Дипломная работа: Факторы трудовой мобильности в России

В связи с использованием вторичных данных анализ ограничен имеющимися в базе переменными. Несмотря на то, что занятость является одной из главных тем РМЭЗ, база данных не представляет расширенной оценки восприятия места трудоустройства работника, его трудовых ценностей и карьерных траекторий. Важным ограничением исследования также стало отсутствие возможности контроля над вынужденными увольнениями и добровольными решениями о трудовой мобильности.

3. Результаты исследования

Раздел результатов исследования состоит из двух частей: описательной статистики исходного массива и содержательной интерпретации результатов регрессионных моделей. В первой части описан массив исходных данных и переменные, используемые в регрессиях, оценены распределения значений переменных и наполненность категорий. Во второй части проанализированы результаты трехшаговой мультиномиальной регрессии для выявления факторов смены профессии и места работы с последовательным включением в анализ трех групп переменных, соответствующих характеристикам семейного положения работника, уровню образования и квалификации, субъективной оценки рабочего места, измеренные до решения о совершении трудового перехода. Также оценены эффекты взаимодействия описанных выше категорий с желанием работника сменить работу в предыдущем периоде. Включение модератора в анализ позволяет более точно оценить эффект независимых переменных на трудовую мобильность, проследить изменение силы и направления связи между зависимой и независимыми переменными. Анализ данных проведен с помощью статистического пакета SPSS.

3.1 Описательная статистика исходного массива переменных

Основой исследования послужили данные 26 и 27 волны Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ индивидуального уровня. В анализ были включены случаи индивидов, которые имели работу в 2017 и 2018 году. В 2017 году таковых было 5800 человек, из них в 2018 году 464 перешли в статус неактивных или безработных, нет данных в следующем периоде для 784. Таким образом занятых в течение двух волн - 4552 человека, из них только 3837 ответили, что были заняты на предприятиях или в организациях, а следовательно, им задавались вопросы о характеристиках места работы. Итоговая выборка с учетом пропущенных значений для регрессионного анализа составила 3009 человек.

В качестве зависимой переменной выступает переменная смены работы, которая имеет три категории: 1- «Профессия и место работы остались прежними», 2- «Сменили профессию», 3- «Сменили место работы». Для 89,5% выборки место работы и профессия остались прежними в 2018 году по сравнению с годом ранее, 5,9% сменили профессию, 4,6% сменили место работы без смены профессии.

Таблица 5

Вы сменили место работы или профессию по сравнению с ноябрем 2017 года, или все осталось по-прежнему?

В качестве модератора связи между независимыми переменными было рассмотрено желание сменить работу («найти другую работу»). Желающих найти другую работу в 2017 году выборке 15%. Из них в 2018 году 79,9% остались на прежнем месте работы в той же профессии, 10,6% сменили профессию, 9,5% работали по той же профессии на другом месте работы. Данный тренд подтверждает наличие большого количества сдерживающих факторов трудовой мобильности даже при желании работника совершить переход. Трудовая мобильность зависит в большей степени от наличия альтернатив и издержек перехода, а желание остается лишь первичным фактором трудового перехода (Смирных, 2011).

Таблица 6

Смена работы в зависимости от желания найти другую работу в предыдущем периоде (%)

Контрольными переменными регрессионного анализа были выбраны социально-демографические характеристики респондентов: пол, возраст, логарифм дохода и место проживания. Чтобы контролировать нелинейную связь трудовой мобильности и возраста, сначала возрастающую, а в старшем возрасте убывающую, также был включен квадрат возраста. Во избежание смещения в силу большого разброса значений квадрата возраста, значение данной переменной было разделено на 100. Для контроля влияния дохода на решение о смене работы в регрессию был включен натуральный логарифм от суммы всех доходов индивида за месяц (включая социальные и частные трансферты, нетрудовой доход и иные поступления) плюс единица.

Средний возраст респондентов составил 42 года, в выборке 46% мужчин и 54% женщин. 11% проживают в Москве, 31% в областных центрах, 30% в городах и 28% в сельской местности.

Базовый блок регрессионной модели включает семейные характеристики, которые могут влиять на трудовую мобильность: семейное положение, количество несовершеннолетних детей. 71% людей в выборке состоят в официальном или неофициальном браке, нет несовершеннолетних детей у 56%, 1 ребенок до 18 лет у 27%, 2 детей у 14%, остальные имеют более 2-х детей. Также теоретический обзор показал важность включения в анализ продолжительности рабочей недели и переработок, которые влияют на распределение бюджета времени между семьей и работой (Мальцева, 2005; Cha, 2013). Для этого была рассчитана дихотомическая переменная «Продолжительность рабочей недели более 50 часов», на основе ответов респондентов о средней продолжительности рабочей недели, где 0 - `до 50 часов', 1 - `от 50 часов'. 14% респондентов имеют рабочую неделю свыше 50 часов.

Для анализа связи уровня образования и трудовой мобильности были выделены три категории: среднее образование, среднее специальное образование, высшее образование. Более мелкие категории не были использованы в силу малой наполненности. Категории по образованию наполнены следующим образом: 36% имеют законченное среднее образование, 28% среднее специальное образование, 28% высшее образование и выше. На основе вопроса о высшем имеющемся уровне образования были сконструированы три дамми-переменные для включения анализ.

На основе профессиональных кодов были выделены 6 категорий занятых: 1-законодатели; крупные чиновники; руководители высшего и среднего звена, 2 - специалисты высшего уровня квалификации, 3 - специалисты среднего уровня квалификации (офисные служащие, работники сферы торговли и услуг), 4 - военнослужащие, 5 - квалифицированные рабочие (работники с/х, рабочие занятые ручным трудом и использующие машины и механизмы), 6 - неквалифицированные рабочие всех отраслей. Категория военнослужащих составляла менее 5% выборки, поэтому она была исключена из анализа. Таким образом в выборке категорию законодателей, крупных чиновников, руководителей высшего и среднего звена составляют 6%, 19% - специалисты высшего уровня квалификации, 43% - специалисты среднего уровня квалификации, 25% - квалифицированные рабочие, 7% - неквалифицированные рабочие. Средний специфический стаж на конкретном месте работы составил 9,63 лет. Средняя субъективная оценка профессионального мастерства по шкале от 1 до 9 составляет 6,26 баллов.

Удовлетворённость работой измерялась в базе по четырем характеристикам: работой в целом, условиями труда, оплатой труда, возможностями профессионального роста. Последняя переменная содержала большое количество пропущенных значений, в основном из-за затруднений респондентов в ответе на этот вопрос, поэтому она не была включена в анализ. Удовлетворенности измерялись по шкале от 1 до 5, где 1 - `совсем не удовлетворен', а 5 - 'полностью удовлетворен'. Медианное значение удовлетворенностей условиями и работой в целом равно 4, среднее 3,7, медианное значение удовлетворенностью оплатой труда- 3, среднее 2,96. Доля неудовлетворенных работой в целом составляет всего 9,1%, условиями труда - 11,1%, в разной степени неудовлетворённых оплатой труда 38,5%. Таким образом основной проблемой работники видят именно низкую заработную плату, однако это не мешает им быть в целом удовлетворенными своим трудоустройством.

Таблица 7

Удовлетворенность различными аспектами работы (%)

На основе трех переменных был создан индекс удовлетворенностей с помощью факторного анализа методом главных компонент. Сохраненные значения факторов лежат в диапазоне от -3,02 до 1,755, среднее - 0, среднеквадратное отклонение 1.

Таблица 8

Матрица компонента факторизации удовлетворенности различными аспектами работы

Также в анализ были включены переменные «уверенность в возможности найти работу не хуже той, на которой работают сейчас, в случае закрытия предприятия» и «беспокойство о потере работы», которые измеряются от 1 до 5, где 1 - `совсем не уверен/совсем не беспокоит', а 5 -`полностью уверен/очень беспокоит'. Данные порядковые переменные будут рассматриваться в анализе как интервальные. «Беспокойство о потере работы» смещено в сторону больших значений, что говорит о распространенных страхах работников, связанных с нестабильностью занятости. Только 36,1% работников в разной степени уверены, что смогут найти работу не хуже той, на которой работают сейчас. 44,3% не уверены в том, что способны трудоустроиться заново на тех же условиях или лучше. При этом 65,6% в разной степени беспокоятся о потере работы. Таким образом, работники характеризуются высокими долями страха о потере работы и низкой оценкой шансов найти альтернативу своей текущей занятости. Такая самооценка делает переход на новое место работы рискованным решением.

Таблица 9

Насколько Вы уверены, что сможете найти работу не хуже той, на которой работаете сейчас?

Таблица 10

Насколько Вас беспокоит то, что вы можете потерять работу?

Прежде чем перейти к регрессионному анализу независимые переменные были протестированы на мультиколинеарность, чтобы исключить ошибки в предсказании модели и получить достоверные результаты регрессионного анализа. Отсутствие линейной связи между независимыми переменными было протестировано следующим образом. Была рассчитана таблица парных корреляций между интервальными независимыми переменными на основе коэффициента корреляции Пирсона (см. Прил.2). Расчёт парных корреляций показал, что значения корреляций всех пар независимых переменных не превышают значения 0,4, кроме пары специфический стаж-возраст. Для них значение коэффициента корреляции Пирсона равно 0,443. Однако было принято решение оставить переменные в анализе так как значение корреляции пограничное.