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[21], 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.
Сначала, используя данные ОНПЗ за 2000 г. о среднем числе лет образования в различных профессионально-отраслевых группах, мы разбили всю совокупность занятых в этом году на квинтили по данному показателю. Затем оценили, какую часть общей численности занятых аккумулировал каждый квинтиль в 2008 и 2012 гг.: 20 %, как в 2000 г., больше или меньше? Таким образом, становится возможным понять, в каком направлении в рассматриваемый период менялась структура рабочих мест – смещалась ли она в пользу менее или более «образованных» профессионально-отраслевых ячеек?
