Статистический анализ гендерного неравенства оплаты труда в современной России


https://doi.org/10.21686/2500-3925-2019-5-85-93

Полный текст:


Аннотация

Цель исследования. Изучение гендерного неравенства сохраняет свою актуальность для всех стран, включая Российскую Феде­рацию. Особую значимость приобретает изучение неравенства в количественном выражении: в распределении доходов, их ос­новного источника – заработной платы. В анализе гендерного неравенства в заработной плате в качестве основных факторов обычно рассматриваются такие характеристики, как уровень образования, занимаемая должность, территория, возраст и стаж работника. Целью данной статьи является статисти­ческая оценка гендерной дифференциации заработной платы в России на основе эмпирических данных и агрегированных данных Федеральной службы государственной статистики. Особое внимание уделяется эконометрическому подходу к анализу гендерных различий в заработной плате.  

Материалы и методы. В качестве основных источников инфор­мации использованы данные Федеральной службы государствен­ной статистики; кроме того, для формирования эмпирической базы исследования были взяты данные 27-й волны Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения (РМЭЗ). В основу исследования положено модифицированное уравнение минцеровского типа. Построены модели логарифма заработной платы для всех работников, а также отдельно для мужчин и женщин. Для уточнения круга факторов, влияющих на различия в заработной плате, были построены модели, в которые включался либо возраст работника, либо стаж работы. Кроме того, дополнительно был включен фактор «со­циально-профессиональная группа», что обусловлено наличием заметной гендерной дифференциации по группам занятий. По результатам построенных моделей выполнена декомпозиция заработной платы по гендерному признаку.  

Результаты. Проведенное исследование позволило дать коли­чественную оценку влияния гендерного фактора на заработную плату работника, а также оценить влияние различных фак­торов отдельно для работников-мужчин и работников-жен­щин. Установлено более сильное влияние уровня образования на заработную плату женщин, что свидетельствует, с одной стороны, об интеллектуальных преимуществах женщин, а с другой стороны, указывает на сложности получения достойных заработков у женщин с низким уровнем образования. Фактор места проживания сильнее проявился у мужчин. Декомпозиция заработной платы по гендерному признаку позволила уста­новить сохраняющееся наличие неравенства по гендерному признаку в РФ при прочих равных условиях.  

Заключение. Изучение гендерной дифференциации заработной платы остается важным элементом анализа как дифферен­циации заработной платы в целом, так и гендерного неравен­ства. Результаты анализа подтвердили сохранение гендерной дифференциации в России в настоящее время. В дальнейшем необходимо расширение анализа гендерной дифференциации за­работной платы с включением характеристик дополнительного образования и здоровья, семейного положения, различия в обра­зовании мужа и жены, наличия детей дошкольного возраста.  


Об авторах

И. И. Елисеева
Санкт-Петербургский государственный экономический университет
Россия

Ирина Ильинична Елисеева – доктор экономических наук профессор, заведующая кафедрой статистики и эконометрики  

Санкт-Петербург



М. П. Декина
Санкт-Петербургский государственный экономический университет
Россия

Мария Павловна Декина – ассистент кафедры статистики и эконометрики  

Санкт-Петербург



Список литературы

1. Mincer J. Investment in human capital and personal income distribution [Электрон. ресурс] // Journal of Political Economy. 1958. Vol. 66. № 4. P. 281–302. Режим доступа: https://www.jstor.org/stable/1827422?seq=1#page_scan_tab_contents. DOI: http://dx.doi.org/10.1086/258055.

2. Mincer J., Polachek S. Family Investments in Human Capital: Earnings of Women [Электрон. ресурс] // Journal of Political Economy. 1974. Vol. 82. № 2. P. 76–108. Режим доступа: https://econpapers.repec.org/article/ucpjpolec/v_3a82_3ay_3a1974_3ai_3a2_3ap_3as76-s108.htm. DOI: http://dx.doi.org/10.1086/260293.

3. Becker G.S. Human Capital, Effort, and the Sexual Division of Labor [Электрон. ресурс] // Journal of Labor Economics. 1985. Vol. 3. № 1. P. 33–58. Режим доступа: https://econpapers.repec.org/article/ucpjlabec/v_3a3_3ay_3a1985_3ai_3a1_3ap_3as33-58.htm. DOI: http://dx.doi.org/10.1086/298075.

4. Заработная плата в России: эволюция и дифференциация. Под ред. В.Е. Гимпельсона, Р.И. Капелюшникова. M.: Издательский дом ГУ ВШЭ, 2007. 575 с.

5. Ниворожкина Л.И. Гендерная дифференциация: влияние локальных рынков труда // Экономический вестник Ростовского государственного университета. 2005. Т. 3. № 1. С. 23– 33.

6. Панов А.М. Гендерный анализ российского рынка труда // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2014. № 3 (33). С. 235–247.

7. Ощепков А.Ю. Гендерные различия в оплате труда в России. Препринт WP3/2006/08. M.: ГУ ВШЭ, 2006. 52 с.

8. Шабунова А.А., Россошанский А.И. О гендерной дифференциации заработной платы на рынке труда // Проблемы развития территории. 2013. № 5. С. 50–56.

9. Гришина Е.Е., Казакова Ю.М., Ляшок В.Ю. Дифференциация заработной платы в России: региональный и профессиональный аспекты // Вопросы статистики. 2016. № 11. С. 45–52.

10. Нечаева Н.А. Гендерные роли. В кн: Семья в России и Китае: процесс модернизации. Под ред. И.И. Елисеевой и Аньци Сюй. СПб.: Нестор-История. 2015. С. 327–351.

11. Рынок труда, занятость и заработная плата [Электрон. ресурс]. // Официальный сайт Росстата. Режим доступа: https://www.gks.ru/labor_market_employment_salaries

12. Жуков А.Н., Папанова С.И., Плотников С.В., Фоминых М.М. Влияние образования на оплату труда в современной российской экономике // Журнал экономической теории. 2018. Т. 15. № 1. С. 49–56.

13. Ратникова Т.А., Фурманов К.К. Анализ панельных данных и данных о длительности состояний. M.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2014. 373 с.

14. Архипова М.Ю., Егоров А.А., Сиротин В.П. Отдача от образования в России и на Украине: сравнительный анализ // Прикладная эконометрика. 2017. Т. 47. С. 100–122.

15. Арженовский С.В., Артамонова Д.В. Оценка потерь в зарплате женщин с детьми // Прикладная эконометрика. 2007. № 7(3). С. 66–79

16. Журавлева Т.Л., Гаврилова Я.А. Анализ факторов рождаемости в России: что говорят данные РМЭЗ НИУ ВШЭ // Экономический журнал ВШЭ. 2017. Т. 21. № 1. С. 145–187.

17. Oaxaca R. Male-Female Wage Differentials in Urban Labor Markets [Электрон. ресурс] // International Economic Review. 1973. Vol. 14. № 3. P. 693-709. Режим доступа: https://www.jstor.org/stable/2525981?seq=1#page_scan_tab_contents. DOI: http://dx.doi.org/10.2307/2525981.

18. Blinder A.S. Wage Discrimination: Reduced Form and Structural Estimates. [Электрон. ресурс] // Journal of Human Resources. 1973. Vol. 8. № 4. P. 436–455. Режим доступа: https://www.jstor.org/stable/144855?seq=1#page_scan_tab_contents. DOI: http://dx.doi.org/10.2307/144855.

19. Boll C., Rossen A., Wolf A. The EU Gender Earnings Gap: Job Segregation and Working Time as Driving Factors [Электрон. ресурс] // Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik. 2017. Vol. 237. № 5. P. 407–452. Режим доступа: https://www.jbnst.de/download/2017_5_Boll_free.pdf. DOI: http://dx.doi.org/10.1515/jbnst-2017-0100.

20. Гимпельсон В.Е., Лукьянова А.Л. Быть бюджетником в России: удачный выбор или несчастная судьба? // Экономический журнал ВШЭ. 2006. № 4. С. 557–589.

21. Крастинь О.П. Проблемы экономической интерпретации регрессионных моделей. В кн.: Проблемы теории статистики. M.: Наука, 1978. С. 144–161.

22. Юзбашев М.М., Рудакова Р. Регрессионные модели и индексы в анализе сельскохозяйственных предприятий // Вестник статистики. 1976. № 5. С. 56–60.

23. Елисеева И.И. Статистические методы измерения связей. Под ред. А.Н. Жигарева. Л.: Ленинградского университета, 1982. 136 с.


Дополнительные файлы

Для цитирования: Елисеева И.И., Декина М.П. Статистический анализ гендерного неравенства оплаты труда в современной России. Статистика и Экономика. 2019;16(5):85-93. https://doi.org/10.21686/2500-3925-2019-5-85-93

For citation: Eliseeva I.I., Dekina M.Р. Statistical analysis of gender pay gap in modern-day Russia. Statistics and Economics. 2019;16(5):85-93. (In Russ.) https://doi.org/10.21686/2500-3925-2019-5-85-93

Просмотров: 27

Обратные ссылки

  • Обратные ссылки не определены.


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2500-3925 (Print)