Ощепков Алексей Юрьевич
Центр трудовых исследований
Профессиональные интересы
Должности
- старший научный сотрудник — Центр трудовых исследований
Био
- · Начал работать в НИУ ВШЭ в 2003 году.
- · Научно-педагогический стаж: 23 года.
Образование
- 2009 · Кандидат экономических наук
- 2009 · Аспирантура: Высшая школа экономики,
- 2003 · Магистратура: Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", специальность «Экономика», квалификация «Магистр»
- 2003 · Магистратура: Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne, специальность «макроэкономика»
- 2003 · Магистратура: Высшая школа экономики, факультет: экономика, специальность «ГиМФ»
- 2001 · Бакалавриат: Государственный университет – Высшая школа экономики, факультет: экономика, специальность «Экономика», квалификация «Бакалавр экономики»
Опыт работы
- · 2003: по наст.время
- · Центр трудовых исследований НИУ ВШЭ, Москва
- · Старший научный сотрудник
- · Немецкий институт экономических исследований (DIW), Берлин
- · Приглашенный научный сотрудник
Награды и поощрения
- · Благодарность НИУ ВШЭ (ноябрь 2022)
- · Благодарность Департамента прикладной экономики НИУ ВШЭ (январь 2021)
- · Надбавка за академические успехи и вклад в репутацию НИУ ВШЭ (2012–2014)
- · Надбавка за академическую работу (2022–2023, 2021–2022, 2019–2020, 2017–2018, 2016–2017, 2015–2016, 2011–2012)
- · Надбавка за публикацию в журнале из Списка А (и приравненном к нему научном издании) (2023–2024)
- · Надбавка за публикацию в международном рецензируемом научном издании (2018–2019)
- · Надбавка за статью в зарубежном рецензируемом журнале (2013–2015)
- · Победитель Конкурса лучших русскоязычных научных и научно-популярных работ работников НИУ ВШЭ – 2021
- · Лауреат премии "Золотая Вышка" 2017 в номинации Лучшая книга
Гранты и проекты
- — · Влияние минимальной заработной платы на занятость и безработицу в России: анализ квартальных региональных данных., ПНФ (2012)Межрегиональная миграция в России: равновесный подход , ПНФ (2007)Гендерные различия в заработной плате в России , ПНФ (2005)
Идентификаторы исследователя
- ORCID:
0000-0001-9010-7888 - ResearcherID:
G-1082-2016 - SPIN РИНЦ:
6508-9240 - Google Scholar: https://scholar.google.ru/citations?hl=ru&user=rLL5uLsAAAAJ
- Scopus AuthorID:
54080231400
Публикации (64)
Market and network corruption: Theory and evidence
2024 · ARTICLE · en
In this paper, we study a division between market corruption—impersonal bribery— and network corruption that operates through social connections. We provide a thorough theoretical discussion of this division, compare it with other categorizations of corruption, and also demonstrate diferences between market and network corruption existing in practice. Using data from the World Economic Forum in the period from 2007 to 2016 we measure market and network corruption across about 150 countries all over the globe and show that network corruption is more related to countries’ cultural backgrounds and more harmful to investments than market corruption. Overall, our paper argues that the market-network dimension, unfairly abandoned in the literature, may be useful for better understanding of such a complex phenomenon as corruption.
The Shadow of the Family: Historical Roots of Social Trust in Europe
2024 · ARTICLE · en
This study provides new evidence on how historical patterns of household formation shape the present-day level of trust. We test two distinct features of historical family arrangements that might be harmful to trust towards out-groups: (a) family extendedness in terms of the number of household members, and (b) generational hierarchy and gender relations within the household. To conduct our study, we compiled a historical database that reflects family structure and socio-economic development, mostly in the 19th century. The analysis was performed on a sample of 94 historical subnational units within eight contemporary Western and Eastern European countries that participated in the Life in Transition Survey in 2010. We find that cohabitation of several generations within the historical family and power of older generations over the younger are detrimental for out-group trust today. By contrast, family extendedness per se was revealed to have no impact on trust.
Regional Convergence in Russia: Estimating an Augmented Solow Model
2023 · ARTICLE · en
This paper studies the convergence in per capita gross regional products across Russian regions in the period from 1996 to 2017. By applying system GMM technique we estimate growth equations, which are directly derived from the classic Solow model, augmented with human capital and migration and considering possible spatial effects. Our main estimates establish a convergence rate of around 2% per year. While interregional migration and the interdependencies of the growth of Russian regions contribute to the convergence process, the role of human capital is ambiguous: when we employ system GMM we do not find any significant impact of human capital on regional growth, no matter how we measure human capital, while pooled OLS estimates establish a positive contribution.
Bridging the gap between multilevel modeling and economic methods
2022 · ARTICLE · en
Many datasets used in the social sciences have a hierarchical structure, where lower units of aggregation are ‘nested’ in higher units. In many disciplines, such data are analyzed using multilevel modeling (MLM, also known as hierarchical linear modeling). However, MLM as a framework is relatively unknown in economics. Instead, economists use a range of separate econometric methods, including cluster-robust standard errors, fixed effects models, models with cross-level interactions, and estimated dependent variable models. Relying on an extensive literature review, this paper describes this methodological divide and provides a detailed comparison between MLM and ‘economic methods’ in their abilities to deal with three methodological challenges inherent in multilevel data ‒ clustering, omitted variables, and coefficients' heterogeneity across groups. We unfold the comparative advantages of these two methodological approaches and provide practical recommendations about which of them should be used, why, and in what settings.
Gender Pay Gap in Russia: Literature Review and New Decomposition Results
2021 · CHAPTER · en
This chapter is dedicated to the gender pay gap (GPG) in Russia. First, it provides a review of the existing literature, covering key studies published in international and Russian academic journals. This investigation distinguishes between studies examining GPG in the 1990s and those analyzing the later period, briefly describing their focus and key findings regarding traditional economic explanations of GPG: differences in the amount of human capital between genders, family factors, industrial and occupational employment segregation, and discrimination. Second, this chapter presents and discusses the results of the standard Oaxaca-Blinder decomposition of GPG during the period from 1994 to 2018, by using RLMS-HSE micro-data. Finally, it formulates a few stylized facts and conclusions concerning the size, evolution, and sources of GPG in Russia and outlines some promising avenues for future research.
Неравенство в оплате труда: динамика, основные факторы, региональные различия, влияние институтов рынка труда
2021 · BOOK · ru
Данное исследование посвящено анализу различных аспектов неравенства в оплате труда, являющегося одним из ключевых механизмов формирования неравенства доходов населения. Авторы рассматривают эволюцию неравенства на различных участках распределения заработных плат на протяжении 1994–2016 гг. и проводят его декомпозицию, приводят новые оценки вклада региональных различий в неравенство заработных плат, а также анализируют возможные механизмы влияния на неравенство наиболее важных институтов рынка труда, а именно минимальной заработной платы, законодательства о защите занятости и системы пособий по безработице.
Multilevel Modeling for Economists: Why, When and How
2020 · PREPRINT · en
Multilevel modeling (MLM, also known as hierarchical linear modeling, HLM) is a methodological frameworkwidely usedin the social sciences to analyze data with a hierarchical structure,where lower units of aggregation are ‘nested’ in higher units, including longitudinal data.In economics, however, MLM is usedvery rarely.Instead, economists use separate econometric techniques including cluster-robust standard errors and fixedeffects models. In this paper, we reviewthe methodological literature and contrast the econometrictechniques typically used in economics with the analysis ofhierarchical data using MLM. Ourreview suggests that economic techniques are generally lessconvenient, flexible, and efficientcompared to MLM. Theimportant limitation of MLM, however, isits inability to deal with the omitted variable problem at the lowest level of data, while standard economic techniques may be complemented by quasi-experimental methods mitigatingthis problem.It is unlikely, though, that this limitation can explain and justify the rare use of MLM in economics.Overall, we conclude that MLM has been unreasonably ignored in economics,and we encourage economists to apply this frameworkbyproviding ‘when and how’ guidelines.
Regional Convergence in Russia: Estimating a Neoclassical Growth Model
2020 · PREPRINT · en
In this paper, we study convergence in per capita gross regional products across Russian regions in the period from 1996 to 2017. To this purpose, we estimate growth equations, which are directly derived from a neoclassical growth model, augmented with human capital and migration. To our knowledge, this is the first paper that explicitly applies a neoclassical model to analyze regional convergence process in the Russian case. We also take into account possible spatial effects and do a series of other robustness checks. Our main estimates establish a convergence rate of around 2% per year. While we fail to find any role of human capital for regional economic growth, we find that interregional migration and interdependencies of the growth experience of Russian regions contribute to economic convergence between them.
Отцы и дети: "премия" за отцовство на российском рынке труда
2020 · PREPRINT · ru
Положение и поведение взрослых индивидов на рынке труда тесно взаимосвязано с нали-чием у них детей. Многочисленные исследования показывают, что женщины с детьми «штра-фуются»: дети вызывают у женщин сокращение предложения труда и заработков. Менее иссле-дованный вопрос – как связано положение на рынке труда с наличием детей у мужчин? В дан-ной работе анализируется связь между заработной платой мужчин и наличием у них детей в России с использованием панельных микроданных РМЭЗ–НИУ ВШЭ за 2010–2018 гг. В среднем за рассматриваемый период мужчины, имеющие детей, получали примерно на 25% больше, чем мужчины без детей, что указывает на заметную «премию» за отцовство на россий-ском рынке труда. Оценивая уравнения заработной платы с учетом индивидуальных фиксиро-ванных эффектов, мы показываем, что после контроля различий между отцами и не-отцами в социально-демографических и ненаблюдаемых индивидуальных характеристиках преиму-щество отцов в оплате труда полностью исчезает. Это говорит о том, что наблюдаемое преи-мущество полностью объясняется (само)отбором изначально более производительных мужчин в отцы, а как таковой «премии» за отцовство не существует. Оценивание моделей, учитывающих возраст и количество детей, а также их биологическое родство с мужчиной все же позволяет выявить небольшую – в размере 2,5–3% – зарплатную «премию» за одного биологически род-ного ребенка в возрасте до 3 лет. Мы показываем, что эта «премия» может частично объяснять-ся усилением гендерной специализации труда внутри домохозяйства после появления ребенка. Дополнительно мы находим у российских мужчин, состоящих в официальном браке, супру-жескую «премию» в размере около 3%
Отцы и дети: "премия" за отцовство на российском рынке труда
2020 · ARTICLE · ru
Положение и поведение взрослых индивидов на рынке труда тесно взаимосвязано с наличием у них детей. Исследования традиционно показы-вают, что у женщин дети вызывают сокращение предложения труда и зара-ботков. Менее исследованный вопрос – как дети влияют на мужчин? В дан-ной работе анализируется связь между заработной платой и детьми у рос-сийских мужчин с использованием панельных микроданных РМЭЗ НИУ ВШЭ за 2010–2018 гг. В среднем за рассматриваемый период мужчины, имеющие детей, получали примерно на 25% больше, чем мужчины без детей, что ука-зывает на заметную «премию» за отцовство. Оценивая уравнения заработ-ной платы с учетом индивидуальных фиксированных эффектов, мы показы-ваем, что после контроля различий между отцами и не отцами в наблюдае-мых социально-демографических и ненаблюдаемых индивидуальных харак-теристиках преимущество отцов в оплате труда полностью исчезает. Это го-ворит о том, что оно полностью объясняется (само)отбором изначально бо-лее производительных мужчин в отцы, а как таковой «премии» за отцовство в России не существует. Однако оценивание моделей, учитывающих возраст и количество детей, а также их биологическое родство с мужчиной, все же по-зволяет выявить небольшую – в размере 2,5–3%, – но статистически значи-мую зарплатную «премию» за одного биологически родного ребенка в воз-расте до трех лет. Мы показываем, что эта «премия» не связана с возможным обратным влиянием роста заработной платы мужчины на решение завести ребенка и может частично объясняться усилением гендерной специализации труда внутри домохозяйства после появления ребенка. Дополнительно мы находим у российских мужчин, состоящих в официальном браке, супружескую «премию» в размере около 3%.
Курсы (2)
-
Методологический научно-исследовательский семинар
2022/2023 · Бакалавриат · рус
-
Практикум по прикладным экономическим исследованиям · 2 раза
2022/2023, 2021/2022 · Бакалавриат · рус