Мобильность и стабильность на российском рынке труда

Декомпозиция роста производительности в системе цепных индексов. Если для расчета индексов физического объема выпуска используют цепные индексы (как рекомендовано в СНС [37] 1993 и 2008 гг.), то предпосылка (3–1) об аддитивности выпуска в постоянных ценах нарушается. В этом случае вместо TRAD и CSLS для декомпозиции темпов роста производительности требуются иные подходы.

Соответствующие методы для экономики в целом были предложены в работах Нордхауза и Стайроха [Nordhaus, 2002; Stiroh, 2002]. Однако они ограничивались разложением темпов роста производительности труда на внутриотраслевые вклады и реаллокацию, не обеспечивая разложение эффекта последней на вклады отдельных отраслей. Позднее была предложена декомпозиция темпов роста производительности для цепных индексов, обеспечивающая аддитивность вкладов отдельных отраслей [Tang, Wang, 2004] [38] . Подход этих авторов не требует аддитивности выпуска в постоянных ценах (3–1), и для него достаточна аддитивность выпуска лишь в текущих ценах V:

37

См.: [System of National Accounts, 1993: 1.17; System of National Accounts, 2008: 15.21]. Об использовании цепных индексов в российской статистической методологии см., например: [Росстат, 2014. Раздел 3].

38

См. также обзоры в работах: [Balk, 2014; Reinsdorf, 2015].

 (3–5)

Реальный выпуск Y представляет выпуск в текущих ценах, скорректированый на индекс цен P, который задает уровень цен по отношению к уровню базового года

 (3–6)

В общем случае из того, что в каждой отрасли n Y_n = V_nlP_n, не следует, что

. В то же время может использоваться такая система индексов цен

и соответствующих им индексов количеств

, для которых свойство аддитивности выпуска (3–1) будет выполняться. Тогда темпы прироста производительности труда = /X, где X = Y/L, можно представить как

(3–7)

где

и

– отношение отраслевого индекса производительности в отрасли n к агрегированному. Соотношение (3–7) – это разложение GEAD, в котором первое слагаемое отвечает за внутриотраслевые источники роста, второе интерпретируется как эффект Денисона, а третье – как эффект Баумоля.

Декомпозиция GEAD имеет несколько преимуществ перед TRAD [Dumagan, 2013]. Во-первых, в GEAD внутриотраслевая компонента роста (первое слагаемое в (3–7)) зависит только от отраслевых дефляторов цен, а в TRAD она (первое слагаемое в (3–3)) определяется и дефлятором для экономики в целом [39] . Другими словами, в TRAD на внутриотраслевую компоненту влияет изменение соотношения отраслевых и агрегированных уровней цен, которое может быть не связано с соответствующими внутриотраслевыми процессами. Например, оно может меняться из-за использования другой индексной формулы или иного способа усреднения весовых коэффициентов.

39

В явном виде это показано в работе [Dumagan, 2013] (см. соотношения (4.1) и (4.2)).

Во-вторых, TRAD может давать смещения в декомпозиции внутриотраслевой компоненты роста производительности на отраслевые вклады даже при использовании выпуска в постоянных ценах и выполнении условия аддитивности (3–1), а GEAD таких смещений не дает. Это объясняется тем, что в качестве весов при агрегировании внутриотраслевой компоненты в TRAD используются доли выпуска в постоянных ценах некоторого базового года

, а в GEAD – в текущих

. Так, при бурном росте некоторой отрасли и соответственно снижении относительных цен на ее продукцию вклад этой отрасли в агрегированные темпы роста в TRAD будет завышен, поскольку доля ее выпуска для некоторого, возможно, весьма удаленного базового года, будет рассчитана в завышенных ценах [40] .

40

Именно этот эффект проявился в статистике США в связи с бурным ростом ИКТ-отраслей, что послужило основанием для отказа от расчета выпуска в постоянных ценах и перехода к цепным индексам (см. подробнее: [Landefeld, Parker, 1997; Dumagan, 2013]).

В-третьих, GEAD учитывает возможность реаллокации труда только вследствие изменения относительных цен, а в TRAD это невозможно. Допустим, развитие технологий расширяет границы производства при постоянном уровне затрат факторов. Новое равновесие должно установиться с учетом существующих предпочтений и может привести к изменению относительных цен. Такие ценовые сдвиги не обязательно определяют изменение долей занятости в отраслях и могут объясняться изменениями в потоках услуг капитала. В этом случае TRAD покажет отсутствие реаллокационных эффектов, а GEAD такой эффект выявит. Однако будет ли этот эффект следствием реаллокации труда?

Одновременный учет перераспределения затрат труда и изменения относительных цен затрудняет интерпретацию реаллокационного вклада в рост производительности, поскольку такой вклад может быть связан не только с физическим перетоком работников, но и с изменениями ценовых пропорций, имеющими разную природу. К их числу относятся, в частности, существенные для российской экономики колебания мировых цен на энергоносители и скачки обменного курса. В связи с этим представляет интерес разделение эффекта реаллокации на отдельные вклады, связанные с изменениями занятости и относительных цен.

Диверт, используя полученное в работе [Tang, Wang, 2004] представление производительности труда, показал, что темпы ее роста (X¹ / X⁰) можно представить в виде суммы произведений трех факторов – отраслевых темпов роста относительных цен (p¹_n/ p⁰_n), долей занятости (S¹_L,n /S⁰_L,n) и производительности труда (X¹_n / X⁰_n) [Diewert, 2015]:

(3–8)

После ряда преобразований [41] он предлагает следующее перераспределение, выделяя эффекты изменения производительности труда, относительных цен и долей занятости [42] :

(3–9)

где

(3-10)

(3-11)

(3-12)

Разложение (3–9) – (3-12) представляет трехфакторный вариант разложения GEAD – GEAD-3f. В настоящей работе мы используем четыре вида декомпозиции темпов прироста производительности труда. Подход TRAD основан на предпосылке о фиксированных относительных ценах на продукты отраслей. Переход к методу CSLS, также основанному на этой предпосылке, упрощает интерпретацию результатов. Отказ от предпосылки фиксированных относительных цен при сохранении эффектов декомпозиции Денисона и Баумоля дает метод GEAD. Наконец, GEAD-3f позволяет отделить часть реаллокации, которая связана непосредственно с изменением долей затрат труда, от эффекта изменения относительных цен. Разумеется, рассмотренные разложения – не единственно возможные [43] , однако предлагаемый аппарат представляет взаимосвязанную систему методов с хорошо разработанной экономической интерпретацией.

41

См. подробнее: [Воскобойников, Гимпельсон, 2015].

42

При обсуждении результатов ниже именно эти скорректированные значения в (3–9) упоминаются как прямой эффект, эффект относительных цен и эффект реаллокации соответственно.

43

См., например, альтернативные варианты в работах: [Vries et al., 2012; Diewert, 2015; Roncolato, Kucera, 2014; Reinsdorf, 2015].

3.3. Используемые данные

Методы, рассмотренные в предыдущем разделе, предполагают наличие соответствующих данных: отраслевых временных рядов номинального и реального выпуска, а также затрат труда. При этом отрасли должны быть максимально дезагрегированы и разделены на формальный и неформальный сегменты [44] .

В последнее время появилось немало исследований о влиянии структурных сдвигов на производительность, использующих микроданные по фирмам [45] . Эти данные позволяют учитывать эффекты, выпадающие при анализе отраслевых данных в рамках неоклассической парадигмы. К числу таких эффектов относятся внутриотраслевая неоднородность предприятий, а также возможность учитывать эндогенность экономического механизма, связывающего производительность и занятость. Вместе с тем используемая в этих работах методология практически не позволяет учитывать неформальность. Неформальные фирмы не попадают в регистры и обследования, а для неформальных самозанятых, которых охватывают обследования домохозяйств, невозможно оценить производительность. По этим соображениям мы вынуждены использовать агрегированные отраслевые данные, включающие разные и взаимодополняющие источники информации.

44

Для решения стоящих перед нами задач полные отраслевые данные из СНС имеют определенное преимущество перед микроданными по фирмам, поскольку последние не позволяют выделять неформальный сегмент.

45

См., например, обзор литературы в статье [Bartelsman et al., 2013].

В наших расчетах мы используем данные Russia KLEMS, основанные на показателях российской системы национальных счетов [46] . В настоящее время это единственный источник информации о российской экономике, обеспечивающий динамические ряды показателей выпуска и затрат труда в разрезе 34 видов деятельности ОКВЭД за период с 1995 г. Данные о номинальной добавленной стоимости для экономики в целом за весь рассматриваемый период – официальные. Что касается отраслевых показателей, то с 2003 г. используются официальные данные российской СНС о номинальной и реальной добавленной стоимости, а также баланса затрат труда об отработанных часах. Данные до 2003 г. получены путем досчета с использованием подробной статистики СНС и баланса трудовых ресурсов в старой отраслевой классификации ОКОНХ, официальных переходных ключей, а также, где возможно, с помощью официальных ретроспективных досчетов (см. подробнее: [Voskoboynikov, 2012]).

46

Данные за период 1995–2009 гг. доступны на сайте www.worldklems.net. Подробная методология представлена в работе [Voskoboynikov, 2012]. Отраслевые данные для российской экономики за указанный период можно также найти в базе данных WIOD (www.wiod.org) и в статистическом онлайн-приложении к статье [Vries et al., 2012], однако все они построены на основе Russia KLEMS.

Особая задача в контексте нашего исследования – выделить в каждом виде деятельности неформальный сегмент. Не вдаваясь в дискуссию по поводу определений [47] , отметим лишь, что мы относим к формальному сегменту все предприятия, имеющие статус юридического лица. Другими словами, мы приравниваем его к корпоративному сектору экономики. Соответственно произведенная в нем продукция и занятые работники – «формальные». В свою очередь, все производство вне этого сегмента – в некорпоративном сегменте [48] – мы считаем «неформальным» и произведенным «неформальными» работниками. Подобное определение соответствует «производственной» трактовке неформальности (в отличие от легалистской). Оно не единственно возможное, но позволяет использовать отраслевую статистику занятости и выпуска, на основе которой построен массив Russia KLEMS, а также имеющиеся данные о неформальной деятельности.

47

Подробно соответствующие определения рассматриваются в книге [Гимпельсон, Капелюшников, 2014]. См. также: [Lehmann, 2015].

48

В институциональном секторе домашних хозяйств, включающем некорпорированные микропредприятия и самозанятых.