровень заработной платы в отраслях-лидерах.

Отраслями-лидерами считаются отрасли, раньше других повышающие оплату труда, и за заработной платой в которых «подтягиваются» другие отрасли при установлении собственного уровня оплаты. Такие отрасли можно определить на основе тестов причинности по Грэнджеру, проведенных попарно для всех отраслей: прирост заработной платы в отраслях-лидерах должен предшествовать увеличению заработной платы в отраслях-последователях. Авторам удалось выделить в экономике Нидерландов пять отраслей-лидеров по заработной плате.

Несмотря на то, что авторы делают вывод о достаточности одного агрегированного уравнения заработной платы, в силу его близости к уравнению, восстановленному на основе отраслевых моделей, использованный ими подход для классификации отраслей и моделей для них представляется интересным, а главное, реализуемым на российских данных.

11 Объектом торга выступает только заработная плата, число занятых определяется самостоятельно работодателями после достижения соглашения об оплате (модель right-to-manage).

439

Моделирование отраслевой заработной платы в российской экономике. В первую очередь, остановимся на существующем опыте построения блока труда для макроэкономической модели российской экономики на примере межотраслевой модели RIM (Russian Interindustry Model), созданной в ИНП РАН совместно с INFORUM.

RIM12 принадлежит к классу моделей типа затраты-выпуск, разрабатываемых по методике INFORUM в различных странах. Она описывает динамику российской экономики на уровне 25 отраслей, включая подотрасли промышленности, в разрезе Общесоюзного классификатора отраслей народного хозяйства (ОКОНХ) по годовым данным за 1980-2004 гг. в рамках 5 функциональных блоков: конечного потребления и производства, доходов, цен, бюджетно-финансового, доходов и расходов населения, и блока критерия сходимости. Переменные, касающиеся рынка труда, в RIM моделируются в блоках конечного потребления и производства (отраслевая занятость) и доходов (отраслевая заработная плата). В RIM оцениваются отдельные уравнения для среднегодовой номинальной заработной платы по всей экономике и для отраслевых оплат труда. Базовый (к 1997 г.) индекс средней общероссийской заработной платы моделируется как функция базового ИПЦ и базового индекса производительности труда в экономике. Базовые индексы средней отраслевой заработной платы зависят от базового индекса средней общероссийской заработной платы и реального фактора соответствующей отрасли в постоянных ценах, в качестве которого используется изменение выпуска, производительности труда, экспорта или их лагированные значения. Подход, выбранный в RIM при моделировании отраслевых заработных плат удобен своей экономичностью. Однако это приводит к тому, что показатель, получаемый агрегированием с отраслевого уровня, сам же и определяет отраслевые значения, т.е. возникает проблема одновременности. Кроме того, RIM строился по годовым данным, что, с одной стороны, ограничивает количество доступных точек для оценивания, но с другой, -

12 Подробнее о RIM см. http://www.macroforecast.ru/

440

позволяет использовать ряд показателей, недоступных для более дезагрегированных по времени данных.

Модели динамики заработной платы на уровне отраслей с использованием ежемесячной статистики за период с января 1999 по декабрь 2003 г. представлены в [22]. В этой работе, в отличие от RIM, моделируются месячные темпы прироста номинальной заработной платы на основе кривой Филлипса, аналогичной оцененной в [14], для 11 отраслей ОКОНХ. В качестве показателя безработицы в каждой отрасли использовался уровень безработицы, основанный на принадлежности безработного (с опытом работы) той или иной отрасли по его последнему месту работы75. Оценка коэффициента при этом факторе оказалась значимой для промышленности, сельского и лесного хозяйства, связи, строительства, ЖКХ, науки и научного обслуживания, управления. Влияние инфляции на отраслевую заработную плату было существенным лишь для четырех отраслей, три из которых относятся к бюджетным (здравоохранения, образования и культуры и искусства). Кроме того, довольно значительная часть дисперсии темпов прироста номинальной заработной платы объяснялась фиктивными переменными, отвечающими за сезонные всплески. При относительно неплохом качестве подгонки отраслевых уравнений в целом, для ряда отраслей R2adj оказался близок или ниже 0,60.

Опыт моделирования динамики заработной платы в отраслевом разрезе и в разрезе видов экономической деятельности представлен также в [23, 24], где рассматриваются вопросы как самостоятельной оценки динамики заработной платы, так и совместного (одновременного) моделирования динамики заработной платы и численности работников в экономике как влияющих друг на друга параметров.

Представленные выше работы основывались на данных официальной государственной статистики, что позволяет получать практически значимые макроэкономические оценки.

13 Эта информация быта доступна ежеквартально по итогам Обследования населения по проблемам занятости. Авторами производился пересчет квартальным данных в ежемесячные на основе доступной из публикаций Росстата помесячной динамики уровня безработицы в целом по экономике. На текущий момент Обследование населения по проблемам занятости проводится ежемесячно.

441

Именно поэтому результаты, полученные в рамках этих работ, описаны нами достаточно подробно.

В то же время существует класс работ, посвященных, в том числе, анализу формирования заработной платы в отраслях российской экономики, выполненных на основе данных выборочных обследований предприятий определенного круга отраслей. Несмотря на то, что их результаты не могут быть распространены на все отрасли, эти работы интересны с точки зрения анализа возможных факторов, влияющих на динамику заработной платы в определенной подгруппе отраслей. Так, в работе [2, с. 97-141] проанализированы механизмы формирования заработной платы по итогам опроса 300 крупных и средних предприятий российской промышленности, проведенного в 2002 г. Выборка была сконструирована таким образом, чтобы достаточно близко соответствовать отраслевой структуре промышленности. Для нас наиболее интересна часть опроса, посвященная тому, под воздействием каких факторов предприятия готовы увеличивать своим работникам заработную плату. Как оказалось, наиболее важными факторами были улучшение финансового состояния предприятия (отметили 67% опрошенных предприятий), рост производительности (35%), потребительских цен (46%) и прожиточного минимума (27%), трудности с удержанием и набором кадров (33 и 28%, соответственно). Таким образом, предприятия при установлении заработной платы преимущественно ориентировались на внутренние факторы (первые два из упомянутых выше), и лишь частично - на внешние, связанные с инфляцией и состоянием рынка труда. Изменение МРОТ играло менее существенную роль (его указали 25% респондентов). Мнение профсоюзов и работников на увеличение заработной платы практически никак не влияло, их отметило менее 10% опрошенных. Несмотря на то что это выборочное обследование, к тому же проведенное для одного (2002) года, его итоги важны как с точки зрения общего представления о свойствах российского рынка труда на уровне отраслей, так и возможности их использования в качестве некоторой отправной точки при отборе

442

факторов, потенциально влияющих на уровень заработной платы в отраслях промышленности.

Помимо накопленного для разных экономик опыта моделирования динамики заработной платы существенное влияние на выбор подходов к анализу этого показателя для России неизбежно оказывает доступная исследователю статистическая информация. В связи с этим рассмотрим подробнее основные источники данных для моделирования процессов формирования заработной платы на российском рынке труда на дезагрегированном уровне.

Структура данных о среднемесячной начисленной заработной плате без выплат социального характера по видам экономической деятельности в РФ. Среднемесячная начисленная заработная плата рассчитывается как частное от деления фонда заработной платы предприятия на среднесписочную численность его работников. Фонд заработной платы включает в себя начисленную организациями оплату за отработанное и неотработанное время (в денежной и натуральной форме), компенсационные выплаты, стимулирующие доплаты и надбавки, премии, единовременные поощрительные выплаты, а также оплату питания, жилья и топлива, если она носит систематический характер [25, стр. 39-45]. Выплаты социального характера, не учитываемые в рассматриваемом нами показателе, - это преимущественно выплаты, связанные с предоставлением работникам социальных льгот. Важно отметить, в начисленной заработной плате не учитывается единый социальный налог и взносы на обязательное социальное страхование от несчастных случаев на производстве и профессиональных заболеваний, являющиеся частью расходов на оплату труда для предприятий (после отмены ЕСН в 2010 г., соответственно, речь идет о взносах в фонды социального страхования14). Однако в нее входит налог на доходы физических лиц, уплачиваемый работодателем и не получаемый работником на руки, хотя сумма этого налога является частью начисленной ему заработной платы.

14 К ним относятся Пенсионный фонд России, Фонд социального страхования России, Федеральный и территориальные фонды обязательного медицинского страхования.

443

Источником информации о среднемесячной начисленной заработной плате (публикуется Росстатом раз в месяц в [25]), так же как и о среднесписочной численности работников (включая работников списочного состава, внешних совместителей и работников, выполнявших договора гражданско-правового характера) в разрезе ОКВЭД является форма федерального статистического наблюдения № П-4 "Сведения о численности, заработной плате и движении работников". Данная форма ежемесячно заполняется всеми юридическими лицами - коммерческими и некоммерческими организациями (кроме субъектов малого предпринимательства) со средней численностью работников больше 15 человек (включая работающих по совместительству и договорам гражданско-правового характера). Статистика по данному кругу предприятий далее восстанавливается до полного круга организаций.

В 2005 г. данные о заработной плате публиковались Росста-том для так называемых «хозяйственных» видов деятельности (также как до этого в ОКОНХ), т.е. весь фонд заработной платы предприятия относился к тому виду деятельности, который являлся для него основным (приносил наибольшую долю добавленной стоимости). Начиная с 2006 г., информация о среднемесячной заработной плате предоставляется Росстатом по «чистым» видам экономической деятельности, т.е. фонд заработной платы предприятия распределяется по всем фактическим видам экономической деятельности, которое оно осуществляет, а не приписывается основному. Для этого при заполнении формы № П-4 на уровне юридического лица, в соответствии с методологическими указаниями Росстата по заполнению соответствующих форм статистического наблюдения, данные первого раздела должны приводиться по подразделениям организации, осуществляющим фактические виды экономической деятельности. Статистика труда по вспомогательным видам деятельности организации (таким, как например, бухгалтерия) не разбивается, а относится на основной вид деятельности.

Примечательно, что визуальный анализ данных по среднемесячной начисленной номинальной заработной плате не выявил в них каких-либо существенных изменений после пере-

444

хода в 2006 г. от хозяйственных видов экономической деятельности к чистым. В связи с этим можно сделать предположение, что распределение показателей заработной даты и численности по фактическим видам деятельности предприятия проводилось в ограниченным масштабах в силу его трудоемкости и соответствующие данные по-прежнему относились на основной вид деятельности предприятия.

Данные по факторам, потенциально оказывающим влияние на динамику оплаты труда в разрезе видов экономической деятельности. Оплата труда в рамках отрасли или вида экономической деятельности может определяться двумя группами факторов: внешними по отношению к виду деятельности и внутренними. Первые отражают состояние экономики страны в целом. К таким факторам можно отнести инфляцию потребительских цен, уровень безработицы/занятости, экономический рост, динамику валютного курса и цены на нефть. Вторая группа факторов является специфической для каждого вида экономической деятельности. Это индексы цен производителей, индексы производства, выпуск и ВДС отдельных видов деятельности, количество занятых и безработных, относящих себя к тому или иному виду деятельности, условия на рынках сбыта продукции предприятий данного вида деятельности (будут рассмотрены более подробно далее) и т.д. Понятно, что разделение между двумя видами факторов условно, так как даже общие и внешние по отношению к виду деятельности факторы могут воздействовать на отдельные виды деятельности неодинаково. Если общий уровень потребительских цен и безработица/занятость, скорее всего, имеют более или менее одинаковый для всех видов деятельности механизм воздействия на заработную плату работников (компенсация роста цен на потребительские товары в первом случае и изменение соотношения переговорных сил работников и работодателей -во втором), то для остальных перечисленных нами факторов это не совсем так. Например, к изменениям курса рубля по-разному чувствительны экспортно-ориентированные виды деятельности, виды деятельности, наоборот, конкурирующие с импортом, и предоставляющие услуги, не связанные ни с импортом

445

факторов производства, ни с конкуренцией на конечных рынках с иностранных производителями. Тем не менее, предложенное разделение потенциальных факторов на группы удобно, по крайней мере, с той точки зрения, что часть из них имеет значение, индивидуальное для каждого вида деятельности, а часть - нет.

Численность занятого населения и безработного населения по методологии МОТ определяется Росстатом в ходе проведения выборочного Обследования населения по проблемам занятости (далее - Обследования) среди населения в возрасте от 15 до 72 лет. Данное обследование осуществлялось с 1999 г. по август 2009 г. ежеквартально по состоянию на последнюю неделю второго месяца квартала (февраля, мая, августа и ноября). Начиная с сентября 2009 г., оно проводится ежемесячно, охватывая 0,06% от численности населения соответствующих возрастных категорий.

Основным ограничением использования данных Обследования является то, что ежеквартальный (с разбивкой данных по месяцам) статистический бюллетень, публикуемый Росста-том по его итогам, содержит информацию в разрезе ОКВЭД с очень малой степенью детализации, без предоставления данных по подразделам ОКВЭД.

Информация по замещенным рабочим местам (работников списочного состава, внешних совместителей и работников, выполнявших договора гражданско-правового характера) по крупным и средним организациям публикуется Росстатом по видам экономической деятельности (до цифровых кодов ХХ.Х, но в основном до уровня подразделов ОКВЭД) в ежемесячном разрезе [26].

Индексы цен производителей промышленных товаров в разрезе ОКВЭД отражают изменение цен товаров-представителей, относящихся к тому или иному виду экономической деятельности (для разделов ОКВЭД С, Б, Е). Цены на товары-представители фиксируются на уровне базовых организаций, отобранных территориальными статистическими органами. В дальнейшем индексы цен по отдельным товарам/товарным группам агрегируются с использованием базовых весов, сконструированных на основе показателя «Отгружено товаров соб-

446

ственного производства, выполнено работ и услуг собственными силами в фактических ценах (без НДС и акциза) по чистым видам деятельности, тыс. рублей». Таким образом, используя в анализе индексы цен производителей, применяются индексы цен по чистым видам экономической деятельности.

Индексы производства по группе элементарных видов деятельности, подклассам (ХХ.Х), классам (XX), подразделам и разделам (С, Б, Е) ОКВЭД получаются последовательным агрегированием индексов производства, начиная с элементарных видов экономической деятельности, путем взвешивания на основе ВДС базисного года (в текущей статистике это 2008 г.). Индексы производства элементарных видов экономической деятельности, в свою очередь, рассчитываются на основе сопоставления выпуска (в ценах базисного периода) товаров-представителей в отчетном периоде с их выпуском в базисном периоде.

Под условиями рынка сбыта продукции вида экономической деятельности понимается преимущественно экспорт и импорт данной продукции. Фактор экспорта важен для добывающих видов экономической деятельности (на минеральные продукты в 2010 г. приходилось 68,8% стоимостного выражения экспорта из России) и металлургии (13%, соответственно). В то же время необходимо отметить, что 2011 г. характеризовался падением темпов роста экспорта в физическом выражении как для нефтегазового сектора, так и для производителей сырьевых товаров.

С импортными товарами, в основном, конкурируют производители машин и оборудования, транспортных средств (44,5% импорта в Россию в стоимостном выражении); продукции химической промышленности и каучука (16,3%); продовольственных товаров; сельскохозяйственного сырья, кроме текстильного (15,9%).

В завершении кратко проиллюстрируем, насколько некоторые из перечисленных факторов и подходов к моделированию заработной платы, могут быть полезны для построения моделей заработной платы для российской промышленности (в том числе в целях последующего их использования для прогнозирования).

Результаты моделирования динамики среднемесячной начисленной заработной платы для российских промышленных видов экономической деятельности. В число видов

447

экономической деятельности, для которых были оценены модели индивидуальной динамики заработной платы, вошли два подраздела раздела С «Добыча полезных ископаемых», 14 подразделов раздела Б «Обрабатывающие производства» и раздел Е «Производство и распределение электроэнергии, газа и воды».

В связи с изменением в 2010 г. базисного года для расчета индексов производства промышленных видов экономической деятельности (с 2002 г. на 2008 г.) невозможно использование в моделировании всего периода, для которого доступны данные в разрезе ОКВЭД по заработной плате (с 2005 г.). С учетом ретроспективного пересчета Росстатом индексов производства использованный временной интервал для оценки моделей - с 06.2006 г. по 12.2011 г.

Для каждого вида экономической деятельности оценивались модели авторегрессии-скользящего среднего с экзогенными факторами (АКМАХ), выбор наилучшей модели осуществлялся на основе критериев Акайке и Шварца. Удалось определить группы видов деятельности в зависимости от факторов, влияющих на формирование их заработной платы. Вначале выделялись модели без экзогенных факторов (за исключением сезонности и тренда), затем модели с экзогенными факторами делились на подгруппы в зависимости от их сочетания: ИПЦ и (или) уровень безработицы; специфические для вида деятельности факторы15 (ИЦП; индексы производства; количество замещенных рабочих мест в данном виде деятельности).

Результаты моделирования, полученные для рассмотренных видов экономической деятельности, представлены в табл. 1, на основе которых можно сделать следующие предварительные выводы. Как видно из табл. 1, для всех представленных видов деятельности значимым оказался хотя бы один фактор, отличный от лаго-вой зависимой переменной или фиктивных переменных.

15 Вид деятельности относился к этой категории, если наряду со специфическими факторами при установлении заработной платы в нем учитывались инфляция или уровень безработицы.

448

Таблица 1

Модели заработной платы промышленных видов экономической деятельности

Вид экономической деятельности

Факторы* (помимо ЛКМЛ-части, сезонных и прочих фиктивных переменных) в модели для месячных темпов прироста начисленной заработной платы без выплат _социального характера_

Раздел С.

Добыча полезных ископаемых СЛ Добыча топливно-энергетических полезных ископаемых СВ Добыча полезных ископаемых, кроме топливно-энергетических

Раздел Б.

Обрабатывающие производства БЛ Производство пищевых продуктов, включая напитки, и табака БВ Текстильное и швейное производство

БС Производство кожи, изделий из

кожи и производство обуви ББ Обработка древесины и производство изделий из дерева БЕ Целлюлозно-бумажное производство; издательская и полиграфическая деятельность БЕ Производство кокса и нефтепродуктов БО Химическое производство БН Производство резиновых и пластмассовых изделий Б1 Производство прочих неметаллических минеральных продуктов Б1 Металлургическое производство и производство готовых металлических изделий БК Производство машин и оборудования

БЬ Производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования

1/Щ.

1/Ш

РШКУ_СВ

1/Ш

1/Ш

1/Ш

1/Ш

1/Ш

РШКУ_БЕ

1/Ш

1/Ш

1/Ш

1/Ш

1/Ш

449

Вид экономической деятельности Факторы* (помимо АКМА-части, сезонных и прочих фиктивных переменных) в модели для месячных темпов прироста начисленной заработной платы без выплат социального характера

БМ Производство транспортных средств и оборудования БЫ Прочие производства Раздел Е. Производство и распределение электроэнергии, газа и воды 1 В скобках приведены вошедшие в мод ной переменной, значимые на 5-процент 1/Ш (1); СР1 (1-3); ЕМР БМ (2) 1/Ш (0,1); СР1 (3) 1/Ш. (0); СР1 (3); ЕМР_Е (2) ель лаги (количество месяцев) по данном уровне значимости.

Использованные обозначения:

1/иК - величина, обратная уровню безработицы по методологии МОТ;

СР1 - ИПЦ, % к предыдущему периоду;

РР1_Х - ИЦП подраздела X;

РКО^¥_Х - индекс производства подраздела X;

ЕММР_Х - число замещенных рабочих мест на крупных и средних предприятиях подраздела X.

В число видов деятельности, для которых модель заработной платы представляет собой более или менее классическую филлипсовскую зависимость, вошли добыча полезных ископаемых; обработка древесины и производство изделий из дерева; производство кокса и нефтепродуктов; производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования; прочие производства обрабатывающих производств.

Промежуточными (включают помимо ИПЦ, уровня безработицы количество замещенных рабочих мест данного вида деятельности) оказались модели для разделов Б и Е, а также производства транспортных средств и оборудования. Модели для всех остальных видов деятельности включают тот или иной специфический фактор, не относящийся к характеристикам рынка труда: соответствующий индекс производства или индекс цен производителей.

Проверка качества прогноза полученных моделей показала, что для всех из них (за исключением раздела С, подразделов БЕ, ББ и Б1) средняя абсолютная процентная ошибка прогноза на период январь-май 2012 г. не превышает 5% (минимум -

450

1,2%), т.е. в целом подобный подход с точки зрения целей прогнозирования дает неплохие результаты. Виды деятельности, ставшие исключением, очевидно, при моделировании требуют учета дополнительных специфических факторов, что и определяет одно из направлений дальнейшего исследования.

Литература и информационные источники

1. Ивантер А. Модернизационный маневр //Эксперт. №2 (785). 16.01.2012. http://expert.ru/expert/2012/02/modernizatsionnyij-manevr/.2012.

2. Заработная плата в России: эволюция и дифференциация: моногр. /Под ред. В.Е. Гимпельсона, Р.И. Капелюшникова; Гос. ун-т - Высшая школа экономики. М.: Изд. Дом ГУ-ВШЭ, 2007.

3. Phillips A.Z.H. The relation between unemployment and the rate of change of money wages rates in the United Kingdom, 1861-1957 // Economica, New Series. Vol. 25. №100. 1958. pp. 283-299.

4. Lipsey R.G. The relation between unemployment and the rate of change of money wages rates in the United Kingdom, 1861-1957: A Further Analysis // Economica, New Series. Vol. 27. №105. 1960. pp. 1-31.

5. Castle J.L. and D.F. Hendry. The long-run determinants of UK wages 1860-2004 // Journal of Macroeconomics. Vol. 31(1) 2009. pp. 5-28.

6. Friedman, M. The Role of Monetary Policy // American Economic Review. №68.1968. pp. 1-17.

7. Phelps E. Phillips Curves, Expectations of Inflation, and Optimal Unemployment over Tim //Economica, New Series. № 34. 1967pp. 254-281.

8. Modigliani F. and L. Papademos. Targets for monetary policy in the coming year //Brookings Papers on Economic Activity. №1. 1975. pp. 143-163.

9. Fabiani, S. and R. Mestre. Alternative measures of the NAIRU in the Euro area: estimates and assessment. ECB Working Papers. №17. 2000.

10. Budnik K. Non-accelerating wage inflation rate of unemployment in Poland, draft; 2006.

11. The concept, policy use and measurement of structural unemployment: estimating time-varying NAIRU across 21 OECD countries. OECD Economics Department Working Papers. №250. 2000.

12. Белявский М.О., Коровкин А.Г., Полежаев А.В. Рынок труда в России и динамика изменения номинальной заработной платы // Проблемы прогнозирования, №6. 2000. С. 91-105.

13. Коровкин А.Г., Подорванова Ю.А., Долгова И.Н. Взаимосвязь номинальной заработной платы и безработицы: региональные особенности // Проблемы прогнозирования, №6. 2003. С. 78-94.

451

14. Коровкин А.Г., Долгова И.Н., Королев И.Б., Подорванова Ю.А., Полежаев А.В. Занятость и рынок труда в России: проблемы и ограничения //Проблемы прогнозирования. №5. 2005. С. 119-142.

15. Гафаров Б.Н. Кривая Филлипса и становление рынка труда в России // Экономический журнал ВШЭ. №2. 2011. с. 155-176.

16. Gordon R.J. Inflation, Flexible Exchange Rates, and the Natural Rate of Unemployment. NBER Working Paper №708. 1981.

17. Duggal, V.G., Klein L.R. and M.D. McCarthy. The Wharton Model Mark III: A Modern IS-LM construct //International Economic Review. 1974.

18. Fouquet D., Charpin J-M., Guillaume H., Muet P-A., and D. Vallet, D.M.S.: French Medium-Term Forecasting Model, I.N.S.E.E., Paris.

19. Макроэкономические модели планирования и прогнозирования / пер. с англ. и фр. под ред. Э.Б. Ершова. М.: Статистика, 1970, с. 11-161.

20. Meade D.S. The LIFT Model. Электронный ресурс. Режим доступа свободный: http://inforumweb.umd.edu/papers/wp/wp/2001/wp01002.pdf

21. Graafland, J.J. and J.P. Verbruggen. Macro against sectoral wage equations for the Netherlands //Applied Economics. №25. 1993. pp.1373-1383.

22. Ахундова О.В., Коровкин А.Г., Королев И.Б., Подорванова Ю. А. Безработица на российском рынке труда: отраслевой аспект // Научные труды ИНП РАН. М.: МАКС Пресс. 2004. с. 505-527.

23. Коровкин А.Г., Долгова И.Н., Королев И.Б. Перспективная динамика отраслевых и региональных рынков труда Российской Федерации и пути преодоления демографических ограничений на них //Вестник РГНФ, 2006., №4.

24. Коровкин А.Г., Долгова И.Н., Королев И.Б. Состояние и прогнозирование развития национального и регионального рынков труда. Глава 17 в книге Прогнозирование социально-экономического развития региона /Под ред. ВА. Черешнева, А.И. Татаркина, С.Ю. Глазьева. Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2011- 1104 с. 572-599 с.

25. Методологические положения по статистике. Вып. 4. М.: Госкомстат России, 2003.

26. Социально-экономическое положение России. Стат. сб. M.: Рос-стат, 2005-06.2012 гг.

27. Указания по заполнению форм федерального статистического наблюдения: № П-1 "Сведения о производстве и отгрузке товаров и услуг ", № П-2 "Сведения об инвестициях", № П-3 "Сведения о финансовом состоянии организации ", № П-4 "Сведения о численности, заработной плате и движении работников", № П-5(м) "Основные сведения о деятельности организации", утверждены Приказом Росстата от 12.11.2008 №278 (с учетом последующих изменений, внесенных Приказами Росстата №240 от 03.11.2009; №348 от 11.10.2010; №61 от 14.03.2011).

28. Краткосрочные экономические показатели Российской Федерации: Ежемесячное издание. M.: Росстат, январь-июнь 2012 г.

452