Глава 3
Реаллокация труда и рост производительности
3.1. Введение
Данная глава обсуждает связь между структурными сдвигами в занятости и динамикой производительности в российской экономике.
Повышение производительности труда часто связывают с модернизацией, инвестициями, технологическим обновлением. Но всегда ли в случае успеха они ведут к соответствующему росту производительности? Если мы говорим о конкретных предприятиях, то ответ будет положительным. Однако реакция производительности экономики в целом – агрегированной производительности – зависит также от того, что происходит с работниками, которые лишаются старых рабочих мест в результате модернизации. Переход индивида от работы лопатой к работе на экскаваторе повышает его производительность, а обратный переход, наоборот, снижает. Переход из сельского хозяйства в обрабатывающий сектор, как правило, приводит к ее росту, а с фабрики на ферму – к ее снижению. Другими словами, масштаб и направления потоков высвобождаемой рабочей силы имеют существенное значение.
Если работники, ставшие лишними на модернизируемых предприятиях, совсем перестанут трудиться, то агрегированная производительность труда, при прочих равных условиях, возрастет (поскольку выпуск продукции увеличится, а совокупные затраты труда сократятся). Повысится агрегированная производительность и в случае, если такие работники на новом рабочем месте будут работать продуктивнее, чем на старом. Однако если они найдут менее производительную работу, то агрегированная производительность может вырасти в меньшей степени, чем на отдельном модернизируемом заводе или в отрасли, и даже снизиться.
Итак, перераспределение рабочей силы между предприятиями или отраслями с разным уровнем производительности – реаллокация труда – может либо стимулировать рост агрегированной производительности, либо замедлять его. Как показывают М. Макмиллан и Д. Родрик, в странах Восточной Азии реаллокация стимулировала рост производительности (а значит, и рост экономики), а в странах Латинской Америки и Африки ее эффект был негативным. Они подчеркивают, что «…потоки рабочей силы из низкопроизводительных в высокопроизводительные виды деятельности выступают ключевыми факторами развития» [McMillan, Rodrik, 2011, p. 87]. Реаллокация дает положительный вклад, если институты, прежде всего рынка труда, активно способствуют генерации более производительных рабочих мест по сравнению с выбывающими; если нет помех «созидательному разрушению» – созданию новых предприятий и уходу с рынка старых и неэффективных.
В своей работе указанные авторы исходят из межотраслевой неоднородности труда, но не рассматривают внутриотраслевую. В реальном мире – особенно в развивающихся странах и странах с переходной экономикой – внутри одной отрасли могут долго сосуществовать разные технологические уклады, кратно различающиеся продуктивностью. Например, внутри одной отрасли могут вести хозяйственную деятельность и современный высокотехнологичный машиностроительный завод, и кустарная мастерская, расположенная в частном гараже или подвале, в которой используется значительная доля ручного труда. Деление экономики на «формальную» и «неформальную» выступает одним из измерений такой неоднородности и наглядно отражает качество институциональной среды.
Неформальная экономика в целом отличается низкой капиталоемкостью, отсталыми технологиями, невысоким уровнем человеческого капитала, ограниченным доступом к кредитам и рынкам сбыта и вследствие этого – недостаточной производительностью [Perry et al., 2007; La Porta, Shleifer, 2014]. Однако вход в нее для предпринимателей и работников, как правило, свободен, тогда как доступ в «формальную» экономику ограничен регулированием и связанными с этим издержками. Медианная производительность неформальных фирм составляет в среднем около 15 % формальных, а с учетом самозанятых она еще ниже [La Porta, Shleifer, 2014]. В таком случае реаллокация труда в пользу неформального сегмента может влиять на динамику производительности в экономике в целом[22], особенно, если его масштабы велики и продолжают расширяться. Это означает, что анализ эффектов межотраслевой и межсегментной (между формальным и неформальным сегментами) реаллокации представляет и научный, и практический интерес.
В этой главе исследуется влияние структурных сдвигов в занятости на рост агрегированной производительности труда. В качестве таких сдвигов рассматривается межотраслевая реаллокация, в том числе с учетом изменения в соотношении долей занятости формального и неформального сегментов[23]. Мы пытаемся ответить на вопрос, как учет неформальности меняет вклад межотраслевой реаллокации в рост производительности труда.
Влиянию структурных межотраслевых сдвигов на производительность посвящено немало исследований[24]. Так, Э. Денисон, анализируя различия в темпах экономического роста между ведущими странами в послевоенное время, отмечает положительные эффекты радикального сокращения занятости в сельском хозяйстве и несельскохозяйственной самозанятости, отличающихся низкой производительностью [Denison, 1967]. Говоря о самозанятых, он пишет, что есть значительная по численности группа работников (the «fringe» group), сокращение и переток которых в занятость по найму дали бы заметную прибавку к национальному доходу [Denison, 1967, p. 204][25].
Хотя эффект неформальности для динамики агрегированной производительности труда интуитивно очевиден, соответствующих эмпирических исследований на отраслевом уровне крайне мало и они посвящены развивающимся странам[26]. Одна из причин этого – отсутствие надежных статистических данных за сравнительно длительный период. Появление детализированной отраслевой статистики и данных о неформальности позволит проводить такой анализ [Vries et al., 2012].
Новизна нашего исследования в том, что мы впервые изучаем влияние межотраслевой реаллокации, выделяя при этом неформальный сегмент, на рост агрегированной производительности в крупной стране с переходной экономикой, зависимой от мировых цен на экспортируемые природные ресурсы. Наше исследование продолжает линию работ: [McMillan, Rodrik, 2011; Vries et al., 2012; Timmer et al., 2015].
Во-первых, мы формируем новый массив данных отраслевых показателей выпуска, занятости и производительности труда для 30 видов деятельности за период с 1995 г. по 2012 г. с разделением каждого вида деятельности массива Russia KLEMS [Timmer, Voskoboynikov, 2014] на формальный и неформальный сегменты. Во-вторых, для анализа неформальности мы используем не только традиционные [Denison, 1962; 1967; De Avillez, 2012], но и – впервые – новые методы анализа структурных сдвигов [Tang, Wang, 2004; Diewert, 2015], обеспечивающие независимость декомпозиции прироста производительности труда от выбора базового года. Последнее также важно в условиях зависимости внутренних относительных цен от конъюнктуры мировых рынков в случае России.
Мы получили три основных результата. Во-первых, мы показываем, что уровень агрегированной производительности за период с 1995 по 2012 г. вырос почти вдвое, причем его основными драйверами были отрасли, связанные с производством неторгуемых продуктов, – строительство, розничная торговля, телекоммуникации, финансовые услуги, а также с добычей и реализацией полезных ископаемых. Во-вторых, применяя новые методы анализа к российским данным, мы находим подтверждение гипотезы о том, что расширение неформального сегмента замедляет рост производительности. Аналогичные результаты были представлены для Индии [Vries et al., 2012]. Этот эффект мы наблюдаем в рассматриваемый период при использовании всех четырех методов декомпозиции, обеспечивающих разложение суммарного прироста производительности на внутриотраслевые и реаллокационные компоненты. Эффект замедления роста производительности связан с перераспределением труда из более производительных формальных сегментов в менее производительные неформальные. В-третьих, используя декомпозицию Э. Диверта [Diewert, 2015], мы показываем, что в 2005–2012 гг. более двух третей вклада нефтегазового комплекса в структурную компоненту роста производительности обеспечивалось ростом относительных цен на продукцию этого сектора и лишь треть – реаллокацией рабочей силы.
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.
Есть, однако, и недостатки[35]. Во-первых, часть реаллокационного эффекта между отраслями более дробной классификации, а также эффекта межфирменной реаллокации выпадает из рассмотрения[36]. Во-вторых, акцент делается на эффектах агрегированного предложения, а параметры спроса – его структура и эластичность отдельных продуктов по доходу – считаются экзогенно заданными. В то же время они меняются со временем и сами зависят от уровня дохода [Pasinetti, 1981]. Рассматриваемые методы предполагают равенство предельной производительности труда различных групп работников. Наконец, игнорируются возможные эффекты межотраслевой диффузии технологий, в результате чего возможен рост выпуска без увеличения затрат труда. Так, если в секторе A, производящем промежуточный продукт для сектора B, произошли позитивные технологические изменения, и цена на его продукт снизилась, то при прежнем уровне издержек в секторе B выпуск в секторе A будет выше, что не связано с ростом производительности труда в нем.
Помимо содержательных недостатков имеются и недостатки измерения. Они связаны с предпосылкой об аддитивности выпуска в постоянных ценах (3–1). Такая предпосылка выполняется, если при расчетах выпуска используется система индексных формул Ласпейреса для индексов физического объема выпуска с фиксированными весами в ценах некоторого базового года, но при этом результаты зависят от его выбора. Погрешность тем сильнее, чем более значительны изменения относительных цен по сравнению с базовым годом. Такие изменения имели место в последние десятилетия и в развитых странах, и в странах с переходной экономикой. Если в первых этот процесс был во многом обусловлен бурным развитием информационных и коммуникационных технологий (ИКТ) [Nordhaus, 2002; Stiroh, 2002], то во вторых – структурными и институциональными сдвигами, связанными с постепенным избавлением от диспропорций планового периода [Campos, Coricelli, 2002; Бессонов, 2005]. Решить эту проблему и для измерения динамики выпуска, и для декомпозиции темпов роста агрегированной производительности можно при переходе к системе цепных индексов.
Декомпозиция роста производительности в системе цепных индексов. Если для расчета индексов физического объема выпуска используют цепные индексы (как рекомендовано в СНС[37] 1993 и 2008 гг.), то предпосылка (3–1) об аддитивности выпуска в постоянных ценах нарушается. В этом случае вместо TRAD и CSLS для декомпозиции темпов роста производительности требуются иные подходы.
Соответствующие методы для экономики в целом были предложены в работах Нордхауза и Стайроха [Nordhaus, 2002; Stiroh, 2002]. Однако они ограничивались разложением темпов роста производительности труда на внутриотраслевые вклады и реаллокацию, не обеспечивая разложение эффекта последней на вклады отдельных отраслей. Позднее была предложена декомпозиция темпов роста производительности для цепных индексов, обеспечивающая аддитивность вкладов отдельных отраслей [Tang, Wang, 2004][38]. Подход этих авторов не требует аддитивности выпуска в постоянных ценах (3–1), и для него достаточна аддитивность выпуска лишь в текущих ценах V:
(3–5)
Реальный выпуск Y представляет выпуск в текущих ценах, скорректированый на индекс цен P, который задает уровень цен по отношению к уровню базового года
(3–6)
В общем случае из того, что в каждой отрасли n Yn = VnlPn, не следует, что . В то же время может использоваться такая система индексов цен и соответствующих им индексов количеств , для которых свойство аддитивности выпуска (3–1) будет выполняться. Тогда темпы прироста производительности труда γ = ΔΧ /X, где X = Y/L, можно представить как
(3–7)
где и – отношение отраслевого индекса производительности в отрасли n к агрегированному. Соотношение (3–7) – это разложение GEAD, в котором первое слагаемое отвечает за внутриотраслевые источники роста, второе интерпретируется как эффект Денисона, а третье – как эффект Баумоля.
Декомпозиция GEAD имеет несколько преимуществ перед TRAD [Dumagan, 2013]. Во-первых, в GEAD внутриотраслевая компонента роста (первое слагаемое в (3–7)) зависит только от отраслевых дефляторов цен, а в TRAD она (первое слагаемое в (3–3)) определяется и дефлятором для экономики в целом[39]. Другими словами, в TRAD на внутриотраслевую компоненту влияет изменение соотношения отраслевых и агрегированных уровней цен, которое может быть не связано с соответствующими внутриотраслевыми процессами. Например, оно может меняться из-за использования другой индексной формулы или иного способа усреднения весовых коэффициентов.
Во-вторых, TRAD может давать смещения в декомпозиции внутриотраслевой компоненты роста производительности на отраслевые вклады даже при использовании выпуска в постоянных ценах и выполнении условия аддитивности (3–1), а GEAD таких смещений не дает. Это объясняется тем, что в качестве весов при агрегировании внутриотраслевой компоненты в TRAD используются доли выпуска в постоянных ценах некоторого базового года , а в GEAD – в текущих . Так, при бурном росте некоторой отрасли и соответственно снижении относительных цен на ее продукцию вклад этой отрасли в агрегированные темпы роста в TRAD будет завышен, поскольку доля ее выпуска для некоторого, возможно, весьма удаленного базового года, будет рассчитана в завышенных ценах[40].
В-третьих, GEAD учитывает возможность реаллокации труда только вследствие изменения относительных цен, а в TRAD это невозможно. Допустим, развитие технологий расширяет границы производства при постоянном уровне затрат факторов. Новое равновесие должно установиться с учетом существующих предпочтений и может привести к изменению относительных цен. Такие ценовые сдвиги не обязательно определяют изменение долей занятости в отраслях и могут объясняться изменениями в потоках услуг капитала. В этом случае TRAD покажет отсутствие реаллокационных эффектов, а GEAD такой эффект выявит. Однако будет ли этот эффект следствием реаллокации труда?
Одновременный учет перераспределения затрат труда и изменения относительных цен затрудняет интерпретацию реаллокационного вклада в рост производительности, поскольку такой вклад может быть связан не только с физическим перетоком работников, но и с изменениями ценовых пропорций, имеющими разную природу. К их числу относятся, в частности, существенные для российской экономики колебания мировых цен на энергоносители и скачки обменного курса. В связи с этим представляет интерес разделение эффекта реаллокации на отдельные вклады, связанные с изменениями занятости и относительных цен.
Диверт, используя полученное в работе [Tang, Wang, 2004] представление производительности труда, показал, что темпы ее роста (X1 / X0) можно представить в виде суммы произведений трех факторов – отраслевых темпов роста относительных цен (p1n/ p0n), долей занятости (S1L,n /S0L,n) и производительности труда (X1n / X0n) [Diewert, 2015]:
(3–8)
После ряда преобразований[41] он предлагает следующее перераспределение, выделяя эффекты изменения производительности труда, относительных цен и долей занятости[42]:
(3–9)
где
(3-10)
(3-11)
(3-12)
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 путем досчета с использованием подробной статистики СНС и баланса трудовых ресурсов в старой отраслевой классификации ОКОНХ, официальных переходных ключей, а также, где возможно, с помощью официальных ретроспективных досчетов (см. подробнее: [Voskoboynikov, 2012]).
Особая задача в контексте нашего исследования – выделить в каждом виде деятельности неформальный сегмент. Не вдаваясь в дискуссию по поводу определений[47], отметим лишь, что мы относим к формальному сегменту все предприятия, имеющие статус юридического лица. Другими словами, мы приравниваем его к корпоративному сектору экономики. Соответственно произведенная в нем продукция и занятые работники – «формальные». В свою очередь, все производство вне этого сегмента – в некорпоративном сегменте[48] – мы считаем «неформальным» и произведенным «неформальными» работниками. Подобное определение соответствует «производственной» трактовке неформальности (в отличие от легалистской). Оно не единственно возможное, но позволяет использовать отраслевую статистику занятости и выпуска, на основе которой построен массив Russia KLEMS, а также имеющиеся данные о неформальной деятельности.
Валовая добавленная стоимость, производимая вне корпоративного сегмента, не наблюдается прямыми статистическими методами, но поддается учету с помощью общепринятой системы косвенных оценок[49]. В качестве показателя доли неформального сегмента в отраслевом разрезе мы используем отношение добавленной стоимости, произведенной в секторе домашних хозяйств, к добавленной стоимости в целом по виду деятельности[50]. Данные опубликованы в разрезе разделов классификатора ОКВЭД, и мы вынуждены использовать соответствующие отношения для видов деятельности более подробного уровня дезагрегирования. В наибольшей мере это огрубляет результаты для обрабатывающих производств (раздел D), включающих 13 видов деятельности, которые существенно различаются по степени неформальности[51]. Хотя Росстат публикует такие данные с 2002 г., мы принимаем 2005 г. в качестве первоначального[52].
Доли неформального сегмента во всех видах деятельности в суммарном отработанном времени мы рассчитывали как отношение разности в количестве отработанных часов в целом по экономике и в организациях к общему количеству отработанных часов.
Для видов деятельности, которым соответствует двузначный код ОКВЭД, мы использовали доли валовой добавленной стоимости и отработанных часов ближайшего к ним старшего уровня отраслевой классификации. Так, доля неформальности в «Производстве пищевых продуктов, напитков и табака» (DA в ОКВЭД; 15t16 в KLEMS) считалась равной доле неформальности для видов деятельности обрабатывающей промышленности в целом (D). В данном случае, по-видимому, мы могли недооценить долю неформальной компоненты, а в других (например, в металлургии) – наоборот, переоценить.
Долю неформальности в добывающей промышленности (C) мы считаем равной нулю. Во-первых, согласно официальным статистическим публикациям, она варьировалась между 0,1 и 0,2 % всей добавленной стоимости. Во-вторых, точность измерения здесь крайне невысока из-за вертикальной интеграции и непрозрачности трансфертного ценообразования[53]. В случае с финансовым посредничеством (J) официальный досчет добавленной стоимости на неформальную занятость дает значения, примерно на 1 % отличающиеся от нуля, только за последние три года рассматриваемого периода, и мы тоже можем ими пренебречь.
Наконец, завершающий показатель в нашей базе данных – индексы физического объема добавленной стоимости для формального и неформального сегментов. Мы их рассчитываем в предположении, что уровень и динамика цен в обоих сегментах одинаковы. В этом случае для дефлирования номинальной добавленной стоимости можно воспользоваться имплицитным дефлятором ВДС, рассчитанным на основе официальных данных о номинальной добавленной стоимости и индексах физического объема добавленной стоимости в отраслях. Такой подход основан на предположении, что и в формальном, и в неформальном сегментах внутри одного вида деятельности производится одинаковый продукт.
В какой мере данная предпосылка оправданна? Например, цены на товары на неформальном рынке могут не отличаться от цен в магазинах, а врач может иметь частную практику, соблюдая установленные тарифы, но без формальной регистрации и, соответственно, не платя налоги.
Разумеется, продукты формального и неформального сегментов могут в реальности различаться. Так, в строительстве нельзя «неформально» построить сложную автомобильную развязку или многоквартирный дом. В то же время можно силами неформалов сделать ремонт в квартире, построить дачный домик или коттедж. Если учесть такую дифференциацию продуктов в сегментах одной отрасли, то и динамика цен на них будет разная. Однако доступный уровень дезагрегирования наших данных такую дифференциацию не обеспечивает.
В то же время легко представить ситуацию комплементарности, когда формальный и неформальный труд привлекается для разных технологических операций, дополняя друг друга. Скажем, в рамках большого строительного проекта для рытья канав частично привлекают неформалов, а для монтажа бетонных конструкций – строительные организации с полноценным штатом и сложной строительной техникой на балансе. В качестве альтернативного варианта можно взять другой предельный случай, когда динамика выпуска формального и неформального сегментов совпадают, а цены отличаются. Расхождения в результатах оценок оказались незначительными.
3.4. Динамика производительности и сдвиги в структуре занятости в 2000-е годы
Период 1995–2012 гг. характеризовался значительной волатильностью темпов экономического роста (рис. 3–1). До кризиса 1998 г. российская экономика находилась в продолжительной трансформационной рецессии, а среднегодовой темп снижения реальной валовой добавленной стоимости (ВДС) составлял около 2,6 % в 1995–1998 гг. В 1999–2008 гг. динамика ВДС стала положительной и ускорилась, составив в среднем 7,3 %. В 2009 г. реальная ВДС снизилась на 8,5 % (по отношению к 2008 г.), но затем темпы роста восстановились и составили в среднем 4,2 % за оставшийся период.
По сравнению с реальным выпуском динамика затрат труда (отработанного рабочего времени всеми занятыми) была крайне вялой на протяжении всего периода. И в моменты сильного спада, и в эпизоды бурного роста реакция занятости оставалась малоэластичной, тем самым отражая специфику российских институтов рынка труда, тормозящих количественное приспособление к шокам и дающих преимущество ценовому [OECD, 2011; Gimpelson, Kapeliushnikov, 2013]. В целом за рассматриваемые годы темпы прироста затрат труда едва превысили 1 %. При этом, за исключением спада 2008–2009 гг., который привел к снижению затрат труда на 3,6 %, их прирост колебался в интервале от -1,3 % в год в кризисные 1995–1998 гг. до 2,2 % в годы бурного роста. В итоге динамика производительности определялась главным образом темпами изменения выпуска.
Примечание. Рассматривается рыночный сектор экономики, не включающий виды деятельности, связанные в основном с оказанием нерыночных услуг – государственным управлением, образованием, здравоохранением и жилищно-коммунальным хозяйством.
Рис. 3–1. Динамика производительности труда, валовой добавленной стоимости и отработанных часов в российской экономике в 1995–2012 гг.
Рисунок 3–1, отражая тенденции в (рыночной) экономике в целом, скрывает значительную неоднородность составляющих ее отраслей. Рисунок 3–2 частично восполняет этот пробел, показывая динамику соотношения максимального и минимального уровней производительности рассматриваемых видов деятельности. Так, в 2005 г. номинальная добавленная стоимость на отработанный час отрасли-лидера (23: производство кокса, нефтепродуктов и ядерных материалов) превышала значение соответствующего показателя в отрасли-аутсайдере (AtB: сельское хозяйство) в 60 раз. В разные годы это соотношение менялось от 24 в 1997 г. до почти 70 в 2012 г. В значительной мере этот разрыв объясняется высокой капиталоемкостью расширенного добывающего комплекса (РДК) и широким применением простого ручного труда в российском сельском хозяйстве[54]. Действительно, значение того же показателя для отраслей рыночного сектора без сельского хозяйства и РДК снижается как минимум в два раза. Более того, исчезает эффект возрастания разрыва в отраслевой производительности, что, по-видимому, объясняется более высокими темпами роста капитала в РДК по сравнению со многими другими отраслями в период роста мировых цен на энергоносители [Voskoboynikov, Solanko, 2014].
Примечание. Производительность труда определяется как номинальная добавленная стоимость в расчете на один отработанный час.
Рис. 3–2. Отношение уровней производительности труда отрасли-лидера и отрасли-аутсайдера в 1995–2012 гг.
Неоднородность отраслей в полной мере проявилась и в темпах роста производительности. За весь рассматриваемый период ее среднегодовые темпы варьировались от -7,2 % в год в социальных и персональных услугах (О) до 7,6 % в финансовом посредничестве (J).
Таблица 3–1.
Доли занятости и добавленной стоимости по секторам в 1995 и 2012 гг., %
Хотя динамика затрат труда была вялой, их отраслевая структура в 1995–2012 гг. претерпела существенные изменения (табл. 3–1). Особенно заметны сокращение доли сельского хозяйства в суммарных затратах труда (с 35 до чуть более 26 %) и обрабатывающих производств (с 23 до 19 %) на фоне увеличения доли строительства, розничной торговли и телекоммуникаций (с 24 до почти 35 %).
Не менее значительную трансформацию претерпела отраслевая структура добавленной стоимости. Доля сельского хозяйства в ней упала почти в два раза, обрабатывающей промышленности – с 26 до почти 19 %, транспорта – с 14 до 8 %. В то же время удельные веса добывающего сектора, финансов и бизнес-услуг заметно возросли, а доли строительства, розничной торговли и телекоммуникаций практически не изменились. За этими впечатляющими структурными сдвигами скрываются не менее впечатляющие реаллокационные процессы. В сочетании с отраслевой неоднородностью в производительности они могут влиять на динамику агрегированной производительности, хотя остается вопрос, будет этот переток усиливать рост или тормозить его.
Картина неоднородности российской экономики будет неполной, если не учитывать степень и динамику ее деформализации. Данные Росстата свидетельствуют и о высоком темпе ее распространения, и о наиболее общих структурных особенностях этого процесса.
Таблица 3–2. Доли добавленной стоимости и отработанных часов неформальных сегментов в секторах российской экономики, %
Примечание. Высокая доля неформального сегмента в нефтегазовом комплексе обусловлена следующими обстоятельствами. Для вида деятельности «Оптовая торговля» (51) доли добавленной стоимости и отработанных часов в неформальном секторе полагаются равными этим показателям в секторе «Торговля» и составляют (2005 г.) 24 % для добавленной стоимости и 57 % – для отработанных часов. В то же время вид деятельности «Оптовая торговля» сам по себе характеризуется значительной неформальностью. По количеству отработанных часов, согласно балансу затрат труда, она составляет (2005 г.) 21 % в основном за счет деятельности предпринимателей без образования юридического лица. Однако остается открытым вопрос, связана деятельность этих ПБОЮЛ с экспортом энергоносителей или относится к другим видам активности в рамках оптовой торговли.
На рис. 3–3 представлено изменение занятости за 2000–2013 гг. как в целом, так и в корпоративном и некорпоративном сегментах, а также дифференцированно по всем видам деятельности. Можно констатировать факт масштабной реаллокации труда из первого сегмента во второй, а также определить отрасли-доноры и отрасли-реципиенты. Если общая численность занятых за рассматриваемый период возросла примерно на 3,5 млн человек, то корпоративный сектор потерял более 5 млн. Соответственно некорпоративный абсорбировал почти 9 млн. Наибольшие потери наблюдались в корпоративном сегменте в сельском хозяйстве и обрабатывающих производствах, а соответствующие «приобретения» – в торговле, строительстве, обрабатывающих отраслях и на транспорте. Другими словами, работники в массовом порядке меняли свою отраслевую и сегментную «прописку».
Рис. 3–3. Численность занятых по укрупненным видам деятельности с разделением на корпоративный (формальный) и некорпоративный (неформальный) сегменты
Как видно из данных табл. 3–2, более 10 % ее добавленной стоимости и 40 % всех отработанных часов рыночного сектора приходилось на неформальный сегмент экономики. Значительная часть затрат труда в нем расходуется в сельском хозяйстве при производстве в личных подсобных хозяйствах [Капелюшников, 2006], в строительстве, на транспорте, в розничной торговле и телекоммуникациях. Велика доля неформальной занятости и в обрабатывающей промышленности. Общая тенденция заключается в переливе занятости в некорпоративный сегмент при сокращении доли приходящейся на него добавленной стоимости, что может свидетельствовать о снижении уровня производительности труда.
Оценка эффекта реаллокации с учетом неформального сегмента может существенно отличаться от оценок, полученных без его учета, поскольку в последнем случае часть этого эффекта, вызванная внутриотраслевым, но межсегментным перетоком работников, остается незамеченной, а степень неоднородности уровней производительности оказывается ниже. Действительно, как видно из сопоставления рис. 3–2 и 3–4, неформальный сегмент усиливает вариацию в уровнях производительности. В благополучные годы середины 2000-х годов соотношение максимальной и минимальной производительности даже с учетом исключения отраслей-аутлайеров превышало вариацию между формальными отраслевыми сегментами. На рис. 3–4 видно, что такой показатель к 2012 г. был почти в два раза больше, чем аналогичный показатель для отраслей без сегментации (рис. 3–2).
Примечание. Удалены некоторые виды деятельности с небольшими долями ВДС и неформальной занятости, для которых доля погрешности может оказаться очень высокой, а также виды деятельности РДК. Включение любой удаленной отрасли-аутлайера приводит к значительному смещению кривой вверх.
Рис. 3–4. Соотношение уровней производительности труда в отрасли-лидере и отрасли-аутсайдере в 2005–2012 гг. с учетом разбивки отраслей на формальный и неформальный сегменты, раз
Разделение отраслей на формальный и неформальный сегменты увеличивает вариацию в их производительности, наряду с влиянием сельского хозяйства и РДК [Gimpelson, Kapeliushnikov, 2015]. Как видно на рис. 3–4, разрыв в уровнях производительности труда растет на протяжении всего рассматриваемого периода. Это могло быть связано с интенсивным вымыванием наименее квалифицированных работников в неформальный сегмент, где их предложение в расчете на единицу капитала сильно возросло, тем самым резко снижая предельную производительность труда. В то же время рабочие места в формальном сегменте экономики возникали крайне медленно; темп их создания отставал от темпа ликвидации, отражая стагнацию спроса на труд в условиях плохих институтов (глава 1).
Воздействие реаллокации труда на динамику агрегированной производительности в российской экономике может быть следствием как межотраслевых, так и межсегментных перетоков рабочей силы. При этом априори трудно сказать, каково направление влияния этих реаллокационных процессов, какие отрасли обеспечивают ускорение/замедление производительности и каков при этом вклад неформальности. Возможные ответы на эти вопросы мы постараемся дать в следующих разделах.
3.5. Результаты декомпозиции
Результаты декомпозиции TRAD для 30 отраслей рыночного сектора российской экономики за период 1995–2012 гг., сгруппированные по вкладам шести крупных секторов, представлены в табл. 3–3. За указанный период уровень производительности труда вырос почти на 93 %, или почти вдвое. Около 1/3 всего прироста дал РДК. Вклад строительства, розничной торговли и телекома также значителен (25 п.п.) и уступает РДК лишь 4 п.п. Затем с некоторым отставанием следуют финансы и бизнес-услуги (22 п.п.) и обрабатывающая промышленность (10 п.п.), а роль транспорта (5 п.п.) и сельского хозяйства (2 п.п.) не столь заметна.
Однако вклад каждого сектора в рост агрегированной производительности обеспечивается не только внутриотраслевым накоплением и более эффективным использованием физического и человеческого капитала, но и перетоками рабочей силы. При этом вклад такой реаллокации на агрегированном уровне очень значительный – более 21 п.п.
Таблица 3–3. TRAD – декомпозиция темпов прироста производительности труда в 1995–2012 гг. по вкладам секторов российской экономики, внутриотраслевому (within) и межотраслевому (between) эффектам, в постоянных ценах 2005 г., п.п.
Рассмотрение собственных вкладов отдельных секторов без учета реаллокационных эффектов (столбец 2 табл. 3–3) несколько меняет представление об их роли в агрегированном росте. Лидером оказывается РДК, обеспечивающий 1/4 всего роста. Это не удивительно, поскольку на данный сектор приходится значительная доля услуг капитала в экономике [Timmer, Voskoboynikov, 2014]. Далее с отрывом 6 п.п. следуют обрабатывающая промышленность и рыночные услуги (строительство, розничная торговля и телекоммуникации). При этом промышленность сокращает занятость, снизив свою долю с 26 % в 1995 г. до почти 19 % в 2012 г. (см. табл. 3–1), так что значительный рост производительности можно объяснить оптимизацией производства. В то же время рыночные услуги ее стремительно наращивают: за тот же период доля отработанных часов здесь возросла с 24 до почти 35 %. Следовательно, рост производительности в секторе рыночных услуг обусловлен притоком капитала, как и в РДК [Timmer, Voskoboynikov, 2014]. Транспорт и сельское хозяйство – в группе отстающих, хотя вклад последнего за счет внутриотраслевых источников возрос почти в три раза по сравнению с его общим вкладом. Таким образом, влияние реаллокации существенно и на агрегированном уровне, и при анализе вкладов отдельных секторов.
Теперь обсудим реаллокационные эффекты за весь период с 1995 г. (столбец 3 табл. 3–3). Реаллокация практически полностью определяется примерно одинаковым вкладом двух секторов – 12 п.п. в секторе рыночных услуг и 10 п.п. в РДК. Однако природа реаллокации в них разная (см. табл. 3–1). Если в РДК стремительно росла доля ВДС – с 23 % в 1995 г. до 33 % в 2012 г. при расширении доли занятости менее чем на 2 п.п. – до 5,7 % в 2012 г., то в секторе услуг картина обратная. Доля добавленной стоимости сектора на протяжении почти 20 лет оставалась неизменной, колеблясь в пределах 22 %, тогда как его доля занятости выросла на 10 п.п. – почти до 35 % в 2012 г. Таким образом, значительный вклад РДК в эффект реаллокации связан с большим разрывом в производительности между ним и другими секторами при сравнительно небольших перетоках рабочей силы[55]. В основе вклада сектора рыночных услуг в реаллокацию лежат именно перетоки рабочей силы.
Вклад других секторов относительно невелик. Высокопроизводительные финансы и бизнес-услуги расширяются и обеспечивают положительный вклад в реаллокацию (6 п.п.), но отток работников из низкопроизводительного сельского хозяйства и относительно высокопроизводительной промышленности практически полностью нивелирует этот прирост. Действительно, каждая из этих двух отраслей дает умеренно негативный вклад – порядка 3 и 4 п.п. соответственно. Интуитивно понятно, что если отрасль с уровнем производительности выше среднего теряет работников, то такая тенденция должна скорее негативно влиять на агрегированный уровень производительности. Именно это и наблюдается в обрабатывающей промышленности: ее реаллокационный вклад в рост производительности равен -3,8 п.п. (см. табл. 3–3). Но если сокращается доля отрасли с уровнем производительности ниже среднего, то соответствующий вклад должен быть положительным. Однако сельское хозяйство, будучи аутсайдером по уровню производительности и снизив долю отработанных часов с почти 35 % в 1995 г. до 26 % в 2012 г. (см. табл. 3–1), дает тем не менее отрицательный вклад -3 п.п. (см. табл. 3–3). В этом и проявляется недостаток TRAD, связанный с трудностями интерпретации (см. выше переход от TRAD (10) к CSLS (11)).
Разделение каждого сектора на формальный/неформальный сегменты может менять оценки внутриотраслевого роста производительности. Так, часть вклада в рост агрегированной производительности, которая изначально рассматривалась как составляющая внутриотраслевого эффекта, теперь дает прибавку к реаллокационному эффекту, отражая последствия перетока работников между формальным и неформальным сегментами.
Таблица 3–4. TRAD – декомпозиция темпов прироста производительности труда в 2005–2012 гг. по вкладам секторов российской экономики, внутриотраслевому (within) и реаллокационному (between) эффектам, в постоянных ценах 2005 г., п.п.
В столбцах 2 и 3 табл. 3–4 показаны результаты расчетов для отраслей без выделения формального и неформального сегментов, а в столбцах 4 и 5 – с таким разделением. Так, для экономики в целом (без учета неформальности) реаллокация стимулировала рост и обеспечила 4,5 п.п. из 28. Учет неформальности снижает общий реаллокационный эффект на 1/5 (3,6 п.п.). Уравнение (3–7) позволяет дать следующую интерпретацию этому результату: стимулирующий рост эффекта межотраслевого перетока был частично нивелирован отрицательным влиянием межсегментных переходов работников.
Наиболее сильно эффект реаллокации между формальным и неформальным сегментами проявился в обрабатывающей промышленности. Здесь уход работников в неформальные виды деятельности привел к снижению ее вклада в рост производительности на 0,9 п.п. (0,9 = -2,10 – (-1,18)). Другими словами, внутриотраслевой рост производительности (за счет модернизации производства и инноваций) оказывается даже выше, чем считалось раньше (3,4 п.п. вместо 2,9), но его часть была утрачена за счет перехода ряда высвобождаемых работников с обновленных промышленных предприятий на менее производительные рабочие места вне корпоративного сектора. Аналогичная картина наблюдается и на транспорте, где эффект межсегментных перетоков привел к увеличению отрицательного вклада реаллокации на 0,6 п.п., и в меньшей мере – в сельском хозяйстве. В розничной торговле и строительстве учет неформальности практически не изменил значения эффекта реаллокации, что, возможно, объясняется компенсацией деформализации строительства и перетоком работников розничной торговли с рынков в супермаркеты. Действительно, доля отработанных часов в неформальном сегменте в строительстве выросла с 40 % в 2005 г. до 43 % в 2012 г., а в розничной торговле сократилась с 72 до 64 %.
Таблица 3–5. CSLS – декомпозиция темпов прироста производительности труда в 2005–2012 гг. по секторам российской экономики, внутриотраслевому (within) и реаллокационному (between) эффектам с разделением секторов на формальный и неформальный сегменты, в постоянных ценах 2005 г., %
Как мы уже отмечали, подход CSLS (выражение (3–4)) модифицирует интерпретацию декомпозиции, определяя эффект реаллокации уровнем и темпами роста производительности относительно средних по экономике. Результаты его использования по отношению к данным, учитывающим сегментацию, представлены в табл. 3–5. В соответствии с (3–4), вклад секторов во внутриотраслевой рост не изменился, однако их вклады в реаллокационный эффект существенно модифицировались (столбец 3 табл. 3–5). Теперь отток занятых из низкопроизводительного сельского хозяйства обеспечивает прирост агрегированной производительности более чем на 1,4 п.п. и превышает вклад за счет внутриотраслевых источников. При этом обрабатывающая промышленность, имея более высокий уровень производительности и теряя занятость, вносит отрицательный вклад в общий эффект реаллокации.
Отметим изменения в составе секторов-лидеров и аутсайдеров, которые произошли из-за смены методологии с TRAD (табл. 3–4) на CSLS (табл. 3–5). Лидирующие позиции по вкладу реаллокации сохранил сектор финансов и бизнес-услуг. В то же время сельское хозяйство заняло вторую позицию вместо сектора рыночных услуг. Положение РДК не изменилось, а строительство, розничная торговля и телекоммуникации наряду с обрабатывающей промышленностью оказались в конце списка. Однако если в рыночных услугах это обусловлено некоторым расширением сравнительно низкопроизводительных видов деятельности, то в обрабатывающих производствах – сокращением высокопроизводительных.
Таблица 3–6. GEAD – декомпозиция темпов прироста производительности труда в 2005–2012 гг. по секторам российской экономики, внутриотраслевому (within) и межотраслевому (between) эффектам с разделением секторов на формальный и неформальный сегменты, %
До сих пор мы анализировали результаты декомпозиционных расчетов (по TRAD и CSLS), предполагающих фиксированные веса компонентов выпуска, что эквивалентно фиксации относительных цен на уровне базового года. В нашем случае таким годом принят 2005 г.[56], что чревато значительными искажениями [Бессонов, 2005]. Если в 1990-е годы относительные цены менялись под влиянием высокой инфляции, то в 2003–2012 гг. на них могли сильно воздействовать колебания мировых цен на сырье. Поэтому неудивительно, что учет динамики относительных цен (с помощью GEAD) может дать иную картину, точнее отражающую отраслевые источники реаллокации (табл. 3–6).
Во-первых, учет динамики относительных цен снижает общий прирост производительности с 28 до 26 % за счет уменьшения эффекта реаллокации. Другими словами, существующие перетоки рабочей силы из одной отрасли в другую и между формальным и неформальным сегментами ускоряют среднегодовые темпы роста производительности лишь на 1,7 п.п. в год, что составляет 6,5 % общего прироста. Такой вклад заметно меньше, чем 12,9 % при использовании методологии TRAD/CSLS (см. табл. 3–4, 3–5).
Во-вторых, положительный вклад в реаллокацию оказывают только два сектора – РДК (3,5 п.п.) и финансы и бизнес-услуги (1,3 п.п.). Это означает, что, будучи лидерами по производительности, они увеличили свою долю в общей численности занятых. Что касается расширенного добывающего сектора, то он отличается не только высокой капиталоемкостью (это типично для всех периодов), но и тем, что в рассматриваемый период получал значительную сырьевую ренту через рост относительных цен на свою продукцию. Кстати, часть этой ренты, перетекая в неторгуемые секторы, способствовала росту производительности в них. Отрицательный реаллокационный вклад сельского хозяйства, проявившийся при использовании GEAD и учете неформальности (сравните с табл. 3–4), может быть связан со значительным падением относительных цен на соответствующие продукты[57].
В то же время GEAD не позволяет явным образом разделить эффект реаллокации на вклады от изменения относительных цен и от изменения долей занятых. Такое разложение обеспечивает GEAD-3f (3–9)-(3-12) (табл.3–7). При сравнении с результатами декомпозиции GEAD и по величине, и по знаку эффекты реаллокации близки, хотя в GEAD-3f заметно некоторое перераспределение в пользу внутриотраслевого роста. Эти различия не несут содержательного смысла и объясняются коррекционными поправками в методе Диверта для обеспечения аддитивности (слагаемые внутри скобок в (3-10)-(3-12), которые прибавляются к единице). В обеих версиях GEAD существенный положительный вклад в реаллокацию обеспечивают РДК и финансы. При этом соответствующие значения столбцов 4 и 5 табл. 3–7 показывают различную природу этого эффекта в данных секторах. В РДК реаллокационная компонента в целом (between) объясняет 1/3 внутрисекторного роста производительности (почти 14 % роста агрегированной производительности), но она сама на 2/3 (68 %) состоит из эффекта роста относительных цен. На эффект перетока занятых между этим сектором и остальной экономикой приходится 1,1 п.п. роста производительности, или около 11 % всего роста производительности в секторе. В свою очередь, эффект between в финансах и бизнес-услугах, составляющий в целом 1,3 п.п., связан именно с реаллокацией, тогда как относительные цены на продукты сектора падали и отрицательно влияли на агрегированную производительность.
Таблица 3–7. GEAD-3f – декомпозиция темпов прироста производительности труда в 2005–2012 гг. по вкладам секторов российской экономики, внутриотраслевому (within) и межотраслевому (between) эффектам с разделением секторов на формальный и неформальный сегменты, п.п.
С этой точки зрения именно эффект изменения долей занятости служит более точным индикатором вклада межотраслевых перетоков рабочей силы, поскольку он очищен от влияния динамики относительных цен (сравните столбец 5 и столбец 3 табл. 3–7). Три сектора-реципиента (работников) в этот период обеспечивают положительный вклад в реаллокацию – финансовые и бизнес-услуги; строительство, розничная торговля и телекоммуникации, а также РДК (см. табл. 3–1). В свою очередь, снижение доли занятости в обрабатывающей промышленности на 1,9 п.п. ведет к замедлению роста производительности, несмотря на сглаживающий эффект роста относительных цен.
В табл. 3–8 приведены результаты выделения эффектов Денисона и Баумоля, полученные тремя из четырех рассматриваемых методов. Все они показывают одно: если анализ влияния структурных сдвигов на рост производительности не учитывает неформальный сегмент, то вклад реаллокации оказывается значительно выше. Все три метода дают примерно одинаковую оценку такого завышения – почти на 0,9 п.п. за семь лет или примерно 0,12 п.п. в среднем в год. Такие масштабы завышения могут приводить к тому, что при учете неформальности реаллокация оказывается если не тормозом, то и не таким сильным драйвером производительности.
Конец ознакомительного фрагмента.