Перейдем к содержательным выводам.

В третьей главе, в подразделе 3.1., было представлено теоретическое обоснование модели и ее основные предположения. Эта модель подразумевает наличие двух групп наблюдения - целевой, на которой проверяется наличие эффекта от использования информационных технологий в заработной плате, и контрольной, которая позволяет выявить «чистый» эффект. Мы можем провести эксперимент, правда он будет носить искусственный характер. Рассмотрим респондентов только торговой отрасли (14 дамми-группа), так как именно в ней задействовано наибольшее количество респондентов. Контрольная группа должна содержать абсолютных не пользователей (они не используют ни компьютер, ни Интернет), в то время как целевая группа должна содержать только пользователей. Более того, все остальные характеристики (кроме заработной платы) у этих двух групп должны совпадать для наибольшей «чистоты» эксперимента. Также необходимо соблюдение основного предположения - динамики з/п у этих двух групп должны совпадать, поэтому сначала взглянем на з/п двух групп респондентов.

Рис. 4. Динамика заработных плат респондентов, занятых в сфере торговли

На рисунке 4 темно-фиолетовый цвет отвечает за абсолютных пользователей, красные - за абсолютных не пользователей, светло-фиолетовый - за пользователей только компьютерной техники. Представленный выше график, демонстрирует схожую динамику заработных плат для обеих групп респондентов (абсолютные пользователи/не пользователи), однако сравнивать данные мы можем только за период 2004-2005гг; к сожалению, но с 2005 года респондентов, которые не пользуются ни компьютером, ни Интернетом в торговой отрасли, нет. Респонденты могут не пользоваться Интернетом, но компьютер есть у каждого, поэтому на графике также представлена динамика з/п пользователей только компьютера, и мы можем заметить, что показатели демонстрируют схожие тенденции.

Теперь взглянем на остальные характеристики, которые также должны совпадать. В 2006 году (15 волна) средний возраст респондентов в обеих группах был 30 лет; продолжительность рабочей недели около 46 часов; стаж работы 3 года; за плечами у респондентов 13 лет обучения; они являются офисными служащими и конечно же работают в сфере торговли. Через 7 лет (2013 год) параметры не претерпели особых изменений. В этом случае мы можем говорить о различиях в заработной плате, если таковые будут обнаружены. Процедура вычисления проста: из разницы в з/п в 2013 году мы вычитаем разницу в з/п в 2006 и получаем, что разница есть и она составляет 1766,95 рублей. Мы видели аналогичные результаты в главе 2 рис. 2, однако там рассматривалась полная выборка и выводы были сделаны только на основании дескриптивных статистик. Пользователи при прочих равных имеют преимущества в заработных платах по сравнению с не пользователями (приложение 7).

4.2 МНК модель

Детально рассмотрим три отсечки времени, а именно: начало наблюдения, то есть отправная точка анализа; ситуация через 5 лет, в момент глобального экономического кризиса; следующее пятилетие и окончание наблюдения. Интересно проследить динамику дополнительных премий к заработной плате, вносимых использованием компьютера/Интернета. В таблице 5 представлены только значимые коэффициенты для моделей трех лет - 2003, 2008 и 2013гг. (приложение 4).

Таблица 5. МНК оценка эффекта использования компьютера и Интернета на з/п

* p<0.05; ** p<0.01; *** p<0.001

Как уже было сказано в главе 3, итоговые спецификации свободны от мультиколлинеарности и гетероскедастичности. Поэтому непосредственно перейдем к результатам регрессий.

Для модели 2003 года (включает в себя только 10 переменных) значимое воздействие оказывают: продолжительность рабочей недели, возраст, пол, образование, стаж и использование компьютера и Сети. Женщины, при прочих равных, получают на 37% меньшие з/п, чем мужчины так как в регрессию были включены дамми переменные, мы должны преобразовать коэффициент: (exp()-1)*100%); и возраст, и продолжительность рабочей недели оказывает положительное влияние на з/п, но имеет пределы максимального значения (50 лет) и после достижения максимума вклад этой переменной уменьшается. С увеличением числа лет обучения на 1 год, з/п увеличивается на 5,8%; если респондент работает на государственном предприятии, его з/п будет ниже на 25,9% по сравнению с респондентами, занятыми на частных предприятиях; при увеличении специального стажа работы на 1 год, з/п увеличивается, однако всего на 0,7%. И наконец, если индивид использует компьютер на рабочем месте, его з/п будет выше на 57,9% при прочих равных по сравнению с теми индивидами, кто не использует компьютер; а если респондент к тому же использует и Интернет, его з/п будет на 21,5% выше, чем у тех, кто не пользуется Сетью. Все результаты значимы на 5% уровне. В целом, модель позволила объяснить около 26% вариации исследуемого признака, то есть заработной платы. В 2008 году значительно расширился набор переменных (добавились данными профессионального статуса и сферы занятости; приложение 4), которые к тому же оказались значимы. Также, как и для 2003 года возраст и продолжительность рабочей недели имеют максимумы (43 года), после которых з/п начинает сокращаться. Включение дополнительных переменных, отвечающих за профессиональные характеристики также оказывают влияние и вносят весовым вклад. Относительно отрасли занятости можно сказать, что респонденты, занятые в нефтегазовой (branch_4), транспортной (branch_7), строительной (branch_6) и финансовой (branch_15) отраслях получают з/п выше (51,6%, 14,4%, 13,8%, 24,8% соответственно) относительно респондентов, занятых в торговой отрасли (branch_14); а работники бюджетной сферы (образование, здравоохранение) получают з/п ниже на 24,5% и 17,5% соответственно. Пропорция между вкладом Интернета и компьютера немного изменилась, теперь рабочие, которые используют только компьютер, зарабатывают на 22,6% больше, а те, кто еще используют и Интернет, получают з/п на 26,1% выше при прочих равных.

Все результаты значимы на 5% уровне. В целом, модель позволила объяснить около 39% вариации исследуемого признака.

В 2013 году почти все включенные в модель переменные оказались значимы. Возраст и продолжительность рабочей недели по-прежнему после достижения определенных максимальных значений (36 лет) начинают оказывать меньшее воздействие на з/п. Дополнительная градация отраслей занятости, в которой теперь отдельно выделяется IT сфера, говорит, что респонденты, занятые в IT (branch_27) и нефтегазовом секторе, получают з/п выше на 41% по сравнению с респондентами с сфере торговли; наименьшие з/п относительно работников сферы торговли получают церковь (branch_22) и сельское хозяйство (branch_8) - ниже на 43% и 37% соответственно. Для 2013 года характерно влияние только компьютера. Респонденты, которые используют компьютер, получают з/п на 29,3% выше, влияние же Интернета пропадает, что вполне возможно из-за все большей склонности работников использовать Сеть на рабочем месте, что приводит к вытеснению этого эффекта. Все результаты значимы на 5% уровне. В целом, модель позволила объяснить около 37% вариации исследуемого признака [Галкина 2015].

Проверка робастности результатов МНК модели

Проверим устойчивость коэффициентов, сузив возрастную подвыборку. Подробно остановимся на оценках коэффициентов при переменных компьютер и Интернет и сопоставим результаты.

Таблица 6 . Отдача от использования компьютера/Интернета в з/п

В таблице 6 представлены МНК оценки коэффициентов при переменных Интернет и компьютер для двух подвыборок с возрастными ограничениями: 15-72 года (второй столбец табл. 6) и 16-54/59 лет (третий столбец табл. 6). Прежде всего нас интересует вопрос сильно ли изменились оценки после того как мы отсеяли некоторых респондентов?

Общие тенденции сохраняются: направленность оценок, и не значимость коэффициента при переменной "Интернет" в 2013; более того, в данных нет серьезных расхождений, оценки отличаются друг от друга в 1%, что дает все основания говорить об устойчивости оценок независимо от выбора возрастной подвыборки.

Перейдем к следующей модификации - возрастные группы. Как уже было сказано в главе 3 организуем данные в четыре возрастные группы, где 25-29 лет будет референтной. Сначала рассмотрим эффекты для каждой группы.

Таблица 7. Возрастные эффекты для МНК модели

Вполне ожидаемые результаты: молодые люди, только что вошедшие на рынок труда, зарабатывают меньшие заработные платы по сравнению с опытными коллегами; респонденты последней возрастной категории в 2013 году также присоединились к этой тенденции, хотя в 2003 и 2008гг. коэффициенты при этих дамми-переменных были не значимыми.

Таблица 8. Оценки МНК модели для возрастных групп

В таблице 8 представлены МНК оценки коэффициентов при переменных компьютер (столбец 2) и Интернет (столбец 4). При замене количественной переменной "возраст" на качественную, содержащую 4 возрастные группы, оценки переменных "компьютер" и "Интернет" не претерпели серьезных изменений. Еще одно подтверждение устойчивости оценок.

Перейдем к преобразованию отраслей занятостей. Прежде всего нас интересует отрасль информационных технологий, по нашему предположению именно в этой отрасли присутствует наибольшая отдача от использования компьютера/Интернета. В процессе анализа обнаружилось главное ограничение ? подробная градация присутствует только в последних двух волнах, поэтому оценить влияние мы можем только для 2012 и 2013 годов. Создадим новую переменную ? IT = 1, если индивид работает в данной отрасли и IT = 0, во всех остальных случаях.

Таблица 9 . Оценки МНК модели для IT сферы

В целом оценки схожи с полученными ранее: влияние компьютера на уровень з/п выше, чем влияние Интернета; в 2013 году переменная Интернет перестает быть значимой. Дополнительно можно оценить разницу в з/п в профессиональной отрасли: если респондент сознательно предпочел работать с сфере информационных технологий, его з/п будет выше на 67% в 2012 и на 42% в 2013 году по сравнению с респондентами в других отраслях.

Теперь добавим в модель перекрестные переменные, такие как взаимодействие пола и использование компьютера/Интернета. Рассмотрим оценки только для этих переменных и их пересечений. Безусловно, такая спецификация модели будет отличаться от изначальной и сравнение результатов не вполне корректно; рассмотрим «новую» спецификацию как дополнительную.

Интересно заметить, что при включении в модель дополнительных переменных, исходная переменная "Интернет" перестает быть значимой для некоторых рассматриваемых годов.

Таблица 10. Оценки МНК модели для перекрестных переменных

В таблице 10 представлены оценки коэффициентов при переменных «Интернет» (Int), «компьютер» (comp), «пол*компьютер» (gend_comp), «пол*Интернет» (gend_Int), «пол» (gend). Переменная "компьютер" остается значимой на протяжении всего периода наблюдений. Заработные платы для женщин априори ниже, однако, если женщины используют Интернет, их з/п будут выше по сравнению с женщинами, которые им не пользуются.

Проблема эндогенности.

Использование компьютерных и Интернет технологий может зависеть от заработной платы респондентов, однако и з/п может зависеть от использования информационных технологий. Подробная «модель» зависимости уже рассматривалась в главе 3. В настоящем разделе (4.2) мы строили оценки без поправки на эндогенность.

4.3 Модели на основе панельных данных

Исследуемая панель принадлежит к классу коротких (всего 9 лет наблюдения) и широких (1004 индивида). Модели фиксированных и случайных эффектов позволяют учесть ненаблюдаемую гетерогенность (или индивидуальные эффекты). Рассмотрим обе эти модели.

Модель фиксированных эффектов

В данной модели мы можем объяснить только 29% вариации объясняемой переменной, на индивидуальные эффекты приходится гораздо больше, порядка 85% вариации признака (rho = 0,8497). Сама модель в целом значима. Перейдем к оценке коэффициентов, которые теперь освобождены от смещения гетерогенности.

Таблица 11. Оценки коэффициентов для различных спецификаций моделей

*** - значим на 1% уровне, ** - на 5%,* - на 10%

В таблице представлены оценки для четырех моделей, нас прежде всего интересуют последние два столбца - модель фиксированных и случайных эффектов. Заметим, что в модели с фиксированными эффектами наименьшее количество значимых коэффициентов. Не будем забывать, что модель с фиксированными эффектами требует изменчивости переменных, поэтому вполне логично предположить, что переменные gov, Int, week могли бы быть значимыми и вносить вклад в формирование з/п, если бы не были относительно статичными во времени. Только коэффициенты при возрасте и компьютерном использовании оказались значимы на любом разумном уровне значимости. Интерпретация коэффициентов следующая: респонденты, использующие компьютер, зарабатывают на 19,1% больше, чем остальные. При достижении определенного возраста премия к заработной плате постепенно начинает сокращаться (приложение 8).

Наибольшее количество значимых коэффициентов имеют Pool и RE-модели. Порядок абсолютных значений коэффициентов также не слишком сильно отличаются в этих моделях.

В модели случайных эффектов значительно больше значимых переменных. Даже коэффициент при переменной Интернет в этой модели оказался значимым. Если респондент занят на государственном предприятии, его з/п будет ниже на 5,6% по сравнению с остальными; если респондент использует компьютер, то его з/п будет выше на 26,7%, если Интернет - то на 12,6%.

Однако, только на основе анализа оценок коэффициентов мы не можем выбрать лучшую модель, поэтому обратимся к тестам на спецификацию.

Тест Вальда показал, что модель с фиксированными эффектами обладает лучшими характеристиками по сравнению с обычной регрессией. Тест Бройша-Пагана показал, что модель со случайными эффектами также имеет лучшие характеристики относительно обычной регрессии. И наконец, тест Хаусмана показал, что модель с фиксированными эффектами лучше, чем модель со случайными эффектами. Одной из основных причин, по которой предпочтение было отдано модели с детерминированными эффектами (хотя модель RE имеет больше значимых факторов), может быть нарушение основной предпосылки модели RE. А именно, наличие корреляции между случайными эффектами и регрессорами.

4.4 Модель Хекмана

Теперь попробуем выполнить поправку на эндогенность. Перейдем к модели Хекмана. Выполним построение систем (3.3 - 3.5), которые были представлены в главе 3. Из систем спрогнозируем . Зависимость между использованием Интернета и занятости для волн 13-20 не является эндогенной (), поэтому для этих волн будем использовать «исходный» параметр - Интернет, а не его оценку вероятности. Ситуация с компьютером обстоит немного иначе: только для 13 волны, то есть между использованием компьютера и занятостью есть достаточно тесная связь, которую нельзя игнорировать, поэтому в уравнение 3.9 включим оценку вероятности использования компьютера, которую мы получили на основе уравнения 3.7. Отметим, что знаки коэффициентов положительны (приложение 11). Такие результаты говорят о положительной связи занятости и заработной платы, то есть компьютер оказывает дополнительное положительное влияние на з/п через занятость, а занятость связана с з/п респондентов. Перейдем к оцениванию заработной платы на основе уравнения 3.9, представленного в главе 3.3. Полученные результаты представлены в таблице 11.

Таблица 11. Оценки коэффициентов взвешенным МНК

Переменная	16 волна (2007)	17 волна (2008)	18 волна (2009)	19 волна (2010)	20 волна (2011)	21 волна (2012)	22 волна (2013)
Р(Инт)/Инт	0.4406***	0.3151***	0.2992***	0.2731*	0.2477*		0.1590
P(комп)	1.2455	0.3048	-0.1409	-0.1638	0.7946	0.5871

В таблице 11 представлены только годы со значимыми коэффициентами. В строках таблицы представлены оценки коэффициентов при переменных «вероятность использования компьютера» и «вероятность использования Интернета» для последний двух волн/«Интернет». Мы можем видеть, что оценка при переменной компьютер с учетом эндогенности не значима, однако коэффициенты при переменной Интернет, за исключением последних двух лет наблюдения, значим и вносит влияние в формирование заработной платы: от 55,4% в 2007 до 28,1% в 2011. Следует учитывать тот факт, что незначимость коэффициента при переменной компьютер может быть следствием неэффективности двухшаговой процедуры оценивания. Метод максимального правдоподобия дает эффективные оценки, однако его реализация для данной модели является сложной вычислительной задачей (до сих пор не решенной в статистических пакетах) и является самостоятельной темой исследования.

Перейдем к комплексному анализу всех построенных моделей и их содержательной интерпретации. Итак, за отправную точку анализа была взята МНК модель [с полным набором переменных, доступных в каждой волне]. В этой работе мы делаем больший упор на компьютерное использование, так как выход в Интернет может быть как с персонального компьютера или обычного стационарного компьютера, так и при помощи мобильного телефона или планшета, особенно это явление стало проявляться в последние годы наблюдения. Серьезные опасения относительно качества оценок вносит и присутствие эндогенности в данных относительно интересующих нас переменных - компьютера/ Интернета и их влияние на формирование дополнительной премии к заработной плате респондентов.

В большинстве МНК моделей прослеживается достаточно четкая обратная U-образная динамика (для переменной Интернет) с наибольшим вкладом в 2007 году (приложение 4) и последующим постепенным сокращением вклада в объяснение вариации заработной платы респондентов. Для моделей, основанных на панельной структуре, ситуация меняется - влияние этих переменных зависит от выбора функциональной формы модели. В модели с фиксированными эффектами значимым оказывается только переменная компьютер, это вполне логично, так как в МНК моделях мы видели, что влияние этой переменной изменчиво и не имеет четко выраженную тенденцию. С другой стороны, вклад Интернета оказался не значимым (вероятнее всего из-за малой изменчивости), хотя в модели со случайными эффектами обе эти переменные значимы.

После того, как мы выяснили, что между занятостью респондентов и использованием компьютера есть достаточно тесная зависимость, мы включили в модель вместо переменной вероятность использования компьютера и оценили модель еще раз, получив значимость только переменной Интернет, исчезающей к концу исследуемого периода.

Еще одной моделью, участвующей в анализе, стала модель «Разницы в разницах». Мы дополнительно отобрали наблюдения, где респонденты заняты в сфере торговли, более того, в выборку мы включили только абсолютных пользователей - то есть респондентов, которые пользуются и компьютером, и Интернетом одновременно. Результаты показали, что разница в заработных платах все-таки есть и составляет почти 2000 рублей.

Сведем все полученные результаты относительно переменных "компьютер" и "Интернет" в одну таблицу для наглядности (табл. 12).

Таблица 12. Сравнение премий для разных моделей

Исп. компьютера	Оценка (15-72 лет)	Оценка (16-54/59 лет)	Оценка (вероятность)	FE	RE
2003	57,90%	58,70%
2008	22,60%	23,60%		19,1%	26,7%
2013	29,30%	29,80%
Исп. Интернета	Оценка (15-72 лет)	Оценка (16-54/59 лет)	Оценка (вероятность)
2003	21,50%	20,40%
2008	26,10%	25,10%	37%		12,6%
2013

В таблице 12 представляет из себя сводную таблицу результатов. Во втором столбце представлены оценки при переменных «компьютер» и «Интернет» для подвыборки, в которую мы включали респондентов в возрасте от 15 до 72 лет. Третий столбец - оценки для суженной возрастной выборки. Четвертый столбец - взвешенная МНК оценка вероятностей использования информационных технологий. Пятый и шестой столбцы таблицы - модели фиксированных и случайных эффектов (результаты по этим моделям представлены для всего периода наблюдений).

В целом, оценки коэффициентов близки и однонаправлены; простая МНК-оценка (без учета эндогенности) говорит о нивелировании эффекта от использования сети Интернет в уровне заработной платы. Ну и как уже было сказано ранее, дополнительная премия к з/п от использования Интернета есть и она положительна, однако скорее всего в ближайшем будущем она исчезнет из-за выравнивания компьютерных знаний и умений среди респондентов и увеличения числа респондентов, которые обладают "компьютерной грамотностью".

Также основной вклад в объяснение вариации заработной платы вносят пол, профессиональный статус и особенно отрасль занятости (порядка 7-10%); особенно такое влияние характерно для отраслей, где нужна оперативная информация и где работа индивидов непосредственно связана с использованием информационных технологий, в таких отраслях как нефтегазовая, финансы, транспортная отрасль и IT сфера.



Заключение

Мониторинг компьютерной активности на территории Российской Федерации находится еще на начальных этапах, на сегодняшний момент можно собрать информацию за период чуть больше десятилетия; и сама информация не будет содержать каких-либо сложных формулировок вопросов, однако изучение этого вопроса (влияние использования компьютера и/или Интернета на жизнь человека и на его заработную плату в частности) достаточно интересная и практическая задача. Не только потенциальные работники могут корректировать свое поведение, но и работодатели могут создавать стимулы для повышения квалификации своих работников в сфере информационных технологий, основываясь на исследованиях такого рода. Четкие представления какие работники и с какими навыками нужны рынку сейчас, а также в ближайшем будущем, стимулируют еще сегодняшних студентов, или же тех респондентов, которые находятся в начале карьерной лестницы, корректировать свое образование и профессиональную сферу занятости. Именно поэтому данная тема была выбрана для рассмотрения в качестве курсовой работы и продолжена в выпускной квалификационной работе.

Целью работы был эконометрический анализ и выявление treatment-эффекта использования компьютера (и Интернета) на з/п, который был выполнен с использованием нескольких моделей [простой МНК, моделей на основе панельных данных: модели с фиксированным и случайны эффектами, diff-in-diff модель]; все построенные модели показали сонаправленные эффекты влияния компьютера/Интернета на формирование заработной платы респондентов в рамках мониторинга, безусловно, наблюдаются небольшие численные расхождения, но в целом схожая тенденция присутствует во всех рассмотренных моделях; эконометрический анализ подтвердил все выдвинутые в исследовании гипотезы, а именно: дополнительная премия к з/п есть, она положительна, однако постепенно нивелируется; респонденты, сознательно выбравшие профессию, связанную с использованием информационных технологий, имеют преимущества в заработной плате.

В первой главе был представлен обзор литературы, изучающей данную проблематику; вторая глава была посвящена теоретическим моделям, с помощью которых может быть оценен эффект вклада в формирование заработной платы; в третьей главе выполнен непосредственно эконометрический анализ зависимости; и в четвертой подведены итоги исследования и приведены содержательные интерпретации построенных моделей, на основе которых, сделаны выводы. Полученные модели несовершенны, они еще требуют доработки и корректировки, однако начало положено и намечен дальнейший путь развития.

В данном исследовании автор попыталась проверить содержательные выводы зарубежных ученых, которые занимаются изучение данного вопроса гораздо дольше и выявили определенные тенденции развития зависимости з/п от использования компьютера или Интернета. Выполнение такого эконометрического анализа - достаточно увлекательный процесс. Более того, очень полезный с практической точки зрения. Потенциальные работодатели могут вкладывать инвестиции в обучение и развитие своих работников для повышения их производительности, что в свою очередь будет выгодно как одной стороне - фирме [сокращение издержек на рутинной работе и на поиске информации], так и другой - потенциальному работнику [дополнительная премия к заработной плате за компьютерную грамотность]. Иными словами, высококачественные специалисты более производительны и больше востребованы на рынке труда, поэтому государство должно стимулировать индивидов и компании инвестировать в развитие человеческого капитала.



Литература

1. Зудина А.А. Неформальная занятость и субъективный социальный статус: пример России. Препринт WP3/2013/01. М.: Изд. дом ВШЭ, 2013.

2. Капелюк С.Д. Межсекторные различия в заработной плате: оценка последствий перехода на новую систему оплаты труда бюджетников. Сборник XIV апрельская международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества. Изд. дом ВШЭ, том 2. 2014, с. 703-712.

3. Родионова Л.А. Эконометрический анализ влияния смены семейного статуса на заработную плату в России. Прикладная эконометрика. 2013, № 31(3). С. 79-98.

4. Рощин С. Ю. Влияние владения компьютерными технологиями на поиск работы, занятость и заработную плату / НИУ ВШЭ. Серия WP15 "Научные труды Лаборатории исследований рынка труда". 2007. № 04.

5. Autor D.H., Katz L.R., Krueger A.B. Computing inequality: have computers changed the labour market? Quarterly Journal of Economics 113, 1998, 1169-1213.

6. Bauernschuster S., Falck O., Woessmann L. Surfing alone? The Internet and social capital: Evidence from an unforeseeable technological mistake. Journal of Public Economics, Volume 117, September 2014, Pages 73-89.

7. Campos R., Arrazola M., Jose de Hevia. Online job search in the Spanish labor market. Telecommunications Policy, Volume 38, Issue 11, December 2014, Pages 1095-1116.

8. Freeman R. B. The labour market in the new information economy. NBER Working paper series No. 9254, October 2002.

9. Krueger A. How computers have changed the wage structure: evidence from microdata, 1984-1989. The Quarterly Journal of Economics 108 (1), 1993, 33-60.

10. Lee S-H., Kim J. Has the Internet changed the wage structure too? Labour Economics, Volume 11, Issue 1, February 2004, Pages 119-127.

11. Liu J-T, Tsou M-W, Hammitt J.K. Computer use and wages: evidence from Taiwan. Economics Letters, Volume 82, Issue 1, January 2004, Pages 43-51

12. Najarzadeh R., Rahimzadeh F., Reed M. Does the Internet increase labor productivity? Evidence from a cross-country dynamic panel. Journal of Policy Modeling, Volume 36, Issue 6, November-December 2014, Pages 986-993.

13. Noh Y-H, Yoo K. Internet, inequality and growth. Journal of Policy Modeling, Volume 30, Issue 6, November-December 2008, Pages 1005-1016

14. Orzal O., Unsal A., Ozalp S.S. Evaluation of Internet Addiction and Depression among University Students. Procedia - Social and Behavioral Sciences, Volume 82, 3 July 2013, Pages 445-454.

15. Peng G., Eunni R.V. Computer skills, non-routine tasks, and wage premium: A longitudinal study. The Journal of Strategic Information Systems, Volume 20, Issue 4, December 2011, Pages 449-460.

16. Xie W. Social network site use, mobile personal talk and social capital among teenagers. Computers in Human Behavior, Volume 41, December 2014, Pages 228-235.



Приложения

Приложение 1

Активные пользователи сети Интернет (синий - 2003 год, красный - 2013 год)

Рис. 5. Активные пользователи сети Интернет (на 100 человек) в 2003 и 2013 гг



Приложение 2

Полный список переменных

Название переменной	Название в Stata	Значение переменной
Основные переменные
Реальная заработная плата (в ценах 2003)	w_real
Использование компьютера	comp_w	1 - да 0 - нет
Использование Интернета	Int_w	1 - да 0 - нет
Возраст	age
Пол индивида	gend	1 - мужской 0 - женский
Семейное положение	marst	1 Никогда в браке не состояли 2 Состоите в зарегистрированном браке 3 Живете вместе, но не зарегистрированы 4 Разведены и в браке не состоите 5 Bдовец (вдова) 6 официально зарегистрированы, но вместе не проживают
Количество детей	kids
Образование	educ_	метки от 0 до 12 - так же 13,14 - 11 лет 15,19 - 13 лет 16,17 - 14 лет 18,20 - 15 лет 21 - 16 лет 22 - 17 лет 23 - 19 лет
Профессиональный статус	occup	0 военнослужащие 1 законодатели; крупные чиновники; руководители высшего и среднего звена 2 специалисты высшего уровня квалификации 3 специалисты среднего уровня квалификации; 4 служащие офисные и по обслуживанию клиентов 5 работники сферы торговли и услуг 6 квалифицированные работники сельского, лесного хозяйства и рыбоводства 7 квалифицированные рабочие, занятые ручным трудом 8 квалифицированные рабочие, использующие машины и механизмы 9 неквалифицированные рабочие всех отраслей
Продолжительность рабочего дня	day
Продолжительность рабочей недели	week
Общий опыт работы	exp
Опыт работы на текущем рабочем месте	exp_ cur
Отрасль, в которой занят респондент	branch	13,14, волна 1 легкая промышленность 2 гражданское машиностроение 3 ВПК 4 нефтегазовая промышленность 5 другая отрасль тяжелой промышленности 6 строительство 7 транспорт, связь 8 сельское хозяйство 9 органы управления 10 образование 11 наука, культура 12 здравоохранение 13 армия, МВД, органы безопасности 14 торговля, сфера услуг 15 финансы 15,16,17, 18, 19, 20 волна 16 энергетическая промышленность 17 ЖКХ 21,22 волна 18 операции с недвижимостью 20 социальное обслуживание 21 юриспруденция 22 церковь 23 химическая промышленность 24 деревообрабатывающая промышленность, лесное хозяйство 25 спорт, туризм, развлечения 26 услуги населению 27 IT, информационные технологии 28 экология, защита окружающей среду 29 организация общественного питания 30 другое
Тип предприятия	gov	1 - государственное 0 - частное
Официально устроены на работе	official	1 - да 0 - нет
Использование мобильного телефона	mob	1 - да 0 - нет
Контрольные переменные
Получаете пенсию по старости	pens	1 - да 0 - нет
Работаете	work	1 - да 0 - нет
Когда-нибудь работали	ever_w	1 - да 0 - нет
Зарегистрированы как безработный	unemp	1 - да 0 - нет
Дополнительные переменные
Где пользуетесь Интернетом	Int_where	1 дома 2 учеба/работа 3 инт кафе 4 другое



Приложение 3

Выборка

Основной задачей мониторинга является анализ динамики изменений поведения индивидов. Возможность проследить динамику появляется когда удается накапливать данные по одним и тем же индивидам (домохозяйствам). Однако это не всегда получается: семьи могут распадаться, образовываться новые, либо респонденты отказываются принимать дальнейшее участие в обследовании. Мониторинг построен на "одномерной" модели выборки, то есть поволновой с последующей возможностью слития ее в панельные данные благодаря повторяемости выборки.

Модель "повторяющейся выборки" имеет свои преимущества: во-первых, нет преград для анализа данных с точки зрения пространственных эффектов; во-вторых, возможность анализа не только поведения индивидов, но и домохозяйств; в-третьих, простота и быстрота перехода к анализу временной структуры данных.

Основную единицу опроса составляют "жилища" индивидов, при условии, что в одном жилище проживает одно домохозяйство. Такой подход к определению единицы опроса позволяет сохранять репрезентативность выборки для лиц, проживающих на территории Российской Федерации Описание проекта РМЭЗ НИУ ВШЭ <http://www.hse.ru/rlms/sample>.

Основная проблема панельной структуры ? это ее постепенное истощение и сужение. Проблема может быть решена несколькими способами: переход к несбалансированной панели (разное количество наблюдений в разные периоды времени) или к панелям с замещением (место выбывших занимают новые респонденты с похожими характеристиками).

Приложение 4

Полный набор МНК моделей

Variable

ols_12c

ols_13c

ols_14c

ols_15c

ols_16c

ols_17c

ols_18c

ols_19c

ols_20c

ols_21c

ols_22c

Int_w

0.1948***

0.0819

0.1738***

-0.2452

0.2978***

0.2319***

0.2210***

0.1809***

0.1099***

0.0752***

0.0337

comp_w

0.4571***

0.1094

-0.0547

0.6322**

0.1875***

0.2034***

0.1915***

0.1782***

0.2278***

0.2559***

0.2572***

gend

-0.4637***

0.0379

-0.3421***

-0.5989***

-0.3139***

-0.3212***

-0.3090***

-0.2825***

-0.3029***

-0.0080

-0.3070***

week

0.0154***

-0.0057

0.0161**

-0.0079

0.0095

0.0229***

0.0199***

0.0030

0.0175***

0.0216***

0.0144***

week2

-0.0001***

0.0001

-0.0001*

0.0001

-0.0000

-0.0001***

-0.0001***

-0.0000

-0.0001***

-0.0001***

-0.0001***

gov

-0.3000***

-0.0095

-0.2388***

-0.1740

0.0003

-0.2005***

-0.1654***

-0.1657***

-0.1488***

-0.1372***

-0.1659***

age

0.0300***

0.0041

0.0605***

0.0721*

0.0307***

0.0348***

0.0391***

0.0298***

0.0382***

0.0235***

0.0362***

age2

-0.0003***

-0.0001

-0.0007***

-0.0009*

-0.0003**

-0.0004***

-0.0005***

-0.0004***

-0.0005***

-0.0003***

-0.0005***

exp_cur

0.0072***

0.0021

0.0057*

0.0168*

0.0018

0.0035**

0.0052***

0.0021

0.0031***

0.0021*

0.0031***

educ_

0.0565***

-0.0224

0.0027

0.0363

-0.0015

0.0179***

0.0193***

0.0033

0.0105**

0.0056

0.0093*

official

-0.0754

0.1204***

0.0836**

_Ioccupa0

0.3415

0.1957

-0.1871

0.1143

0.0694

0.0421

0.1534

0.1185

0.2842**

0.2939**

_Ioccupa1

-0.1071

0.2355***

0.0796

0.1279

0.2262***

0.3065***

0.1741**

0.2390***

0.3513***

0.1953***

_Ioccupa2

-0.0339

0.1990***

-0.0353

0.1670***

0.1490***

0.1688***

0.1391***

0.1851***

0.1895***

0.1829***

_Ioccupa4

0.0007

-0.1027

0.2533

-0.2353***

-0.2063***

-0.1566***

-0.2146***

-0.1808***

-0.2351***

-0.2363***

_Ioccupa5

-0.0088

-0.0904

0.1306

-0.2590***

-0.2231***

-0.1313***

-0.2308***

-0.2087***

-0.1792***

-0.1566***

_Ioccupa6

-0.1682

-0.1364

0.4367

-0.5066

-0.2063

0.0543

-0.2831

-0.0193

0.1794

0.1683

_Ioccupa7

0.0403

-0.1119

0.1839

0.0309

-0.0711*

-0.0035

-0.0617

-0.0036

0.1273***

-0.0379

_Ioccupa8

0.0859

-0.0809

-0.2645

-0.0092

-0.0340

0.0024

0.0046

-0.0264

0.1133***

-0.0349

_Ioccupa9

0.0360

-0.3069***

-0.2202

-0.3173***

-0.3156***

-0.2512***

-0.3143***

-0.3400***

-0.2798***

-0.3855***

_Ibranch_1

0.0343

-0.0308

0.2254

-0.0915

0.0260

-0.0088

-0.0405

-0.0371

-0.0592*

-0.0408

_Ibranch_2

-0.0160

0.0743

-0.1666

-0.1352

-0.0753

-0.1821***

-0.1647**

-0.0852*

-0.0553

-0.0574

_Ibranch_3

-0.1733

0.0174

-0.1031

-0.0959

-0.0867

-0.1274

-0.0896

-0.0297

-0.0332

0.0383

_Ibranch_4

-0.3319*

0.2856**

0.6362

0.3081**

0.4158***

0.3568***

0.2635***

0.3096***

0.3730***

0.3455***

_Ibranch_5

0.0723

0.0150

0.0876

-0.0369

0.0681

0.0397

0.0074

0.0102

0.0646

0.0695

_Ibranch_6

-0.1504

0.2020**

-0.1086

0.0719

0.1289***

0.1252***

0.1662***

0.1021***

0.2077***

0.1227***

_Ibranch_7

-0.0990

0.2399***

0.4257

0.0442

0.1343***

0.0818*

0.0411

0.1091***

0.1580***

0.0999***

_Ibranch_8

0.0252

-0.5797***

-0.3344

-0.7576***

-0.6390***

-0.5742***

-0.5198***

-0.4624***

-0.4437***

-0.4535***

_Ibranch_9

0.0525

0.0981

-0.4032

-0.2327*

-0.1956***

-0.0608

-0.0986

-0.1911***

-0.1806***

-0.1842***

_Ibranch_10

0.0488

-0.2689***

0.2214

-0.3656***

-0.2814***

-0.2050***

-0.3675***

-0.3145***

-0.2963***

-0.1994***

_Ibranch_11

-0.0220

-0.1578

-0.5677

-0.4067***

-0.1561**

-0.1722**

-0.1480**

-0.2204***

-0.1818***

-0.1425***

_Ibranch_12

0.0926

-0.1176

0.0154

-0.3704***

-0.1919***

-0.1085**

-0.1471**<...

Страница:

•  1 
•  2 
•  3 

дипломная работа "Исследование влияния Интернета на заработные платы индивидов" скачать

Подобные документы

• Сущность, формы и системы заработной платы

  Определения "заработной платы", представленные разными экономическими школами. Функции заработной платы, основные формы и системы, используемые на отечественных предприятиях. Анализ взаимосвязи роста производительности труда и заработной платы в России.
  
  курсовая работа [43,9 K], добавлен 28.02.2010
  

• Статистическое изучение заработной платы

  Понятие заработной платы, формы и системы оплаты труда. Статистическое изучение заработной платы. Состав и расчет фонда заработной платы. Анализ уровня, динамики и дифференциации заработной платы. Взаимосвязь между фондом и уровнем заработной платы.
  
  курсовая работа [761,5 K], добавлен 06.05.2009
  

• Зарплата: сущность, виды и уровень, человеческий капитал

  Сущность, формы и системы заработной платы, их недостатки. Действующие элементы, функции и принципы организации заработной платы, ее состояние. Формы, виды инвестирования в человеческий капитал: вложение в образование и подготовка по месту работы.
  
  реферат [31,1 K], добавлен 26.05.2009
  

• Теоретический анализ формы и системы заработной платы в Украине

  Определение сущности и исследование экономической природы заработной платы: классическая и современная трактовки заработной платы. Характеристика форм и систем заработной платы. Анализ и проблемы совершенствования системы заработной платы в Украине.
  
  курсовая работа [52,1 K], добавлен 17.04.2011
  

• Резервы роста эффективности использования фонда заработной платы

  Оплата, начисляемая работникам за отработанное время. Структура заработной платы. Состав фонда заработной платы и основные источники его формирования. Анализ соотношения темпов роста производительности труда и использование фонда заработной платы.
  
  курсовая работа [174,9 K], добавлен 06.09.2014
  

• Анализ фонда заработной платы

  Факторы изменения показателей эффективности использования фонда заработной платы на промышленном предприятии. Анализ соотношения темпов роста производительности труда и средней заработной платы. Оценка рациональности использования рабочего времени.
  
  курсовая работа [98,2 K], добавлен 30.01.2014
  

• Статистическое изучение заработной платы

  Сущность и основы организации оплаты труда. Средний уровень заработной платы. Состав затрат на рабочую силу. Практическое исследование показателей уровня заработной платы предприятия с использованием изученных теоретических данных и компьютерных расчетов.
  
  курсовая работа [925,9 K], добавлен 21.05.2009
  

• Человеческий капитал: теоретические и практические аспекты

  Человек на рынке труда и принципы формирования спроса на нем. основные факторы и этапы формирования заработной платы и предложения рабочей силы. Причины различий в уровнях оплаты труда. Человеческий капитал: соотношение между спросом и предложением.
  
  курсовая работа [691,0 K], добавлен 18.10.2013
  

• Совершенствование систем оплаты труда на промышленных предприятиях (на примере предприятия ООО "ТехСервис")

  Сущность, функции, формы, модели заработной платы. Влияние заработной платы на производительность труда. Современные проблемы организации заработной платы в России. Анализ действующей системы оплаты труда ООО "ТехСервис" и пути ее совершенствования.
  
  дипломная работа [227,3 K], добавлен 28.11.2010
  

• Управление стоимостью интернет-проектов

  Общая характеристика и актуальность интернет-коммерции. Определение сферы возможностей Интернета для развития бизнеса. Особенности оценки электронного предпринимательства, сравнительное исследование подходов к оценке и управлению различными проектами.
  
  дипломная работа [200,1 K], добавлен 13.07.2013
  

• Потребительские предпочтения в интернете

  Изучение функций и роли интернета в социальном воспроизводстве общества. Основные характеристики потребления как индикатора места человека в современном обществе. Оценка влияния интернета на потребительские предпочтения и на воспроизводство личности.
  
  дипломная работа [647,1 K], добавлен 27.11.2017
  

• Основные показатели, используемые при анализе эффективности использования заработной платы на торговом предприятии

  Состав и динамика фонда заработной платы. Показатели, оказывающие влияние на размер оплаты труда в торговых предприятиях. Определение влияния факторов на фонд заработной платы. Анализ использования фонда заработной платы, его уровня в товарообороте.
  
  методичка [32,4 K], добавлен 26.07.2010
  

• Анализ фонда заработной платы

  Изучение сущности и содержания заработной платы в условиях рыночной экономики: системы и формы оплаты труда, задачи анализа фонда заработной платы. Анализ динамики, состава и структуры переменной и постоянной заработной платы исследуемого предприятия.
  
  дипломная работа [138,1 K], добавлен 25.05.2010
  

• Анализ фонда заработной платы в растениеводстве в СПК "Ошмянский Рассвет" Ошмянского района Гродненской области

  Анализ размера и структуры фонда заработной платы. Динамика численности работников растениеводства. Оценка эффективности использования средств на оплату труда. Определение влияния факторов на изменение прибыли от реализации на рубль заработной платы.
  
  курсовая работа [588,5 K], добавлен 15.03.2018
  

• Особенности рынка труда и регулирования заработной платы в Республике Беларусь

  Исследование сущности, структуры и функций рынка труда. Анализ основных характеристик занятости и безработицы. Изучение динамики заработной платы и путей ее повышения. Государственное регулирование рынка труда и заработной платы в Республике Беларусь.
  
  курсовая работа [53,3 K], добавлен 12.12.2013
  

• Анализ заработной платы районной государственной администрации

  Задачи и структура районной государственной администрации. Анализ среднего уровня рядов динамики заработной платы, методы выявления тренда. Корреляционно–регрессивный и индексный анализ влияния факторов на изменение заработной платы, их оптимизация.
  
  дипломная работа [231,8 K], добавлен 26.01.2009
  

• Отдельные методологические аспекты анализа использования фонда заработной платы

  Назначение и методология анализа хозяйственной деятельности предприятия. Анализ структуры и использования фонда заработной платы, показателей производительности труда, изменения средней заработной платы на предприятии ООО "Жигулевский водочный завод".
  
  курсовая работа [692,7 K], добавлен 16.04.2010
  

• Анализ использования персонала предприятия и фонда заработной платы

  Анализ динамики выполнения плана производства и реализации продукции, ассортимента и структуры продукции, использования персонала предприятия и фонда заработной платы. Оценка соотношения темпов роста производительности труда и средней заработной платы.
  
  дипломная работа [482,2 K], добавлен 09.06.2013
  

• Статистические методы изучения взаимосвязей производственных показателей фирмы (на примере производительности труда и заработной платы)

  Изучение основных показателей производительности труда. Особенности применения статистических методов для расчета взаимосвязи между уровнем производительности труда на предприятии и динамикой заработной платы персонала. Расчет стоимости рабочей силы.
  
  курсовая работа [326,7 K], добавлен 26.11.2010
  

• Статистическое изучение заработной платы

  Рассмотрение основных принципов, форм и систем оплаты труда на предприятии. Анализ фонда заработной платы предприятия ООО "Волна+". Исследование состава затрат на рабочую силу. Описание статистических методов изучения дифференциации заработной платы.
  
  курсовая работа [82,0 K], добавлен 21.04.2015
  

Другие документы, подобные "Исследование влияния Интернета на заработные платы индивидов"

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам