3.2. Оценка гендерных различий в заработной плате

3.2.1. Детерминанты эконометрического уравнения

Для оценки различий в оплате труда по гендерному признаку построена эконометрическая модель. Данная модель показывает влияние некоторых факторов на показатель реальной заработной платы (натуральный логарифм реальной заработной платы, полученной за последние 30 дней до момента обследования lnearning). В качестве объясняющих переменных были выбраны пол (sex), возраст (age), квадрат возраста (age^2) индивида, его уровень образования (education), стаж работы на данном предприятии (натуральный логарифм стажа работы lnstagna), тип населенного пункта (status), в котором проживает индивид и, наконец, количество часов, проработанных на основном рабочем месте за последние 30 дней (натуральный логарифм проработанных часов lnworkhour). Переменная sex фиктивная и принимает значения 0 для мужчин и 1 для женщин. Модель строится по профессиональным группам и по отраслям за 1994, 2005 и 2006 г.г.

В 1994 году, как выясняется, было много задолжностей по заработной плате, а так же была распространена практика выплаты заработной платой натуральными продуктами. В данном случае автор включает в реальную заработную плату респондента среднемесячный долг и оцененную в денежном выражении всю натуральная продукцию, полученную в качестве заработной платы за последние 30 дней.

При расчете зависимости заработной платы в отраслевом разрезе автор объединил некоторые так называемые отрасли. В итоге получилось 10 отраслей: легкая и пищевая промышленность, гражданское машиностроение, военно-промышленный комплекс, нефтегазовая промышленность, энергетическая промышленность и другая отрасль тяжелой промышленности, объединены в «Промышленность»; «Строительство»; «Транспорт и связь»; «Образование»; «Наука и культура»; «Здравоохранение»; «Торговля, бытовое обслуживание»; «Финансы»; «ЖКХ». В 1994 году, в отличие от 2005 и 2006 гг., нет данных по отраслям, поэтому расчет ведется только по профессиональным группам.

При расчете зависимости заработной платы по профессиональным группам автор исключил 2 группы: «Военные» и «Квалифицированные сельскохозяйственные работники и работники рыбной промышленности».

3.2.2. Результаты

В 1994 году (таблица П-16 в приложении) в группе профессионалов с высшим образованием все коэффициенты, кроме стажа респондента, при 5% уровне значимости значимы. Коэффициент, стоящий перед переменной sex показывает, что женщины получают зарплату на 31,3% меньше, чем мужчины.

Во всех рассмотренных профессиональных группах в 1994 году коэффициент, стоящий перед переменной sex, меньше 0, таким образом, уровень заработной платы отрицательно зависит от пола индивида (dummy переменная, принимающая значение 1, если респондент – женщина).

В 2005 и 2006 г.г. (таблицы П17-П18 в приложении) по профессиональным группам отмечается такая же тенденция: отрицательная зависимость уровня заработной платы от пола респондента. По данным 2005 года коэффициент, стоящий перед переменной lnstagna, оказался статистически незначимым (при 5%-ом уровне значимости), т.е. стаж работника на данном месте работы не влияет на его заработок. В группах разнорабочих, конторских служащих и руководителей статистически незначимым оказался коэффициент при переменной age, т.е. возраст не оказывает влияния на уровень дохода в этих группах. В 2006 году коэффициент при переменной lnstagna оказался статистически незначимым по каждой профессиональной группе. Переменная status статистически значима в каждой профессиональной группе и отрицательно влияет на зарплату: чем выше ранг переменной status¹², тем ниже заработная плата, т.е. чем дальше от областного центра, тем ниже зарплата.

По отраслям в 2005 году (таблица П-19 в приложении) заработная плата респондентов отрицательно зависела от пола респондента, т.е. женщины устойчиво получают меньше мужчин. В 2006 (таблица П-20 в приложении) году в каждой отрасли женщины также получают меньше мужчин. В 2005 году в ряде отраслей стаж работника не влияет на уровень его заработка, среди них: транспорт и связь, образование, наука и культура, здравоохранение, ЖКХ. В эти же отраслях, кроме образования, зарплата респондента не зависит от возраста респондента. В 2006 году заработная плата индивида в финансовой отрасли не зависит от количества часов, отработанных за последние 30 дней, но положительно зависит от уровня образования и возраста. В финансовой отрасли зарплата отрицательно зависит от ранга переменной «Тип населенного пункта» (status) Необходимо отметить, что переменная status в 2005 и 2006 гг. статистически значима и меньше 0 в каждой отрасли.

Таким образом, эконометрический анализ факторов, влияющих на изменение уровня заработной платы показал, что женщины получают заработную плату ниже, чем мужчины в профессиональном и отраслевом разрезе. Часть этой разницы должна быть отнесена к такому явлению как дискриминация, часть может быть объяснена гендерной асимметрией занятости.