ВОЗРАСТ, ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ, ЗАРАБОТНАЯ ПЛАТА. Кейс. Заработная плата

• Название: Заработная плата
• Анкор: ВОЗРАСТ, ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ, ЗАРАБОТНАЯ ПЛАТА
• Дата: 21.11.2021
• Размер: 1.9 Mb.
• Имя файла: Кейс.pdf
• Тип: Документы; #277782
• страница: 2 из 5

3. Повозрастная эволюция навыков и способностей следствия для производительности и заработной платы Итак, как мог бы выглядеть повозрастной профиль заработков в отсутствие общих и специфических постшкольных инвестиций, длительных контрактов, привязанных к стажу или возрасту, и различных институциональных регуляций, устойчиво отклоняющих текущую заработную плату от текущей производительности Какой могла бы быть его форма в этом случае Он остался бы примерно таким же Если бы он стал другим, то под воздействием каких факторов
По-видимому, он отражал бы эволюцию производительности в течение жизненного цикла. Такой воображаемый рынок труда – в отсутствие институциональных ограничений и при укороченном горизонте принятия решений основными его участниками – был бы более похож на спотовый рынок, каким в настоящее время реальный рынок труда развитых стран никаким образом не является. Именно текущая производительность труда как проявление полезности работника для работодателя является тем механизмом, который напрямую связывает возраст с заработком при отсутствии прочих ограничений и искажающего эту связь регулирования. Например, простая

11 сдельная оплата труда – за метр выкопанной траншеи, за количество испеченных и проданных пирожков или же за количество произведенных деталей – будет обеспечивать заработок исключительно как линейную функцию объема такого выпуска. В подобных случаях мониторинг прикладываемых усилий и результатов труда не представляет проблемы, поскольку результат поддается простому счету. Если молодые более умелы и производительны, чем пожилые, то они заработают больше. В противном случае, всё будет наоборот. Для того, чтобы представить такой воображаемый спотовый рынок труда, можно воспользоваться историческими данными, относящимися к временам, когда институтов рынка труда в их современном понимании практически не существовало, труд был в основном простым по содержанию, и необходимый для работы человеческий капитал набирался довольно быстро, а затем также быстро амортизировался. Например, впервой половине XIX в.
– до появления сильных профсоюзов, до распространения сложных и долгосрочных трудовых контрактов и до введения современных институтов регулирования занятости и оплаты труда. Каким профиль мог бы быть в таких условиях Буут [Boot, 1995] приводит данные о заработках ланкаширских ткачей в 1833 г. (рис. 2). Зарплата мужчин растет примерно до 30 лет, затем её рост замедляется и у летних уже начинает заметно снижаться. У женщин пик наступает еще раньше и на более низком уровне, чему мужчина затем следует длинное и плоское плато. Согласно теории человеческого капитала, мы можем интерпретировать такой график как профиль накопления умений. Они быстро накапливаются, после чего процесс накопления останавливается. А если для работы еще и требуются физическая сила и выносливость, как у мужчин, то производительная способность человеческого капитала начинает рано снижаться.

12 Рис. 2. Повозрастной профиль заработков английских ткачей в 1833 г. Источник рисунок взят из [Boot, 1995]. Интересующую нас зависимость можно проанализировать и на современном материале развивающихся стран, в которых доминируют простые технологии, а рынок труда в основном неформален и не отягощен всем грузом сложноустроенных институтов, типичных для развитых экономик. Люди в них заняты довольно простой работой, результаты которой легко измеряются и непосредственно оплачиваются. Повозрастной профиль заработков в них заметно отличается от золотого стандарта ОЭСР» ([Lagacos et al., 2018]; расчеты Е. Черниной для Кыргызстана и Таджикистана пик наступает рано, асам профиль оказывается намного более пологим. В середине причинно-следственной логической цепочки между возрастом и заработной платой находится производительность. Работодатели оплачивают е, а не возраст работника как таковой. Индивидуальную производительность сложного труда измерить крайне сложно, если вообще возможно, но она зависит от навыков и квалификации. Более квалифицированный труд всегда стоит дороже, чем менее квалифицированный, при прочих равных условиях. Измерение квалификации, однако, также является непростым делом, так как формальные сертификаты могут отражать её крайне неточно, и эта неточность с возрастом увеличивается. Например, университетский диплом, полученный 20–30 лет назад, отражает какую квалификацию Ту, которая была в момент выдачи диплома, или ту, которую обладатель такого диплома имеет в настоящее время Понятно, что технологии за это время сильно изменились, ас ними и квалификационные

13 требования. Последующие (после завершения формального обучения в образовательной системе) инвестиции в образование и обучение могут компенсировать амортизацию человеческого капитала, но это происходит далеко не всегда. И тут ключевым является тов какой мере обладатель старого диплома способен поспевать за техническим прогрессом, обучаясь и переобучаясь в процессе трудовой деятельности, приспосабливаясь к новым технологиями организационным практикам. Конечно, фундаментальное образование, полученное даже довольно давно, способствует лучшей обучаемости и большей адаптивности, нос возрастом любая перестройка дается все тяжелее. Производительность труда зависит не только от профессиональных навыков, но и от врожденных и благоприобретенных способностей и социально-эмоциональных характеристик, влияющих на то, как быстро индивиды обучаются новому и насколько умело они справляются с теми задачами, что возникают в процессе трудовой деятельности. Как утверждает Skirbekk [2008, р. 6], ссылаясь на многочисленные исследования, значения тестов, измеряющих когнитивные способности, более тесно связаны с показателями индивидуальных результатов на рынке труда, нежели какие-либо другие наблюдаемые характеристики. Но главным индивидуальным результатом естественно считать производительность труда
– быстрое и умелое выполнение своих трудовых функций. Если для простого физического труда достаточно физической силы и выносливости, то для более сложных видов труда приобретают значение интеллектуальные способности. Исследователи, начиная с известного психолога Р. Кеттелла, выделяют для них два ключевых измерения кристаллизованные (crystallized abilities) и гибкие (fluid abilities) способности [Cattell, 1987]
4
. Первые заключаются в накоплении и использовании информации и навыков вторые – в умении осваивать новое и быстро приспосабливаться к изменениям. Другими словами, это мудрость, либо живость ума. Гибкие способности намного раньше достигают пика в своем развитии, чем кристаллизованные [Baltes, 1987; Cattel,
1971], что подтверждается многочисленными исследованиями из разных областей науки, использующими разные методологии и разные данные рис. 3). Показатели кристаллизованных способностей растут в течение значительной части трудовой жизни, достигая максимума к 50 годам. После
4
См. обзор Desjardins R., Warnke A.J. (2012) Ageing and Skills: A Review and Analysis of
Skill Gain and Skill Loss over the Lifespan and over Time. OECD Working Paper No. 72. Paris:
OECD, 2012.

14 этого они стабилизируются и затем снижаются. Снижение же показателей гибких способностей начинается уже у летних и затем идет намного круче, отражая в целом тот же возрастной профиль когнитивных навыков, который наблюдается для навыков работы со сложной текстовой информацией
(literacy) и навыков работы с количественной информацией (numerical proficiency)
[Pacagnella, 2012]. Hartshorne и Germine [2015] проанализировали выполнение
30 различных функциональных когнитивных задач, ассоциирующихся со способностями, и получили более сложную картину. Они показывают, что пики эффективности по разным параметрам достигаются в разном возрасте, начиная с поздней юности и до наступления предпенсионного возраста, однако больше живости и выше скорость восприятия и обработки информации у молодых. Рис. 3. Повозрастные профили гибких и кристаллизованных способностей Источник [Cattell, 1987, p. 206]. Такие профили способностей интуитивно понятны. На возможности хорошо выполнять привычную работу возраст почти не влияет, если не сопровождается ограничениями, связанными с состоянием здоровья. Более того, накопление опыта и житейской мудрости может способствовать успешному исполнению не только рутинных и хорошо освоенных операций, но и различных менеджериальных функций, требующих коммуникативных навыков. Другое дело, что способности придумывать новое, включая освоение новых технологий и приспособление к меняющимся обстоятельствам, с возрастом могут ослабевать. Последнее подразумевает непрерывное обучение и сохранение обучаемости. Например, шестидесятилетний профессор в

15 университете может читать лекции студентам лучше тридцатилетнего, но последний оказывается успешнее в исследовательской активности, связанной с преодолением границы знаний. В естественных науках – в математике, физике, биологии – это кажется вполне очевидным. Практически любая работа предполагает использование как кристаллизованных, таки гибких компонентов способностей. Однако их сочетание сильно варьирует по профессиями отраслям. Чем важнее кристаллизованные способности в виде накопленного производственного и жизненного опыта, тем, по-видимому, стабильнее производительность и зарплата. Наоборот, если нужны обучаемость и адаптивность, а также быстрая реакция на непредвиденные обстоятельства, что крайне важно в условиях сложной и быстро меняющейся технологической среды, то молодые люди имеют значительные преимущества. Этот факт подтверждается целым рядом исследований (см. [Gordo, Skirbekk, 2013] для ссылок. Однако если работа технологически проста и не требует длительного обучения, но физически тяжела, то молодые также могут делать её лучше. Эксперты выделяют три составляющие навыков, которые определяют производительность ив тоже время поддаются, хотя и с трудом, прямому измерению. Это навыки работы со сложной текстовой информацией (literacy), навыки работы с количественной информацией (numerical proficiency), и навыки решения проблем в технологически сложной среде (problem-solving in technology-rich environment). Они измеряются с помощью специального инструментария в рамках обследования навыков взрослых (А, проводимых в странах ОЭСР; их усредненные по странам повозрастные профили в баллах представлены на рис. 4.
220 230 240 250 260 270 280 290 300 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 Навык работы с текстовой информацией
Навык работы с количественной информацией
Навык решения проблем в технологически сложной среде

16 Рис. 4. Повозрастной профиль навыков, ОЭСР Источник Skills Matter: Further Results from the Survey of Adult Skills. OECD, 2016. На рисунке видно, что навыки работы с текстовой и количественной информацией (literacy and numerical proficiency) достигают своего пика влета способности решать проблемы в технологически сложной среде максимальны в еще более раннем возрасте. После достижения своего пика эти навыки монотонно ослабевают. Они во многом формируются в процессе формального обучения, которое в целом заканчивается в возрасте от 20 до 30 лет. Если полагать, что развитость и свежесть данных навыков влияет на индивидуальную производительность работников, а соответственно и на их рыночную ценность, то данный профиль оказывается смещенным относительно стандартного – монотонно возрастающего – профиля заработной платы. Конечно, остается вопрос о том, как измеряемые нами способности индивидов влияют на производительность труда индивидов и через неё на заработную плату. Об этом писали и классики теории человеческого капитала Профиль заработков в течение жизненного цикла частично отражает биопсихологическое развитие от укрепления в юные годы до ослабления в старшем возрасте. Это развитие имеет систематический характер ив основном не зависит от воли индивида [Mincer, 1974, p. 76]. Эта связь может сильно варьировать в зависимости от многих обстоятельств, включая профессию, образование, состояние здоровья. Для простой физической работы наличие физического здоровья является ключевым условием, но молодые люди крепче пожилых. Что же касается сложной умственной работы, то здесь важны те самые гибкие способности и навыки работы со сложноструктурированной информацией, о которых мы говорили выше. Они также максимальны в молодых возрастах. Быстрая смена технологий и массовая информатизация рабочих мест выдвигает на первый план наличие цифровых навыков и способностей к быстрому обучению. В этом также молодые люди имеют значительные преимущества. Суммируя кратко то, что мы знаем о последствиях старения для таких основополагающих факторов производительности как способности и навыки, отметим перевернутую образную форму их повозрастного профиля. Однако он смещен своей вершиной к более раннему возрасту по сравнению стем профилем заработной платы, который нам известен из большинства исследований в развитых странах и который получил свое теоретическое обоснование в ряде влиятельных экономических теорий. Это объясняется

17 возрастными особенностями функционирования человеческого мозга и явлением когнитивного старения, которое выражается в снижении скорости мозговой деятельности (см. [Salthouse, 2012]). Однако непрерывное накопление человеческого капитала, компенсирующее его амортизацию, и институты жесткости заработной платы, действующие на протяжении всей трудовой жизни, поддерживают заработки от снижения с возрастом.
4. Теперь про Россию взгляд в профиль Итак, мы знаем, как выглядит повозрастной профиль индивидуальных заработных плат не только в богатых, но ив некоторых бедных странах. В последних он является более плоским, отражая низкую интенсивность накопления человеческого капитала в течение трудовой жизни [Lagakos et al.,
2018]. Также мы обсудили, как с возрастом меняются некоторые когнитивные факторы высокой производительности. В обоих случаях мы наблюдаем перевернутую кривую, хотя их повозрастные параметры (пиковые значения зарплаты и кривизна её повозрастных профилей) сильно различаются. Теперь обратимся к данным по России. Сначала мы построим такой профиль заработной платы и оценим его форму. Затем порассуждаем, в какой мере ключевые положения основных объясняющих теорий, которые приведены выше, соблюдаются, а если нетто почему. Наконец, попробуем объяснить наблюдаемые факты. На рис. 5 представлены два повозрастных профиля для средней заработной платы российских работников, построенные на данных ОЗПП
5
с разницей влет за 2005 и 2015 гг. (по вертикальной шкале – значения месячной заработной платы. Это обследование, которое проводится
Росстатом в октябре разв два года (начиная с 2005 г, имеет очень большую выборку (более 700 тыс. наблюдений, а его дополнительным преимуществом является точность определения выплаченной заработной платы. Её величина фиксируется не со слов работника (который может сознательно или несознательно ошибаться, а берется из бухгалтерской отчетности организаций. В выборку попадают работники, отработавшие полный рабочий месяц, что нивелирует влияние продолжительности рабочего времени в часах.
5
Выборка ОЗПП не включает сельское хозяйство (в 2005 г, финансовый сектор и государственное управление, а также малый бизнес и неформальный сектор.

18 Рис. 5. Профили заработной платы в зависимости от возраста, ОЗПП, 2005 и 2015 гг. Источник ОЗПП, 2005 и 2015, расчеты автора. В обоих случаях (как в 2005, таки в 2015 г) пик заработков приходится на возрастную группу 30–34 года. До этого возраста – то есть на начальном этапе трудовой карьеры – профили имеют схожую крутизну средняя зарплата в группе 30–34 года на 30% выше, чем в группе 20–24 года. Начиная уже с возраста в 40–44 года обе выборки показывают снижение, но расходятся в его темпе. В 2015 г. оно было значительно более крутым, чем в 2005 г. В 2005 г. средняя зарплата у летних была примерно на 8 п.п. ниже пика, а в 2015 г. разница составила уже 20 п.п. Если же обратиться к сравнениям с другими странами, то различие налицо похоже, что средняя заработная плата начинает снижаться очень рано – задолго до вступления индивида в предпенсионный возрасти это снижение весьма внушительно. По возрасту варьируют не только средние значения, но и другие параметры распределения заработной платы. На рис. 6 представлены кернелдиаграммы для её логарифма по летним возрастным группам. Он иллюстрирует смещение всего распределения, начиная с определенного возраста, влево – в сторону низких значений. Свой вклад в снижение средних значений вносит и заметное разбухание численности работников с зарплатой чуть выше МРОТа (логарифм которого составляет около 8,6 на горизонтальной шкале, на октябрь 2015 г) в старших возрастах. Это хорошо заметно уже у 50- летних и особенно выделяется улиц старше 60 лет. Конечно, состав работников сточки зрения их производительных характеристик по этим группам может сильно различаться.
,
0 0
5000,0 10000,0 15000,0 20000,0 25000,0 30000,0 35000,0 40000,0 2005 2015

19 Рис. 6. Кернел-диаграммы логарифма заработной платы по летним возрастным группам, ОЗПП, 2015 г. Источник ОЗПП 2015, расчеты автора. Представленный выше вывод о раннем наступлении пика заработков основан на данных о средних зарплатах по возрастным группами не учитывает неоднородность работников. Одни отрасли (например, ИКТ) собирают преимущественно молодых, тогда как другие (например, бюджетники) скошены в пользу пожилых. Различается и возрастное наполнение профессий. Отраслевые различия в заработках (и связанная с этим отраслевая аллокация работников) транслируются в возрастную дифференциацию. Тоже самое можно сказать и про эффект других переменных, закоррелированных с возрастом, таких как образование или профессия. Проявляется и эффект самоотбора в занятость, в результате которого менее образованные и менее способные раньше уходят с рынка труда, а значит, они не участвуют в формировании средней заработной платы в группе работников в старших возрастах. Если бы они оставались, то фактическая зарплата могла бы быть еще ниже той, что есть. Чтобы минимизировать влияние структурных различий на уровень заработной платы, надо сравнивать между собой возрастные группы с одинаковым составом рабочей силы. Это можно сделать с помощью простого регрессионного анализа, используя вариант минцеровского уравнения с гибкой спецификацией возраста. Оцениваем «Минцера»

20 Я его оцениваю отдельно для мужчин и для женщин. Для этого упражнения используются те же самые данные ОЗПП за 2005 и 2015 г.
6
Регрессируя логарифм заработной платы (месячной, за октябрь) на возраст, я включаю в качестве контрольных переменных уровень образования, возрастную когорту, продолжительность рабочего времени, форму собственности, вид деятельности и регион организации-работодателя. Возраст представлен гибкой спецификацией, позволяющей учитывать нелинейный характер его связи с заработком. Коэффициенты при дамми-переменных для возрастных групп могут быть пересчитаны в величины превышения/снижения по сравнению с референтной группой. На рис. 7 показаны повозрастные профили зарплаты при условии, что все вышеназванные наблюдаемые параметры контролируются. На вертикальной оси показаны величины (в процентах) изменения зарплаты в разных возрастных группах по сравнению с референтной (20–24 года. Рис. 7. Премия за возраст, в % по отношению к группе 20–24 года, рассчитано на основе коэффициентов минцеровской регрессии, ОЗПП
Источник: расчеты автора, ОЗПП 2005 и 2015. Контролируются образование, семейное положение, наличие детей, возрастная когорта, тип поселения, макрорегион. Стандартные ошибки робастные с учетом кластеризации по регионам. Из этого рисунка следует более сложная картина. Штриховыми линиями изображены профили зарплат для женщина более тонкими – те, что были в
6
Данные за 2015 г. могут нести сильное влияние экономического кризиса, начавшегося в
2004 г, но результаты для 2013 и 2015 гг. очень близки.

21 2005 г. (соответственно, профили для мужчин показаны сплошными линиями, а профили 2015 г. – жирными линиями. Визуальное сравнение их с профилем, изображенным на рис. 1, позволяет отметить основное различие наличие протяженного почти горизонтального плато в возрастах старше 40 лети до 65 лет в странах ОЭСР и быстрое снижение зарплатной премии в этом возрастном интервале у нас. Однако величина премии за возраст к 40 годам (то есть примерно залет стажа) и там, и здесь сопоставима. Профили для мужчин и женщин заметно различались в 2005 г, но одинаково эволюционировали со временем, сближаясь между собой
7
Начнем с мужчин. В 2005 г. зарплата у работников в возрасте 30–34 года была выше, чем в референтной группе (20–24 года, на 22%. После этого возраста она держалась примерно на одном уровне до 50–54 лет, после чего быстро снижалась. Мужчины в возрасте 65 лет, сохранившие занятость, имели такую же зарплату, что и самые начинающие в возрасте 20–24 года. В 2015 г. профиль выглядел иначе. К 30–34 годам рост составил 16% (по отношению к группе 20–24 года, а максимум достигался утех, кому было 35– 39 лет. В максимальной точке зарплата была выше, чем в стартовой группе, на 21%, то есть масштаб максимального роста был таким же, что ив г. Однако затем она снижалась, и к пенсионному возрасту премия исчезала. Другими словами, пик не изменился по величине, но сдвинулся налет. Вместо продолжительного горизонтального плато мы теперь наблюдаем более быстрое снижение. А как вели себя женщины Несколько иначе. Повозрастной зарплатный профиль 2005 г. для женщин является почти стандартным зарплата монотонно росла до предпенсионного возраста (50–54 года. Её максимум превышал начальную точку на 28%, но кг. снизился до 20%, а время его достижения сократилось налет (до 40–44 лет. В обоих случаях мы не наблюдаем длинное горизонтальное плато в районе пиковых значений зарплаты, а констатируем быстрое снижение. Основной же вывод из этого анализа заключается в том, что в период с
2005 по 2015 г. повозрастной профиль зарплаты не только выглядел
«субстандартно» по сравнению стем, что есть в развитых экономиках, но и эволюционировал в направлении, обратном ожидаемому. Когда мы контролируем индивидуальные характеристики, сами профили оказываются более крутыми, чем при отсутствии такого контроля.
7
К этому сопоставлению следует относиться с осторожностью, поскольку спецификации не полностью идентичны.

22 Что показывают альтернативные данные Прежде чем двигаться дальше, надо ответить на вопрос о том, насколько устойчивы полученные профили. Воспроизводятся ли они на альтернативных российских данных Например, РМЭЗ – ВШЭ дает возможность проследить эффекты возраста на более длительном интервале (1995–2015). Используя эти данные, мы можем выделить эффект возраста, проконтролировав основные наблюдаемые характеристики. Сразу оговоримся, что выборки и способы фиксации зарплаты в ОЗПП и РМЭЗ сильно различаются, что может вести к расхождению в результатах. Так, выборка РМЭЗ охватывает все группы работников, но имеет существенно меньший объем. Более полный охват в
РМЭЗ может проявиться в том, что профили окажутся более пологими за счет включения микропредприятий и неформального сектора, где возможности накопления человеческого капитала (обучения, по-видимому, меньше. Кроме того, из-за меньшего размера выборки я делю возраст на летние интервалы, что также должно сказаться на крутизне и форме профиля. На рис. 8 представлены премии за возраст, выраженные в процентах изменений заработной платы по отношению к той, что получали работники в младшей возрастной группе (20–24 лет. Этот рисунок нам рассказывает примерно туже историю раннее наступление модальных значений и затем их постепенное снижение. Однако есть и некоторые отличия. Например, сама премия в возрастных группах 30–49 лет со временем становится меньше, а масштаб «депремирования» летних по сравнению с младшими – 20- летними и летними – увеличивается. Кроме того, профили кривых за 2005,
2010 и 2015 гг. в целом очень схожи.
8
Эффект взят в кавычки из-за того, что в данном случае он смешан с эффектом когорты и эффектом времени.

23 Рис. 8. Премия за возраст, в %, рассчитано на основе коэффициентов минцеровской регрессии, РМЭЗ – ВШЭ
Источник: РМЭЗ, контролируются продолжительность рабочего времени, когорта, пол, образование, семейное положение, наличие детей, регион. Еще одним альтернативным источником данных для расчета профиля является Выборочное наблюдение доходов населения и участия в
социальных программах, в рамках которого Росстат в 2016 г. обследовал 60 тыс. домохозяйств
9
. Эти данные позволяют оценить заработки суммарно за 2015 г, в среднем за месяц и среднюю часовую ставку. Это является важным достоинством данного источника, поскольку эти три показателя могут заметно расходиться из-за вариации в продолжительности отработанного времени по возрастным группам. На рис. 9 все три показателя дают примерно такой же профиль, что и источники данных, которые обсуждались выше.
9
Подробнее об обследовании и его методологии см http://www.gks.ru/free_doc/new_site/vndn-2016/index.html

24 Рис. 9. Изменение заработной платы с возрастом, выборочное наблюдение доходов населения и участия в
социальных программах, 2015 г, % Источник Выборочное наблюдение доходов населения, 2016]. Контролируются продолжительность рабочего времени, пол, образование, семейное положение, наличие детей, регион. Если профиль заработков отражает специфику накопления знаний и навыков в течение трудовой жизни, как это предполагается теорией человеческого капитала, то форма профиля может варьировать между группами в зависимости от их образования и профессии. Разные виды деятельности предъявляют разные требования к человеческому капиталу и по- разному участвуют в его воспроизводстве, что также должно сказываться на форме профиля. Имеющиеся данные иллюстрируют эту закономерность. Даже если в отдельных профессиях и видах деятельности возраст, в котором достигается максимум зарплаты, сдвигается вправо (относительно того, что наблюдали на предыдущих рисунках, затем все равно наступает значительное снижение. Нив одной из выделенных групп по образованию или профессии заработки не растут монотонно на протяжении всей трудовой жизни. К пенсионному возрасту зарплата оказывается существенно ниже, чем была в середине карьеры. Рисунок 10 представляет соответствующие профили в зависимости от уровня полученного образования, а рис. 11 – в зависимости от профессии. Все оценки получены из минцеровских уравнений с учетом контроля основных индивидуальных характеристик.

25 Рис. 10. Повозрастные профили заработков по уровням образования, ОЗПП,
2015 г.
Источник: расчеты автора, ОЗПП 2015. Контролируются пол, образование, семейное положение, наличие детей, возрастная когорта, тип поселения, макрорегион. Стандартные ошибки робастные с учетом кластеризации по регионам. Чем ниже уровень образования, тем раньше наступает максимум и тем более плоским является профиль. Обладатели высшего образования достигают максимума заработной платы в 40–44 года, оплата на пике превышает оплату в референтной возрастной группе на 50%, а к концу карьеры она превышает начальную лишь на 20% (снижение на 30 п.п. по отношению к максимуму. Во всех других образовательных группах (с образованием ниже высшего) наблюдаемая динамика более вялая пик зарплаты в лучшем случае превышает начальную (референтную) точку на 10% и снижение затем составляет около 20 п.п. Это объяснимо когда есть, что терять (обесценивающееся образование, потери могут быть больше, чем в том случае, когда терять нечего. Интересно, что все кривые, обозначающие профили для индивидов с образованием ниже высшего, практически сливаются, показывая слабую дифференциацию. Это отличается от стандартных картинок, представленных еще в Mincer (1975), на которых профили четко дифференцированы по вертикали, но соответствует российским исследованиям, согласно которым только высшее образование дает значимую премию по сравнению со средним общим Российский работник, гл. 1]. Схожая картина (рис. 11) выявляется и при дифференциации профилей по профессиональным группам (1 знак ОКЗ/ИСКО). Среди всех выделяются две укрупненные профессии, которые, как правило, подразумевают наличие высшего образования и более сложный труд, предполагающий решение нестандартных задач это руководители разных уровней (ОКЗ-1) и

26 специалисты высшей квалификации (ОКЗ-2). Их профиль отличается более выраженной крутизной и имеет более поздний пик, чему других профессий. Все остальные профессии платят схожим образом. Сначала наблюдается вялый рост премии, которая достигает 10%, а затем она снижается на 10–20% от пика. В профессиональных группах 5 (работники торговли и сферы ремонтных услуги (неквалифицированные рабочие) практически нет роста зарплаты с возрастом, а в старших возрастах она ниже начальной примерно на 20%. В профессиональной группе 6 (квалифицированные рабочие сельского хозяйства) мы наблюдаем вначале небольшой рост зарплаты, но затем премия снижается и переходит в штраф. Рис. 11. Повозрастные профили заработков по профессиональным группам,
2015 г, ОЗПП Источник расчеты автора, ОЗПП 2015. Контролируются пол, образование, семейное положение, наличие детей, возрастная когорта, тип поселения, макрорегион. Стандартные ошибки робастные с учетом кластеризации по регионам. Если мы согласны с выводом из теории человеческого капитала о том, что форма профиля отражает процессы накопления и использования человеческого капитала в течение трудовой жизни, то должны констатировать, что для многих (большинства) профессий они идут вяло и прекращаются рано. Нет ничего удивительного в том, что если доминирует простой или рутинный труд, основные навыки для которого приобретаются довольно рано и пространство для непрерывного обучения мало. Чем примитивнее трудовые
10
Почти 50% всех занятых трудятся в менее чем 30 профессиях, в большинстве из которых возможности непрерывного обучения и спрос на гибкий интеллект ограничены Профессии на российском рынке труда, 2017].

27 функции работника и чем слабее их связь с трудом других работников в рамках единого технологического процесса, тем, как правило, проще оценивать индивидуальную производительность и тем точнее последняя может аппроксимироваться заработной платой. Возраст, когорта или время наблюдения Известная сложность в исследовании эффекта возраста заключается в том, что его трудно отделить от эффекта когорты и от эффекта времени (Age,
Cohorts, and Period Effects). Эти три влияния линейно связаны (P = A + C) и ни одно из них не может быть строго идентифицировано без введения дополнительных ограничений и предположений. Изменение заработной платы в любой возрастной группе (по сравнению с референтной) может быть результатом сложения этих эффектов (ΔW = ΔWα + ΔWc + ΔWρ). Без их аккуратного разделения мы можем говорить лишь о различиях между возрастными группами, не имея возможности приписать их вкладу возраста как таковому и интерпретировать их в терминах причинности
11
Оценивая коэффициенты для переменной возрастая включаю в уравнение и дамми-переменные принадлежности к разным возрастным когортам. Как это меняет оценки Мы получаем схожие профили, нос более низким размахом по шкале роста зарплаты. Другими словами, несколько меняется крутизна, ноне время наступления пика и не время начала его снижения. Что же касается эффекта времени, то он может проявляться в том, что в год наблюдения может иметь место какой-то (положительный или отрицательный) шок, воздействующий на определенные возрастные группы. Здесь возможны разные ситуации. Например, экономический кризис, который сильнее бьёт по младшим возрастам, чем по старшим. В таком случае младшие возрастные группы могут просесть по зарплате относительно старших. Достаточно напомнить, что 2015 г. был кризисным.
11
В литературе известны несколько способов декомпозиции межгрупповых (по возрасту) различий. Один из них предложен в работе [Heckman, Lochner, Taber, 1998]. Его идея заключается в том, что при построении панели в предпенсионный период эффект опыта оказывается нулевым, поскольку он перестает давать вклад в прирост производительности, а эффект когорты устранен построением панели. В этом случае весь эффект приписывается времени. Меня же в данном случае интересует эффект возраста, который может быть ненулевым из-за процессов старения, снижающих производительность и переговорную силу. Это затрудняет идентификацию и разделение эффектов.

28 Можем ли мы наблюдать что-то подобное, имея лишь кросс-секции заряд лет Обследование, на которое я в основном опираюсь (ОЗПП), позволяет видеть эволюцию профиля зарплаты на протяжении всего периода 2005– 2015 гг. с шагом в два года. Движение от профиля 2005 г. к профилю 2015 г. является последовательными постепенным. Профиль 2015 г. не показывает каких-либо резких возрастных колебаний. Это позволяет предположить, что шок повлиял на зарплаты во всех группах в равной мере, ив итоге исключить его влияние на форму профиля. От кросс-секций – к панелям Все вышеприведенные расчеты основаны на кросс-секционных данных. Они показывают соотношение в заработках между разными возрастными группами в данный момент времени. Более высокие заработки молодых не означают, что с возрастом у этой когорты зарплаты упадут – они могут и вырасти, но сохраняя (или меняя) кросс-секционные соотношения с другими возрастными группами. Для того, чтобы видеть такую динамику, нам нужны очень длинные панели, позволяющие прослеживать внутрипоколенные изменения. Такие данные, к сожалению, не существуют, но и они полностью проблему не решили бы, так как страдают от неслучайного истощения панели. Менее производительные и оплачиваемые работники с большей вероятностью уходят с рынка труда, достигнув предпенсионного возраста. В любом случае мы располагаем лишь кросс-секционными данными за несколько лет (либо относительно короткой панелью РМЭЗ – ВШЭ). Эффект времени может проявляться в том, что в определенные годы возможны шоки, которые по-разному воздействуют на разные возрастные группы. Например, кризисы (а 2015 г, безусловно, кризисный) могут затрагивать положение старших сильнее, чем младших (или наоборот. Мы можем получить оценки для всех кросс-секций в промежуточные годы между
2005 и 2015 гг. и проанализировать их динамику. Если кризисы 2009 и/или 2015 г. оказали такое дифференцированное воздействие, то полученные кросссекционные оценки будут выделяться из общей тенденции. Однако все расчеты свидетельствуют о последовательном усилении крутизны профиля после достижения пиковых значений (мы их здесь неприводим ради экономии места. Другими словами, результат 2015 г, который мы подробно обсуждали выше, является не разовым отклонением из-за каких-либо несимметричных шоков, а проявлением долгосрочной тенденции. Как утверждают Lagakos et al. [2018], проделав скрупулезное сравнение профилей заработков на кросс-секционных и панельных данных для ряда стран, соответствующие оценки оказываются близкими. Тем не менее мы

29 можем проверить наши результаты с помощью так называемых синтетических панелей, в которых прослеживаются во времени неконкретные индивиды (для этого необходимы большие панельные выборки, которыми мы не располагаем, а возрастные группы. Такую, но очень короткую, панель мы можем построить с использованием ОЗПП за 2005 и 2015 гг., то есть с интервалом влет. Например, тем, кому было 20–24 года в 2005 г, будет
30–34 года в 2015 га соответственно, летние стали летними и т.д. Как у выделенных нами летних возрастных групп изменилась заработная плата залет Если зарплаты внутри средних возрастных когорт монотонно росли, то этот рост должен быть больше среднего по всей совокупности
13
На рис. 12 показаны три линии тонкой линией (синей) обозначен рост зарплату отдельных возрастных групп залети жирной (красной) линией – рост зар-
. Средний рост заработной платы по всей выборке за период соответствует значению 1 по оси Y. Соответственно, все значения выше 1 означают рост заработной платы в соответствующее число раза меньшее снижение. На горизонтальной оси
(X) обозначены возрастные группы в 2015 га начальная точка на сплошной линии (25–29 лет) соответствует тем, кому в 2005 г. было менее 20 лет.
12
ОЗПП кажется предпочтительнее РМЭЗ, поскольку размер выборки последнего намного меньше, а измерение зарплаты менее точное.
13
Схожий расчетно в несколько ином контексте, приводит Mincer [1974]. платы внутри когорт (

30 Рис. 12. Рост номинальной заработной платы залет по возрастным группам, раз Источник ОЗПП, 2005 и 2015 гг., расчеты автора. Как мы видим, заработная плата в возрастных группах до 40 лет росла намного быстрее, чем в среднем по выборке, а в старших группах (40+ лет, наоборот, медленнее. Но это опять же сопоставление двух кросс-секций. Состав одной и той же возрастной группы в 2005 и 2015 гг. был разный, а внутри когорты динамика могла быть иной. А что происходило с зарплатой внутри одной когорты Такие изменения показывает жирная (красная) линия. У группы работников, которым в 2005 г. было менее 20 лети г в 2015 г, за эти 10 лет зарплата выросла почтив раза по отношению к среднему значению роста. Однако эта возрастная когорта не очень показательна, поскольку квалификация входящих на рынок труда в раннем возрасте низка, а позиции слабы, и их стартовые зарплаты могут сильно отклоняться от производительности. Как мы видим, с возрастом внутри когорт рост зарплаты снижается и, начиная слет, оказывается меньше среднего значения за этот период. Другими словами, такой
«псевдопанельный» анализ дает те же результаты, что и простой кросссекционный. А как могла бы выглядеть кривая внутрикогортного роста зарплаты, если бы наблюдаемого снижения зарплаты (рис. 12) в старших возрастах (по сравнению с младшими средним) не происходило Другими словами, если бы в 2015 г. зарплата после достижения пика влет (на кросссекционных данных) далее как минимум не снижалась, а оставалась бы на постоянном

31 плато Такая контрфактическая кривая на рис. 6 показана пунктиром. Она лежит значительно выше линии фактического роста внутрикогортных заработков. В этом случае, конечно, средний рост был бы иным, нонам важна форма кривой. Итак, разные массовые российские обследования дают схожий по форме повозрастной профиль заработной платы. Этот факт отмечается также в работах других исследователей [Клепикова, Колосницына, 2017; Аистов,
2018]. Его отличительной особенностью является относительно раннее достижение пика, короткое плато и затем резкое снижение заработков, начиная уже со среднего возраста. Подобный профиль, хотя и с некоторыми модификациями, воспроизводится как для мужчин, таки для женщина также для разных отраслевых, образовательных и профессиональных групп. Имеющиеся альтернативные данные позволяют предположить, что эффекты времени и когорты относительно слабы, а эффект возраста превалирует.
По-видимому, отклонение повозрастного профиля оттого, что кажется стандартом, отмеченным многочисленными исследованиями, заслуживает специального обсуждения. Поиск причин такой эволюции может идти в разных направлениях, но далее я сосредоточусь на возможных объяснениях с позиций теории человеческого капитала.