Вопнаров Д.А.
СРАВНИВАЕМ СОПОСТАВИМОЕ: ГЕНДЕРНЫЙ РАЗРЫВ В ОПЛАТЕ ТРУДА В РАМКАХ ЕДИНЫХ ДОЛЖНОСТНЫХ УРОВНЕЙ *
Аннотация:
статья посвящена анализу гендерного разрыва в оплате труда в российских компаниях на основе данных за 2022–2024 годы, собранных компанией Lens Consulting. Исследование охватывает как нескорректированный, так и скорректированный разрыв с учётом грейда, региона, индустрии и функциональной роли. Применены методы стратификации и бутстрэпа. Нескорректированный разрыв составляет от 22,7% до 36,2% по базовому окладу (BP) и от 31,3% до 40,4% по целевому совокупному вознаграждению (TTC). Скорректированные значения находятся в пределах 2,0–3,1% (BP) и 2,6–4,2% (TTC). Исследование не акцентируется на динамике по годам, сосредотачиваясь на наличии и масштабах разрыва в выборках разного объема. Результаты показывают, что корректировка позволяет изолировать влияние гендера от иных факторов, однако сохраняющаяся необъяснённая компонента может отражать влияние институциональных особенностей или устоявшихся социальных установок. Работа подчёркивает значимость методологически точной оценки гендерного неравенства и необходимость дальнейших исследований его причин.
Ключевые слова:
гендерный разрыв, оплата труда, Россия, рынок труда, скорректированный разрыв, необъясненный разрыв, профессиональная сегрегация, региональные различия, отраслевая сегрегация, стратификация
DOI 10.24412/2712-8849-2025-687-64-90
Скорректированные значения находятся в пределах 2,0–3,1% (BP) и 2,6–4,2% (TTC). Исследование не акцентируется на динамике по годам, сосредотачиваясь на наличии и масштабах разрыва в выборках разного объема. Результаты показывают, что корректировка позволяет изолировать влияние гендера от иных факторов, однако сохраняющаяся необъяснённая компонента может отражать влияние институциональных особенностей или устоявшихся социальных установок. Работа подчёркивает значимость методологически точной оценки гендерного неравенства и необходимость дальнейших исследований его причин.Ключевые слова: гендерный разрыв, оплата труда, Россия, рынок труда, скорректированный разрыв, необъясненный разрыв, профессиональная сегрегация, региональные различия, отраслевая сегрегация, стратификация.TTВведение.Гендерный разрыв в оплате труда является одной из наиболее значимых социально-экономических проблем современности, отражающей неравенство возможностей мужчин и женщин на рынке труда. В России, несмотря на декларируемые принципы равенства, гендерный разрыв в оплате труда остается существенным по оценкам исследователей в области gender wage gap.Согласно докладу Всемирного Экономического Форума [16], гендерный разрыв в оплате труда составляет около 31,5%. В исследовании 2022 г. российские исследователи подсчитали на основе множества оценок, что необъясненный разрыв в заработной плате варьируется в диапазоне от 5,3 до 69,9% со средним значением 37,3%. Этот показатель превышает мировые данные на 5,8%, согласно данным ВЭФ. Авторы отмечают, что наиболее существенный фактор, влияющий на гендерный разрыв в заработных платах – родительский статус сотрудника, в то время как отсутствие контроля за отраслью и профессией приводит к завышению необъясненного разрыва в заработных платах [4, с. 224].В более раннем исследовании от 2019 года исследователи свидетельствуют о том, что гендерный разрыв в оплате труда в России сохраняется: средняя заработная плата женщин составляла 60,7— 65,3 процента от заработной платы мужчин в период с 2005 по 2011 год и повысилась до 71,7 процента в 2017 году. Факторы, влияющие на этот разрыв, включают образование, трудовой статус и дифференциацию социально-профессиональных групп [1, с. 86]Гендерный разрыв в оплате труда в России среди недавних выпускников университетов составляет 22%, даже при равном образовании и отсутствии опыта. Этот разрыв обусловлен особенностями образования в 18%, а образовательные и должностные характеристики объясняют 33% разрыва. Большая часть разрыва осталась необъясненной, что свидетельствует о более глубоких системных проблемах [2, С. 138–139]. В исследовании 2022 года разрыв в оплате труда мужчин и женщин в раннем возрасте в России составляет примерно 20%, при этом существенная разница в оплате труда появляется сразу после окончания учебы и со временем увеличивается. [24].Исследование гендерного разрыва в оплате труда в Европе выявил значительные различия, особенно подчеркивая существование эффекта «стеклянного потолка». Исследования показывают, что гендерный разрыв в оплате труда более выражен в верхней части распределения заработной платы, что позволяет предположить, что женщины сталкиваются с препятствиями при продвижении по службе на более высокооплачиваемых должностях. [5].В контексте России большинство работ опираются на агрегированные данные, такие как опросы населения или официальную статистику, которые не позволяют в полной мере учесть различия в должностях, функционале, требованиях к квалификации, дифференциации заработных плат в разных регионах России, отраслевую специфику многих должностей. Большая часть гендерного разрыва в исследованиях остается необъясненной даже после корректировки с учетом зависимых переменных, которые могут влиять на степень разрыва.Необходимость нового исследования, основанного на анализе реальных зарплатных данных российских компаний, обусловлена несколькими причинами. Во-первых, существующие исследования часто опираются на самооценку доходов, что может приводить к искажениям из-за субъективности респондентов. Во-вторых, большинство работ не учитывают детализированные данные о должностях, функционале и требованиях к квалификации, что не позволяет выделить скорректированный гендерный разрыв.Данное исследование, основанное на анализе фактических зарплатных данных российских компаний, позволит не только оценить текущий гендерный разрыв, но и сделать поправку на переменные, которые могут завысить или занизить проценты разрывов. Такой подход предполагает учет факторов, таких как функциональная принадлежность сотрудников, грейд, отраслевая принадлежность и регион, что делает анализ более точным и релевантным. Кроме того, использование данных компаний позволяет избежать искажений, связанных с самооценкой доходов, и получить более объективную картину.В связи с вышеперечисленным будут выдвинуты гипотезы:H₀: После контроля за грейдом, регионом, индустрией и подфункцией, медианная заработная плата женщин не отличается от медианной заработной платы мужчин в периодах с 2022–2024 гг.H₁: После контроля за грейдом, регионом, индустрией и подфункцией, медианная заработная плата женщин статистически значимо ниже медианной заработной платы мужчин в периодах с 2022–2024 гг., значение разрыва в процентах > 0.Обзор литературы по скорректированному гендерному разрыву в оплате труда.Концепция скорректированного гендерного разрыва в оплате труда основана на моделях регрессии заработной платы, учитывающих такие факторы, как опыт, образование и другие переменные, которые могут влиять на расчет значения гендерного разрыва. Ключевые исследования в этой области касаются методов, позволяющих учесть характеристики необъясненной части гендерного разрыва. Блау и Кан [10] и Минсер и Полачек [21] в своих статьях рассматривают вопросы эндогенности и анализируют различия в заработной плате.Исследования гендерного разрыва в оплате труда уходят корнями в экономическую теорию человеческого капитала, разработанную Гэрри Беккером [7]. Беккер утверждал, что различия в оплате труда могут быть объяснены инвестициями в образование, профессиональные навыки и опыт. Однако даже при учете этих факторов остается необъясненная часть разрыва, которую часто связывают с дискриминацией или социальными нормами. В своей работе «The Economics of Discrimination» [6]. Беккер также предположил, что дискриминация на рынке труда может быть результатом предпочтений работодателей, что снижает заработную плату определенных групп работников, включая женщин.Клаудия Голдин, лауреат Нобелевской премии по экономике 2023 года, внесла значительный вклад в изучение скорректированного гендерного разрыва. В книге «Understanding the Gender Gap: An Economic History of American Women» [Goldin, 1990] и более поздней работе «Career and Family: Women’s Century-Long Journey toward Equity» [18] она подчеркивает, что даже при контроле за образованием и опытом различия в оплате сохраняются из-за таких факторов, как "штраф за материнство" (motherhood penalty) и ожидания гибкости в работе. Голдин отмечает, что женщины чаще выбирают профессии или режимы работы, которые позволяют совмещать карьеру и семейные обязанности, что снижает их доходы по сравнению с мужчинами.Говоря о методах исследований гендерного разрыва, в том числе для учета ковариатов, одним из наиболее распространенных методов анализа скорректированного разрыва является декомпозиция Блайндера-Оаксаки, предложенная Аланом Блайндером [12] и Рональдом Оаксакой [22]. В статье «Wage Discrimination: Reduced Form and Structural Estimates» демонстрируется подход, который разделяет разрыв в оплате труда на объясненную часть (связанную с различиями в характеристиках, таких как образование и опыт) и необъясненную часть (потенциально обусловленную дискриминацией). Этот метод широко используется в современных исследованиях, включая работы Франсин Блау и Лоуренса Кана.Блау и Кан в статье «The Gender Wage Gap: Extent, Trends, and Explanations» применили декомпозицию для анализа данных США. Они обнаружили, что в 1980 году скорректированный разрыв составлял около 21–29%, но довольно резко сократился до 8–18% к концу 1980-х гг. Однако разрыв в следующие 20 лет сохранялся в данном диапазоне. Также ученые обнаружили необъясненный разрыв в оплате труда мужчин и женщин сокращался гораздо медленнее в верхней части распределения заработной платы, чем в средней или нижней. Авторы отмечают, что сокращение связано с ростом образовательного уровня женщин и их интеграцией в высокооплачиваемые профессии, однако необъясненная часть разрыва сохраняется, указывая на влияние социальных и культурных факторов [11, с. 853].Эмпирические исследования показывают, что скорректированный гендерный разрыв варьируется в зависимости от страны, отрасли и периода времени. Например, исследование Международной организации труда (ILO) «Global Wage Report 2018/19» [20] показывает, что скорректированный разрыв меньше, чем нескорректированный, что отражает различия в характеристиках рабочей силы, таких как профессия, образование и опыт. Тем не менее в докладе подчеркивается, что, хотя женщины зарабатывают примерно 80 центов на каждый доллар, заработанный мужчинами, эта цифра значительно различается в зависимости от демографии и профессии, причем он выше в странах с низким уровнем дохода. Авторы подчеркивают роль гендерной сегрегации на рынке труда: женщины чаще заняты в низкооплачиваемых секторах, таких как образование и здравоохранение, даже при одинаковом уровне квалификации с мужчинами.Марианна Бертран в статье «New Perspectives on Gender» [8] анализирует влияние психологических и поведенческих факторов на скорректированный разрыв. Она ссылается на эксперименты, показывающие, что женщины менее склонны к переговорам о зарплате из-за социальных ожиданий, что увеличивает разрыв даже при идентичных профессиональных характеристиках. Совместно с Голдин и Кацем [9] она также исследовала "штраф за материнство", который влиял на доходы женщин через несколько лет после выпуска из университета, тогда как мужчины часто получают "премию за отцовство" (fatherhood bonus). Помимо этого, авторы отмечают, разрыв в оплате труда минимален сразу после получения дипломов программ MBA, но в течение 10–16 лет этот разрыв возрастает.В статье Пола Редмонда и Шеймуса МакГиннесса рассматриваются трудовые предпочтения и их возможное влияние на гендерный разрыв в странах Европы. Несмотря на сокращение гендерного разрыва в оплате труда в Европе, его значительная часть остаётся необъяснённой стандартными факторами, в частности в Восточной Европе. Средняя разница в заработной плате между мужчинами и женщинами в Европе составляет 12,2 процента. При этом авторы отмечают, что различия в трудовых предпочтениях (например, ориентация женщин на близость работы к дому и стабильность, а мужчин — на финансовую выгоду) увеличивают разрыв на 1,3 п.п., играя более существенную роль, чем возраст или стаж. Квантильный анализ подтверждает, что этот эффект сильнее выражен в верхней части распределения заработков, подчеркивая необходимость учёта нематериальных мотиваций в исследованиях гендерного неравенства [23].Современные исследования обращают внимание на новые аспекты скорректированного разрыва. Клаудия Голдин в статье «A Grand Gender Convergence: Its Last Chapter» [17] утверждает, что для полного устранения разрыва необходимо изменить структуру рабочих мест, сделав их более гибкими для обоих полов. Уделение особого внимания гибкому графику работы может способствовать выполнению разнообразных семейных обязанностей и тем самым способствовать гендерному равенству на рабочем месте. Она приводит примеры отраслей, таких как фармацевтика, где гендерный разрыв минимален благодаря стандартизированным условиям труда.Эстер Дюфло в работе «Women Empowerment and Economic Development» [14] подчеркивает связь между гендерным равенством и экономическим ростом. Она утверждает, что устранение гендерного разрыва может увеличить производительность труда, но требует комплексных мер, включая изменение культурных норм и доступ к образованию.Литература по скорректированному гендерному разрыву в оплате труда демонстрирует сложную природу этого явления, обусловленную как экономическими, так и социальными факторами. Работы Беккера, Голдин, Блау, Кана и других авторов подчеркивают, что даже при учете объективных характеристик остается необъясненная часть разрыва, связанная с дискриминацией, гендерными ролями и институциональными барьерами. Методы измерения, такие как декомпозиция Блайндера-Оаксаки, и эмпирические данные из различных стран подтверждают устойчивость проблемы, хотя ее масштаб сокращается в развитых экономиках.Эмпирические данные и методы исследования.Настоящее исследование подготовлено с использованием агрегированных, обезличенных и анонимизированных данных, основанных на материалах ежегодного исследования по вознаграждению, проводимого при участии консалтинговой компании Lens Consulting. Все данные обезличены, и никакая информация, позволяющая идентифицировать конкретные компании или сотрудников, не использовалась. Одним из основных проектов компании является «Исследование по вознаграждению», в рамках которого происходит сбор данных российских и международных компаний, ведущих деятельность в России, с последующими процессами обработки, анализа и предоставления клиентам агрегированной информации по рыночным практикам вознаграждения в России. Все компании, подающие данные в исследование, заполняют унифицированные зарплатные анкеты, которые проверяются сотрудниками Lens Consulting на технические и фактологические ошибки.При обработке данных не вносятся корректировки заработных плат. При обнаружении экстремальных заработных плат или премий, почасовой ставки у сотрудника, несоответствующего грейда относительно рыночной практики, консультанты уточняют у компаний-участников исследования, корректно ли они внесли данные. Устранение ошибок происходит таким образом, чтобы все данные были приведены в единый формат, что обеспечивает корректную сравнимость итоговых результатов.Данные для анализа взяты за период с 2022–2024 годы (при этом сбор данных для каждого года собирался на единую референтную дату 1 мая) по следующим характеристикам для группировки: Обезличенный идентификатор компании, Индустрия, Регион, Грейд, Пол, Коды функций/ подфункций, Базовый оклад, Целевое совокупное вознаграждение. Использование данных за три года не несет в себе цели проанализировать тенденцию изменений, т.к выборки существенно отличаются по количеству зарплатный значений. С помощью данных за обозначенный период удастся отследить, имеется ли гендерный разрыв на разных массивах данных и какой диапазон этого разрыва.Определение терминов:Грейд – это уровень в системе грейдирования, который определяет ценность должности внутри организации на основе сопоставления должностей друг с другом и с референтными уровнями на рынке. Каждая компания проходит процесс классификации должностей с определением уровней каждого сотрудника в организации. Методология классификации должностей позволяет расставлять грейды по 3 основным факторам («Знания и умения», «Решение вопросов» и «Ответственность»). Грейды позволяют учитывать степень роста уровня ответственности, ценность функционала должности для компании, повышение входных требований для занимаемой позиции (образование, опыт, специфичные навыки и т.д.) при переходе сотрудника с одной должности на другую. Минимальный грейд в исследовании – 7, максимальный – 30 и выше.Расшифровка грейдов: 7–11 грейд – Операционный персонал/рабочие: Разница между грейдами определяется по возрастанию необходимых знаний и умений, уровня ответственности и периметра решаемых задач. Например, за какое количество времени можно научиться работе, нужны ли коммуникативные навыки, образование и т.д. Примеры: 7 грейд – уборщик, грузчик, 8 грейд – парковщик, кофе-леди, 9 грейд – кассир, водитель, 10 грейд – продавец-консультант, специалист поддержки пользователей (1 уровень), 11 грейд – старший продавец-консультант, специалист поддержки пользователей (2 уровень).12–16 грейд – Специалисты: 12–13 – Junior: Начинающие специалисты, учатся, работают под руководством более опытного сотрудника. Примеры: 12 грейд - бухгалтер участка, младший тестировщик, 13 грейд – разработчик ПО junior, старший бухгалтер. 14 – Middle: Сотрудники с обширным опытом работы, теоретическим пониманием своей сферы деятельности, решают более сложные задачи. Примеры: разработчик ПО middle, финансовый аналитик. 15-16 – Senior/Lead: Эксперты в своей сфере деятельности, а также в некоторых случаях первый уровень управления в крупной организации, если говорить про 16 грейд. Примеры: 15 грейд – менеджер проекта, разработчик ПО senior, 16 грейд – Tech Lead/Team Lead в разработке ПО, финансовый контролер.17–20 грейд – Руководители среднего звена: Управляют отделами или направлениями, отвечают за результаты команды, стратегию на своем уровне. Примеры: 17 грейд – корпоративный архитектор, главный инженер на производстве, 18 грейд – руководитель по разработке (Юнита по разработке в ИТ компании), технический директор завода, 19–20 грейды – HR-директор, IT-директор (в зависимости от размера компании и направлений, которые курирует эта должность. В крупных организациях данные должности могут находиться на грейдах выше 20. Грейды топ-менеджмента рассматриваются аналитиками).21+ грейд – Высшее руководство: Топ-менеджеры компании (директора, вице-президенты, CEO). Принимают стратегические решения, отвечают за весь бизнес или крупные направления (оценка топ-менеджмента проводится при участии аналитиков Lens Consulting).Чем выше грейд – тем больше ответственности, сложности задач и влияния на компанию.В контексте настоящего исследования грейды позволяют сравнивать должности с одинаковой ценностью для компании, учитывая основные детерминанты, которые могут влиять на показатели гендерного разрыва. Компании оценивают эти должности исходя из важности для компании тех или иных функций, которые выполняют сотрудники, а также из входных требований, которые необходимы кандидату для занятия той или иной должности, поэтому данный метод позволяет объективно оценивать должности без привязки к их названиям, гендерной принадлежности, личности человека и других характеристик, которые могут исказить показатели разрыва.Базовый оклад (Base Pay, далее сокращенно BP) — это сумма годового оклада и фиксированных выплат, не зависящих от результативности сотрудника или компании, т.е без бонусных выплат.Целевое совокупное вознаграждение (Total Target Cash, далее сокращенно TTC) — это совокупный уровень вознаграждения, которое сотрудник получит при 100% выполнении поставленных целей и состоит из базового оклада и целевой премии. Целевая премия — это сумма, которую работодатель обещает к выплате при 100% выполнении сотрудником поставленных целей, индивидуальных и/или корпоративных.Коды функций/ подфункций – это уникальные категории, присвоенные каждой должности в соответствии с функционалом. Например, код функции IT – более широкая категория IT специальностей, а код подфункции ITA – только должности по разработке и внедрению программного обеспечения. В данной работе будет использоваться более узкая категория подфункций, так как при группировке данных по функциям разброс между должностями может быть существенным.Использование подфункций, грейдов, регионов и индустрий представляет собой уникальный способ многоуровневой категоризации данных, которая помогает точнее выявить наличие и уровень гендерного разрыва, отделяя структурные факторы от необъяснимых (организационные особенности, социальные нормы и т.д.). Анализ учитывает следующие параметры:Грейд – сравниваются зарплаты мужчин и женщин на должностях одинакового уровня значимости для компании.Подфункция – учитываются только схожие по обязанностям должности, исключая различия в оплате из-за разного функционала.Регион – компенсирует разницу в оплате труда между регионами, чтобы она не искажала гендерный разрыв.Индустрия – учитывает отраслевые особенности вознаграждений, чтобы сравнение было релевантным.Анализ по 2 компенсационным элементам позволяет отследить, существует ли гендерный разрыв не только в базовом окладе, но и в совокупном вознаграждении, включающем запланированные премиальные выплаты.Говоря о выборке, стоит отметить, что в каждом году соотношение доли мужчин и женщин находится на близком уровне с генеральной совокупностью (табл. 1). По данным на 1 января 2024 года в России доля женщин – 54,2% населения, мужчин – 45,8% [3]. Ниже представлено распределение мужчин и женщин в абсолютном значении и их процентное соотношение по каждому году (табл. 1).Таблица 1. Распределение мужчин и женщин в выборках 2022–2024 гг.и их соотношение в %.Перед тем, как считать скорректированный гендерный разрыв, будет представлен анализ нескорректированного разрыва по трем годам для последующего сравнения результатов двух подходов.Нескорректированный подход показывает общее различие в медианных зарплатах мужчин и женщин без учёта ключевых факторов, таких как грейд, регион, индустрия и функция. При агрегировании данных мы используем только одну категорию, например, только грейд или только регион, игнорируя влияние остальных переменных. Таким образом, сравнение может происходить между мужчинами и женщинами, находящимися на разных уровнях должностей или в разных локациях.Чтобы показать, насколько сильно может варьироваться разрыв, мы отдельно рассчитываем нескорректированные значения для каждого региона, грейда, индустрии и подфункции.Гендерный разрыв по каждому отдельному фактору будет рассчитан по формуле:Гендерный разрыв=
Номер журнала Вестник науки №6 (87) том 3
Ссылка для цитирования:
Вопнаров Д.А. СРАВНИВАЕМ СОПОСТАВИМОЕ: ГЕНДЕРНЫЙ РАЗРЫВ В ОПЛАТЕ ТРУДА В РАМКАХ ЕДИНЫХ ДОЛЖНОСТНЫХ УРОВНЕЙ // Вестник науки №6 (87) том 3. С. 64 - 90. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/24218 (дата обращения: 07.02.2026 г.)
Вестник науки © 2025. 16+