Материал: Региональная дифференциация заработных плат

Как можно заметить, коэффициенты оказались значимы практически во всех периодах на уровнях значимости, не превышающих 5%. Кроме того, отрицательный знак коэффициента свидетельствует о сходимости, что позволяет констатировать абсолютную бета-конвергенцию заработных плат. Как уже было отмечено, скорость сходимости в каждом из периодов положительна, при этом скорость сходимости скорректированных заработных плат выше, чем у номинальных и реальных. Результат вполне соответствует ожиданиям, так как динамика данного показателя обеспечена сразу двумя процессами. С одной стороны, это изменение числителя - заработной платы: более высокая заработная плата приводит к увеличению предложения труда в регионе и ее последующему снижению. С другой стороны, это также и изменение знаменателя - стоимости фиксированного набора: относительно низкие цены на товары и услуги в регионе приведут к повышенному спросу на них и последующему относительному росту цен.

Таким образом, при скорости сходимости равной 0,027 (скорость сходимости номинальных заработных плат за весь рассматриваемый период) регионы преодолеют половину существующего разрыва за 26 лет.

Пространственные эффекты

Результаты расчета I-статистики Морана для всего рассматриваемого периода представлены в приложении 3. Полученные результаты позволяют констатировать, что начиная с 2006 года, существует значимая пространственная корреляция между заработными платами. Это указывает на необходимость учета пространственных эффектов при анализе конвергенции.

В соответствии с моделью SAR, включим в регрессионное уравнение переменные, отвечающие за пространственные характеристики. Поскольку включение данных переменных приводит к автокорреляции, уравнение не может быть оценено методом наименьших квадратов, что приводит к необходимости оценки методом GS2SLS, который, в свою очередь, позволяет получить эффективные оценки (Arraiz et al., 2008; Kelejian and Prucha, 1998; Piras, 2010). Результаты оценки уравнения представлены в таблице 2.

Таблица 2. Анализ условной бета-конвергенции с пространственным взаимодействием

Переменная, отвечающая за пространственное взаимодействие, оказалась значима во всех спецификациях, где модель значима на 5% уровне, при этом коэффициент оказался положительным. Это говорит о том, что увеличение заработной платы в одном из регионов в той или иной степени распространяется и на соседние регионы. Кроме того, как можно заметить, скорость сходимости хоть и не значительно, но возросла по сравнению с результатами оценки безусловной бета-конвергенции. Данный факт свидетельствует о том, что взаимовлияние регионов приводит к дивергенционным процессам, вероятнее всего, обеспеченным образованием так называемых "клубов конвергенции" и соответствующим движением к различным равновесным траекториям.

Далее добавим в анализ абсолютный миграционный прирост, а также сальдо инвестиций и сбережений как прокси для потоков труда и капитала, оказывающих непосредственное влияние на темп роста заработных плат. Включение региональных характеристик должно происходить последовательно для извлечения влияния каждого из факторов сепаративно. Результаты оценки регрессионного уравнения (9) с учетом миграции представлены в таблице 3.

Таблица 3. Анализ условной бета-конвергенции с учетом миграции

Стоит отметить, что в значимых моделях переменная миграционного прироста значима и имеет отрицательный коэффициент. Отсюда можно сделать вывод, что увеличение предложения труда в регионе приводит к замедлению темпа роста заработных плат, подтверждая гипотезу, основанную на модели Солоу. Однако с другой стороны, включение в анализ миграции привело к увеличению скорости сходимости, а это, в свою очередь, свидетельствует о том, что миграция способствует дивергенции заработных плат. Объясняется это, вероятнее всего, тем фактом, что в России мигрируют в основном люди с высоким человеческим капиталом в регионы с высокой заработной платой. Увеличение доли высококвалифицированных работников в регионе приводит к еще большему увеличению средней заработной платы в благополучном регионе. Далее проанализируем влияние инвестиций, также используя спецификацию (9).

Таблица 4. Анализ условной бета-конвергенции с учетом инвестиций

Как можно заметить, накопленные инвестиции в основной капитал оказались не значимы ни в одной из спецификаций. С одной стороны, это может быть объяснено тем фактом, что большинство инвестиционных проектов, реализованных в изначально не самых богатых регионах и потенциально влияющих на процесс сходимости, были проведены сравнительно недавно и, с учетом лага, еще не оказали значимого влияния. С другой стороны, данный результат может быть вызван неточным измерением инвестиций, полученным вследствие аппроксимации сбережений. Так или иначе, вопрос измерения инвестиций и их включения в анализ сходимости заработных плат требует дальнейшего анализа и работы.

Сводная таблица со всеми оценками спецификаций представлена в приложении 4.

Заключение

конвергенция региональный доход инвестиция

Региональное неравенство является одной из наиболее обсуждаемых и острых проблем в экономике России. Данная проблема находит свое отражение не только в экономических потерях, возникающих вследствие недостаточной мобильности факторов производства, но и в социальной напряженности, что обуславливает интерес к данной теме и разработке путей снижения региональной дифференциации.

В данном исследовании в качестве анализируемого показателя выступает "среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников организаций", а также рассчитанные на ее основе реальные и скорректированные по ППС заработные платы. Кроме того, вследствие присутствия в анализе малонаселенных северных регионов с высокой заработной платой, анализ также проводился с учетом нормировки на численность населения.

Анализ динамики каждого из вышеперечисленных показателей позволил выявить, что с 2000 по 2008 год включительно наблюдалась сигма-конвергенция региональных заработных плат, однако в кризисные годы неравенство снова начало возрастать. Данное изменение тренда привело к не столь существенному снижению регионального неравенства, а в случае взвешенных заработных плат дифференциация по итогам рассматриваемого периода практически не изменилась.

Результаты также позволяют констатировать, что в России имеет место безусловная бета-конвергенция, причем ее скорость возрастала вплоть до 2009 года. Включение переменных, отвечающих за пространственное взаимодействие, лишь подтвердило и упрочило результаты: скорость сходимости возросла еще больше, однако общая тенденция к снижению после 2009 года осталась неизменной.

По итогам пространственного анализа было получено, что региональное взаимодействие в России оказывает значимое влияние на темп роста заработных плат лишь с 2006 года, при этом данное влияние имеет вполне логичный и оправданный эффект: увеличение заработной платы в одном из регионов приводит к ее соответствующему повышению в соседних.

Включение в анализ переменных, отвечающих за движение труда и капитала позволило оценить условную бета-конвергенцию. Добавление данных переменных обусловлено тем, что оба показателя, так или иначе, влияют на предложение труда и на его спрос в регионе, что находит свое отражение в динамике заработных плат. Включение региональных переменных повысило объясняющую силу модели, а результаты оказались схожи с полученными ранее, причем скорость сходимости оказалась еще выше. Полученная оцененная скорость сходимости позволяет утверждать, что регионы преодолеют половину существующего разрыва лишь за 24 года.

Увеличение скорости сходимости после включения в анализ миграции свидетельствует о том, что она способствует дивергенции регионов. Возможное объяснение заключается в том, что в России, в основном, мигрируют люди с высоким человеческим капиталом, так как они подвержены меньшему риску и могут рассчитывать на больший прирост в заработной плате по сравнению с людьми с низким человеческим капиталом. Таким образом, получается, что в развитом регионе повышается доля занятых с высоким человеческим капиталом. Обмен опытом и знаниями может привести не только к более высокой отдаче от капитала, но и большей производительности, что способствует увеличению производства и спроса на труд, сопровождающегося увеличением заработной платы. Данное структурное изменение отражается в повышении средней заработной платы, что еще больше отдаляет ее от бедных регионов.

Другим немаловажным результатом является тот факт, что накопленное сальдо инвестиций и сбережений не оказывает влияния на заработные платы, что вероятнее всего, обусловлено инвестиционным лагом и спецификой расчета показателя. Как известно, в последнее время множество крупных инвестиционных проектов было реализовано в Краснодарском крае, в Приморском крае, в Республике Татарстан и других регионах, имеющих изначально не самые высокие заработные платы и окруженных еще более бедными регионами. В таком случае, результаты пространственного анализа позволяют предположить, что увеличение заработных плат в данных регионах, возникшее вследствие увеличения инвестиций, должно повлечь увеличение заработных плат и в соседних регионах, что приведет к относительному выравниванию заработных плат. Однако в данном исследовании мы получаем незначимость инвестиций на уровне формирования темпов роста. Это обуславливает необходимость рассмотрения других показателей в качестве прокси для капитала в дальнейшей работе.

Полученные результаты могут быть расценены как сигналы для осуществления соответствующих политических мер. Стимулирование мобильности всех слоев населения и создание новых рабочих мест в изначально не самых благополучных регионах должны стать первостепенными задачами на пути решения высокой региональной дифференциации. К примеру, предоставление налоговых каникул в данных регионах, в условиях импортозамещения, должно стимулировать отечественных производителей к размещению производств в "отстающих" регионах. Создание новых рабочих мест приведет не только к увеличению заработных плат, но и повышению мобильности населения вследствие увеличения доходов.

Список литературы

1.     Akhmedjonov A., Lau M. C. K., Izgi B. B. (2013) New evidence of regional income divergence in post‐reform Russia. Applied Economics, Vol. 45, Issue 18.

2.      Arraiz I. & David M. Drukker & Harry H. Kelejian & Ingmar R. Prucha, 2008. "A Spatial Cliff-Ord-type Model with Heteroskedastic Innovations: Small and Large Sample Results,"CESifo Working Paper Series 2485, CESifo Group Munich.

.        Barro, Robert J & Sala-i-Martin, Xavier, 1992. "Convergence," Journal of Political Economy, University of Chicago Press, vol. 100(2), pages 223-51, April.

.        Baumol, William J, 1986. "Productivity Growth, Convergence, and Welfare: What the Long-run Data Show," American Economic Review, American Economic Association, vol. 76(5), pages 1072-85, December.

5.     Berger M., G. Blomquist and K. Sabirianova-Peter (2008) "Compensating differentials in emerging labor and housing markets: Estimates of quality of life in Russian cities" Journal of Urban Economics, Vol. 63, 25-55, 2008.

.       Brown C. "Equalizing Differences in the Labor Market." The Quarterly Journal of Economics, Vol. 94, No. 1, (February 1980), pp. 113-134.

7.      Buccellato T., 2007. "Convergence across Russian Regions: A Spatial Econometrics Approach," Working Papers 72, CENTRE FOR THE STUDY OF ECONOMIC AND SOCIAL CHANGE IN EUROPE,School of Slavonic and East European Studies,University College London (SSEES,UCL).

8.     Dowrick, Steve & Nguyen, Duc-Tho, 1989. "OECD Comparative Economic Growth 1950-85: Catch-Up and Convergence," American Economic Review, American Economic Association, vol. 79(5), pages 1010-30, December.

.       Dumond J., B. Hirsch and D. Macpherson (1999) "Wage Differentials Across Labor Markets and Workers: Does Cost of Living Matter?", Economic Inquiry., Vol. 37. No.4, 577-598, 1999.

10.   Fingleton B. & Enrique López-Bazo, 2006. "Empirical growth models with spatial effects," Papers in Regional Science, Wiley Blackwell, vol. 85(2), pages 177-198, 06.

11.    Genc I. & Anil Rupasingha, 2009. "Time-series Tests of Stochastic Earnings Convergence across US Nonmetropolitan Counties, 1969-2004," Applied Econometrics and International Development, Euro-American Association of Economic Development, vol. 9(2).