Мобильность и стабильность на российском рынке труда. Коллектив авторов
перераспределение, выделяя эффекты изменения производительности труда, относительных цен и долей занятости[42]:
где
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.
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.
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
При обсуждении результатов ниже именно эти скорректированные значения в (3–9) упоминаются как прямой эффект, эффект относительных цен и эффект реаллокации соответственно.
См., например, альтернативные варианты в работах: [Vries et al., 2012; Diewert, 2015; Roncolato, Kucera, 2014; Reinsdorf, 2015].
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.
См., например, обзор литературы в статье [Bartelsman et al., 2013].
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.