Коллектив авторов - Мобильность и стабильность на российском рынке труда
3.2. Рост производительности труда и отраслевые структурные сдвиги. Методология анализа
Рост агрегированной производительности труда зависит как от динамики производительности внутри отдельных отраслей, так и от перераспределения рабочей силы между отраслями с разной производительностью. Соответствующие внутриотраслевая и реаллокационная компоненты роста агрегированной производительности труда имеют разную природу. Первая связана с накоплением физического и человеческого капитала, нематериальных активов, развитием технологий[27]. Вторая зависит от происходящих в экономике различных структурных изменений. Например, рост доходов населения смещает спрос от простых и дешевых товаров к более сложным и дорогим, а также от товаров к услугам, в результате меняется структура занятости. Изменения возможны и со стороны предложения. Например, совершенствование технологии производства компьютеров ведет к снижению их цен и соответственно доли отрасли в добавленной стоимости по экономике в целом, а офшоринг сокращает занятость. Еще одна группа примеров касается институциональной среды. Так, аутсайдерам открыть магазин или мастерскую в арендованном помещении гораздо проще, чем получить лицензию на добычу нефти или даже разрешение на новое строительство; при недостаточной защите прав собственности рабочие места будут создавать там, где риски экспроприации меньше. Таким образом, действующие в стране институты облегчают вход в одни отрасли и затрудняют или даже блокируют – в другие.
В экономической литературе методы декомпозиции производительности на внутри- и межотраслевую компоненты объединены общим названием «анализ структурных сдвигов» (shift-share analysis). Исследования в этой области начались с работ С. Фабриканта [Fabri-cant, 1942] и продолжаются до сих пор [Diewert, 2015]. Среди множества различных методов мы выделяем группу, которая включает «традиционную» (TRAD) декомпозицию[28], восходящую к работам Денисона [Denison, 1962; 1967], и ее последовательные модификации в работах канадского Центра изучения стандартов уровня жизни (CSLS)[29] [30], декомпозицию GEAD [Tang, Wang, 2004] и ее трехфакторную версию (GEAD-3f), предложенную Дивертом [Diewert, 2015]. Такой набор методов в данной работе позволяет полнее анализировать эффекты реаллокации, учитывая ограничения каждого подхода.
Представленные выше методологические подходы предусматривают использование агрегированных отраслевых данных. Однако в последнее время все более популярными становятся исследования, в основе которых лежат микроданные, – по фирмам [Bartelsman et al., 2013]. Такой подход имеет ряд преимуществ. Во-первых, он дает возможность анализировать не только межотраслевую, но и внутриотраслевую реаллокацию. Создание и ликвидация рабочих мест протекают в значительной мере внутри узких отраслей, что макроотраслевые данные игнорируют. Во-вторых, микроданные, особенно имеющие панельную структуру, позволяют анализировать причинность во взаимоотношениях динамики производительности и структурных изменений занятости. Однако здесь есть свои ограничения, важные для нашего исследования.
Прежде всего данные по фирмам обычно охватывают лишь избранные отрасли и тем более не учитывают деятельность микропредпринимателей, самозанятых, работающих по найму у частных лиц. Этот сегмент занятости, в наибольшей степени ассоциирующийся с неформальностью, во многих странах растет и при этом отличается наименьшей производительностью. Его исключение из рассмотрения занизит вклад неформальности в агрегированную производительность. Кроме того, анализ данных по предприятиям в отдельных отраслях не отражает вклад реаллокации в рост производительности на уровне экономики в целом, измеряемой показателями СНС.
Аддитивность выпуска в постоянных ценах. Эффекты Денисона и Баумоля.
Традиционный подход к декомпозиции (TRAD) основан на предположении об аддитивности выпуска в постоянных ценах. Оно состоит в том, что для экономики в целом выпуск (или добавленная стоимость) в году t в постоянных ценах базового года может быть представлен в виде простой суммы уровней выпуска в отраслях :
(3–1)
Затраты труда L, представляющие количество отработанных часов или численность работников, также могут быть представлены в виде суммы затрат труда в отраслях:
(3–2)
Производительность труда определяется как отношение уровня выпуска к уровню затрат труда . В этом случае темпы прироста агрегированной производительности труда по отношению к некоторому начальному году t = 0 можно представить в виде декомпозиции TRAD[31]:
(3–3)
где – доля уровня выпуска отрасли n в году 0 в агрегированном выпуске; – темпы прироста производительности труда отрасли η; – темпы приприроста доли затрат труда в отрасли η по отношению к начальному году. Первое слагаемое в (3–3) представляет вклад роста производительности внутри отраслей (эффект within). В свою очередь, эффект реаллокации (эффект between) представлен в виде суммы вкладов второго и третьего слагаемых, которые У. Нордхаус назвал соответственно эффектами Денисона и Баумоля [Nordhaus, 2002]. Эффект Денисона – это вклад перераспределения рабочей силы между отраслями с разными уровнями производительности в рост агрегированной производительности [Denison, 1962; 1967]. Он связан с изменением долей отраслей в общей занятости.
Допустим, в некоторой отрасли А благодаря определенным технологическим и организационным улучшениям производительность выросла, но в других отраслях изменений не произошло. Если спрос на продукцию А при этом не меняется, то часть рабочей силы высвободится. Если высвободившийся труд перераспределится в отрасли с более низкой производительностью, например из обрабатывающей промышленности в розничную торговлю, то уровень агрегированной производительности труда может не измениться или даже снизиться. При этом рост производительности в А будет компенсирован увеличением доли менее производительных отраслей в общей рабочей силе [Bosworth, Triplett, 2007].
Эффект Баумоля представляет вклад перераспределения работников между отраслями с высокими и низкими темпами роста производительности труда – соответственно прогрессирующими и стагнирующими – в темпы роста агрегированной производительности. Анализируя роль сектора услуг, У. Баумоль считал спрос на услуги неэластичным, а возможности роста производительности труда в отраслях услуг – ограниченными [Baumol, 1967; Baumol et al., 1985][32]. Высвобождающаяся из прогрессирующей промышленности рабочая сила перетекает в стагнирующие отрасли услуг, в результате увеличивается их доля и, как следствие, замедляется рост агрегированной производительности.
Наряду с малореалистичными предпосылками о равенстве средней и предельной производительности труда традиционная декомпозиция (3–3) имеет и другие недостатки. Например, она не во всех случаях обеспечивает интуитивно понятную интерпретацию эффекта реаллокации. Можно выделить такой случай для отраслей с уровнем производительности ниже среднего. Так, произведение в (3–3) предполагает положительный вклад в рост производительности, если такая отрасль расширяется (σn > 0), а компонента будет положительной, если она теряет занятых (σn < 0), при том, что ее производительность падает .
Для устранения интерпретационных сложностей в методе CSLS, являющемся модификацией TRAD, предлагается учитывать разность между отраслевым уровнем производительности и средним по экономике[33]:
(3–4)
Первое слагаемое – эффект внутриотраслевого роста производительности – в (3–3) и в (3–4) одинаковое. Отраслевые компоненты второго слагаемого, представляющего эффект Денисона, теперь отрицательные, если занятость растет в отрасли с производительностью ниже средней, поскольку в этом случае . По аналогии,
почти во всех случаях, когда сокращается занятость в отрасли с уровнем производительности ниже среднего по экономике, вклад третьего слагаемого – эффекта Баумоля – будет положительным.
Каковы другие достоинства и недостатки рассмотренных выше методов? Серьезное достоинство подходов (3–3) и (3–4) – наличие опирающегося на них обширного массива исследований[34]. Это позволяет сравнивать полученные результаты с оценками для большого числа стран и в разные периоды. Другим достоинством выступает возможность использовать более дезагрегированные данные. Это особенно важно, если обсуждается влияние учета неформальности на эффекты реаллокации.
