Самые первые эмпирические оценки были получены для США в упомянутом докладе Комитета экономических советников [U.S. Council of Economic Advisors, 1996]. Из них следовало, что из общей величины чистого прироста занятости за 1994–1996 гг. 68 % пришлось на долю "хороших" и лишь 32 % – на долю "плохих" рабочих мест, что вполне согласовывалось с предсказаниями "канонической" модели SBTC. Однако при использовании вместо простейшей дихотомической классификации рабочих мест более сложных вариантов (трихотомического или квинтильного) картина оказывалась совсем не оптимистической. Как показали, например, Райт и Двайер, в 1990-е годы динамика занятости в США отличалась асимметрией и поляризацией: в верхнем сегменте рабочих мест рост был очень быстрым, в нижнем – умеренным, а в промежутке между ними – крайне низким [Wright, Dwyer, 2003]. Причем в течение нескольких предшествующих десятилетий ситуация была совершенно иной: в 1960-е годы наблюдалось четко выраженное улучшение (upgrading) структуры рабочих мест (чем выше было их качество, тем быстрее они увеличивались), тогда как в 19701980-е годы динамика занятости была практически симметричной (во всех сегментах темпы роста были примерно одинаковы).
Дальнейшее подтверждение тезис о поляризации получил в работе Д. Аутора с соавторами [Autor et al., 2006]. По их выкладкам, в США доля высококвалифицированных/высокооплачиваемых рабочих мест быстро увеличивалась как в 1980-е, так и в 1990-е годы, но если в первом случае этот рост происходил на фоне сокращения низкоквалифицированных/низкооплачиваемых рабочих мест, то во втором – на фоне их увеличения. Это свидетельствовало о переходе от сценария улучшения к сценарию поляризации структуры рабочих мест. В качестве критериев для оценки качества рабочих мест авторы использовали не только данные об уровне образования и заработной платы работников, но и экспертные оценки, разрабатываемые в рамках Dictionary of Occupational Titles (DOT) Министерства труда США и отражающие квалификационные требования, предъявляемые к различным профессиям. С помощью этих оценок они выделили три укрупненных кластера рабочих мест – нерутинные когнитивные; нерутинные физические; рутинные – и показали, что если первый кластер в 1990-е годы быстро рос, а второй почти не менялся, то третий быстро сокращался. Все эти результаты соответствовали предсказаниям, вытекающим из концепции RBTC. В ее пользу свидетельствовали и более поздние оценки, полученные для 2000-х годов [Autor, Dorn, 2013; Dwyer, 2013; Jaimovich, Siu, 2012].
Сходные тренды наблюдались также в Великобритании. Анализируя период 19791999 гг., М. Гуус и А. Маннинг обнаружили сильный прирост в верхнем сегменте рабочих мест, небольшой прирост в нижнем и глубокий провал в промежуточных средних сегментах [Goos, Manning, 2007]. В более поздней работе аналогичный результат получен уже для 15 европейских стран: в период 1993–2006 гг. поляризация не отмечалась лишь в Португалии [Goos, Manning, Salomons, 2009]. Однако серьезным методологическим дефектом этого межстранового анализа было то, что ранжирование профессиональных групп по уровню заработной платы, полученное авторами для Великобритании, распространялось на остальные 14 стран. Корректнее для каждой страны использовать свое, характерное именно для нее ранжирование рабочих мест по качеству, и такой подход рисует намного более сложную и менее однозначную картину.
Так, на материале Великобритании, Германии, Испании и Швеции было показано, что в период 1990–2008 гг. в трех из этих стран структура рабочих мест улучшалась, а поляризация наблюдалась только в Великобритании, причем в слабой форме (сегмент "хороших" рабочих мест расширялся, "средних" – сжимался, а "плохих" – практически не увеличивался, оставаясь почти неизмененным) [Nellas, Olivieri, 2012]. В другой работе сдвиги в структуре занятости анализировались на примере 15 европейских стран за период 1993–2009 гг. [Oesch, Rodriguez Menes, 2011]. Было показано, что за эти годы сегмент "хороших" рабочих мест увеличился везде, за исключением Португалии; "средних" – уменьшился везде, за исключением Румынии; "плохих" – также уменьшился везде, за исключением Португалии и Хорватии.
Наиболее широкой по охвату можно считать работу "Трансформация структуры рабочих мест в ЕС и США" [Fernandez-Macias et al., 2012], где динамика занятости анализировалась для 23 европейских стран в период 1995–2007 гг. Главный ее вывод – отсутствие какого-либо общего сценария. В пяти странах (Нидерландах, Франции, Кипре, Словакии и Венгрии) наблюдалась сильная поляризация структуры рабочих мест, в пяти (Германии,
Бельгии, Ирландии, Великобритании и Словении) – слабая, в пяти (Финляндии, Люксембурге, Швеции, Дании и Италии) – улучшение, в четырех (Испании, Португалии, Греции и Чехии) – "центрирование" (с "вздуванием" средней части распределения рабочих мест) и, наконец, в четырех (странах Балтии и Австрии) ситуация была неопределенной. Такое разнообразие национальных моделей нельзя объяснить ссылками на технологический прогресс (скажем, на последствия компьютерной революции), поскольку его действие по определению должно быть общим для всех стран. По-видимому, это не единственный и, возможно, даже не всегда главный фактор сдвигов в структуре рабочих мест. При столь сильной межстрановой дифференциации не менее важную роль должны играть институциональные факторы, специфические для каждой страны. Добавим, что в работах последнего времени тезис о поляризации рабочих мест начал оспариваться даже применительно к США, хотя и только для периода 2000-х годов [Mishel, Schmitt, Erholz, 2013].
Что касается изменений в структуре рабочих мест в странах с переходной экономикой, то они почти никогда не попадали в поле зрения исследователей. Одно из немногих исключений – работа А. Шарле [Scharle, 2012], посвященная анализу динамики занятости в семи странах ЦВЕ и Балтии. Основной вывод: активная ликвидация "плохих" (наименее квалифицированных и наименее оплачиваемых) рабочих мест наблюдалась только в постсоциалистических странах со снижавшейся занятостью, в то время как в странах с растущей занятостью их число, напротив, возрастало.
Наша работа вносит вклад в дискуссию о реструктуризации занятости в постсоциалистических странах. В ней впервые объектом изучения становится крупная – российская – экономика, для которой, добавим, переход от плановой системы к рыночной оказался сопряжен с несравнимо более высокими социальными и экономическими издержками, чем для стран ЦВЕ. Кроме того, наш анализ фокусируется не на начальном (1990-е годы), а на более позднем (2000-е годы) этапе переходного процесса, после завершения наиболее активной фазы рыночных реформ. В частности, он охватывает период кризиса 2008–2009 гг. и последующего посткризисного восстановления.
2.3. Эмпирическая база и методология
Наш анализ ограничивается периодом 2000–2012 гг. Мы используем несколько источников данных. Основной – выборочные Обследования населения по проблемам занятости (ОНПЗ) Росстата, которые охватывают взрослое население всех регионов страны в возрасте 15–72 лет. Они проводились ежегодно до 1999 г., ежеквартально – последующие десять лет и ежемесячно – с сентября 2009 г.
В качестве исходных мы берем данные за 2000 г., которые сопоставляем с данными за 2012 г. Внутри этого временного интервала выделяются два подпериода – 2000–2008 и 2008–2012 гг. В качестве пограничного мы выбираем 2008 г., поскольку именно он стал переходным от бума к кризису. Такие временные ограничения связаны с тем, что до 1997 г. в рамках ОНПЗ использовались "советские" классификаторы видов занятий и отраслей, что делает самые ранние из доступных данных несопоставимыми с более поздними. При переходе от ежегодного к ежеквартальному режиму проведения ОНПЗ Росстат серьезно пересмотрел методологию, поэтому использовать данные за 1997–1998 гг. также оказывается невозможно. Что касается 1999 г., то в нем обкатка новой методологии только началась и, кроме того, это был первый посткризисный год после затяжной трансформационной рецессии.
Используемый Росстатом Общероссийский классификатор занятий (ОКЗ) в целом гармонизирован с Международной стандартной классификацией занятий ISCO-88, а Общероссийский классификатор видов экономической деятельности (ОКВЭД) – с Международной стандартной классификацией отраслей ISIC-3. Оба допускают несколько уровней дезагрегирования. Мы сделали выбор в пользу комбинации двухразрядной кодировки занятий (предполагающей выделение 33 профессиональных групп) с одноразрядной кодировкой видов экономической деятельности (предполагающей выделение 17 секторов). Однако для такого важнейшего сектора, как обрабатывающие производства, мы используем двухразрядную кодировку видов экономической деятельности с выделением внутри него дополнительно еще 14 отраслей. В результате все наши оценки строятся на основе классификации "2/1,5", в рамках которой теоретически возможное число профессионально-отраслевых ячеек (различных типов рабочих мест) составляет 990 (33 χ 30).
Однако фактически при данном уровне дезагрегирования общее число непустых ячеек, на которое выводят данные ОНПЗ, оказывается равно 635. Сокращение их числа связано как с исключением некоторых мелких секторов, таких как "Рыболовство" (ОКВЭД-2), "Деятельность домашних хозяйств" (ОКВЭД-16), "Деятельность экстерриториальных организаций" (ОКВЭД-17) (подробнее об этом см. ниже), так и с наличием ряда ячеек, остающихся пустыми.
К сожалению, в ОНПЗ отсутствует критически важная для нас информация – о заработках работников. Это делает невозможным ранжирование различных типов рабочих мест по их качеству исходя из величины заработной платы, которую получают занятые на этих рабочих местах индивиды. Мы решали эту проблему двумя способами. Во-первых, использовали альтернативный показатель качества рабочих мест – среднее число лет обучения работников, принадлежащих к тем или иным профессионально-отраслевым группам. (Подобный способ ранжирования рабочих мест с точки зрения их качества часто встречается в литературе и используется, когда исследователи не располагают данными о заработках работников.) ОНПЗ содержит информацию об уровнях образования респондентов. Мы переводили эти данные в оценки длительности обучения в годах с использованием следующей шкалы соответствия: нет неполного среднего образования – 6 лет, неполное среднее – 9 лет, полное среднее – 11 лет, начальное профессиональное – 12 лет, среднее профессиональное – 13 лет, незаконченное высшее – 14 лет, законченное высшее – 16 лет, послевузовское – 19 лет обучения.
Во-вторых, мы реконструировали отсутствующие в ОНПЗ данные о заработной плате, пользуясь данными альтернативного источника – Обследования заработной платы по профессиям (ОЗПП). Эти обследования проводятся Росстатом в октябре один раз в два года и содержат информацию о месячных заработках примерно 750 тыс. работников практически по всем субъектам РФ. К сожалению, ОЗПП начали проводиться лишь с 2005 г., и оценок, которые относились бы к началу анализируемого периода (к 2000 г.), не существует. Мы взяли за основу данные 2007 г., поскольку он примерно соответствует середине рассматриваемого нами временного интервала. Сначала, исходя из данных ОЗПП за 2007 г., мы проранжировали различные типы рабочих мест по величине средней месячной зарплаты, которую имели занятые на них индивиды: чем она выше, тем выше ранг (качество) соответствующей профессионально-отраслевой группы. Затем эти ранги вменялись респондентам ОНПЗ за 2000, 2008 и 2012 гг. с учетом их профессионально-отраслевой принадлежности.
Для наших целей наиболее серьезный недостаток ОЗПП заключается в том, что они охватывают предприятия и организации лишь 11 из 17 секторов по ОКВЭД. Поэтому для наиболее значимых видов экономической деятельности, не представленных в ОЗПП, мы реконструировали показатели средней заработной платы исходя из данных Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения (РМЭЗ ВШЭ) за 2007 г.
Расчет проводился отдельно для каждой профессиональной группы, выделяемой в рамках двухразрядной кодировки по ОКЗ. Сначала по данным РМЭЗ для каждой такой группы (например, "Неквалифицированные рабочие, общие для всех отраслей экономики" – ОКЗ-94) оценивалось соотношение показателей средней заработной платы в секторе, не охваченном ОЗПП (например, сельское хозяйство), и в остальных 11 "охваченных" секторах. Полученный таким образом коэффициент умножался затем на величину средней заработной платы для этой профессиональной группы по данным ОЗПП. Так удалось восполнить большинство пробелов в данных ОЗПП, касающихся средней заработной платы работников различных профессий, занятых в сельском хозяйстве, финансовой деятельности и государственном управлении.
Некоторые профессионально-отраслевые группы были исключены из анализа, поскольку информация о них отсутствует в данных либо ОЗПП либо РМЭЗ. Однако суммарно работники, принадлежащие к этим исключенным группам, составляют менее 0,3 % общей численности занятых. Кроме того, номенклатура видов занятий в ОНПЗ не полностью соответствует их номенклатуре в ОЗПП и РМЭЗ. В таких случаях мы переходили на более высокий уровень агрегирования, объединяя близкие профессиональные группы (например, подгруппы ОКЗ-61 "Квалифицированные работники товарного сельскохозяйственного производства" и ОКЗ-62 "Квалифицированные работники сельскохозяйственного производства, производящие продукцию для личного потребления и продажи излишков" были объединены в группу ОКЗ-60 "Квалифицированные работники сельского хозяйства").
Отметим, что ОЗПП содержат обширную информацию о различных характеристиках оплаты труда. Так, в них имеются данные о величине тарифного заработка (без учета премий и региональных надбавок), а также о количестве отработанных в течение месяца часов, позволяющие получать оценки часовых ставок заработной платы. Для проверки устойчивости получаемых результатов мы ранжировали типы рабочих мест по величине не только среднемесячной заработной платы, но и тарифных заработков и часовых ставок.
Насколько избранные нами критерии оценки качества рабочих мест согласуются друг с другом? Как показывают данные табл. П2-1 Приложения, при ранжировании профессионально-отраслевых ячеек по уровням образования в 2000 и 2012 гг. наблюдается сильная корреляция (около 0,8). Еще теснее корреляция между альтернативными показателями оплаты труда (0,90-0,99). В то же время образовательные и зарплатные характеристики рабочих мест связаны намного слабее (коэффициенты корреляции порядка 0,45-0,5). Отсюда можно сделать вывод, что использование при ранжировании рабочих мест того или иного образовательного или зарплатного критерия едва ли серьезно повлияет на получаемые результаты. В то же время оценки на основании данных о числе лет обучения, с одной стороны, и об оплате труда – с другой, могут заметно различаться.
Итак, качество рабочих мест оценивалось нами исходя из пяти альтернативных критериев: двух образовательных (среднее число лет обучения соответствующих профессионально-отраслевых групп в 2000 и в 2012 гг.) и трех зарплатных (средняя месячная заработная плата, средний месячный тарифный заработок и средняя часовая ставка заработной платы соответствующих профессионально-отраслевых групп в 2007 г.). Определив ранги (чем выше ранг, тем выше качество рабочего места), мы делили весь пул рабочих мест, имевшихся в 2000 г., на квинтили так, чтобы в первый квинтиль попадала их "худшая" пятая часть, а в последний – "лучшая". Затем мы анализировали изменения в каждом квинтиле на протяжении 2000–2012 гг., а также на протяжении двух выделенных нами подпериодов (докризисного и посткризисного): какие из них расширялись, какие сжимались, в каких численность не менялась.
Сценарий параллельного разрастания низшего и высшего квинтилей с проваливающейся серединой означал бы поляризацию структуры рабочих мест; сценарий разбухания высшего квинтиля при сжатии низшего – ее последовательное улучшение. Естественно, реальная картина может быть более сложной и противоречивой. Важно также иметь в виду, что в разных частях экономики сдвиги в структуре рабочих мест могут происходить с разной скоростью и в разных направлениях: при использовании агрегированных оценок эта неоднородность теряется. Поэтому свой анализ мы строили не только для всего занятого населения, но и для его отдельных демографических, профессиональных и отраслевых сегментов.
2.4. Общие тренды
Данные табл. П2-2 и П2-3 дают общее представление о том, как в период 2000–2012 гг. менялась отраслевая и профессиональная структура российской рабочей силы. Среди секторов главными "проигравшими" были сельское хозяйство (-7 п.п.), обрабатывающие производства (-4,5 п.п.), коммунальные услуги (-2,6 п.п.), а главными "выигравшими" – торговля (+3,8 п.п.), операции с недвижимым имуществом (+3,3 п.п.) и строительство (+2,3 п.п.). Таким образом, с одной стороны, наблюдалось резкое сокращение представительства секторов с традиционно низкими уровнями образования и оплаты труда (сельское хозяйство, прочие коммунальные услуги) при росте представительства секторов с традиционно высокими их уровнями (операции с недвижимым имуществом). С другой стороны, обрабатывающие производства, концентрирующие большой массив высокооплачиваемых рабочих мест, которые требуют высокой квалификации, быстро теряли занятость, тогда как торговля, где много низкооплачиваемых рабочих мест, не требующих высокой квалификации, быстро ее наращивала.
Более четкая и однозначная картина вырисовывается при обращении к данным о профессиональной структуре занятости. Мы наблюдаем значительный прирост представительства наиболее квалифицированных и высокооплачиваемых (руководители – (+3,9 п.п.), специалисты высшего уровня квалификации – (+3,8 п.п.)) и значительную убыль представительства наименее квалифицированных и низкооплачиваемых профессиональных групп (неквалифицированные рабочие – (-3,1 п.п.), квалифицированные работники сельского хозяйства – (-2,9 п.п.)). Однако при этом имели место заметное сокращение такой профессиональной группы с относительно "хорошими" качественными характеристиками, как квалифицированные рабочие (-2,9 п.п.), и существенное расширение такой профессиональной группы с относительно "плохими" качественными характеристиками, как работники сферы обслуживания (+2,8 п.п.). Поэтому вопрос о направленности структурных сдвигов остается открытым.
В любом случае агрегированные данные свидетельствуют о чрезвычайно активной перестройке структуры рабочих мест. Более того, они дают основания предполагать, что бурный экономический рост 2000-х годов, скорее всего, сопровождался масштабным перераспределением рабочей силы от "плохих" рабочих мест к "хорошим". Используя более дезагрегированные данные и применяя к ним методологию, описанную в предыдущем разделе, можно проверить, насколько это предположение соответствует действительности.