УДК 33

КРИВАЯ ЗАРАБОТНЫХ ПЛАТ С ГЛАДКИМ ПЕРЕКЛЮЧЕНИЕМ РЕЖИМОВ ДИСКРИМИНАЦИИ

Гавриков М.А.

Рубрика: 08.00.00 ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ

Библиографическая ссылка на статью:
Гавриков М.А. Кривая заработных плат с гладким переключением режимов дискриминации // Современные научные исследования и инновации. 2011. № 4 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2011/08/1579 (дата обращения: 30.09.2017).

Введение

Если вспомнить описание рынка труда со стороны ортодоксальных  классических позиций, то любую ситуацию можно объяснить с помощью спроса и предложения. Это дает удобство в трактовке данных и событий, но с другой – такой подход не позволяет учесть большое количество деталей, например, дискриминацию работников работодателями. Слабость такого подхода в описании рынка иллюстрируется взаимосвязью между заработной платой и безработицей.

В классической модели рост заработной платы ведет к снижению спроса на труд и росту предложения. Следовательно, заработная плата положительно связана с уровнем безработицы. Однако этот результат является сильно оспариваемым. В работе [1] была представлена неконкурентная эмпирическая модель – кривая заработных плат. Основной вывод был следующим – заработная плата отрицательно связана с безработицей, что входит в противоречие с классической моделью. Отрицательная взаимосвязь была подтверждена схожими исследованиями в ряде стран (обширную библиографию со списком стран можно найти в обзорной работе [2]), что позволяет принять отрицательную взаимосвязь как общепризнанный факт.

В качестве популярного объяснения подобной взаимосвязи используется теория эффективных заработных плат [3]. Мотивация следующая: работодатель использует премирование для достижения большей эффективности труда. В случае большей безработицы в регионе работники более мотивированы, поэтому работодатель уменьшает премирование. Тем самым подтверждается знак взаимосвязи.

Однако, теория эффективных заработных плат не является единственным объяснением.  Также довольно популярными теоретическими моделями являются задачи о сделках (например, в оригинальной работе по кривой заработных плат, наряду с упомянутой выше теорией эффективных заработных плат).

Можно слегка модифицировать классическую модель рынка труда, сделав ее менее конкурентной, опираясь на некоторые суждения из работы [4], а также добавив жесткость заработных плат. Пусть безработица – результат не только разницы между спросом и предложением, но также и результат добровольного решения работников. Работники предполагают, что заработная плата в данный момент слишком мала, поэтому они не работают, предполагая, что это временный шок и ожидая ее повышения. Если же заработная плата вырастет, то безработные быстро найдут работу, тем самым показатель безработицы упадет. За счет жесткости заработная плата не упадет в ответ на резкий рост предложения труда, так что эмпирический анализ покажет отрицательную взаимосвязь. Правда, такая модель подойдет лишь для больших периодов, в зависимости от длительности поиска работы.

Тематика дискриминации возникает в случае анализа переговоров по поводу заработной платы между работником и работодателем в [5]. В процессе переговоров решается вопрос о распределении ренты – дохода предприятия.  При высоком уровне безработицы работник имеет меньшие возможности по получению альтернативного места работы, что позволяет работодателю оставить у себя больший объем ренты.

Такой объем теоретических моделей для одной и той же эмпирической модели объясняется просто. Основной недостаток модели – спецификация представляет собой лишь эмпирический закон, а что за ним стоит – теория эффективных заработных плат или что-либо еще – не важно. Это никак не влияет на спецификацию.

В данной работе предлагается модификация оригинальной модели с учетом основного недостатка оригинала. Эмпирическая спецификация улучшена для того, чтобы внести в нее некоторые теоретические идеи, которые касаются дискриминации работников. Конкретная спецификация будет отражать лишь идеи конкретной теоретической модели, вместо нагромождения разных объяснений, разработанных отдельно, но применяемых для обоснования одного и того же эмпирического закона.

Описание модели

Теоретическая модель предполагает некоторое упрощение процесса ценообразования на рынке труда с добавлением определенных условностей. Описать процесс можно следующим образом.

Работодатель ориентируется на то, является ли безработица высокой в данный момент, учитывая предысторию. Предполагается, что работодатель обладает возможностью, точно ее прогнозировать, а также он обладает самой последней информацией и способен ее правильно использовать.  Раз в период работодатель выбирает режим поведения – совокупность действий, которые оказывают влияние на заработную плату определенного в зависимости от ситуации на рынке труда. На выбор работодателю доступно 2 режима поведения – дискриминации и без дискриминации (далее РД и РБД). РД предполагает меньшую заработной плату, чем РБД. При выборе режима работодатель руководствуется определенным индикатором – пороговым значением, которое является неизменным и одинаковым для каждого. Если безработица превышает пороговое значение, то работодатель с большей вероятностью выберет режим дискриминации. Если же меньше – то режим без дискриминации.

Работник не может оспорить мнение работодателя. Он может уйти, но никто не гарантирует ему новую работу с заведомо не дискриминационным поведением работодателя. Поэтому, работник принимает режим поведения работодателя как данность.

Модель предполагает малую роль работника в описанном выше процессе по одной причине – она используется для описания российского рынка труда, со слабой юридической грамотностью работников,  сведенной к нулю ролью профсоюзов и т.д.

Для эмпирического анализа на макроуровне подойдет методология STR (Smooth Transition Regression), впервые представленная в работе [6], и наиболее полно разобранная в [7]. В качестве перевода можно взять модель с гладким переключением режимов, но так как она не очень часто используется в русскоязычной литературе, то далее в тексте термин для удобства использован без перевода.

Спецификация модели следующая:

где a, b, x, y – неизвестные параметры граничных режимов, f – взвешивающая функции.

Также следует специфицировать взвешивающую функцию. Основным требованием является возможность учета изменений в период, предшествующий текущему.

где h, q – неизвестные параметры взвешивающей функции, un – уровень безработицы.
Описанная выше спецификация взвешивающей функции довольно стандартна для LSTR, за исключением того, что параметр q одинаков на всем рассматриваемом периоде, что позволяет найти его с помощью расчетов, а не принимать равным какому-либо значению временного ряда.
Интерпретировать взвешивающую функцию можно следующим образом. Если предположить, что работники имеют одинаковые заработные платы, то значение взвешивающей функции обозначает долю работников, которые находятся под действием РД. Если же работники имеют разные заработные платы, то, значение покажет долю их заработных плат в общем объеме.
К примеру, случай с h=0,1 q=-0,5 безработицей в прошлом периоде =5%, и одинаковыми заработными платами представлен на рис. 1. ниже

Рис.1 Доля дискриминируемых работников в текущем периоде
На оси абсцисс – безработица в текущем периоде, на оси ординат – доля дискриминируемых работников

Эмпирический анализ
В качестве показателя безработицы будет использована официальная статистика с января 2002 по январь 2011 гг., с преобразованием un – un год назад. В качестве статистики зарплат использована реальная начисленная заработная плата за тот же период и с аналогичным преобразованием.
Кроме того, наряду со STR спецификацией была оценена и более простая (далее – спецификация 2) для того, чтобы показать жизнеспособность STR модели и необходимость учета дискриминации в описанном выше виде.

где i, p – неизвестные параметры спецификации, un – уровень безработицы.
Для получения конкретных оценок параметров был использован метод Nonlinear Least Squares (Нелинейных Наименьших Квадратов).

Табл.1 Оценки параметров STAR спецификации

параметр значение стандартное отклонение
a 0,14 1,56
b -1,81 0,27
h 0,30 0,02
q -1,03 0,09
x 28,84 1,94
у 6,54 0,99
a 0,14 1,56
a 0,14 1,56

Исходя из оценок, можно видеть, что оба режима примерно соответствуют двум описанным в начале главы. Режим большей дискриминации показывает в меньший прирост заработной платы, чем режим меньшей дискриминации.
Кроме того, следует проверить
Табл.2 Оценки параметров спецификации 2

параметр значение стандартное отклонение
i 9,60 0,51
p -3.45 0.44

Для сравнения спецификаций используются 2 показателя: коэффициент детерминации R^2 и Информационный Критерий Акайке (AIC).
Табл.3 Сравнение спецификаций

спецификация коэффициент детерминации Информационный Критерий Акайке
STR 0.51 3.18
2 0.36 3.39

Из этого можно сделать вывод о том, что спецификация с использованием режимов имеет лучшие описательные свойства, несмотря на наличие дополнительных параметров.
Еще один, более формальный способ проверить превосходство STR спецификации, а также необходимость использования режимов – протестировать равенство взвешивающей функции 0,5. В конкретном случае, следует тестировать h=0. Тестирование, проводится в соответствии с рекомендации в [7]. STR спецификация аппроксимируется рядом Тейлора третьего порядка. Затем следует провести расчет определенной статистики, которая асимптотически распределена по закону Фишера. В данном случае

Значение статистики равняется 5.06, а 95% квантиль распределения Фишера – 2.19. Следовательно, формальное тестирование отвергает гипотезу линейности в пользу STR спецификации.

Выводы
Полученные результаты показывают, что режимное представление необходимо для концепции кривой заработных плат. Знаки частных производных обосновываются единственной теоретической моделью и довольно сложно к этой модели добавить еще несколько без изменения режимной спецификации, что можно было очень легко сделать в оригинальной. Так что STR спецификация позволяет обойти наиболее крупный недостаток стандартной кривой заработных плат, при этом улучшая описательные свойства и приобретая еще и возможность примерно померить распространенность дискриминации работников и проанализировать ее динамику. К сожалению, данная спецификация удобна для работы лишь с одной страной. Относительные же сравнения доли дискриминируемых для разных стран в один и тот же период не могут быть эффективным инструментом для анализа разных рынков труда. Интересным вариантом является использование в качестве режима дискриминации одинаковых значений коэффициентов (так как они не слишком отличаются по разным странам). Тогда сравнение значений взвешивающей функции, как и коэффициентов в режиме антидискриминации уже могут быть полезными для анализа рынков труда разных стран.
Полученные оценки параметров STR показывают, что режим дискриминации полностью оправдывает свое название. Рост безработицы вызывает падение заработной платы, что имеет место и в оригинальной спецификации кривой заработных плат. Большие значения коэффициентов в режиме антидискриминации можно объяснить лишь особенностью рассматриваемого периода. Возможный недоучет в официальном значении инфляции мог подпортить результат, как и общая тенденция к повышению заработных плат в период. Малый объем выборки не позволяет утверждать что-либо конкретное насчет структурного сдвига, однако, в своем простейшем виде (разные значения коэффициентов), он вполне может существовать ближе к концу рассматриваемого временного ряда. Даже более вероятной ситуацией может быть постоянное снижение коэффициентов в режиме антидискриминации на большей части рассматриваемого периода.
Работая с моделью, следует помнить об условностях насчет пассивности работников в процессе ценообразования. Модель должна работать на рынке труда, который близок к российскому. Но для случая, например, западноевропейских рынков, следовало бы внести модификации, увеличивая количество режимов и/или изменяя оригинальную спецификацию.
Еще одним моментом, заслуживающим интереса, является эмпирическая спецификация любого из режимов. Она полностью соответствует работам по кривой заработных плат, что приводит к небольшой проблеме. Заработная плата в текущем периоде в процессе ценообразования полагается известной работодателю (он может легко ее предсказывать, быстро ориентируется в ситуации и обладает большим количеством информации). В дальнейшей проработке модели следует учесть невозможность точного прогнозирования и оценки ситуации.


Библиографический список
  1. Blanchflower D.G., Oswald A.J. The wage curve // Scandinavian Journal of Economics. 1990. №2
  2. Blanchflower D.G., Oswald A.J. The Wage Curve Reloaded // NBER Working Papers 11338. 2005
  3. Shapiro C., Stiglitz J.E. Equilibrium unemployment as a worker discipline device // American Economic Review. 1984. №73
  4. Lucas R.E., Rapping L.A. Real Wages, Employment and Inflation // Journal of Political Economy. 1969. № 77
  5. Blanchflower D.G., Oswald A.J., Sanfey P. Wages, profits and rent-sharing // Quarterly Journal of Economics. 1996. №111
  6. Chan K.S., Tong H. On estimating thresholds in autoregressive models // Journal of Time Series Analysis. 1986. №7
  7. Franses P.H., Dijk D. Nonlinear time series in empirical finance. C: Cambridge University Press, 2000


Все статьи автора «Гавриков Михаил»


© Если вы обнаружили нарушение авторских или смежных прав, пожалуйста, незамедлительно сообщите нам об этом по электронной почте или через форму обратной связи.

Связь с автором (комментарии/рецензии к статье)

Оставить комментарий

Вы должны авторизоваться, чтобы оставить комментарий.

Если Вы еще не зарегистрированы на сайте, то Вам необходимо зарегистрироваться: