В тени регулирования

Для целей изучения неравенства в идеале хотелось бы знать, какой эффект на заработки имеет та или переменная по шкале обычного безусловного распределения заработных плат. Именно этот ответ дает РФВ-регрессия. Ее иногда называют безусловной квантильной регрессией (unconditional quantile regression). Коэффициенты РФВ-регрессий учитывают различия в отдачах от неформальности для групп с разными значениями наблюдаемых характеристик для каждого рассматриваемого квантиля. Коэффициент РФВ-регрессии представляет собой средневзвешенное значение отдач от неформальности для разных групп, где веса отражают представленность разных групп на конкретном участке распределения. При этом эффект неформальности «вычленяется» из влияния других наблюдаемых характеристик, что отличает РФВ-регрессию от простого сравнения соответствующих квантилей распределения. Таким образом, РФВ-регрессии учитывают не только внутри-, но и межгрупповое неравенство (см. подробнее: [Fipro et al., 2009]). Они дают ответ на вопрос, на какую величину изменится заработная плата в соответствующем квантиле безусловного распределения при изменении доли занятых на неформальной основе на один процент. Поэтому если исследование касается изучения неравенства, РФВ-регрессия имеет явные преимущества с точки зрения интерпретации перед стандартной квантильной регрессией.

Однако главное достоинство РФВ-регрессий состоит в том, что их можно использовать для декомпозиции различий между группами методом Оаксаки – Блайндера (см. подробнее Приложение П8). Кроме того, зависимой переменной при декомпозиции могут быть не только квантили распределения заработной платы, но и другие показатели неравенства – коэффициент Джини, децильные коэффициенты, дисперсия логарифмов и т. д. Поэтому сразу после опубликования первых работ по РФВ-регрессиям этот метод стал активно использоваться в исследованиях неравенства[155].

Процедура декомпозиции с использованием РФВ-функций проводится в два шага. На первом шаге оцениваются РФВ-регрессии для соответствующих показателей неравенства отдельно по формально и неформально занятым, затем для расчетных значений РФВ проводится декомпозиция различий по методу Оаксаки – Блайндера[156]. Данная декомпозиция позволяет выделить эффект от различий в составе занятых и эффект от различий в отдачах от характеристик. В качестве базовых при декомпозиции использовались коэффициенты для формально занятых. Категории «Возраст», «Образование», «Регион», «Тип населенного пункта» представляют собой суммарный эффект соответствующих дамми-переменных, нормализованный по методу Юна [Yun, 2005]. Нормализация категориальных переменных необходима для того, чтобы результаты декомпозиции не зависели от выбора базовой группы.

В таблице П8-11 представлены коэффициенты РФВ-регрессии и стандартной квантильной регрессии для тех же квантилей и периодов для трех квантилей распределения (первого и девятого дециля, а также медианы). Более детальные результаты для 19 квантилей – с 5-го по 95-й – для всех годов рассматриваемого периода показаны на рис. П8-9.

Сравнение РФВ-регрессии и стандартной квантильной регрессии приводит к интересным выводам. Коэффициенты в квантильной регрессии и РФВ-регрессии для одних и тех же квантилей не совпадают по величине и значимости, а в некоторых случаях даже имеют разные знаки. Что касается переменной неформальной занятости, то в результатах оценивания РФВ-регрессии больше значимых коэффициентов, и они, в основном, больше по своей абсолютной величине. Это сравнение подчеркивает, что РФВ-регрессия для квантилей не является аналогом квантильной регрессии.

На рис. П8-9 и в табл. П8-11 хорошо видно, что в первой половине 2000-х годов между двумя графиками есть существенные отличия, но постепенно они сглаживаются за исключением самых нижних децилей распределения. На рисунках можно также заметить, что кривая для РФВ-регрессии имеет более крутой наклон, чем кривая для квантильной регрессии, особенно в начале 2000-х годов. Другими словами, РФВ-регрессия указывает на более серьезные различия в отдаче от неформальности для низко– и высокооплачиваемых работников, а следовательно, говорит о более высокой неоднородности сегмента неформальной занятости. Например, для 2000 г. коэффициенты квантильной регрессии фактически «зажаты» между 0 и 0,2, коэффициенты РФВ-регрессии изменяются в диапазоне от –0,3 до 0,2. При этом в изменениях коэффициентов квантильной регрессии по шкале распределения в 2000 г. сложно выявить какую-то логику. Коэффициенты РФВ-регрессии указывают на отрицательный эффект неформальности для самых нижних квантилей, который сходит на ноль примерно в 15-м квантиле, затем меняет знак и увеличивается вплоть до 35-го квантиля и далее колеблется вокруг отметки в 15 %.