В тени регулирования. Неформальность на российском рынке труда - Коллектив авторов

Во-вторых, мы проверили, не объясняется ли временной профиль в изменении эффектов спецификой определения группы воздействия. M-DID-оценки строились для разных определений группы воздействия. Ограничение периода воздействия 2001–2005 годами не влияет на результаты. За исключением отчетливого провала в оценке эффекта для нерегулярных приработков в 2008 г., все остальные оценки находятся в пределах одного стандартного отклонения от оценок по данным за весь период с 2001 по 2009 гг. Дальнейшее ограничение периода воздействия 2001 годом ведет к равномерному сдвигу вниз всех оценок для неформальных приработков. Интересно, что сама форма траектории не претерпела изменений. Это означает, что реформа имела значительные долгосрочные последствия.

Подводя итоги, можно отметить три интересных момента эксперимента, описанного в данном подразделе. Во-первых, было показано, что налоговая реформа привела к снижению неформальности, независимо от того, какой период используется для формирования группы воздействия и измерения эффекта реформы. Во-вторых, этот эффект устойчив по отношению к непараметрической спецификации модели и наложению требования о пересечении совместных распределений наблюдаемых переменных между группой воздействия и контрольной группой. Наконец, временные профили эффектов для неформальных приработков и неформальной занятости по найму сильно отличаются между собой.

Детализация групп воздействия. Налоговая реформа затронула всех индивидов с годовыми заработками свыше 50 тыс. руб. Однако эффект воздействия был неоднороден даже внутри этой группы. В частности, как показано на рис. П6-3, индивиды из высокодоходных групп испытали более значительное снижение предельных налоговых ставок. Естественно предположить, что реформа имела на них более сильный эффект.

Следуя этой логике, мы выделяем четыре группы воздействия в зависимости от уровня месячных заработков в пореформенный период по следующим интервалам: 3625–7250 руб., 7250-10875 руб., 10875-21750 руб. и свыше 21750 руб. Эти переменные обозначены от Treat1 до Treat4 соответственно[130]. Естественно, некоторые индивиды попадают в разные годы в разные доходные интервалы. Мы сделали так, чтобы группы были взаимоисключающими[131].

Уравнение для DID было уточнено следующим образом:

Как и раньше, мы предполагаем, что ошибка включает постоянный ненаблюдаемый эффект, поэтому уравнение (6–3) оценивалось методом фиксированных эффектов. В целях экономии места в табл. П6-11 приводятся только коэффициенты при интересующих нас переменных.

Для неформально занятых по найму оценки следуют простой логике. Реформа имела наиболее сильное воздействие на группу с самым высоким уровнем дохода. Эффекты для остальных доходных групп также имеют отрицательный знак, но меньше по абсолютной величине. Оценка для Treat1 не является статистически значимой.

Для неформальных приработков в оценках по группам не наблюдается линейной логики. Эффект реформы достигает максимума в группе Treat2 и затем снижается. Одно из возможных объяснений состоит в том, что в верхних доходных группах мало индивидов с неформальными приработками. Более того, возможно, что неформальные приработки крайне неоднородны и состоятельные индивиды занимаются только их наиболее доходными разновидностями. Для того чтобы «выманить» этих индивидов из неформального сектора, потребовалось бы еще более существенное снижение налогов.

Альтернативное объяснение заключается в том, что снижение НДФЛ и ЕСН могло иметь специфическое влияние на этот вид неформальной занятости. Как показано в табл. П6-6, переход от Treat1 к Treat2 включает в себя дополнительный эффект от снижения ЕСН на 15 %, тогда как различие между Treat2 и Treat3 – Treat4 в основном сводится к эффекту от снижения НДФЛ.

Метод взвешенных разностей-в-разностях. Анализ эффектов воздействия по подгруппам указывает на то, что влияние реформы могло быть неравномерным. Кроме того, появляются опасения, что снижение неформальной занятости имело внутренние причины, а не было следствием реформы. Несмотря на то, что мы контролируем различия между группами по наблюдаемым и (отчасти) ненаблюдаемым характеристикам, все равно остается некоторая вероятность того, что поведение индивидов из высокодоходных групп имеет какую-то специфику, которую мы не в состоянии учесть.

Поскольку сокращение налоговых ставок происходило в форме дискретных скачков для разных уровней дохода, то эффект реформы, в принципе, можно анализировать методами разрывного дизайна (regression discontinuity – RD). Однако в РМЭЗ слишком мало индивидов для использования RD напрямую. Альтернативный подход заключается во взвешивании наблюдений в зависимости от того, насколько велика разница между доходами индивида и пороговым значением в 50 тыс. руб.[132]. Оценки по методу взвешенных DID рассчитываются следующим образом:

где ωi – индивидуальный вес. В формуле опущены переменные, не изменяющиеся во времени. Веса представляют собой убывающую функцию от разности между пореформенными доходами индивида и пороговым значением в 50 тыс. руб. Если обозначить месячные заработки через Yih, то веса рассчитываются как где К(·) – кернел-функция гауссовского типа; h – оптимальная ширина окна[133]. Результаты, полученные методом взвешенных DID, можно интерпретировать в духе разрывного дизайна, так как индивиды с доходами, близкими к пороговому значению, скорее всего, мало отличаются по своим ненаблюдаемым характеристикам. Это еще одна проверка устойчивости результатов.

В таблице П6-12 представлены результаты оценивания уравнения (6–4) с индивидуальными фиксированными эффектами. Оценки коэффициентов довольно близки к оценкам из табл. П6-9. Число наблюдений сокращается, потому что части индивидов были присвоены нулевые веса, но этого и следовало ожидать при использовании данного метода. Как следствие, стандартные ошибки при показателе (Treat x Post) увеличиваются почти в два раза. Эти результаты подтверждают, что реформа вызвала сокращение занятости в неформальных приработках.

Оценка для неформально занятых по найму не является статистически значимой для стандартных уровней значимости. Это могло бы привести к выводу о том, что реформа не оказала воздействия на данную группу неформально занятых. Однако статистическая значимость упала для всех регрессоров[134]. Например, ни одна из переменных образования не имеет статистически значимого коэффициента. Однако, по всем другим оценкам, наличие диплома о высшем образовании ведет к значимому сокращению вероятности попадания в неформальную занятость (см., например, табл. П6-9). Поэтому невысокая статистическая значимость, на наш взгляд, объясняется скорее неточностью инструментария, чем отсутствием реального эффекта.