Государственный университет - Высшая школа экономики Международный Институт Экономики и Финансов
advertisement
Государственный университет - Высшая школа экономики Международный Институт Экономики и Финансов ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА на тему: «Анализ удовлетворенности работой на российском рынке труда» Студент (4 курс, 1 группа): Кашуба П.В. Научный руководитель: Кузина О. Е., к.э.н., Ph. D., профессор МОСКВА, 2013 год. 1 Оглавление Введение ........................................................................................................................................ 3 Глава I. Обзор литературы ........................................................................................................ 4 Глава II. Модель .......................................................................................................................... 9 2.1 Описание переменных ..................................................................................................... 9 2.2 Описание базы данных .................................................................................................. 17 2.3 Теоретическая и эконометрическая модели ................................................................ 18 Глава III. Результаты исследования ..................................................................................... 21 Заключение ................................................................................................................................. 35 Список использованной литературы .................................................................................... 38 Приложение № 1 .......................................................................................................................... 40 Приложение № 2 .......................................................................................................................... 46 Приложение № 3 .......................................................................................................................... 48 Приложение № 4 .......................................................................................................................... 49 Приложение № 5 .......................................................................................................................... 51 Приложение № 6 .......................................................................................................................... 52 Приложение № 7 .......................................................................................................................... 54 Приложение № 8 .......................................................................................................................... 57 Приложение № 9 .......................................................................................................................... 58 Приложение № 10 ........................................................................................................................ 59 2 В данной работе я рассмотрю влияние различных факторов на чувство удовлетворенности от трудовой деятельности. Каждый человек в среднем проводит четверть своей жизни на работе, вследствие этого исследования удовлетворенности интересуют ученых, работающих в различных областях науки, таких как психология, экономика, менеджмент с начала 20 века. Так Эдвин А. Лок в своей работе 1976 года (Locke,1976) указывает, что на тот момент было опубликовано 3300 научных статей, касающихся темы удовлетворенности трудом, исследование Хартер, Шмидт и Хайес (Harter, Schmidt, and Hayes’ , 2002) говорит нам о 7855 статьях, написанных в промежуток с 1976 до 2000 гг. Причиной такой высокой заинтересованности может являться также тот факт, что чувство удовлетворенности связано, в соответствии с рядом исследований, с производительностью, чувством удовлетворенности от жизни в целом( Judge, 2000) и такими негативными аспектами трудовой деятельности как саботаж, воровство, абсентеизм(Hardy,Woods, & Wall, 2003) и текучесть рабочей силы. Последние два аспекта влекут за собой огромные денежные потери для компаний. Было доказано, что американские компании теряют порядка 1трлн. долларов в год в связи с потерей производительности, вызванной абсентеизмом. Текучесть рабочей силы приводит к не меньшим затратам, так, например , стоимость замены сотрудника компании Эрнст энд Янг оценивается в 120 тыс. долларов. Фриман на основе изучения данных американского национального лонгитудного обследования показал, что удовлетворенность от работы является значимой переменной в уравнении, предсказывающем увольнение с работы по собственному желанию. В частности, если говорить о важности удовлетворенности как переменной, предсказывающей поведение людей на рынке труда, то стоит отметить, что в данном исследовании такая хорошо изученная переменная как заработная плата имела меньший эффект на вероятность увольнения, чем удовлетворенность ( Freeman,1978). Таким образом, мы можем заключить, что изучение факторов, влияющих на удовлетворенность работой, является важной задачей, так как многие компании заинтересованы в управлении удовлетворенностью для достижения большей эффективности. Часть исследований в данном направлении может даже послужить основанием для определенной экономической политики государства. Так ,например, Бенц и Фрей (Benz, M., & Frey, B. S. 2008) показали, что предприниматели более удовлетворены работой , это может помимо всего прочего послужить обоснованием целесообразности понижения барьеров для входа и уровня административного регулирования бизнеса. Кроме того удовлетворенность работой влияет на общее чувство благосостояния и счастья индивида, что само по себе важно и может послужить причиной подобных исследований. 3 Глава I. Обзор литературы Началом развития изысканий, направленных на изучение удовлетворенности от работы и ее связи с продуктивностью, можно считать переход к стандартизированному производству, которое с одной стороны способствовало значительному увеличению производительности труда, а с другой – ввиду однообразности работы - приводило к переутомлению рабочих и падению продуктивности. В связи с этим стали возникать исследования, посвященные процессу совершенствования организации труда с использованием научного подхода, одним из первых было изыскание Ф. Тейлора. Считается, что эта работа послужила толчком к развитию интереса исследователей в удовлетворенности и мотивационных факторах в качестве переменных, влияющих на производительность. Долгое время существовало неверное представление о том, что единственными факторами, влияющими на чувство удовлетворенности от трудовой деятельности, являются условия труда и заработная плата. Последующие исследования, цель которых была в том, чтобы оспорить это устоявшееся мнение, основывались на пирамиде потребностей А. Маслоу . В соответствии с ней для повышения удовлетворенности и мотивации работника недостаточно поддерживать хорошие условия труда и систематически повышать заработную плату, эти два факторы находятся в основании пирамиды, на определенном этапе человеку необходимо удовлетворять другие потребности, в частности осознавать значимость своей работы, чувствовать уважение коллег и иметь определенную автономию. Подобную идею развивал Ф. Герцберг(Herzberg, F., 1959) в своей двухфакторной теории . Его работа послужила основанием для большинства последующих исследований удовлетворенности и мотивации. Герцберг предложил разделить мотивационные факторы на два типа: гигиенические факторы и мотиваторы. К первым он относил административную политику компании, условия труда, величину заработной платы, межличностные отношения с начальниками, коллегами, подчинёнными; ко вторым достижения, признание заслуг, ответственность, возможности для карьерного роста. Как видно, первая группа относится к основанию пирамиды Маслоу, а вторая – к верхушке . Стоит отметить, что Герцберг разделял движение и мотивацию. Он считал, что гигиенические факторы, в частности различные материальные поощрения не мотивируют, а вызывают движение, например , выполнение какого-либо задания, такие методы имеют только краткосрочный эффект, в то время как влияние мотиваторов долговременно и как раз стимулирует чувство удовлетворенности, мотивацию и производительность. Эта идея подтверждается многочисленными современными исследованиями, в частности работой 4 Р. Бенабо и Ж. Тироль (Benabou, Tirole, 2003). В своей работе при помощи математической модели исследователи показали, что использование системы различных поощрений и наказаний имеет только краткосрочный эффект, подобные методы влияния не способствуют интернализации желаемого поведения в сознании индивида и в долгосрочном периоде, после отмены поощрений, поведение индивида отличается от желаемого. Следующим ученым, исследование которого стоит упомянуть, является Э. Лок. Последующие работы в интересующем нас направлении во многом опираются на изыскания, проведенные Локом. Им было предложено ,на данный момент, общепринятое определение, в соответствии с которым удовлетворенность от труда – это « доставляющее удовольствие или приятное эмоциональное состояние, возникающее в результате одобрения чьей-либо работы» ( Locke ,1976, p.1300) Лок в своих исследованиях развивал представление об удовлетворенности от работы как о средневзвешенном значении суммы различий между ожидаемым и реализованным аспектом работы. Веса устанавливаются в зависимости от индивидуальных предпочтений индивидов. Так, например , для человека, который ставит заработную плату на первое место в системе своих ценностей, вес для различия между ожидаемой и реальной заработной платой будет максимальным. Таким образом, согласно теории Лока, увеличение удовлетворенности может быть достигнуто несколькими способами: вопервых, посредством улучшения определенных показателей, характеризующих условия труда, во-вторых, вследствие падения ожиданий, и, наконец, ввиду переоценки приоритетов и, соответственно, перераспределения весов. Стоит подробнее остановится на первых работах на тему удовлетворенности от трудовой деятельности, выполненных непосредственно учеными-экономистами, поскольку они являются фундаментом, на котором строится большинство современных экономических исследований в данной области. Пионерами принято считать Хамермеша ( Hamermesh, 1977), Фримана (Freeman 1978). Хамермеш был первым, кто начал изучать удовлетворенность работой в качестве экономической переменной и связал ее с функцией полезности. Он считал, что полезность не совпадает на сто процентов с удовлетворенностью ввиду субъективной природы последней, однако, также как и , впоследствии Фриман, утверждал, что удовлетворенность может помочь объяснить поведение индивидов на рынке труда. Так, например, несмотря на то, что положение двух работников может быть одинаковым, тот, кто чувствует себя удовлетворенным, с меньшей вероятностью покинет компанию . Он предположил, что значения функции определяются в зависимости от набора факторов, как 5 денежных, так и неденежных , которые характеризуют условия труда. Исходя из его теории, удовлетворенность – это разность между значениями функции полезности от , соответственно, его нынешней работы и лучшей альтернативы. Если полезность, которую он извлекает из нынешней работы больше, то удовлетворенность положительна. Важность сравнения при определении удовлетворенности подчеркивается и тем фактом, что Хамермеш провел регрессионный анализ, где зависимой переменной была удовлетворенность, а одной из независимых – разница между ожидаемой и реальной заработной платой, коэффициент оказался статистически значимым. Фриман исследовал связь удовлетворенности и поведения на рынке труда. В частности его интересовал вопрос высокой неудовлетворенности у работников, являющихся членами профсоюзов. На первый взгляд, членство и чувство удовлетворенности должны иметь положительную корреляцию. Несмотря на то, что этот вопрос не является предметом исследования данной работы, стоит отметить его предположение о разделении между реальной неудовлетворенностью и «озвученной», т.е показной, выказанной с определенной целью, это еще раз иллюстрирует субъективную природу изучаемого явления. Он признавал, что удовлетворенность несет в себе определенную информацию о благосостоянии индивида, однако, не может быть приравнена к функции полезности. Фриман также был первым, кто придал ответам респондентов ординальное, а не кардинальное значение, и исходя из этого предложил использовать порядковую пробит (ordered probit) модель для исследования удовлетворенности в качестве зависимой переменной. Работа Кларка( Clark,1996) также заслуживает особого внимания. Первое, что стоит отметить, Кларк, в отличие от Фримана, Хамермеша и других экономистов, напрямую связывал удовлетворенность от работы и благосостояние индивида, обосновывая свое предположение исследованиями психологов и социологов. Он представил глубокий эконометрический анализ, где зависимой переменной была оценка удовлетворенности, а независимыми – различные характеристики труда и личные особенности индивида, включая возраст, пол, расу и т.д. Его исследование основывается на теоретической предпосылке о том, что удовлетворенность от труда является частью общей функции полезности индивида, которая отражает его счастье. Стоит отметить, что это довольно спорное предположение, так как существует большое количество работ, в которых рассматривается связь между удовлетворенностью работой и жизнью и предлагаются различные теории описывающие эту связь. Так, например, Рэйн, Лэйн и Стейнер (Rain, Lane and Steiner 1991, p.298) говорят о взаимосвязи этих двух понятий, в то время как Iris and Barrett (1972) предполагают их полную независимость. Как бы то ни было, развивая 6 свою идею, Кларк предполагает, что в свою очередь удовлетворенность от работы зависит от различных как денежных, так и неденежных условий труда, причем важен не только абсолютный уровень. Используется концепт так называемой «сравнительной полезности» ее уровень зависит как от тех благ, которые получает непосредственно индивид, так и от благ, которые получают индивиды из референтой группы. Важное значение сравнения подчеркивает и Истерлин ( Easterlin 1995) в своем исследовании счастья “всеобщее увеличение доходов не ведет к всеобщему увеличению счастья, так как положительный эффект более высокого дохода нивелируется негативным эффектом поднятия уровня норм” (Easterlin 1995 p. 36). В психологии подход, используемый в рассматриваемых работах экономистами при оценке удовлетворенности и ,соответственно, благосостояния индивида, который предполагает изучение влияния внешних факторов, называется сверху-вниз и противопоставляется подходу снизу-вверх, где ключевое значение имеет индивидуальное отношение к происходящему ( Diener et al., 1999) Таким образом мы можем наблюдать расхождение во мнениях исследователейэкономистов. Одни считают, что удовлетворенность точно отражает функцию полезности индивида. Другие указывают на субъективный характер оценки удовлетворенности и в соответствии с этим разводят эти два понятия, признавая ,однако, достаточно тесную связь между ними. Тем не менее обе группы ученых полагают, что оценка удовлетворенности, исходящая из ответов респондентов, имеет большое значение в объяснении поведения индивидов на рынке труда. В соответствии с этим изучение детерминант удовлетворенности также является важным. Говоря о детерминантах, мы можем заметить, что соглашение между учеными достигнуто в том, что важен не только абсолютный уровень, но и его отношение с известными альтернативами. Как уже было сказано выше, в этой работе я заинтересован в изучении детерминант удовлетворенности работой в России. Помимо того, что предмет исследования представляется мне интересным сам по себе , так как люди проводят огромную часть своей жизни на работе, другой причиной являются противоречия между результатами различных межстрановых исследований и сложившимися стереотипами. Так в соответствии с одним из них люди западной культуры превыше всего ценят деньги и связанные с ними атрибуты , в то время как люди российской и восточных культур склонны придавать больший вес другим ценностям. Однако, подобные предположения часто не подтверждаются международными исследованиями. Например, было показано, что американские студенты предпочитают возможность карьерного роста и то, насколько работа интересна (Corney & Richards 2005) В Европейских странах таких , как 7 Нидерланды и Венгрия высоко ценится самостоятельность в принятии решений (Roe et al. , 2000) В то же время исследование , проведенное Суза-Поза (Sousa-Poza, Alfonso, SousaPoza, Andres A.,2000b ) свидетельствует о том, что россияне считают высокую заработную плату одним из главных детерминант удовлетворенности трудом, в то время как то, насколько работа интересна имеет для наших соотечественников меньшее значение, чем для работников из других стран. Также в рамках европейского социального исследования было выявлено, что Россия лидирует в списке стран, жители которых придают большое значение ценностям, описанным как власть/богатство, в то время как такие западноевропейские страны как Великобритания, Нидерланды, Германия замыкают этот список. C утверждением «деньги и богатство очень важны для меня» согласилось 38% порошенных в России. 35% – в Израиле, 31% – в Украине в Великобритании – 13%, в Германии – 11%. Существует, конечно, проблема, с которой сталкиваются все подобные исследования, и она заключается в трудностях перевода различных понятий и составлении вопросов таким образом, чтобы для людей из разных культур они имели одинаковое значение. Так Смит(Smith et al., 1995) указывает на то, что слова, схожие по звучанию, могут иметь достаточно разное значение. Однако вряд ли можно объяснить все наблюдаемые несоответствия трудностями перевода. 8 Глава II. Модель 2.1. Описание переменных Следующим этапом работы будет описание зависимых переменных, которые я использую для объяснения удовлетворенности трудом. Базовая статья ,которая послужила основой данному исследованию -,ставшая классической, работа Кларка( Clark,1996), в которой автор провел исследование на данных опросов жителей Великобритании и которая уже опоминалась выше. В соответствии с ней были оценены коэффициенты при нижеперечисленных параметрах. Пол. Кларк показал, что, во-первых, большее количество женщин-респондентов выразило наибольший уровень удовлетворенности работой, 2/3, по с равнению только с 1/3 мужчин, во-вторых, даже учитывая влияние других факторов, коэффициент при переменной «респондент-мужчина» оказался отрицательным, что противоречит как интуитивному представлению, так и доказанному факту гендерной дискриминации на рынке труда в Великобритании. Автор предложил следующие объяснения: во-первых, женщины и мужчины занимают разные должности и мужчины работают большее количество часов в неделю, во-вторых, можно предположить, что в выборке изначально присутствуют только те женщины, которые испытывают удовлетворение от своей деятельности, потому что в противном случае они оставляют место работы, что для них значительно легче, чем для мужчин по причине сложившихся в обществе представлений о мужчине как о кормильце. Наконец, ожидания мужчин о работе могут быть значительно выше, чем у женщин, что влечет к более высокой удовлетворенности последних. Первое объяснение автор подвергает сомнению, так как при использовании контрольных переменных, отвечающих за индивидуальные характеристики и условия труда, коэффициент при переменной для респондентов мужчин, сохранил значимость и отрицательный знак. Объяснение, связывающее различия в удовлетворенности с различиями в ожиданиях, не было возможности проверить ввиду отсутствия данных об ожиданиях, однако , по мнению Кларка, это предположение подтверждается тем, что молодые женщины и высоко образованные женщины, чьи ожидания находятся на довольно высоком уровне, выказывают меньшую удовлетворенность, чем мужчины, обладающие теми же характеристиками. 9 Возраст, возраст в квадрате Анализ сводных таблиц кросс табуляций ,выполненный Кларком выявил следующую закономерность: удовлетворенность растет нелинейно с возрастом, причем наибольший рост наблюдается для старших возрастных групп. Была найдена параболическая зависимость между возрастом и удовлетворенностью, минимум которой достигается для людей в возрасте от 20 до 30 лет. Наиболее удовлетворенными оказались люди старше 60. Регрессионный анализ, который позволяет контролировать влияние других детерминант, показал, что помимо переменной возраст, имеющей отрицательный коэффициент, переменная возраст в квадрате также значима и имеет положительный коэффициент, тем самым подтверждает найденную параболическую зависимость. Минимум параболы пришелся на людей 36 и 34 лет для удовлетворенности уровнем заработной платы и работой в общем соответственно. Автор сделал два предположения относительно этой структуры. Первое – наличие эффекта участия, подобного тому, который наблюдался для женщин. Люди старшего возраста, неудовлетворенные работой, с большей готовностью эту работу покидают, таким образом, в выборке остаются только те, у которых уровень удовлетворенности изначально высок. Однако в противовес этой идее Кларк замечает, что подобный эффект раннего выхода на пенсию должен скорее наблюдаться для людей в возрасте 50-60 лет, в то время как данные говорят о сравнительном росте удовлетворенности начиная с 30 лет. Получается, что эффект участия может объяснить только часть параболической структуры, а именно, тот факт, что респонденты старше 60 демонстрируют наибольшую удовлетворенность. Второе предположение базируется опять же на роли ожиданий индивидов. Идея автора заключается в том, что молодые работники могут считать себя удовлетворенными в связи с чувством новизны, малым опытом и недостатком информации об альтернативах; с возрастом нехватка информации восполняется, что ведет к падению уровня удовлетворенности у возрастной группы 30 лет. Последующий рост удовлетворенности в какой-то степени объясняется эффектом участия, которые был описан выше, от части – фактом того, что ближе к выходу на пенсию люди понимают, что количество альтернативных рабочих мест сокращается, это может быть также вызвано тем, что с течением времени люди накапливают и развивают навыки специфические для определенной отрасли. Также, вероятно, ожидания о возможном вознаграждении устанавливаются на более низком уровне. Кроме того, люди старшего возраста могут придавать меньшее значение различным характеристикам условий труда, которые ранее вызывали в них чувство недовольства. 10 Здоровье. Данные показали, что существует положительная корреляция между результатами ответов на вопрос об уровне здоровья и удовлетворенностью. Эта корреляция может быть объяснена двумя способами. С одной стороны, люди с плохим здоровьем занимают плохие должности , с другой- люди, считающие свое здоровье слабым, могут быть не удовлетворены всеми аспектами своей жизни, в том числе работой. Так как в регрессиях, включающих в себя помимо прочего, переменные, характеризующие условия труда , эффект здоровья оказался значимым, автор сделал упор на второе объяснение наблюдаемой зависимости. Стоит отметить, что значимыми оказались обе дамми переменные как для отличного, так и для хорошего здоровья. Следуя данному подходу, мы также включили две дамми переменные для отличного и хорошего здоровья, используя плохое и нормальное в качестве контрольной категории. Образование. Автор обращает внимание на еще одну, на первый взгляд, необычную закономерностьсуществует значительная отрицательная корреляция между уровнем образования и удовлетворенностью, наиболее удовлетворенными считают себя люди с самым низким уровнем образования. Этот факт становится еще более примечательным, если принять во внимание статью Бланшфлауэра и Освальда ( Blanchflower and Oswald 1994), в которой доказывается то, что люди с более высоким образованием имеют больший доход. Регрессионный анализ также зафиксировал значимый отрицательный коэффициент при рассматриваемой переменной для удовлетворенности и работой, и оплатой. По мнению автора, объяснить эту закономерность можно опять же с помощью эффекта образования на ожидания индивидов. Однако, есть два направления этого предположения: с одной стороны, само по себе образование влияет на ожидания, с другой- ,возможно, люди, изначально имеющие высокие ожидания, склонны продолжать свое образование. Кларк склоняется в пользу второго из них. Семейное положение. Была обнаружена ярко выраженная положительная связь между семейным положением и удовлетворенностью. Люди, состоящие в браке, высказали более высокий уровень удовлетворенности, чем в среднем. Примечательно, что наиболее удовлетворены оказались вдовы/вдовцы. Эта связь представляется интересной ввиду того, что статус вдовы/вдовца является следствием не зависящих от индивида причин, в то время как остальные представляют собой результат решений, принятых непосредственно респондентом. Таким образом ,можно говорить о сравнительно чистом эффекте вдовства, ввиду вероятного отсутствия эндогенности ,так как , например, в статье Веенховена 11 (Veenhoven 1989), которую упоминает Кларк, было показано, что более счастливые индивиды имеют большие шансы на вступление в брак. В соответствии с предположением автора, овдовевшие работники придают большее значение социальным контактам на работе и вследствие этого получают большее удовлетворение от труда. Регионы. При изучении влияния региона Кларк обнаружил ,что наименьший уровень удовлетворенности трудом продемонстрировали жители Лондона. Гипотеза автора о том, что удовлетворённость тем ниже, чем выше уровень цен в регионе, была отвергнута. В данной работе я сконцентрировал свое внимание на столицах и городах , население которых превышает миллион жителей. Причиной , по которой мы не включаем дамми переменные для регионов, является то , что в данных РМЭЗ нет репрезентативности по регионам. Заработная плата и количество рабочих часов в неделю. Противоречивые данные были получены при сравнении заработной платы и удовлетворенности. С одной стороны, наиболее высокооплачиваемые работники оказались наиболее удовлетворены трудовой деятельностью в отношении оплаты, с другой стороны, уровень удовлетворенности работой в общем у людей с наименьшим доходом принял наибольшие значения. Регрессионный анализ продемонстрировал сильную положительную связь между удовлетворенностью оплатой и доходом, этот эффект оказался меньшим по своему значению в отношении удовлетворенности работой в целом. Последнее наблюдение представляется автору довольно неожиданным, но поддающимся объяснению: возможно, причиной этого незначительного влияния служит эффект ненаблюдаемых переменных, связанных с высокой заработной платой, например, сложность выполняемых работником функций. Эффект этих ненаблюдаемых переменных должен быть отрицательным, в то время как чистый эффект заработной платы должен быть весомым и положительным, в итоге, получается небольшой положительный эффект заработной платы, таким образом влияния ненаблюдаемых переменных как бы просачивается через наблюдаемое влияние заработной платы. Альтернативное объяснение предполагает значение сравнительного ,а не абсолютного уровня дохода, таким образом абсолютный уровень заработной платы, используемый в регрессии, представляет собой лишь слабую прокси для сравнительного дохода. Это предположение представляется автору вероятным ввиду найденной в предыдущих исследованиях сильной негативной корреляции между уровнем удовлетворенности трудом и сравнительным доходом, где 12 последний был измерен с помощью доходов других членов семьи или предыдущих доходов самого респондента. Связь между количеством рабочих часов в неделю и удовлетворенностью работой как в целом , так и оплатой оказалась значительной и имеющей негативную направленность. Сектор экономики, в котором занят индивид. Был обнаружен значимый эффект индустрии на удовлетворенность Размер предприятия. Размер предприятия определяется количеством работников, участвующих в его деятельности. Наибольшую удовлетворенность продемонстрировали работники малых предприятий, что согласуется с более ранним исследованием (Idson 1990) , где было показано, что вероятная причина наблюдаемой зависимости лежит в чрезмерной регламентации работы крупных компаний. Данный эффект оказался меньше по отношению к удовлетворенности оплатой, это может быть объяснено тем, что в крупных компаниях платят больше, на что и ссылается автор, объясняя наблюдаемую закономерность. ( Brown and Medoff, 1989) Помимо этого предполагается, что в небольших компаниях работники имеют большую свободу и независимость в принятии решений, что положительно влияет на удовлетворенность (Millan, Hessels , Thurik , Aguado 2011). Наличие подчиненных. Было обнаружено, что позиция на карьерной лестнице сильно влияет на удовлетворенность. Административные функции оказались положительно связаны с удовлетворенностью работой как таковой, однако не связаны с другими показателями удовлетворённости. В этой работе мы рассматриваем наличие подчиненных как показатель наличия у респондента административных функций Специфика работы: временная или по контракту. В соответствии с предположением Кларка временная работа должна быть связана с более высокой удовлетворенностью ,по причине мобильности и свободы, которую она дает. Однако, эффект этой переменной оказался незначим. Тем не менее данная переменная была включена в мою работу с целью проверить ее значимость на российских данных. 13 Наличие второй работы. Объясняя включение этой переменной в анализ автор ссылается на интуитивную предпосылку о человеке, имеющем вторую работу, как о менее удовлетворенном работой. Оказалось, что эта переменная незначима. Опять же мне представляется интересным проверить значимость этой переменной на данных, полученных в России. Следующие переменные, которые я рассматриваю в своей работе, не были использованы Кларком и используются на основе предположений, выдвинутых другими исследователями. Стаж на данной работе. Включение этой переменной основано на идеях , которые представил Хамермеш (Hamermesh , 1977) о том, что стаж работы на определенном предприятии увеличивает количество специфичных для данной должности навыков, таким образом работник принимает риск « быть заточенным в занимаемой должности» (Hamermesh 1977 p.57) , поэтому он получает какие-то дополнительные преимущества, которые в свою очередь , как предполагается, положительно влияют на удовлетворенность. Помимо этого с опытом работы растет и уверенность в себе и своих способностях, что должно иметь положительный эффект на удовлетворенность. Также возможна нелинейная зависимость, наличие которой было обнаружено на австралийских данных Миллером и Мулви (Miller and Mulvey ,1994.) Собственник. Были введены дамми переменные, характеризующие собственника компании: государство, иностранные фирмы или частные лица, российские частные лица или частные компании. Последняя категория была выбрана в качестве контрольной. Высокий уровень образования: доктор, кандидат, магистр Несмотря на то, что некоторые ученые установили негативную зависимость между уровнем образования и удовлетворенностью от работы, есть основания предполагать, что люди с высокой ученой степенью будут иметь большую удовлетворенность. Борхас (Borjas 1979) предположил, что более высокий уровень образования связан с большей вероятностью трудоустройства и получения повышения по службе, большей мобильностью и меньшим риском остаться безработным. Кроме того, более образованные работники могут найти работу, которая в наибольшей степени соответствует их высокой квалификации. Также было установлено, что люди, обладающие более высоким уровнем образования, большее значение придают возможностям роста по сравнению с занятостью на работе и уровнем оплаты ( Ward 2000) 14 , исходя из этого было бы интересно оценить влияние рассматриваемой переменной на удовлетворенность возможностями профессионального роста. Справедливо ожидать положительный коэффициент при данной переменной Продвижение по карьерной лестнице Значительное количество исследований указывает на положительный эффект повышения на удовлетворенность от труда, среди них исследование Костеаса ( Kosteas, 2009). Для того, чтобы изучить эту взаимосвязь на российском рынке труда, я включил дамми переменную , отвечающую за продвижение по карьерной лестнице, которая принимает значение 1 ,если респондент получил повышение в предыдущем году и 0 , если он остался на той же ступени. Автор ,на основании результатов других работ, отмечает, что повышение зачастую связано с ростом заработной платы, поэтому для того, чтобы вычленить чистый эффект карьерного роста необходимо включить и заработную плату в регрессию. В подтверждение этого предположения автор высказывает логичную мысль о том, что если бы эффект от повышения был связан исключительно с ростом заработной платы, то менеджеры не использовали бы повышения в качестве меры поощрения, а просто увеличивали оклад работника. Помимо роста заработной платы повышение влечет за собой увеличение должностных обязанностей (Pergamit and Veum 1999) , к сожалению, данные, характеризующие обязанности респондентов на занимаемых ими должностях, недоступны. Люди могут ценить продвижение, например, за удовлетворение амбиций или хотя бы большее рабочее пространство. Костеас также отмечает, что количество повышений положительно связано с размером предприятия, поэтому переменная, отвечающая за размер предприятия, служит в качестве контрольной, помимо того, что представляет отдельный интерес. Автор также ссылается на работу De Souza( 2002) , в которой было показано, что менеджер, получивший повышение чувствует большую удовлетворенность по отношению к перспективам карьерного роста, исходя из этого мы также посмотрим влияние переменной promotion на удовлетворенность возможностями карьерного роста в качестве зависимой переменной. Курение. Также была включена дамми переменная, которая принимает значение 1 ,если респондент курит. Помимо проверки гипотезы о значимости влияния курения на удовлетворенность работой, включение этой переменной представляет для нас дополнительный интерес. Общеизвестным фактом является то, что курение вредно для здоровья, но в то же время многие люди испытывают от этого удовольствие. Поэтому пристрастие к курению может служить в качестве своеобразной прокси для типа мышления респондента. Мы предполагаем, что курильщик – это человек, который отдает предпочтение текущему 15 моменту, в то время как человек, не имеющий такой привычки, склонен думать в долгосрочной перспективе, в частности, о том как курение повлияет на его/ ее здоровье, это соответствует идее, предложенной Сонгом ( Song, 2007). Уровень безработицы. Уровень безработицы в процентах был включен с целью проверить гипотезу о влиянии макроэкономических параметров на уровень удовлетворенности (Millan, Hessels , Thurik , Aguado 2011). 16 2.2. Описание базы данных. Мы использовали данные ,полученные в результате опросов в населения в рамках Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения (РМЭЗ НИУ ВШЭ) за 2006-2011 гг для основной и 2006-2007 гг для второстепенной частей исследования. РМЭЗ НИУ ВШЭ представляет собой серию общенациональных репрезентативных опросов. База данных содержит большое количество информации как об отдельных индивидах, так и о домохозяйствах. Особенно важным для этого исследования является то, что РМЭЗ НИУ ВШЭ помимо объективной информации об индивидах как, например, сфера деятельности, уровень доходов, образования и т.д , содержит также блок оценочных суждений, предоставляющих в частности информацию об удовлетворенности трудовой деятельностью. Факт того, что индивиды, недавно покинувшие какое-либо домохозяйство или примкнувшие к нему, продолжают участвовать мониторинге позволяет наблюдать одних и тех же индивидов в течение длительного периода времени. Это в свою очередь дает возможность использовать панельные данные и оценивать модели ,которые способны учитывать ненаблюдаемую гетерогенность. Зависимая переменная в данном исследовании составлена из ответов респондентов на вопрос об удовлетворенности условиями труда, оплатой труда, возможностями карьерного роста, и наконец работой целом. В соответствии с современной литературой и для лучшей интерпретации ответы на вопрос были перекодированы таким образом, что они ранжируются от 1 до 5, где 1 –«совсем не удовлетворён» , а 5-« полностью удовлетворен». Выборка содержит 7381 наблюдение ,причем включены только те наблюдения, для которых респонденты предоставили информацию обо всех интересующих нас показателях. Если респондент не ответил хотя бы на один из вопросов, то данному наблюдению присваивается значение «.» и оно автоматически исключается из оцениваемой модели. Таким образом, в выборку вошли люди, имеющие на момент исследования работу. 17 2.3. Теоретическая и эконометрическая модели. Следуя подходу Кларка ( Clark,1996) в данной работе ответы респондентов на вопрос об удовлетворенности трудом мы расцениваем, как прокси к ненаблюдаемой полезности , которую они извлекают из работы. Кларк считает, что эта полезность является частью удовлетворенности жизнью и содержит в себе сравнительную компоненту. Таким образом, важно не только то, что человек имеет сам, но и то, что имеют другие люди из его референтной группы. Кларк в частности рассматривает сравнение дохода( хотя возможно сравнение любой другой характеристики) и предлагает следующий вид функции « сравнительной» полезности: где y – доход, y*- доход индивида из референтной группы, h- число рабочих часов в неделю, а z – вектор индивидуальных характеристик респондента и условий его труда. Получается , что если человек ,отвечая на вопрос об удовлетворенности, указывает , например, значение 1, его ненаблюдаемая полезность лежит ниже, чем определенный порог. jobsat = 1 , -¥ < Ui £ m1 jobsati = 2 jobsati = 3 jobsati = 4 , , , jobsati = 5 , m1 < Ui £ m 2 m 2 < Ui < m3 m3 < Ui < m 4 m 4 < Ui < +¥ Таким образом, ненаблюдаемая переменная jobsati может принимать 5 значений, которые расположены в возрастающем порядке. Это приводит нас к выбору порядковой логистической модели. Рассмотрим ее подробнее, для этого предположим, что ненаблюдаемая полезность U может быть представлена в следующем виде Ui = xi'a + ei for i =1,..., n где x – это набор объясняющих переменных , а e i - ошибка Условная вероятность того, что ответ респондента окажется в одной из категорий jobsati = k , где k– одна из категорий) в общем виде может быть представлена следующим образом 18 ( Pr( jobsati = k | xi ) = Pr(lk-1 £ Ui £ lk ) = Pr(lk-1 £ xi' a + ei £ lk ) = = Pr(lk-1 - xi' a £ ei £ lk - xi' a) В зависимости от предположения относительно распределения e i , проводится дальнейший анализ. В данной работе, мы предполагаем что e i имеет логистическое распределение, что приводит нас к порядковой логистической модели . Коэффициенты в модели оцениваются с помощью метода максимального правдоподобия . Осуществляется максимизация следующей логарифмической функции l = Sln(Pr( jobsati =1)) + Sln(Pr( jobsati = 2)) +... + Sln(Pr( jobsati = 5)) = 1 1 1 1 = Sln( ) + Sln( ) +... + Sln( ) ' ' ' 1+ exp(xi a - m1 ) 1+ exp(xi a - m2 ) 1+ exp(xi a - m1 ) 1+ exp(xi' a - m 4 ) Вышеописанная модель подходит в случае, когда мы проводим исследования на объединенных данных, не учитывая их панельную природу. Если же исследования проводятся на лонгитудных данных, то стоит принимать во внимание ненаблюдаемую неоднородность, что можно сделать при помощи моделей со случайными или фиксированными эффектами. Эти модели являются более подходящими при работе с данными ,полученными в результате опросов населения, так как объединённая модель не учитывает, что выборка составлена из разных людей с различными ненаблюдаемыми индивидуальными характеристиками. Для линейных моделей использование метода фиксированных эффектов предполагает разбиение ошибки на ненаблюдаемую, специфичную для каждого индивида компоненту, которая не меняется по времени, и новую не связанную с регрессорами ошибку. Предполагается, что эта ошибка коррелирует с объясняющими переменными, вследствие чего и возникает ошибка в оценках коэффициентов .Проведя внутренние (within) преобразования можно избавиться от индивидуальной компоненты. Однако, для порядковой логистической модели этот прием не позволяет избавиться от специфичной компоненты. Вероятность попадания в категорию K в случае порядковой зависимой переменной может быть представлена так: Pr(yit = k | xit , fi ) = F(mi,k+1 - xit' b - fi ) - F(mi,k - xit' b - fi ) где fi - индивидуальная компонента каждого респондента, F( )– кумулятивное распределение. Проблема заключается в том, что, во-первых, невозможно отделить порог категории , m k , от индивидуальной компоненты, по этой причине получить состоятельную 19 оценку fi также невозможно при условии, что панель данных относительно небольшая, как в нашем случае. Это ведет к тому, что полученная оценка коэффициента b ошибочна (Baetschmann, Staub, Winkelmann, 2011). Решение данной проблемы было предложено Чемберленом ( Chamberlain 1980) и использовалось в работе (Winkelmann, Winkelmann, 1998). Заключалось оно в том, чтобы преобразовать порядковую зависимую переменную в переменную, которая может принимать только два значения – 0 и 1. Чемберлен показал, что при таком подходе можно получить состоятельную оценку b . Этот подход широко используется в литературе, но исследователям приходится сталкиваться с двумя проблемами: первая- на какой именно категории производить разбиение порядковой переменной и преобразовывать ее в бинарную, вторая- разбиение не позволяет учитывать дополнительную информацию , которая присутствует в данных. Для решения этих проблем было предложено несколько методов. Причем один из них , как доказывают Батшман, Штауб и Винкельман оказался несостоятельным, поэтому они предлагают разработанный ими новый способ получение состоятельных оценок(Baetschmann, Staub, Winkelmann, 2011), именно его, наряду с подходом, предполагающим разбиение зависимой переменной на бинарную, мы и применим в нашей работе и сравним результаты. Применять новый метод мы будем только по отношению к удовлетворенность работой в целом, так как именно эта мера привлекла наибольшее внимание как в зарубежной, так и в российской литературе. Стоит отметить, что оценки , полученные с помощью метода с фиксированными эффектами, используют только изменения, которые происходят с индивидом с течением времени, поэтому если значения независимых переменных сильно меняются между индивидами, но не меняются по времени, то полученные оценки будут неточными и неэффективными. Ввиду этого при анализе моделей с фиксированными эффектами мы исключим переменные, которые практически не меняются по времени. Используя метод случайных эффектов, мы предполагаем, что объясняющие переменные и индивидуальные эффекты некореллированы. Модель со случайными эффектами можно использовать и в случае порядковой зависимой переменной, но для этого необходимо, поменять нашу предпосылку об распределении ошибки и использовать порядковую пробит модель. Однако для того, чтобы быть последовательными модель со случайными эффектами также будет оценена и для бинарной зависимой переменной. 20 Глава 3. Результаты исследования. Следуя работе Кларка мы рассмотрим распределение мер удовлетворенности на российском рынке труда. Ниже приведена таблица, сообщающая нам соответствующие данные. Можно заметить, что в отличие рынка труда Великобритании ,наиболее часто встречающаяся оценка для разных мер удовлетворенности принимает разные значения и явно не попадает в наивысшую категорию. Так для удовлетворенности оплатой труда мода равняется двум, а для удовлетворенности возможностями роста( этот показатель не был включен в оригинальную работу Кларка) – четыре, как и для удовлетворенности работой в целом .Что касается средних значений, то это три для удовлетворенности заработной платой и возможностями карьерного роста и четыре для удовлетворенности работой в целом. Из этого можно сделать вывод, что в целом Россияне довольны своей работой , однако , вероятно, считают ,что оплата их труда является недостаточной, подобная ситуация наблюдается и в Великобритании, однако там средние и модальные значения выше. Таблица A. Распределение удовлетворенности работой Удовлетворенность оплатой Удовлетворенность возможностями роста Удовлетворенность работой в целом N % N % N % «полностью удовлетворен» 3092 6,77 3910 9,02 6361 13,87 4 3 2 11280 8949 14336 24,72 19,61 31,41 14902 9734 9233 34,39 22,47 21,31 21613 9476 6546 47,13 20,66 14,27 «совсем не удовлетворён» 7,982 17,49 5548 12,8 1865 4,07 Всего 45639 100 43327 100 45861 100 Для исследования влияния детерминант удовлетворенности мы использовали два метода: анализ таблиц кросс-табуляции и регрессионный анализ( сначала мы рассмотрим результаты оценки порядковой логистической модели) Первый метод позволяет нам выявлять бинарную связь между отдельной независимой переменной и мерами удовлетворенности без контроля по другим переменным. Делается это с помощью теста Хи-квадрат, мы оцениваем статистическую значимость различий между 21 удовлетворенностью респондентов, попадающих в разные группы. Для того, чтобы провести данный вид анализа зависимые переменные были перекодированы следующим образом : 0 – если не удовлетворен( значение 1, 2 или 3) и 1 – если удовлетворен ( значения 4 или 5). С помощью регрессионного анализа при исследовании влияния одной из детерминант мы можем контролировать влияние других переменных. Таблица кросс-табуляций представлена в Приложении № 1 , регрессионный анализ представлен в Приложении №2 Таблицах №1 , 2. Пол. Анализ таблиц кросс-табуляций показал, что разница в удовлетворенности возможностями карьерного роста и работой в целом между мужчинам и женщинами статистически незначима , в то время как разница в удовлетворенности уровнем оплаты труда между мужчинами и женщинами оказалась статистически значима; для женщин эта мера удовлетворенности ниже. Данное наблюдение примечательно по нескольким причинам. Во-первых, это не соответствует результатам исследования по Великобритании, описанным выше, во-вторых, при учете влияния других переменных женщины выказывают большую удовлетворенность по всем трем показателям и коэффициент значим ( см. Приложение №2 Таблица №1 ) Вероятно, причина лежит в различиях условий труда женщин и мужчин. Для того, чтобы определить, что именно влияет на такие перемены во влиянии пола респондента, мы оценили регрессии с различным набором параметров. Сначала мы исключили все переменные и оценили модель только с одной независимой переменной-пол респондента, выяснилось, что эффект пола респондента на удовлетворенность оплатой статистически значим и отрицателен. Затем последовательно добавляя регрессоры, мы выяснили, что включение переменной , отвечающей за заработную плату, меняет коэффициент на положительный, при этом сохраняя его значимость. Таким образом, если учесть, что мужчины зарабатывают больше женщин ( корреляция между переменными респондент-женщина и заработная плата отрицательна) , женщины оказываются более удовлетворены оплатой труда. Возможно, здесь мы имеем дело с разницей в ожиданиях, описанной Кларком. Пусть даже и меньшая по сравнению с мужчинами заработная плата превосходит ожидания женщин, что ведет к большей удовлетворенности. Еще одно объяснение заключается в сложившихся стереотипах, мужчины могут чувствовать на себе ответственность за обеспечение семьи и считать, что той зарплаты, которую они получают недостаточно. Что касается двух других мер удовлетворенности, то контролируя условия труда и другие характеристики, мы получили результаты свидетельствующие, что женщины более удовлетворены возможностями карьерного роста 22 и работой в целом. Возможно, это опять же связано с более низкими ожиданиями или с так называемым эффектом участия, который был описан выше. Возраст. Различия в удовлетворенности по всем трем показателям между рассматриваемыми возрастными группами оказались значимы. Анализ таблиц кросс-табуляции также выявил нелинейную зависимость. В частности, для удовлетворенности оплатой и работой в целом эта зависимость похожа на параболическую, минимумы достигаются в возрастной группе 40-49 лет. Эта гипотеза подтверждается регрессионным анализом – коэффициент при переменной возраст отрицателен, а при переменной возраст в квадрате положителен, что соответствует результатам, полученным Кларком, за исключением того, что минимальную удовлетворенность в его исследовании демонстрируют люди в возрасте 30 – 40 лет. Таким образом, при тех же значениях контрольных переменных, с каждым годом удовлетворенность падает, но этот эффект уменьшается с течением времени. Говоря об удовлетворенности возможностями профессионального роста, стоит отметить, что кросс-табуляции не свидетельствуют о наличии подобной параболической зависимости. О том же свидетельствует и включение контрольных переменных в анализ. Здоровье. Бинарная связь между всеми мерами удовлетворенности и собственной оценкой респондентов их здоровья оказалась значима. Причем респонденты, считающие свой здоровье отличным, оказались наиболее удовлетворенными по всем трем показателям. Включение контрольных переменных подтверждает значимость эффекта хорошего и отличного здоровья на удовлетворенность. Уровень образования. Приложение № 1 показывает, что существует статистически значимая связь между удовлетворенностью всеми тремя аспектами трудовой деятельности и уровнем образования. Причем наиболее удовлетворены люди, которые имеют высшее образование. После включения контрольных переменных, отвечающих за индивидуальные характеристики респондентов и условий их труда , мы можем заключить, что эффект образования на удовлетворенность работой в целом и возможностями продвижения по карьерной лестнице незначим, что само по себе неожиданно так как интуитивно мы ожидаем, что наличие высшего образования должно положительно влиять на возможности получить повышение. Возможным объяснением может послужить то, что работники по факту могут иметь высшее образование, однако его низкое качество не позволяет им выгодно отличаться от своих коллег и получать большие возможности к продвижению только на основании наличия высшего образования . В то же время эффект 23 высшего образования на удовлетворенность оплатой сохраняет значимость, а сам знак принимает ожидаемо положительные значения. Это противоречит результатам Кларка, однако ,возможно, причина отсутствия значимого эффекта на удовлетворенность работой в целом кроется в том, что не все важные переменные включены в наш анализ. В работе Блэншфлаура и Освальда( Blanchflower, Oswald 1994), которая упоминается выше было показано, что люди, которые имееют более высокое образование оказываются на более высоких позициях ,склонны быстрее расти по карьерной лестнице. Таким образом они предполагают,что образование влияет положительно на удовлетворенность. С другой стороны Кларк в своей работе обнаружил отрицательный эффект образования и связывает это с завышенными ожиданиями более образованных индивидов. Так как мы не контролируем эффект ожиданий равно как и скорость повышения и ряд других факторов, связанных с уровнем образования, эти разнонаправленные эффекты могут поглащать друга друга и приводить к тому, что эффект образования оказывается незначим. Что касается удовлетворенности оплатой труда, то в недавнем исследовании на данных по странам Евросоюза( Fasang, Geerdes, Schömann , Siarov, 2007) выяснили, что удовлетворенность заработной платой положительно и значимо зависит от наличия у респондента высшего образования Семейное положение. На основе анализа данных методом кросс-табуляций мы можем заключить, что семейное положение связано с удовлетворенностью. Причем, наиболее удовлетворены оказались работники, состоящие в браке. Однако регрессионный анализ позволяет нам сохранить эти выводы только по отношению к удовлетворенности работой в целом – влияние переменной, характеризующей факт того, что респондент женат/замужем является значимым и положительным. Что касается удовлетворенности оплатой труда, то статистически значимым оказалось влияние того, что человек вдов или разведен, причем что коэффициенты при обеих переменных отрицательны. Возможно это связано с тем, что состоя в браке, человек привыкает вести определенный образ жизни и нести определенные расходы из общего семейного бюджета. Овдовев или расторгнув брак, человек хочет продолжить вести тот же образ жизни, однако его личных доходов для этого недостаточно, поэтому он может чувствовать неудовлетворенность оплатой своего труда. Говоря об удовлетворенности возможностями карьерного продвижения, то , как оказалось, контроль по остальным переменным модели делает эффект семейного положения незначимым. 24 Москва, Санкт-Петербург и города-миллионники: Разница между ответами респондентов, проживающих в городах, чье население насчитывает более миллиона человек , и тех, кто живет в менее крупных населённых пунктах оказалась незначима. Этот результат сохранился по отношению к удовлетворенности работой в целом и оплатой и при включении контрольных переменных. Однако, мы можем видеть (см. Приложения №2 Таблица № 1), что жители городов с населением более миллиона человек менее удовлетворены работой в целом. Возможно, причина кроется в более высоких ожиданиях или же это каким-то образом связано с большим стрессом, который они испытывают в повседневной жизни, вследствие чего жители крупных городов выражают меньшую удовлетворенность Что касается столиц, то бинарная связь между удовлетворенностью по всем показателям и проживанием в Москве и Санкт-Петербурге положительна и значима. Но включение остальных переменных меняет знак этой зависимости на противоположный. Для того, чтобы понять причину этой перемены, мы снова оценили модель с единственной переменой, а затем постепенно добавляли регрессоры. Выяснилось, что ключевым является включение переменной «заработная плата», контролируя эффект данной переменной мы получаем, что эффект от проживания в Москве или СанктПетербурге отрицателен и значим. Одним из возможных объяснений может послужить тот факт, что жители двух столиц хоть и зарабатывают больше номинально, но ввиду того, что стоимость жизни в этих городах выше ,покупательная способность их доходов может быть меньше, чем у жителей провинции. Для того, чтобы изучить состоятельность данного предположения мы отдельно посчитали средние значения зарплаты по нашей выборке, не включая Москву и Санкт-Петербург, и в самих этих городах, полученные значения равны 12008 руб и 20231 руб соответственно ( см.Приложении № 3 Таблицах № 2, 3). Таким образом средняя зарплата в столицах оказалась на 58% больше, чем в провинции. Однако в соответствии с индексом стоимости жизни ( измеряет относительную стоимость товаров и услуг в отдельных городах по сравнению с ее среднероссийским значением) жизнь в Москве стоит на 26% больше , а в Петербурге на 8% , но стоит учесть, что ИСЖ не учитывает стоимость, например, арендной платы, которая значительно выше в столицах, притом что, вероятно , большое число жителей Москвы и Санкт-Петербурга живут в съемных квартирах. Кроме того , возможно, что потребление в столицах смещено в сторону более дорогих товаров и , таким образом, общий для всей страны ИСЖ недооценивает стоимость жизни в Москве и Петербурге. 25 Заработная плата и количество рабочих часов в неделю. В отличие от результатов работы Кларка таблица кросс-табуляций в нашем исследовании свидетельствует о сильной зависимости между уровнем заработной платы и всеми мерами удовлетворенности, причем большая удовлетворенность наблюдается у групп с большим уровнем дохода. Значимыми и положительными оказались и коэффициенты при переменной заработная плата в регрессиях. Проанализировав Приложение №1 ,мы можем предположить наличие нелинейной, параболической, связи между количеством рабочих часов в неделю и удовлетворенностью оплатой трудовой деятельности и возможностями карьерного роста.. Проверить это предположение о параболической зависимости нам позволило включение квадрата количества рабочих часов в регрессию( см. Приложение 4 Таблицы № 3, 4 ) Коэффициент при количестве рабочих часов в неделю в модели, где зависимой переменной является удовлетворенность возможностями карьерного роста, оказался значимым и отрицательным , в то время как коэффициент при квадрате значения рассматриваемой переменной оказался также значимым, но положительным, притом что значимость остальных коэффициентов основной модели не изменилась. В то же время если зависимая переменная- удовлетворенность оплатой труда, то коэффициенты как при рабочих часах в неделю, так и при квадрате значения этой переменной, являются незначимыми. Таким образом, для удовлетворенности оплатой гипотеза о нелинейности отвергается, в то время как для удовлетворенности возможностями карьерного роста, она не отвергается Что касается удовлетворенности работой в целом , то наиболее удовлетворена группа респондентов, работающих меньше, чем 40 часов в неделю. Регрессионный анализ не противоречит данному результату. Сектор экономики, в котором занят респондент. Кросс-табуляции демонстрируют значимые различия в удовлетворенности между группами респондентов, занятых в разных секторах, наиболее удовлетворены всеми аспектами своей деятельности оказались люди, работающие в сфере финансов. Однако контролируя влияние остальных переменных модели, мы получаем незначимый эффект индустрии на удовлетворенность работой в целом. Но в то же время оказалось, что даже с учетом других переменных, характеризующих условия труда, таких как заработная плата и часы работы в неделю, люди занятый в аграрном, финансовом секторах , а также люди, занимающиеся строительством, более удовлетворены оплатой. Исходя из этого, мы можем заключить, что это положительное влияние должно объясняться какими-то ненаблюдаемыми характеристиками условий работы в этих секторах, возможно, каких-то корпоративных преимуществах, которые позволяют сохранить положительный эффект от 26 факта работы в данных секторах как такового, даже при учете влияния заработной платы. Что касается удовлетворенности возможностями карьерного роста, то люди, служащие в армии, МВД или других органах безопасности, демонстрируют меньшую удовлетворенность, наряду с людьми, занятыми работой транспорта и связи. Стоит заметить, что дамми переменная, показывающая , что респондент работает в органах управления/ образовании/науке, культуре/ здравоохранении/ЖКХ была исключена из регрессионного анализа на основе теста на мультиколлинераность ( см Приложение №5 Таблицу № 5, показатель VIF для этой переменной sect_ps больше 2 и исключение этой переменной не противоречит теории) Размер предприятия. Неожиданным результатом, несмотря на то, что с подобным столкнулся и Кларк, является то, что наиболее удовлетворены оплатой труда оказались работники, занятые на малых предприятиях. Неожиданно по той причине, что , во-первых, в соответствии с исследованием Брауна и Медова, которое уже упоминалась выше, на больших предприятиях заработная плата выше, во-вторых, в нашей выборке также средняя заработная плата на малых предприятиях оказалась наименьшей. Однако , даже учитывая эффект заработной платы коэффициент при дамми переменной, отвечающей за небольшой размер компании, статистически значим и положителен. В соответствии с нашей кодировкой малыми считаются предприятия, в которых количество работников не превышает 25, это могут быть недавно запущенные компании или предприятия малого бизнеса, владельцами которых могут быть сами респонденты. Вполне возможно , что у работников таких предприятий ожидания об уровне оплаты изначально ниже и та оплата, которую они получают превосходит их ожидания, что ведет к большей удовлетворенности. Удовлетворенность возможностями карьерного роста оказалась наибольшей у работников предприятий среднего размера, за ними следуют работники крупных фирм. Этот эффект не исчезает и при анализе данных, используя регрессии, что также может быть объяснено интуитивно. В крупных компаниях возможности роста могут быть ограничены, ввиду небольшого количества высоких должностей и большого количества работников, желающих получить эти позиции. Есть вероятность ,что работники малых и средних предприятий положительно оценивают перспективы развития компаний и следовательно свой собственный карьерный рост. В целом наиболее удовлетворены своей работой люди, занятые на предприятиях среднего размера, но наличие других переменных в анализе ведет к тому, что 27 положительный значимый коэффициент сохраняет только дамми переменная, говорящая нам о том, что респондент является сотрудником небольшой фирмы. Наличие подчиненных. Группа респондентов, которые имеют в подчинении других работников, оказалась более удовлетворена всеми рассмотренными аспектами трудовой деятельности. Причем разница между группами статистически значима. Положительное влияние на все меры удовлетворенности сохраняется и при контроле эффекта других детерминант. Этот результат согласуется с утверждением о том, что менеджеры обычно вовлечены в более сложную и разнообразную деятельность , а также обладают большей свободой в принятии решений, наконец они могут переложить выполнение наименее интересных заданий на своих подчиненных. Все эти факторы ведут к большей удовлетворенности. ( Fasang, Geerdes, Schömann , Siarov, 2007) Специфика работы: временная или по контракту. Работники, официально оформившие контракт оказались более удовлетворены работой в целом и возможностями карьерного роста. Однако, исходя из анализа кросс-табуляций можно заключить, что влияние наличия контракта на удовлетворённость оплатой труда незначимо. Включение контрольных переменных ведет к следующим выводам: наличие официального контракта между работником и работодателем положительно влияет на удовлетворенность по всем трем показателям. Причиной этого может быть большая стабильность и уверенность, которую испытывают работники, официально оформленные по контракту, однако, ввиду того, что в нашем исследовании эти характеристики никак не учитываются по причине отсутствия подобных наблюдений , проверить это предположение не представляется возможным. Эти результаты не согласуются с результатами ,полученными Кларком, в его исследовании влияние контракта незначимо. Однако, необходимо отметить, что Кларк предполагал, что работники, не оформленные официально, имеют большую свободу в принятии карьерных решений, и поэтому более удовлетворены работой в целом. Вероятно, ценность такой свободы не велика на российском рынке труда. Наличие второй работы. Влияние второй работы оказалось статистически значимо для удовлетворенности работой в целом, а так же для удовлетворенности оплатой. Люди, занятые на двух работах менее удовлетворены. Различия в удовлетворенности возможностями роста между двумя группами респондентов незначимо. Включение всех регрессоров в модель приводит к незначимости эффекта занятости на двух работах 28 Стаж на данной работе, стаж на данной работе в квадрате. Ввиду того, что анализ таблиц кросс-табуляции не свидетельствует о наличии нелинейной связи между удовлетворенностью по любому из показателей и стажем на данном предприятии, мы не стали включать квадрат значения рассматриваемого регрессора. Примечательно, что с повышением стажа удовлетворенность оплатой труда падает, а удовлетворенность возможностями роста и работой в целом растет. Это подтверждается и регрессионным анализом. Коэффициент при переменной –стаж отрицателен для удовлетворенности оплатой и положителен для оценки удовлетворенности возможностями роста. Эти результаты не противоречат гипотезам, которые мы рассмотрели выше. В частности, отрицательное влияние стажа на данном предприятии на удовлетворенность оплатой , может быть объяснено, например тем, что, возможно, с течением времени риск « быть заточенным» растет, однако, уровень заработной платы растет с меньше скоростью, чем ожидает работник. Что же касается положительного влияния на удовлетворенность возможностями карьерного роста, то здесь, вероятно , причина кроется в том, что со временем работник приобретает необходимые навыки, лучше узнает коллектив и чувствует себя более уверенно. Собственник. Как выяснилось наиболее удовлетворены по всем трем показателям оказались работники иностранных предприятий. Однако включив контрольные переменные, мы обнаружили, что работники компаний, владельцами которых являются иностранные фирмы или частные лица, а также являющихся государственной собственностью, более удовлетворены работой в целом по сравнению с не включенной категорией российских частных компаний. Что касается удовлетворенности оплатой и возможностями карьерного роста, то здесь результаты прямо противоположны. Работники иностранных компаний более удовлетворены оплатой, а работники государственных предприятий более удовлетворены возможностями продвижения по карьерной лестнице. Высокий уровень образования: доктор, кандидат, магистр. Таблица кросс-табуляций говорит нам о том, что более удовлетворены работой в целом и возможностями продвижения по карьерной лестнице те люди, которые имеют диплом доктора/кандидата/магистра наук. Включение остальных переменных в анализ, к сожалению, приводит к незначимости коэффициента при рассматриваемой переменной для всех оценок удовлетворенности, что вынуждает нас отказаться от гипотезы о положительном влиянии на удовлетворенность возможностями получения более высокой должности. 29 Продвижение по карьерной лестнице. Факт того, что работник получил повышение , положительно влияет на удовлетворенность по всем показателям. К тем же выводам можно прийти и проведя регрессионный анализ. Контроль эффекта заработной платы позволяет нам заключить, что повышение может служить в качестве самостоятельной меры поощрения и способа повышения удовлетворенности, а значит и сокращения абсентеизма и других нежелательных типов поведения Курение. Пристрастие к курению оказывает отрицательный эффект на удовлетворенность по всем трем показателям. Этот эффект сохраняется для удовлетворенности оплатой и возможностями карьерного роста при оценке регрессии. Возможно, более низкая удовлетворенность оплатой труда у курящих людей может быть объяснена тем, что определенная часть их дохода уходит на покупку сигарет , причем эта доля постоянно увеличивается ввиду повышения акцизов и цен на сигареты. К сожалению, мы не можем проконтролировать проблемы эндогенности. Может быть люди, которые не удовлетворены каким-то аспектом работы курят, возможна и обратная связь, а именно, люди, которые курят, менее удовлетворены работой. Помимо этого в соответствии с нашим предположение о курении как о прокси типа мышления, мы можем заключить, что люди ориентированные на текущий момент менее удовлетворены по сравнению с теми, кто думает на перспективу Бизнес цикл. Как оказалось, уровень безработицы отрицательно влияет на удовлетворенность оплатой труда Результаты, полученные для удовлетворенности работой в целом в большой степени согласуются с результатами предыдущего исследования удовлетворенности работой на российском рынке труда, проведенного Л.Смирных ( Смирных, 2009) Отличия заключаются в том, что мы обнаружили ,что пол респондента является значимым фактором. Возможно, дело в том, что мы включили дополнительные переменные, которые и с точки зрения теории и с точки зрения статистических тестов оказывают влияние на удовлетворенность. Это часы работы в неделю, оценка здоровья и размер предприятия. 30 Полезность работы для общества. Помимо влияния детерминант, описанных выше, мы также хотели узнать направление и значимость влияния того, насколько респондент оценивает полезность выполняемой им работы для общества, на удовлетворенность работой в целом. Для этого была включена дамми переменная, которая принимает значение 1 , если человек на вопрос «Считаете ли Вы свою работу полезной̆ для общества?» отвечает положительно и 0 в противном случае. Данный вопрос был задан респондентам только в 2006-2007 годах, поэтому оценить влияние рассматриваемой переменной мы можем только в этом периоде. Вначале мы оценили основную модель на данных 2006-2007 годов ( см. Приложение № 6 Таблица № 6 ) , сделали мы это для того, чтобы проверить устойчивость полученных результатов по всем годам и учесть возможное влияние финансового кризиса. Как мы можем видеть из Приложения 6 Таблицы № 7 значимость коэффициентов и их знаки не изменились за исключением коэффициента переменной, показывающей, что респондент живет в городе с населением более миллиона человек; он оказался незначим. Возможно ,факт того, что результаты регрессии на объединенных данных показали, что жители городов-миллионников , испытывают меньшую удовлетворенность работой в целом объясняется тем, что кризис сильнее повлиял на жителей этих городов, по сравнению с жителями других населенных пунктов. Если говорить вообще, то мы можем заключить, что результаты основной модели выдержали проверку на устойчивость. Добавив переменную, отвечающую за субъективную оценку респондентом полезности его работы, мы получили следующие результаты : коэффициент при рассматриваемой переменной оказался значим и положителен, помимо этого изменений не произошло. Остальные переменные сохранили значимость и знаки коэффициентов. Из этого можно заключить, что восприятие выполняемой работы как полезной для общества влияет на удовлетворенность, это подтверждает нашу гипотезу. Результаты моделей ,позволяющие учитывать ненаблюдаемую гетерогенность. С целью проконтролировать эффект ненаблюдаемых индивидуальных характеристик мы оценили модели с фиксированными и случайными эффектами для всех трех мер удовлетворенности . Такой характеристикой может быть, например, общее отношение к жизни , что особенно релевантно в нашем случае, так как предметом исследования является самостоятельная оценка респондентами своей удовлетворенности. Мы предполагаем, что модель с фиксированными эффектами является более подходящей для данных, которые используются в нашем исследовании. Вполне вероятно, что ненаблюдаемые характеристики, могут быть связаны с объясняющими переменными и 31 влиять на зависимую переменную. Например, логично предположить, что целеустремленность респондента может иметь эффект на то, получал ли он повышение или нет, а положительное отношение к жизни само по себе может влиять на оценку удовлетворенности трудовой деятельностью. Модель с фиксированными эффектами предполагает, что эти ненаблюдаемые характеристики уникальны и не связаны с характеристиками других индивидов. Это предположение также не противоречит рассматриваемым данным. Модель со случайными эффектами предполагает, что различия в ненаблюдаемых характеристиках могут влиять на зависимую переменную. Эта предпосылка, напротив, не совсем укладывается в рамки нашего исследования , так как маловероятно, что разница в отношениях респондентов к жизни, имеет влияние на то, как каждый из них оценивает удовлетворенность работой. Тем не менее окончательное решение о том, какая модель является наиболее подходящие мы примем на основании результатов теста Хаусмана. Полученные результаты представлены в Приложении № 2 Таблице№ 2 . Тесты Хаусмана ( см. Приложение № 7 Таблицы №8, 9 , 10) показали, что модель с фиксированными эффектами предпочтительнее. Стоит отметить, что мы не будем сравнивать результаты, полученные при оценке моделей с фиксированными эффектами, и результаты объединенных порядковых логистических моделей, по той причине, что тестов , позволяющих выбрать между этими двумя типами моделей нет, а если мы проигнорируем панельную природу данных, когда на самом деле ненаблюдаемые характеристики коррелируют с независимыми переменными, оценки полученные с помощью объединенной модели будут несостоятельными. Общим недостатком моделей с фиксированными эффектом является то , что переменные не меняющиеся по времени исключаются из анализа ,поэтому их влияние оценить невозможно. Учитывая индивидуальные ненаблюдаемые характеристики респондентов и контролируя эффекты других переменных, мы выяснили, что статистически значимое влияние на удовлетворенность работой в целом имеют только следующие переменные : бинарная переменная , отвечающая за оценку респондента своего здоровья как отличного, заработная плата и факт того, что работник за последний год продвинулся по карьерной лестнице. Все коэффициенты положительны. Что касается удовлетворенности оплатой труда, то здесь оказалось большее количество значимых коэффициентов. Это возраст, количество рабочих часов в неделю и опыт работы на данном предприятии. Эти переменные имеют отрицательное влияние. Положительное влияние ,как и в случае с удовлетворенностью в целом , оказывают повышение и отличное здоровье. К этому добавляется положительный эффект от работы в силовых ведомствах и строительстве. 32 Более удовлетворенными возможностями карьерного роста оказались люди ,получившие повышение или обладающие , по их мнению, отличным здоровьем , а также респонденты, имеющие подчинённых под своим началом. С ростом зарплаты удовлетворенность возможностями карьерного роста растет. А вот работники в сфере финансов менее удовлетворены перспективами продвижения. К сожалению, для порядковой логистической модели невозможно провести тест Хаусмана и выбрать между моделями с фиксированными и случайными эффектами. В случае бинарной зависимой переменной тест Хаусмана показал ,что модель с фиксированными эффектами предпочтительнее. Это говорит нам о том, что в данных , которые мы используем , ненаблюдаемые характеристики связаны с независимыми переменными, по этой причине мы можем отказаться от оценки порядковой логистической модели со случайными эффектами. А чтобы учесть ненаблюдаемую гетерогенность мы можем использовать порядковую логистическую модель с фиксированными эффектами, даже если наше предположение неверно и окажется, что на основании какого-либо статистического теста( к сожалению не известного нам на момент написания работы) на самом деле при оценке порядковой логистической регрессии стоит использовать случайные эффекты, то в этом случае оценки, полученные методом фиксированных эффектов всего лишь окажутся неэффективными, притом сохраняя состоятельность. Помимо прочего факт того, что наши данные демонстрируют наличие фиксированных, а не случайных эффектов укладывается в интуитивные представления, описанные выше. Сами результаты представлены в Приложении № 8 Таблице № 11. Как мы можем видеть, есть существенные отличия по сравнению с моделью с фиксированными эффектами для бинарной зависимой переменной. В частности , исходя из знаков переменных возраст и возраст в квадрате, мы можем заключить, что гипотеза Кларка о параболической зависимости верна даже при учете ненаблюдаемой гетерогенности. Помимо этого, оказалось, что влияние хорошего здоровья и работы в государственной компании положительно и статистически значимо. А вот факт того, что респондент состоит в браке статистически незначим для определения удовлетворенности работой в целом. Также примечательно, что уровень безработицы в стране влияет положительно на удовлетворенность работой в целом. Возможно, это объясняется тем, что при прочих равных , в условиях относительно высокой безработицы люди довольны самим фактом наличия у них работы и, поэтому они демонстрируют более высокую удовлетворенность трудовой деятельностью в целом. Свое положительное и значимое влияние не утратили заработная плата, оценка собственного здоровья как отличного. Стоит отметить, что 33 ,насколько мне известно, ранее не проводились исследования удовлетворенности трудом на российском рынке с использование именно порядковой логистической модели с фиксированными эффектами. 34 Заключение. Основной целью данной дипломной работы было проанализировать влияние многочисленных детерминант на удовлетворенность от трудовой деятельности и попытаться добавить что-то новое к уже существующим изысканиям. В течение многих лет эта тема вызывает живой интерес как зарубежных , так и российских ученых , среди них экономисты, социологи и психологи. В предыдущих исследованиях на эту тему применялись различные эконометрические техники и модели. В этой работе я постарался получить оценки по каждой из них. Мое исследование основывалось на наборе параметров, предложенных Кларком(Clark, 1996), поэтому одной из целей было проверить, насколько эти факторы и соответствующие гипотезы релевантны на российских данных. Помимо этого были включены дополнительные переменные, которые, на мой взгляд, также заслуживают изучения. Результаты, полученные мной по большей части согласуется с результатами, полученными Кларком и другим учеными, но есть и расхождения. Оценив порядковую логистическую модель, мы получили наглядные свидетельства того, что возраст связан нелинейно с удовлетворенностью оплатой труда и работой в целом. Женщины и люди, оценивающие своей здоровье как отличное или хорошее, а также занятые на малых предприятиях, при прочих равных, более удовлетворены. Были подтверждены отрицательная и положительная связи между удовлетворенностью оплатой труда и работой в целом и, соответственно, количеством рабочих часов в неделю и заработной платой. Все вышеописанные результаты согласуются с предположениями Кларка. Однако существуют и определенные противоречия. Оказалось, что эффект наличия у респондента высшего и среднего образования не значим, в то время как Кларк обнаружил отрицательную корреляцию этих переменных и рассмотренных им мер удовлетворенности. Данные результаты, однако, не противоречат ряду других исследования, в частности, статье Л.Смирных . Она также получила незначимое влияние переменной, отвечающей за образование, на удовлетворенность работой в целом на российских данных за 2002-2006 год. Также мы обнаружили, что работники, оформленные по контракту, высказывают большую удовлетворенность работой в целом. Что касается дополнительных факторов, то оценки их влияния ,полученные с помощью порядковой логистической регрессии зачастую значимы и поддаются объяснению. Говоря конкретнее, стоит упомянуть следующие зависимости: люди, за последние 12 месяцев получившие повышение, или имеющие подчиненных, а также 35 занятые на предприятиях, принадлежащих государству более удовлетворены работой в целом. Зависимости, касающиеся собственника компании и мобильности работников, подтверждают результаты, полученные Л.Смирных. Курильщики менее удовлетворены оплатой своего труда. С ростом стажа в определенной компании удовлетворенность оплатой труда падает, это соответствует идее Хамермеша об так называемом заточении на одной и той же должности(Hamermesh , 1977). Жители Москвы и Санкт-Петербурга , а также городов с населением более миллиона человек , как выяснилось, менее удовлетворены работой в целом, а работники, проживающие в одной из двух столиц помимо этого менее удовлетворены оплатой своего труда. Также я хотел проверить значимость того, считает ли респондент выполняемую им работу полезной для общества. Для этого мы вначале оценили основную модель на промежутке 2006-2007 гг, а затем с добавлением новой дамми переменной. Люди, считающие свою работу полезной, демонстрируют большую удовлетворенность работой в целом. Факт того, что набор значимых коэффициентов и их знаки остаются неизменными на коротком временном периоде может свидетельствовать о робастности полученных результатов. Были применены две модели с фиксированными эффектами. Первой я оценил модель с разбиением зависимой переменной на бинарную , второй - без, используя новый метод ,предложенный Батшманом, Штаубом и Винкельманом (Baetschmann, Staub, Winkelmann, 2011). Во-первых, обратимся к оценкам модели с бинарной зависимой переменной. К сожалению, Кларк не использовал подобные методы, поэтому сравнение невозможно, тем не менее мы можем сопоставить полученные результаты с теми, которые представила Л. Смирных в своей работе 2009 года. Здесь ,опять же, мы можем наблюдать схожесть и отличия. Факт того, что респондент продвинулся по карьерной лестнице за последние 12 месяцев ведет к большей удовлетворенности работой в целом. Различия заключаются в том, что мы получили значимое влияние заработной платы, а также отличного здоровья, но незначимое влияние наличия подчиненных. Возможной причиной подобных отличий является то, что мы контролируем влияние большего числа описанных теорией факторов, что в худшем случае ведет к проблеме лишней переменной и неэффективности полученных оценок, в то время как Л.Смирных , может быть ,сталкивается с проблемой исключенной переменной, что , если это так, ведет к невозможности проведения тестов на значимость и несостоятельности оценок. Неожиданным в наших результах оказалось то, что люди, состоящие в браке менее удовлетворены работой в целом. 36 Анализ , проведенный с помощью порядковой модели с фиксированными эффектами свидетельствует о следующем: гипотеза Кларка о параболической связи удовлетворенности работой и возрастом подтверждается; положительное влияние оказывают занятость на государственном предприятии , отличное здоровье, заработная плата и уровень безработицы. То немногое ,что мне удалось добавить к существующим исследованиям, заключается в применении порядковой логистической регрессии с фиксированными эффектами , а также оценке влияния различных детерминант на удовлетворенность оплатой труда и возможностями карьерного роста на российских данных. В дальнейшем возможно изучение удовлетворенности отдельно женщин и мужчин; людей , занимающихся предпринимательской деятельностью и тех, кто является наемным работником с помощью порядковой логистической модели с фиксированными эффектами. 37 Список использованной литературы 1. Baetschmann, G., Staub, K., Winkelmann, R., 2011. Consistent estimation of the fixed effects ordered logit model. IZA Discussion Paper No. 5443. 2. Bénabou and Tirole “Intrinsic and Extrinsic Motivation” The review of economic studies Vol. 70, No. 3 (Jul., 2003) (pp. 489-520) 3. Benz, M., & Frey, B. S. (2008). Being independent is a great thing: Subjective evaluations of self-employment and hierarchy. Economica, 75(298), 362–383. 4. Binder, Coad 2013 “ Life satisfaction and self-emloyment: a matching approach” Small Business Economics Volume 40, Issue 4 , pp 1009-1033 5. Borjas George. 1979. "Job Satisfaction, Wages, and Unions." Journal of Human Resources (Volume 14,1) pp 21-40. 6. Chamberlain, Gary (1980), “Analysis of covariance with qualitative data”, Review of Economic Studies, 47, 225-238. 7. Clark, A.E. (1996): ‘Job Satisfaction in Britain’, British Journal of Industrial Relations, 34: 2 June, 189-217. 8. Corney. W.J. and Richards, C.H. 2005. A comparative analysis of the desirability of work characteristics: 9. D'Addio & Eriksson & Frijters, 2007. "An analysis of the determinants of job satisfaction when individuals' baseline satisfaction levels may differ," Applied Economics, Taylor and Francis Journals, vol. 39(19), pages 2413-2423. 10. Diener, E., Suh, E.M., Lucas, R.E., Smith, H.L., 1999. Subjective well-being: three decades of progress. Psychol. Bull. 125, 276–302. 11. Easterlin 1995 “Will raising the incomes of all increase the happiness of all? Journal of Economic Behavior and Organization Vol. 27 (1995) 35-47 12. Fasang, Geerdes, Schömann and Siarov “Analysis of Eurobarometer data on mobility” 2007 13. Freeman, R. B. "Job Satisfaction As An Economic Variable," American Economic Review, 1978, v68(2), 135-141. 14. Hamermesh Daniel. 1977. “Economic Aspects of Job Satisfaction” in “Essays in Labor Marker Analysis” by Orley Ashenfelter & Wallaces Oates. Halsted Press. pp 53-72 15. Hanson and Sloane (1992) “Young Children and Job Satisfaction” Journal of Marriage and Family, Vol. 54, No. 4 (Nov., 1992), pp. 799-811 16. Hardy, G. E., Woods, D., & Wall, T. D. (2003). The impact of psychological distress on absence from work. Journal of Applied Psychology, 88, 306-314. 17. Harter, J. K., Schmidt, F. L., & Hayes, T. L. (2002). “Organizations in society”. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall. 18. Herzberg, Frederick (1959), The Motivation to Work, New York: John Wiley and Sons 19. Idson, T. L. (1990), “Firm size, job satisfaction and the structure of work” Applied Economics, Vol.22, pp.1007-1018. 20. JEX, S.M., SPECTOR, P.E., GUDANOWSKI, D. and NEWMAN, R. (1991) Relations between exercise and employee responses to work stressors: a summary of two studies. Journal of Social Behavior and Personality, 6, 425-443. 38 21. Jose Marıa Millan Jolanda Hessels Roy Thurik Rafael Aguado 2011 “Determinants of job satisfaction: a European comparison of self-employed and paid employees” Springerlink.com 22. Judge, T. A. (2000). Job satisfaction. In A. E. Kazdin (Ed.). Encyclopedia of Psychology (Vol. 4, pp. 399-403). Washington, DC: American Psychological Association. 23. Kosteas, V.D. (2009), “Job level changes and wage growth.” International Journal of Manpower, Vol. 30 No. 3, 269-284. 24. Locke, E.A. (1976), “The nature and causes of job satisfaction”, in Dunnette, M.D. (Ed.), Handbook of Industrial and Organizational Psychology, Rand McNally, Chicago, IL,pp. 1297-349. 25. Miller Paul & Mulvey Charles.1994. “Unions, Training, Job Dissatisfaction and Quits”. Economic and Labour Relations Review (Volume 5,2) pp 121-141 26. Rain Jeffrey, Lane Irving and Steiner Dirk (1991) ”A Current Look at the Job Satisfaction / Life Satisfaction Relationship: Review and Future Considerations”, Human Relations, Vol.44 No.3, pp.287307 27. Sanz de Galdeano A (2002) Gender differences in job satisfaction and labour market participation: UK evidence from propensity score estimates. Mimeo, European University Institute, Florence 28. Smith, P., Trompenaars, F., Dugan, S., 1995. The Rotter locus of control in 43 countries: a test of cultural relativity. International Journal of Psychology 30, 377–400 29. Sousa-Poza, Alfonso, Sousa-Poza, Andres A. (2000b), "Well-being at work: A crossnational analysis of the levels and determinants of job satisfaction." Journal of SocioEconomics 29(6), pp. 517–538. 30. Ward, M., ‘Gender and promotion in the academic profession’, Scottish Journal of Political Economy 48(3), 2000, pp. 283–302. 31. Winkelmann, Liliana, and Rainer Winkelmann (1998), “Why are the unemployed so unhappy? Evidence from panel data”, Economica, 65, 1-15. 32. Калабахина И. Е. Гендерная дискриминация на российском рынке труда: актуальные предложения по устранению неравенства 39 Приложения Приложение №1 Таблица Кросс-табуляций Удовлетворенность оплатой Всего Мужчины Женщины Возраст: 16-19 20-29 30-39 40-49 50-59 60+ Здоровье: Отличное Хорошее Другое % удовлетворенных 31,49 33,44*** 29,8 Удовлетворенность Удовлетворенность возможностями работой в целом карьерного роста % удовлетворенных % удовлетворенных 43,42 61 43,47 61,31 43,37 60,72 38,57*** 33,37 31,59 28,71 30,19 36,5 41,15*** 42 43,18 42,63 44,41 52,74 60,65*** 60,92 59,9 59,01 62,47 70,26 48,3*** 37,34 27,58 55,18*** 47,74 40,52 72,08*** 67,29 57 38,66*** 53,55*** 70,27*** Среднее+ спациальное Другое 29,67 28,12 42,73 37,19 61,36 54,96 Семейное положение: В браке 32,11*** 44,82*** 62,43*** Разведен(а) 27,89 40,17 57,88 Вдовец/вдова 30,37 45,07 62,09 Образование: Высшее 40 Незамужем Тип населенного пункта: Больше миллиона жителей Меньше миллиона 31,54 41,24 58,84 32,29 38,27*** 57,31*** 31,42 43,87 61,32 Москва/Санкт -Петербург Другое 39,54*** 30,53 50,96*** 42,54 69,99*** 59,93 Наличие подчиненных: Да Нет 41,27*** 28,92 61,04*** 38,67 71,6*** 58,22 41,79*** 30,44 62,04*** 43,19 71,42*** 61,77 27,63*** 31,66 42,97 43,44 57,23*** 61,16 40,03 37,29 60,24*** 51,31 72,99** 68,74 31,28 29,48*** 48,05*** 30,9 44,97 62,61 17,32*** 32,4*** 49,92*** 26,81 40,71 59,67 37,08 43,74 48,41 50,95 67,32 65,84 Повышение: Да Нет Другая работа: Да Нет Магистр/Кан дидат/Докт ор Да Нет Специфика работы: Временная По контракту Заработная плата: <6000 руб 6000-10000 руб 10000-20000 руб >20000 руб 41 Количество рабочих часов в неделю: <40 40-55 >55 31,32*** 30,16 34,09 45,32*** 40,68 41,61 63*** 59,52 56,92 36,86*** 40,04*** 58,63*** 33,27 42,72 61,55 Сельское х-во 23,74 36,21 50,81 Торговля, бытовое обслуживание Финансы 34,38 45,56 39,48 58,32 58,17 72,62 Армия, МВД, Органы безопасности 30,55 48,25 66,97 Ограны управления/О бразование/ Наука, культура/Здра воохранение/ ЖКХ 26,81 47,19 63,8 32,49*** 31,11 30,11 42,25*** 46,71 43,35 60,26*** 63,09 61,61 32,14 *** 40,9*** 59,19*** Сектор экономики: Строительство Траспорт, связь Размер предприятия: Малое Среднее Большое Стаж на данном предприятии и: <5 42 5 - 10 >10 Собственнос ть: государственн ая иностранная частная российская Курильщик: Да Нет 32,08 29,41 44,48 49,14 62,78 64,33 28,11*** 45,92*** 62,95*** 39,93 49,89 66,52 33,18 41,62 60,22 30,56*** 32,08 40,48*** 45,34 58,25*** 62,78 43 Приложение № 2 Результаты оценки моделей Таблица №1 Результаты порядковой логистической регрессии Удовлетворенность работой в целом. Порядковая логистическая Удовлетворенность оплатой. Порядковая логистическая Удовлетворенность возможностями карьерного роста. Порядковая логистическая Коэфф. -0,065*** Коэфф. -0,072*** Коэфф. -0,018 0,134 -0,090 -0,033 -0,367*** -0,437*** -0,349*** Больше миллиона жителей -0,148* -0,053 -0,092 Иностранная компания 0,215* 0,255** 0,144 Среднее предприятие 0,043 -0,002 0,154*** Малое предприятие 0,199*** 0,274*** 0,197*** Официальный контракт 0,494*** 0,079 0,700*** Высшее образование 0,004 0,314* 0,162 Среднее образование -0,015 0,298 0,092 Женщина 0,351*** 0,261*** 0,343*** Отличное здоровье 1,086*** 0,996*** 0,656*** Хорошее здоровье 0,474*** 0,409*** 0,308*** -0,057 -0,006 0,081 0,654*** 1,110*** 0,673*** Возраст Другая работа Москва/Санкт-Петербург Доктор/кандидат/магистр Логарифм зарплаты 44 Логарифм рабочих часов -0,378*** -0,301*** -0,365*** Разведен(а) -0,104 -0,166** -0,123 В браке 0,097* 0,088 0,084 Вдовец/Вдова 0,026 -0,207* -0,006 0,338*** 0,295*** 0,477*** Аграрный сектор 0,130 0,373** 0,170 Строительный сектор -0,025 0,314*** -0,098 Сфера Финансов -0,093 0,248** -0,092 Силовые ведомства -0,131 0,009 -0,218** Транспорт и связь -0,142 0,004 -0,236*** Курильщик(ца) -0,080 -0,108** -0,093* Возраст ^2 0,001*** 0,001*** 0,000** Наличие подчиненных 0,261*** 0,135*** 0,562*** Стаж на данном предприятии 0,004 -0,011*** 0,010*** Государственное предприятие 0,170*** -0,082 0,175*** Сфера торговли 0,063 0,264*** -0,026 Уровень безработицы -0,014 -0,064** 0,024 Повышение *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 45 Таблица №2 Результаты моделей с фиксированными эффектами Удовлетворенность в целом. Фиксированные эффекты Удовлетворенность оплатой. Фиксированные эффекты Удовлетворенность возможностями карьерного роста. Фиксированные эффекты Коэфф. -0,111 Коэфф. -0,200* Коэфф. -0,042 0,127 0,037 -0,026 Москва/Санкт-Петербург (dropped) (dropped) (dropped) Больше миллиона жителей (dropped) (dropped) (dropped) Иностранная компания 0,603 0,219 0,337 Среднее предприятие -0,019 -0,204 0,095 Малое предприятие 0,067 -0,098 0,224 Официальный контракт 0,206 -0,136 -0,409 Высшее образование 0,405 -0,168 -0,214 Среднее образование 0,551 0,008 0,730 (dropped) (dropped) (dropped) Отличное здоровье 1,171* 1,050** 0,027 Хорошее здоровье 0,090 0,149 0,229* Доктор/кандидат/магистр -0,229 -0,161 -0,160 0,620*** 1,208*** 0,494*** Возраст Другая работа Женщина Логарифм зарплаты 46 Логарифм рабочих часов -0,312 -0,508* -0,148 Разведен(а) -0,225 -0,010 -0,030 -0,668** -0,288 -0,320 Вдовец/Вдова -0,697 -0,264 0,098 Повышение 0,392** 0,323* 0,441*** Аграрный сектор 0,017 -0,616 0,087 Строительный сектор 0,195 0,718* -0,647 Сфера Финансов -0,321 -0,397 -0,876* Силовые ведомства -0,518 0,664* 0,264 Транспорт и связь -0,579 0,017 0,045 Курильщик(ца) -0,166 -0,031 -0,406 Возраст ^2 0,001 0,001 0,000 Наличие подчиненных 0,249 0,173 0,393** Стаж на данном предприятии 0,005 -0,023* -0,002 Государственное предприятие 0,198 0,225 0,113 Сфера торговли -0,037 0,434 0,125 Уровень безработицы 0,032 -0,009 0,061 В браке *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 47 Приложение № 3 Таблица №2 Средняя заработная плата по нашей выборке в стране не включая Москву и Санкт-Петербург Variable Obs Mean wage 36510 12008.05 Std. Dev. Min Max 9432.475 1800 100000 Таблица № 3 Средняя заработная плата по нашей выборке в Москве и СанктПетербурге Variable Obs Mean wage 4383 20231.57 Std. Dev. Min Max 13080.19 1800 100000 48 Приложение № 4 Таблица № 4 Порядковая логистическая регрессия. Удовлетворенность оплатой труда. Проверка гипотезы о нелинейности влияния часов работы в неделю . ologit p_jobsat age awork capital city_m com_f comp_med comp_s cont_o educ_h educ_s female health_ex h > ealth_good highedu logwage whours marst_d marst_m marst_w prmt sect_agr sect_const sect_f sect_mf sect_t > rans smoke sq_age sub work_exp com_gov sect_t unemployment whours_sq Iteration Iteration Iteration Iteration Iteration 0: 1: 2: 3: 4: log log log log log likelihood likelihood likelihood likelihood likelihood = = = = = -11263.699 -10607.366 -10599.408 -10599.394 -10599.394 Ordered logistic regression Number of obs LR chi2(33) Prob > chi2 Pseudo R2 Log likelihood = -10599.394 p_jobsat Coef. Std. Err. age awork capital city_m com_f comp_med comp_s cont_o educ_h educ_s female health_ex health_good highedu logwage whours marst_d marst_m marst_w prmt sect_agr sect_const sect_f sect_mf sect_trans smoke sq_age sub work_exp com_gov sect_t unemployment whours_sq -.0690688 -.0938209 -.2094995 .014033 .2365361 .0090433 .2849017 .0837845 .3333695 .3088148 .2308779 1.01754 .4025869 -.0337974 1.044897 -.0006188 -.1549903 .1043411 -.2048604 .2978912 .4004752 .3147318 .2452203 .0123418 -.0164665 -.1214045 .0010031 .1370736 -.0098497 -.0843013 .2469651 -.0581918 -.0000818 .0119399 .0888927 .0618535 .0734033 .112195 .0485549 .0605149 .1555969 .1754225 .1875495 .0533267 .1965619 .0471969 .0916952 .0383283 .0100867 .081863 .0545353 .1171548 .0732203 .1513018 .0964614 .1075819 .0862316 .0847983 .0530848 .0001336 .0473959 .0028381 .0528215 .0765682 .0269258 .0001128 /cut1 /cut2 /cut3 /cut4 7.104846 8.773639 9.683274 11.6655 .5095815 .5125312 .5145837 .5196527 z -5.78 -1.06 -3.39 0.19 2.11 0.19 4.71 0.54 1.90 1.65 4.33 5.18 8.53 -0.37 27.26 -0.06 -1.89 1.91 -1.75 4.07 2.65 3.26 2.28 0.14 -0.19 -2.29 7.51 2.89 -3.47 -1.60 3.23 -2.16 -0.73 P>|z| 0.000 0.291 0.001 0.848 0.035 0.852 0.000 0.590 0.057 0.100 0.000 0.000 0.000 0.712 0.000 0.951 0.058 0.056 0.080 0.000 0.008 0.001 0.023 0.886 0.846 0.022 0.000 0.004 0.001 0.110 0.001 0.031 0.468 . 49 = = = = 7366 1328.61 0.0000 0.0590 [95% Conf. Interval] -.0924705 -.2680473 -.3307302 -.1298348 .0166379 -.0861226 .1662947 -.2211798 -.0104522 -.0587754 .1263595 .632286 .3100827 -.2135166 .9697747 -.0203884 -.3154389 -.0025461 -.4344796 .154382 .1039291 .125671 .0343636 -.156669 -.1826681 -.2254488 .0007413 .0441793 -.0154123 -.1878295 .0968943 -.1109655 -.0003028 -.0456671 .0804055 -.0882688 .1579009 .4564342 .1042092 .4035087 .3887488 .6771912 .676405 .3353964 1.402794 .4950911 .1459219 1.120019 .0191508 .0054583 .2112282 .0247589 .4414005 .6970213 .5037925 .456077 .1813526 .1497352 -.0173602 .001265 .2299678 -.0042872 .0192269 .3970359 -.0054181 .0001393 6.106085 7.769097 8.674708 10.647 8.103607 9.778182 10.69184 12.684 Таблица № 4 Порядковая логистическая регрессия. Удовлетворенность возможностями карьерного роста. Проверка гипотезы о нелинейности влияния часов работы в неделю . ologit go_jobsat age awork capital city_m com_f comp_med comp_s cont_o educ_h educ_s female health_ex > health_good highedu logwage whours marst_d marst_m marst_w prmt sect_agr sect_const sect_f sect_mf sect_ > trans smoke sq_age sub work_exp com_gov sect_t unemployment whours_sq Iteration Iteration Iteration Iteration Iteration 0: 1: 2: 3: 4: log log log log log likelihood likelihood likelihood likelihood likelihood = = = = = -10722.717 -10314.937 -10311.009 -10311.005 -10311.005 Ordered logistic regression Number of obs LR chi2(33) Prob > chi2 Pseudo R2 Log likelihood = -10311.005 go_jobsat Coef. Std. Err. age awork capital city_m com_f comp_med comp_s cont_o educ_h educ_s female health_ex health_good highedu logwage whours marst_d marst_m marst_w prmt sect_agr sect_const sect_f sect_mf sect_trans smoke sq_age sub work_exp com_gov sect_t unemployment whours_sq -.0154229 -.0466946 -.2284813 -.049442 .1254522 .1579908 .1972301 .7292052 .1766504 .1016141 .3253408 .6751144 .3052708 .055339 .6377781 -.0265323 -.1168648 .0890677 -.0137908 .4808376 .1861089 -.093072 -.0861146 -.2214649 -.2473573 -.1029578 .0002774 .5631706 .0103106 .1723304 -.0397127 .0266494 .0002005 .0122135 .0907963 .0632718 .0744894 .1133374 .0495222 .0614903 .162601 .1833187 .1951838 .0542377 .2020233 .0478863 .0943416 .0374742 .0102589 .0834262 .0555087 .1198098 .0752626 .1515485 .0973798 .1080344 .0870546 .0877544 .0540673 .0001366 .0486836 .0029004 .0538524 .0784592 .0273016 .0001148 /cut1 /cut2 /cut3 /cut4 4.677519 5.940619 6.905088 9.075316 .520199 .5210975 .5226022 .5271143 z -1.26 -0.51 -3.61 -0.66 1.11 3.19 3.21 4.48 0.96 0.52 6.00 3.34 6.37 0.59 17.02 -2.59 -1.40 1.60 -0.12 6.39 1.23 -0.96 -0.80 -2.54 -2.82 -1.90 2.03 11.57 3.55 3.20 -0.51 0.98 1.75 P>|z| 0.207 0.607 0.000 0.507 0.268 0.001 0.001 0.000 0.335 0.603 0.000 0.001 0.000 0.557 0.000 0.010 0.161 0.109 0.908 0.000 0.219 0.339 0.425 0.011 0.005 0.057 0.042 0.000 0.000 0.001 0.613 0.329 0.081 50 = = = = 7219 823.42 0.0000 0.0384 [95% Conf. Interval] -.0393609 -.224652 -.3524917 -.1954385 -.0966851 .060929 .0767113 .4105131 -.1826476 -.2809391 .2190368 .2791561 .2114153 -.1295672 .56433 -.0466393 -.2803772 -.0197273 -.2486137 .3333256 -.1109207 -.283933 -.2978581 -.3920888 -.4193528 -.2089278 9.72e-06 .4677525 .0046259 .0667816 -.1934899 -.0268607 -.0000245 .0085151 .1312628 -.1044709 .0965545 .3475894 .2550526 .3177489 1.047897 .5359485 .4841673 .4316447 1.071073 .3991262 .2402452 .7112262 -.0064253 .0466476 .1978627 .221032 .6283497 .4831385 .0977889 .125629 -.050841 -.0753618 .0030121 .000545 .6585886 .0159953 .2778792 .1140644 .0801596 .0004255 3.657948 4.919287 5.880806 8.042191 5.69709 6.961951 7.929369 10.10844 Приложение № 5 Таблица № 5 Тест на мультиколлинеарность . collin age awork capital city_m com_f comp_med comp_s cont_o educ_h educ_s female health_ex health_goo > d highedu logwage logwhours marst_d marst_m marst_w prmt sect_agr sect_const sect_f sect_mf sect_trans s > moke sq_age sub work_exp com_gov sect_t unemployment children sect_ps (obs=7430) Collinearity Diagnostics SQRT RVariable VIF VIF Tolerance Squared ---------------------------------------------------age 48.99 7.00 0.0204 0.9796 awork 1.04 1.02 0.9661 0.0339 capital 1.20 1.09 0.8353 0.1647 city_m 1.05 1.02 0.9533 0.0467 com_f 1.08 1.04 0.9284 0.0716 comp_med 1.31 1.15 0.7607 0.2393 comp_s 1.35 1.16 0.7409 0.2591 cont_o 1.06 1.03 0.9439 0.0561 educ_h 6.08 2.46 0.1646 0.8354 educ_s 5.96 2.44 0.1678 0.8322 female 1.51 1.23 0.6633 0.3367 health_ex 1.02 1.01 0.9769 0.0231 health_good 1.16 1.08 0.8637 0.1363 highedu 1.06 1.03 0.9454 0.0546 logwage 1.41 1.19 0.7077 0.2923 logwhours 1.23 1.11 0.8127 0.1873 marst_d 1.46 1.21 0.6871 0.3129 marst_m 1.60 1.26 0.6257 0.3743 marst_w 1.32 1.15 0.7595 0.2405 prmt 1.06 1.03 0.9420 0.0580 sect_agr 1.10 1.05 0.9063 0.0937 sect_const 1.26 1.12 0.7924 0.2076 sect_f 1.22 1.11 0.8185 0.1815 sect_mf 1.44 1.20 0.6955 0.3045 sect_trans 1.28 1.13 0.7791 0.2209 smoke 1.20 1.10 0.8313 0.1687 sq_age 47.43 6.89 0.0211 0.9789 sub 1.18 1.09 0.8477 0.1523 work_exp 1.56 1.25 0.6402 0.3598 com_gov 1.71 1.31 0.5838 0.4162 sect_t 1.62 1.27 0.6176 0.3824 unemployment 1.03 1.02 0.9677 0.0323 children 2.11 1.45 0.4730 0.5270 sect_ps 2.46 1.57 0.4062 0.5938 ---------------------------------------------------Mean VIF 4.37 Cond Eigenval Index --------------------------------1 13.8761 1.0000 2 1.6600 2.8912 3 1.2549 3.3253 4 1.1668 3.4485 5 1.1365 3.4941 6 1.0859 3.5748 7 1.0491 3.6369 8 1.0376 3.6570 9 1.0212 3.6862 10 0.9778 3.7670 11 0.9766 3.7694 12 0.9375 3.8472 13 0.9034 3.9192 14 0.8803 3.9703 15 0.8685 3.9971 16 0.8584 4.0205 17 0.7888 4.1942 18 0.7276 4.3671 19 0.6508 4.6175 20 0.6307 4.6905 21 0.5522 5.0129 22 0.4617 5.4824 23 0.3626 6.1864 24 0.2651 7.2344 25 0.2347 7.6892 26 0.2159 8.0164 27 0.1688 9.0659 28 0.1413 9.9111 29 0.0627 14.8778 30 0.0175 28.1260 31 0.0143 31.1320 32 0.0085 40.5130 33 0.0035 62.8187 34 0.0016 94.0403 35 0.0010 117.8441 --------------------------------Condition Number 117.8441 Eigenvalues & Cond Index computed from scaled raw sscp (w/ intercept) Det(correlation matrix) 0.0000 51 Приложение № 6 Таблица № 6 Результаты оценки основной модели для удовлетворенности работой в целом на данных 2006-2007гг . ologit o_jobsat age awork capital city_m com_f comp_med comp_s cont_o educ_h educ_s female health_ex h > ealth_good highedu logwage logwhours marst_d marst_m marst_w prmt sect_agr sect_const sect_f sect_mf sec > t_trans smoke sq_age sub work_exp com_gov sect_t unemployment Iteration Iteration Iteration Iteration Iteration 0: 1: 2: 3: 4: log log log log log likelihood likelihood likelihood likelihood likelihood = = = = = -3358.4079 -3261.9388 -3260.955 -3260.9544 -3260.9544 Ordered logistic regression Number of obs LR chi2(32) Prob > chi2 Pseudo R2 Log likelihood = -3260.9544 o_jobsat Coef. Std. Err. age awork capital city_m com_f comp_med comp_s cont_o educ_h educ_s female health_ex health_good highedu logwage logwhours marst_d marst_m marst_w prmt sect_agr sect_const sect_f sect_mf sect_trans smoke sq_age sub work_exp com_gov sect_t unemployment -.0568818 .1604345 -.2162771 .1672409 .4549414 .1301059 .2828923 .5664884 -.2194858 -.2564964 .2815133 .6699083 .4657645 .1222567 .486661 -.2667403 .0501721 .2220543 .319675 .2252031 .0494229 .087445 -.0925102 -.2044566 .1337293 -.1248996 .0007941 .3387953 .007075 .1971235 .2026675 -.0132202 .0219367 .1520063 .1046904 .1321323 .1902508 .0859406 .110822 .2641038 .613122 .6216985 .093962 .3625237 .0851339 .159406 .0684481 .1580965 .1412963 .0974634 .2076546 .1230209 .30953 .1710123 .1948681 .1545101 .1512712 .0928861 .0002451 .0845997 .0049059 .0951042 .1411536 .072526 /cut1 /cut2 /cut3 /cut4 .193175 2.030751 2.955654 5.369663 1.228036 1.225185 1.225433 1.228751 z -2.59 1.06 -2.07 1.27 2.39 1.51 2.55 2.14 -0.36 -0.41 3.00 1.85 5.47 0.77 7.11 -1.69 0.36 2.28 1.54 1.83 0.16 0.51 -0.47 -1.32 0.88 -1.34 3.24 4.00 1.44 2.07 1.44 -0.18 P>|z| 0.010 0.291 0.039 0.206 0.017 0.130 0.011 0.032 0.720 0.680 0.003 0.065 0.000 0.443 0.000 0.092 0.723 0.023 0.124 0.067 0.873 0.609 0.635 0.186 0.377 0.179 0.001 0.000 0.149 0.038 0.151 0.855 52 = = = = 2551 194.91 0.0000 0.0290 [95% Conf. Interval] -.0998771 -.1374923 -.4214666 -.0917337 .0820568 -.0383345 .0656851 .0488544 -1.421183 -1.475003 .0973513 -.0406252 .298905 -.1901732 .3525052 -.5766038 -.2267635 .0310296 -.0873206 -.0159133 -.5572448 -.2477328 -.4744446 -.5072908 -.1627567 -.306953 .0003137 .1729829 -.0025403 .0107227 -.0739884 -.1553685 -.0138866 .4583614 -.0110876 .4262155 .827826 .2985462 .5000996 1.084122 .9822112 .9620103 .4656754 1.380442 .6326239 .4346867 .6208167 .0431232 .3271077 .413079 .7266705 .4663196 .6560907 .4226229 .2894243 .0983776 .4302153 .0571539 .0012746 .5046076 .0166904 .3835243 .4793234 .1289282 -2.213731 -.3705683 .5538495 2.961355 2.600081 4.432071 5.357459 7.777971 Таблица № 7 Результаты оценки основной модели для удовлетворенности работой в целом на данных 2006-2007гг. Плюс дамми переменная, отвечающая за субъективную оценку респондентов полезности своей работы для общества. . ologit o_jobsat age awork capital city_m com_f comp_med comp_s cont_o educ_h educ_s female health_ex h > ealth_good highedu logwage logwhours marst_d marst_m marst_w prmt sect_agr sect_const sect_f sect_mf sec > t_trans smoke sq_age sub work_exp com_gov sect_t unemployment imp Iteration Iteration Iteration Iteration Iteration 0: 1: 2: 3: 4: log log log log log likelihood likelihood likelihood likelihood likelihood = = = = = -3358.4079 -3251.8516 -3250.5624 -3250.5616 -3250.5616 Ordered logistic regression Number of obs LR chi2(33) Prob > chi2 Pseudo R2 Log likelihood = -3250.5616 o_jobsat Coef. Std. Err. age awork capital city_m com_f comp_med comp_s cont_o educ_h educ_s female health_ex health_good highedu logwage logwhours marst_d marst_m marst_w prmt sect_agr sect_const sect_f sect_mf sect_trans smoke sq_age sub work_exp com_gov sect_t unemployment imp -.0587129 .1781295 -.2231203 .1948653 .4637351 .1218311 .2904801 .5473479 -.2903037 -.3475688 .273877 .6541395 .4645434 .1086744 .4772032 -.2684059 .0474966 .2259871 .3135201 .2275427 .1023419 .0792071 -.0863662 -.2270064 .1351611 -.1283301 .000813 .3189199 .0056757 .2100608 .2302968 .0079962 .764526 .0219699 .1518787 .104844 .1322834 .1900038 .0860327 .110838 .2636087 .6044191 .6131868 .0939991 .3635398 .0851917 .1596394 .0685329 .1580573 .1414161 .097559 .2079577 .1231833 .3094048 .1712183 .195698 .1548583 .1512072 .0930839 .0002455 .0848056 .0049187 .0952714 .1412465 .0727566 .1665336 /cut1 /cut2 /cut3 /cut4 .7989952 2.645872 3.57775 6.003129 1.232829 1.230323 1.230825 1.234558 z -2.67 1.17 -2.13 1.47 2.44 1.42 2.62 2.08 -0.48 -0.57 2.91 1.80 5.45 0.68 6.96 -1.70 0.34 2.32 1.51 1.85 0.33 0.46 -0.44 -1.47 0.89 -1.38 3.31 3.76 1.15 2.20 1.63 0.11 4.59 P>|z| 0.008 0.241 0.033 0.141 0.015 0.157 0.009 0.038 0.631 0.571 0.004 0.072 0.000 0.496 0.000 0.089 0.737 0.021 0.132 0.065 0.741 0.644 0.659 0.143 0.371 0.168 0.001 0.000 0.249 0.027 0.103 0.912 0.000 53 = = = = 2551 215.69 0.0000 0.0321 [95% Conf. Interval] -.1017731 -.1195473 -.4286107 -.0644054 .0913346 -.0467899 .0732416 .0306844 -1.474943 -1.549393 .0896422 -.0583854 .2975707 -.2042132 .3428811 -.5781926 -.2296739 .0347748 -.0940696 -.0138922 -.5040804 -.2563746 -.4699273 -.530523 -.1611994 -.3107711 .0003319 .152704 -.0039648 .0233322 -.0465412 -.1346041 .4381262 -.0156526 .4758063 -.0176299 .4541359 .8361357 .2904521 .5077186 1.064011 .894336 .8542552 .4581118 1.366664 .6315161 .4215619 .6115252 .0413807 .3246672 .4171993 .7211097 .4689775 .7087641 .4147887 .2971949 .0765103 .4315217 .0541109 .0012941 .4851357 .0153162 .3967894 .5071349 .1505965 1.090926 -1.617305 .2344827 1.165377 3.583441 3.215295 5.057261 5.990123 8.422818 Приложение №7 Таблица № 8. Хаусман тест для удовлетворенности работой в целом Coefficients (B) (b) re fe age awork com_f comp_med comp_s cont_o educ_h educ_s health_ex health_good highedu logwage logwhours marst_d marst_m marst_w prmt sect_agr sect_const sect_f sect_mf sect_trans smoke sq_age sub work_exp com_gov sect_t unemployment -.1110688 .1265621 .6031908 -.019492 .067485 .2055341 .4052615 .5505104 1.171207 .0900378 -.2286274 .6204156 -.3118957 -.2250099 -.6680299 -.6970951 .3918812 .0171982 .194529 -.3209896 -.5181068 -.5785886 -.1664983 .000942 .2485739 .0048074 .1982535 -.0371557 .0323485 -.0819277 .0500533 .3279185 .0104847 .1577823 .8222192 -.2557096 -.4068885 1.311712 .6334044 -.1667239 .9244584 -.4570283 -.2252211 .0264792 -.3555207 .3435869 .1351255 -.0149035 -.1552004 -.2972832 -.2416514 -.0964983 .0012086 .3790363 .0089388 .1676971 -.0874252 -.0543636 (b-B) Difference sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E. -.029141 .0765088 .2752723 -.0299766 -.0902973 -.6166852 .660971 .9573989 -.1405049 -.5433665 -.0619035 -.3040428 .1451327 .0002112 -.6945091 -.3415744 .0482943 -.1179273 .2094325 -.1657891 -.2208235 -.3369372 -.07 -.0002665 -.1304625 -.0041314 .0305564 .0502695 .0867121 .1249643 .1966289 .3005353 .1279375 .1788431 .3750126 1.305735 1.311863 .4940781 .0979197 .269511 .1111685 .2140111 .2632581 .2663872 .443939 .1200492 .9510489 .4147813 .4631852 .339713 .3929171 .2463418 .0013682 .1572751 .0120984 .1613475 .2325819 .0326103 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtlogit B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtlogit Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(28) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) 72.37 = 0.0000 Prob>chi2 = 54 Таблица № 9. Хаусман тест для удовлетворенности оплатой труда. Coefficients (B) (b) re fe age awork com_f comp_med comp_s cont_o educ_h educ_s health_ex health_good highedu logwage logwhours marst_d marst_m marst_w prmt sect_agr sect_const sect_f sect_mf sect_trans smoke sq_age sub work_exp com_gov sect_t unemployment -.2004782 .0367276 .2194717 -.2041508 -.0979239 -.1355441 -.1679797 .0077967 1.049618 .1488734 -.1605514 1.207811 -.5083228 -.0104738 -.2878242 -.2642384 .3231729 -.6161774 .7180503 -.3973055 .6644601 .0171722 -.0313701 .0009607 .1732149 -.0231241 .2249706 .434357 -.0088711 -.1049576 .0040364 .3111267 -.0555124 .2949777 .1136491 .2946369 .197753 1.300102 .5399771 -.2533089 1.413241 -.4107195 -.1251311 .135485 -.1333457 .3292066 .5733781 .5438427 .3613094 .0438873 -.0679336 -.2345364 .00153 .2776318 -.014671 -.0354425 .5018994 -.1134972 (b-B) Difference sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E. -.0955206 .0326912 -.091655 -.1486383 -.3929017 -.2491932 -.4626167 -.1899563 -.250484 -.3911036 .0927574 -.2054304 -.0976033 .1146573 -.4233092 -.1308927 -.0060337 -1.189556 .1742076 -.7586149 .6205728 .0851058 .2031663 -.0005692 -.104417 -.0084531 .2604132 -.0675423 .1046261 .1159973 .1774485 .2670622 .124608 .1759483 .3629544 1.101395 1.042447 .4174404 .0965398 .2522465 .1220734 .2173275 .3064491 .284701 .4800821 .1139784 .619416 .3501369 .5282385 .3621207 .3747641 .2651287 .001208 .1495361 .0117766 .1620564 .2477971 .0333516 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtlogit B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtlogit Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(28) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) 62.25 = 0.0002 Prob>chi2 = 55 Таблица № 10. Хаусман тест для удовлетворенности возможностями карьерного роста . hausman fe re Coefficients (B) (b) re fe age awork com_f comp_med comp_s cont_o educ_h educ_s health_ex health_good highedu logwage logwhours marst_d marst_m marst_w prmt sect_agr sect_const sect_f sect_mf sect_trans smoke sq_age sub work_exp com_gov sect_t unemployment -.0422661 -.0259292 .3373384 .0954435 .223575 -.4088519 -.2135053 .7304199 .0265868 .2289619 -.1597844 .4936571 -.1482549 -.029858 -.3201702 .0975633 .4407162 .0873199 -.6469219 -.8760337 .2637891 .0454049 -.4058362 .0003036 .3934769 -.0024614 .1129845 .1251324 .0606189 -.0411401 -.0401829 .314349 .1555646 .2365255 .7498054 .2578504 .1396245 .6403386 .3828753 .0362393 .8921843 -.4707643 -.2393559 .0077484 -.1264301 .5996306 .3346705 -.1975165 -.0907302 -.2112038 -.2176061 -.1660591 .0005909 .7555626 .0160101 .2489768 -.0514243 .0089981 (b-B) Difference sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E. -.0011261 .0142536 .0229894 -.060121 -.0129505 -1.158657 -.4713556 .5907954 -.6137518 -.1539134 -.1960236 -.3985272 .3225094 .2094979 -.3279186 .2239934 -.1589144 -.2473506 -.4494054 -.7853034 .4749928 .263011 -.239777 -.0002873 -.3620857 -.0184716 -.1359924 .1765567 .0516209 .1108108 .1829102 .2712162 .1216539 .1707317 .5979628 .6621279 .6799341 .3668696 .0944063 .2569218 .1062559 .216768 .2415809 .2523331 .3999672 .1051277 .5611871 .4300819 .4819424 .3202621 .3703891 .2444367 .0012034 .1286509 .0097407 .1567065 .2571162 .0305181 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtlogit B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtlogit Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(29) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) 80.97 = 0.0000 Prob>chi2 = 56 Приложение № 8 Таблица № 11. Результаты оценки порядковой логистической модели с фиксированными эффектами Conditional (fixed-effects) logistic regression Log pseudolikelihood = -605.5741 Number of obs Wald chi2(29) Prob > chi2 Pseudo R2 = = = = 1760 1182.00 0.0000 0.0669 (Std. Err. adjusted for 440 clusters in idind) __000004 Coef. age awork com_f comp_med comp_s cont_o educ_h educ_s health_ex health_good highedu logwage logwhours marst_d marst_m marst_w prmt sect_agr sect_const sect_f sect_mf sect_trans smoke sq_age sub work_exp com_gov sect_t unemployment -.4527421 .2492605 .3500458 -.0683725 .2307135 .004397 .0874165 .1692531 16.78158 .3336437 -.0029547 .6847559 -.0830919 -.308737 -.1258585 -.7141746 .3422422 -.3197129 .0483572 -.8554447 -.2776318 -.0375528 -.3702111 .0048003 .1473881 .0179612 .5007204 -.0991947 .2287707 Robust Std. Err. .1767253 .3287389 .470013 .1964616 .2842554 .4963589 1.44645 1.517468 .5396943 .1876489 .6238203 .1776068 .3371645 .4253271 .3403486 .6541439 .2229405 1.063554 .6754747 .5847551 .4681733 .5162028 .3417393 .0019792 .2372155 .0160882 .2551861 .3869429 .0715642 z -2.56 0.76 0.74 -0.35 0.81 0.01 0.06 0.11 31.09 1.78 -0.00 3.86 -0.25 -0.73 -0.37 -1.09 1.54 -0.30 0.07 -1.46 -0.59 -0.07 -1.08 2.43 0.62 1.12 1.96 -0.26 3.20 P>|z| 0.010 0.448 0.456 0.728 0.417 0.993 0.952 0.911 0.000 0.075 0.996 0.000 0.805 0.468 0.712 0.275 0.125 0.764 0.943 0.143 0.553 0.942 0.279 0.015 0.534 0.264 0.050 0.798 0.001 57 [95% Conf. Interval] -.7991172 -.395056 -.5711628 -.4534301 -.3264169 -.9684486 -2.747573 -2.80493 15.7238 -.0341414 -1.22562 .3366531 -.7439221 -1.142363 -.7929295 -1.996273 -.0947132 -2.40424 -1.275549 -2.001544 -1.195235 -1.049292 -1.040008 .000921 -.3175457 -.0135711 .0005649 -.8575888 .0885075 -.1063669 .893577 1.271254 .3166851 .787844 .9772426 2.922406 3.143436 17.83936 .7014289 1.219711 1.032859 .5777384 .5248888 .5412125 .5679239 .7791975 1.764815 1.372263 .2906544 .6399711 .9741862 .2995855 .0086795 .612322 .0494935 1.000876 .6591995 .369034 Приложение № 9 Таблица № 12. Распределение зависимых переменных. Variable Obs Mean age awork capital city_m com_f 29208 13620 29208 29208 12474 37.3825 .0478708 .1158587 .0713161 .0373577 comp_med comp_s cont_o educ_h educ_s 12474 12474 12474 24779 24779 female health_ex health_good highedu logwage Std. Dev. Min Max 21.62114 .2135006 .3200608 .2573565 .1896444 0 0 0 0 0 100 1 1 1 1 .2489979 .2053872 .9338624 .1921385 .2232132 .4324499 .4040005 .2485324 .3939893 .4164085 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 29208 29208 29208 5464 11453 .5612503 .0236921 .3502123 .0554539 8.92556 .4962427 .1520908 .4770445 .228885 .6856125 0 0 0 0 7.495542 1 1 1 1 11.51293 logwhours marst_d marst_m marst_w prmt 12614 24747 24747 24747 10531 3.734466 .0790399 .4852709 .1166606 .0745418 .2763728 .2698065 .4997931 .3210219 .2626631 .6931472 0 0 0 0 4.382027 1 1 1 1 sect_agr sect_const sect_f sect_mf sect_trans 13620 13620 13620 13620 13620 .0476505 .0906021 .0223201 .0499266 .0943465 .2130335 .2870529 .1477279 .2178013 .292321 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 smoke sq_age sub work_exp com_gov 24792 29208 13620 13502 12474 .3428929 1864.909 .2112335 6.935417 .5230079 .4746856 1797.049 .4081986 8.88638 .4994904 0 0 0 0 0 1 10000 1 60 1 sect_t unemployment imp 13620 29208 13620 .1889868 6.638092 .9254038 .3915125 .5249997 .2627483 0 6.11 0 1 7.16 1 58 Приложение № 10 Описание переменных Female: респондент женщина Age: возраст респондента на момент опроса Sq_age: значение возраста в квадрате Health_ex: самостоятельная оценка респондентом своего здоровья как отличного Health_good: самостоятельная оценка респондентом своего здоровья как хорошего Контрольная категория: среднее, плохо, совсем плохое Educ_s: законченное среднее образование Educ_h: законченное высшее образование Highedu: степень доктора/кандидата/магистра наук Marst_d: респондент разведен Marst_m: респондент состоит в браке на момент опроса Marst_w: респондент вдов Capital: респондент живет в Москве/Санкт-Петербурге City_m: респондент живет в городе с населением больше 1 миллиона человек и это не Москва и не Санкт-Петербург Logwage: логарифм значения заработной платы за последние 30 дней Logwhours: логарифм значения количества рабочих часов в неделю Sect_const: респондент работает в сфере строительства Sect_trans: респондент работает в сфере транспорта или связи Sect_agr: респондент работает в сельском хоз-ве Sect_t: респондент работает в сфере торговли Sect_f: респондент работает в сфере финансов Sect_mf: респондент работает в армии/мвд/органах безопасности Sect_ps: респондент работает в науке,культуре/образовании/ жкх Контрольная категория: другое Comp_s: малое предприятие, до 25 сотрудников Comp_med: Среднее предприятие, от 26 до 199 сотрудников. Контрольная категория: большое предприятие, от 200 сотрудников Com_f: владельцами компании, по мнению респондента, являются иностранные компании или частные лица Com_gov: владельцем компании , по мнению респондента, является государство Контрольная категория: владельцем компании является российская компания или частные лица 59 Work_exp: стаж работы на данном предприятии на момент опроса Awork: респондент имеет вторую работу Cont_o: респондент оформлен на основной работе официально, по контракту Imp: респондент считает свою работу важной для общества Unemployment: уровень безработицы в России 60
