Как найти структуру занятого населения

МИНОБРНАУКИ РОССИИ

Федеральное государственное автономное образовательное

учреждение высшего профессионального образования

«Южный федеральный университет»

Институт философии и социально-политических исследований

КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА

на тему: «Структура занятости населения»

Выполнила: Рекина К.А.

Проверил:

к.ф.н., доц. Фурдей С.Г.

Ростов-на-Дону – 2017

ВВЕДЕНИЕ

Достижение
высокого уровня занятости – одна из основных целей макроэкономической политики
государства. Экономическая система, соз­дающая дополнительное количество
рабочих мест, ставит задачу увели­чить количество общественного продукта и тем
самым в большей степени удовлетворить материальные потребности населе­ния.

При неполном ис­пользовании
имеющихся ресурсов рабочей силы система работает не дости­гая границы своих
производственных возможностей. Немалый урон без­работица наносит и жизненным
интересам людей, не давая им приложить свое умение в том роде деятельности, в
каком человек может наибольшим образом проявить себя, или же лишая их таковой
возможности, из-за чего люди пе­реносят серьезный психологический стресс. Из
вышесказанного можно сделать вывод, что показатель трудоустроенности является
одним из клю­чевых показателей для определения общего состояния экономики, для
оценки ее эффективности.

Занятость и
трудоустройство населения – проблема проблема не только экономическая, но и
социальная. Безработица – не просто отсутствие работы. Она, как неизбежный
спутник свободного предпринимательства, ставит нелегкие задачи перед теми, кто
профессионально занимается социальной работой, поскольку безработица широко
распространена и оказывает мощное и разрушительное влияние на людей.

Структура
занятости населения

Реальным
отражением всех структурных сдвигов, протекающих в экономике страны, является
структура занятости населения, которая реагирует на любые изменения
социально-экономического развития и позволяет судить о том, находится ли данная
экономическая система в фазе кризиса или же ей сопутствует устойчивый
экономический рост, сопровождающийся ростом числа занятых. Поэтому в
современных условиях анализ структуры занятости представляет научный и
практический интерес.[1]

Для изучения
структуры занятости населения необходимо рассмотреть несколько ключевых
определяющих понятий. Ведущим понятием выступает рынок труда. Рынок труда
(рабочей силы) – важная и многоплановая сфера экономической и социально
политической жизни общества. На рынке труда получает оценку стоимость рабочей
силы, определяются условия ее найма, в том числе и величина заработной платы,
условий труда, возможность получения образования, профессионального роста,
гарантий занятости… Рынок труда – сфера формирования спроса и предложения на
рабочую силу. Через рынок труда осуществляется продажа рабочей силы на
определенный срок.

Основными
компонентами рынка труда являются:

– спрос на
рабочую силу и предложение рабочей силы;

– стоимость
рабочей силы;

– цена рабочей
силы;

– конкуренция
между работодателями и работополучателями, работодателями и наемными
работниками.

Под занятостью
следует понимать такую деятельность граждан, которая не противоречит законам
страны, направлена на удовлетворение личных или общественных потребностей и
приносит ее субъекту заработок или доход. Понятие «занятость населения» можно
также определить как совокупность экономических отношений, связанных с
деятельностью трудоспособного населения по созданию общественного продукта.

Еще один термин,
нуждающийся в обязательном рассмотрении – неполная занятость.

Неполная
занятость  – это такое положение, при котором выполняемая работа не требует
полного использования квалификации и профессиональной подготовки индивида, не
соответствует его ожиданиям и не позволяет получать такую зарплату, какую он
мог бы иметь, выполняя ту работу (и в том объеме), на которую мог бы претендовать.
Согласно подходу, используемому Международной организацией труда, в российских
условиях категория не полностью занятых объединяет:

– лиц, работающих
“неполную рабочую неделю” или “неполный рабочий день” по условиям трудового
договора в связи с тем, что не смогли найти работу на большее количество
времени;

– лиц,
переведенных на неполную рабочую неделю по инициативе администрации
(работодателя) или вынужденных перейти на не полную рабочую неделю по причине
спада экономической активности;

– лиц, находящихся
в отпусках по инициативе администрации.

Далее рассмотрим
такое понятие как экономически активное население – это (рабочая сила) часть
общего населения, занятая общественно полезной деятельностью,
приносящей доход. В России к такой категории населения относят лиц,
имеющих занятие, а также их иждивенцев и иждивенцев государства.
По методологии ООН в экономически активное
население включают: предпринимателей, работающих по найму и лиц, не
имеющих в данный момент работы, но желающих получить её (сюда не входят
учащиеся и иждивенцы)

В разных странах
этот показатель считается по разному. Обычно он включает число работающих и
зарегистрированных безработных. Существуют возрастные и другие ограничения.

Сама
структура занятости населения характеризуется следующими составляющими:

–    
   граждане, работающие по найму;

–    
   граждане, самостоятельно обеспечивающие себя работой
(предприниматели, фермеры и т.д.);

–    
   граждане, избранные или назначенные на оплачиваемую должность;

–    
   военнослужащие, проходящие службу в вооруженных силах, в органах
госбезопасности и внутренних дел;

–    
   учащиеся общеобразовательных школ, ПТУ, студенты средних
специальных и высших учебных заведений;

–    
   работающие граждане других стран на территории нашей республики;

–    
   занятые в домашнем хозяйстве, воспитанием детей, уходом за
бальными, инвалидами и нетрудоспособными гражданами.

Следует отметить,
что в состав экономически активного населения, кроме выше указанных категорий,
входят временно неработающие в связи с отпуском или болезнью, лица, проходящие
переподготовку или повышение квалификации, а также лица, ищущие работу.

В занятости как
экономическом явлении выделяют два аспекта: количественный (экстенсивный) и
качественный (интенсивный), которые по своему содержанию соответствуют понятиям
полной и эффективной занятости.

Структурные виды
занятости классифицируют по следующим признакам:

–    
   по характеру деятельности – работа на предприятиях всех видов
собственности, работа за рубежом, исполнение государственных и общественных
обязанностей, служба в армии, индивидуальная трудовая деятельность,

– по
принадлежности занятых к определенному классу или социальному слою – рабочие,
инженерно–технические работники и служащие, крестьяне, управленческий персонал,
предприниматели;

– по сферам
народного хозяйства, отраслям, суботраслям и подотраслям, с учетом
межотраслевых и внутриотраслевых пропорций в распределении трудовых ресурсов;

–    
   по территориальному признаку (соотношение между численностью
занятых по регионам, областям, экономическим зонам и т.д.);

–    
   по уровню урбанизации – по соотношению между численностью трудовых
ресурсов города и села;

– по
профессионально–квалификационному признаку – распределение работников по
группам с учетом их квалификации, уровня образования, стажа работы, степени
механизации труда и т.д.;

– половозрастному
составу;

–    
   видам собственности и формам организации труда.

Термин «структура»
здесь следует понимать как внутреннее устройство множества элементов,
объединенных в единое целое — в данном случае занятость населения. Эти элементы
определенным образом взаимосвязаны и характеризуются различной формой,
величиной, прочностью и устойчивостью, самостоятельным значением и
автономностью в рамках сферы занятости.

Структура
занятости в известной степени отражает общую структуру экономики и изменяется в
значительной степени под ее влиянием. Важность анализа структуры занятости
населения состоит в том, что она отражает в единстве социальный, экономический,
демографический, этнический и даже экологический аспекты жизни общества. С этой
точки зрения следует иметь в виду не только количественные характеристики
каждого звена структуры занятости, но и его качественную определенность, особое
место и отношение к воспроизводству жизни общества.

Социальная
структура занятости населения отражает классовую структуру общества,
которая изменяется вместе с изменением общественного устройства. Так или иначе
признаются реально существующие социальные различия между отдельными группами
занятого населения по признакам социального неравенства, порождаемого
дифференциацией товаропроизводителей, рыночной деятельностью на очень богатых,
просто богатых, лиц среднего достатка, ниже среднего достатка, бедных и даже
тех, кто оказывается за чертой бедности.

Государственную
структуру занятости образует та часть населения страны, которая занята
различного рода трудом в органах центральной и местной государственной власти,
а также в государственном секторе экономики. Таким образом, сразу же
выделяются два наиболее общих и крупных звена государственной
структуры занятости:

1) в органах
государственной власти,

2) в
государственном секторе экономики.

Эти два звена
существуют в любом обществе и во всех странах, но их соотношение, устройство и
масштабы различны.

В последние годы
в России происходят структурные изменения в системе занятости.

[2]

На динамику
занятости влияют: уровни рождаемости и смертности, половозрастная структура
населения, средняя продолжительности жизни, миграционные потоки, состояние
национального производства, инвестиционные потоки, налогово-бюджетная и
денежно-кредитная политика, уровень инфляции, уровень образования и здоровья
населения, отношение и мотивация к труду, разработанность законов и нормативных
актов, регулирующих занятость, грамотность и эффективность принимаемых
правительством решений, уровень научной организации труда, производства и
управления, организация деятельности государственной службы занятости и бирж
труда, степень информированности населения о состоянии рынка труда.

Динамичное
развитие сферы услуг приводит к существенным структурным сдвигам в экономике, а
темпы роста занятости в этих отраслях в различных странах существенно
отличаются. Однако очевидно, что в каждой стране уровень развития сферы услуг
зависит от множества факторов. Это наличие полезных ископаемых и других
ресурсов для развития промышленного производства, благоприятных условий для
развития сельского хозяйства или такой отрасли сферы услуг, как например
туризм. Кроме того, и аграрный, и индустриальный секторы экономики также
развиваются, их роль и значение в современных условиях не менее важны. В этих
отраслях заняты миллионы людей, которые обеспечивают производство необходимого
продукта.

Следует также
отметить, что структура экономики (а значит, и структура занятости населения) –
постоянно меняющееся состояние системы, которое во многом определяется
циклическим характером ее развития.

Вопросы
регулирования рынка труда, недопущений обвального роста безработицы в связи с
наблюдаемым во всём мире экономическим кризисом, являются первостепенными для
государства – как способ недопущения роста социальной напряжённости, а значит и
один из способов сохранения стабильности государства.

Можно выделить
следующие основные задачи, стоящие перед государством на рынке труда:
во-первых, достижение такого соотношения между спросом и предложением труда,
при котором, с одной стороны, обеспечивается необходимый уровень жизни основной
массы населения, а с  другой – сохраняются эффективные стимулы к труду.
Во-вторых,  формирование оптимальной профессионально-отраслевой,
квалифицированно – образовательной и географической мобильности трудовых
ресурсов,  что создает предпосылки для повышения эффективности всей рыночной
экономики.

Процесс
регулирования рынка труда государством предполагает осознанные и планомерные
действия, минимизирующие отрицательные моменты рыночного механизма.

Государственное
регулирование рынка труда должно развиваться как экстенсивно, так и интенсивно.
Под экстенсивными методами подразумеваются занятость в государственном секторе
экономики и влияние на занятость на негосударственных предприятиях путем
предоставления государственного заказа. Интенсивное развитие предполагает рост
влияния государства непосредственно на рынок труда, а также воспроизводство
трудовых ресурсов, условия найма и производственную мобильность. При этом
непосредственная государственная политика на рынке труда должна быть
составляющим элементом общеэкономической политики государства, направленной на
ускорение роста экономии, ее структурной перестройки, стимулирование
инвестиционного и потребительского спроса и т.д.

СПИСОК
ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ:

1 .Миляева Л.Г.
Методика экспресс-диагностики политики занятости населения
административно-территориальных образований / Л.Г. Миляева, И.В. Проколов //
Вестник Омского университета. Серия «Экономика», 2014. – № 4. – С. 102–108.

2. Нанавян А.М.
Структура занятости населения тенденции и динамика развития // Национальные
приоритеты и безопасность, 2012 // https://cyberleninka.ru/article/n/struktura-zanyatosti-naseleniya-dinamika-i-tendentsii-razvitiya

3. Сарычева Т.В.
Структура занятости по видам экономической деятельности в России  // http://eee-region.ru/article/4821

1. Занятость: понятие, характеристики, виды, формы и структура занятости населения. Показатели, характеризующие занятость.

Занятость –
это деятельность трудоспособного
населения, связанная с производством
материальных и духовных благ с целью
удовлетворения личных и общественных
потребностей, не противоречащая
законодательству РФ и приносящая им
заработок, трудовой доход.

Кроме того, занятость
– всеобщая категория общественного
производства, охватывающая совокупность
отношений по участию людей в общественно
полезном труде.

Количественно
занятость характеризуется уровнем
занятости, т.е. отношением численности
занятых к численности экономически
активного населения (в процентах).

Занятыми считаются
граждане:

• работающие по
  трудовому договору (контракту), в том
  числе выполняющие оплачиваемую работу
  на условиях полного либо неполного
  рабочего времени, а также, имеющие иную
  оплачиваемую работу (службу), включая
  сезонные, временные работы;

• занятые
  предпринимательской деятельностью;

• занятые в подсобных
  промыслах и реализующие продукцию по
  договорам;

• члены производственных
  кооперативов (артелей), а также выполняющие
  работы по гражданско-правовым договорам
  (договорам подряда);

• избранные,
  назначенные или утвержденные на
  оплачиваемую должность;

• проходящие военную
  службу, а также службу в органах
  внутренних дел;

• проходящие очный
  курс обучения в общеобразовательных
  учреждениях, учреждениях начального
  профессионального, среднего
  профессионального и высшего
  профессионального образования и других
  образовательных учреждениях, включая
  обучение по направлению федеральной
  государственной службы занятости
  населения;

• временно отсутствующие
  на рабочем месте в связи с нетрудоспособностью,
  отпуском, переподготовкой, повышением
  квалификации, приостановкой производства,
  вызванной забастовкой или иными
  причинами;

• являющиеся
  учредителями (участниками) организаций,
  кроме общественных, религиозных,
  благотворительных.

Характеристики
занятости.

Занятость бывает:
полной, продуктивной, социально-полезной,
рациональной, эффективной.

При полной занятости
все желающие трудоспособные граждане
имеют объективную возможность иметь
оплачиваемую работу, при этом уровень
безработицы равен естественному.

Рациональная
занятость – это разновидность полной
занятости, предполагающая качественное
соответствие работников и рабочих мест,
которые они занимают.

При продуктивной
занятости население занято в общественном
производстве, это занятая часть
экономически активного населения, что
соответствует методологии Международной
Организации Труда.

Социально-полезная
занятость характеризуется деятельностью
людей, которые работают в общественном
производстве, служат в вооруженных
силах и внутренних войсках (в органах
внутренних дел), обучаются в очных формах
обучения (в трудоспособном возрасте),
заняты ведением домашнего хозяйства,
уходом за детьми и больными родственниками.

Эффективная
занятость – это такое использование
трудовых ресурсов, при котором достигается
максимальный материальный результат
и социальный эффект при минимальных
затратах труда (в т.ч. рабочего времени),
при минимальных социальных издержках.

Формы занятости –
это организационно-правовые условия
трудоиспользования.

Классификация форм занятости

Признак классификации	Формы занятости
Форма собственности на средства производства	Труд по найму, предпринимательство, самозанятость (ремесленничество, ЛПХ)
Место выполнения работы	На предприятии (фирме), на дому, вахтовым методом
Регулярность трудовой деятельности	Постоянная, временная, сезонная и эпизодическая
Режим работы	С жестким и гибким графиком
Легитимность трудоустройства	Формальная (зарегистрированная) и неформальная
Статус деятельности	Основная и дополнительная (вторичная)

Структура занятости
– это совокупность пропорций в
использовании рабочей силы общества
(экономически активного населения),
которые определяются посредством
соотношений между:

1. числом занятых и
   незанятых трудовых ресурсов;

2. числом занятых,
   распределенных по видам занятости;

3. количеством занятых
   в производственной и непроизводственной
   сферах;

4. числом занятых в
   отраслях материального производства;

5. числом занятых в
   отраслях непроизводственной сферы;

6. количеством занятых
   по регионам и территориям страны;

7. числом занятых на
   предприятиях различных форм собственности;

8. количеством занятых
   работников различных профессий и
   специальностей, а также различных видов
   деятельности.

При
этом одновременно можно учитывать пол,
возраст, образовательный ценз,
физиологические и психологические
особенности занятых и т.д.

Экономически
активное население – это часть населения,
обеспечивающая предложение рабочей
силы для производства товаров и услуг.
Численность экономически активного
населения включает занятых и безработных
(по отношению к обследуемому периоду).

Уровень экономической
активности населения рассчитывается
по формуле:

,

где ЭАН – экономически
активное население (рабочая сила),
ЭАН=З+Б, Н – общая численность населения.

Экономически
неактивное население:

– школьники, студенты,
курсанты старше 16 лет днев.формы обучения

– лица, занятые
ведением домашнего хозяйства, уходом
за детьми, больными, престарелыми
родственниками

– лица, отчаявшиеся
найти работу

– лица, у которых
нет потребности трудиться, независимо
от источника и размера доходов

Виды занятости

Виды занятости	Характеристика видов занятости применительно
к экономически активному населению	к наемному работнику
Глобальная	Занятость всеми видами общественно полезной деятельности, включая учебу, службу в армии, работу в домашнем хозяйстве, работу в общественных и благотворительных организациях и т.п.
Полная	Обеспечение работой всех нуждающихся в ней и желающих работать: работа у одного работодателя; работа в производственном помещении работодателя; стандартная нагрузка в течение рабочего дня, недели, месяца, года.
Продуктивная (эффективная)	Занятость, обеспечивающая высокий уровень производительности труда и эффективности производства, достойный доход и заработную плату, здоровье, возвышение личности, рост образовательного и профессионального уровня работников
Неполная	Занятость общественно полезным трудом лишь некоторой части экономически активного населения или в течение ограниченного (менее стандартной продолжительности) периода времени	работа в течение времени меньше стандартной продолжительности; вынужденный характер такой работы; поиск другой работы и готовность приступить к ней
Частичная	Добровольная работа на условиях неполного рабочего времени (дня, недели, месяца, года)
Периодическая	Чередование периодов трудовой деятельности с длительными периодами незанятости
Сезонная	Периодического (как правило, в определенные сезоны) вовлечение работников в общественно полезную деятельности в соответствии с природно-климатическими особенностями
Гибкая	Использование стандартных и нестандартных форм занятости	работа на дому; гибкий график рабочего времени; суммированный учет рабочего времени; сжатая рабочая неделя и др.
Официальная	Занятость, юридически оформленная (трудовым договором, лицензией) и учитываемая государственной статистикой
Неофициальная (скрытая)	Трудовая деятельность части экономически активного населения, юридически не оформленная и не учитываемая государственной статистикой
Формальная	Нет	Юридически оформленная, но реально не осуществляемая трудовая деятельность или осуществляемая неэффективно

Согласно классификации
МОТ, в структуре рабочей силы выделяется
экономически активное и неактивное
население.

Экономически
активное население
— это совокупность лиц, потенциально
способная участвовать в производстве
материальных благ, оказании услуг и
создании потребительских стоимостей.
В состав экономически активного населения
включаются занятые и безработные
граждане.

Согласно международному
определению занятости, к занятым
причисляют всех лиц старше возраста,
установленного для измерения экономически
активного населения, которые в течение
определенного краткого периода (одна
неделя, один день) относились к следующим
категориям:

• занятые по найму:
  «работающие» лица, которые в течение
  отчетного периода выполняли определенную
  работу за заработную плату или жалованье
  деньгами или натурой; «имеющие рабочее
  место, но не работающие» — лица, которые
  уже работали на своем нынешнем рабочем
  месте, но временно не работают в отчетном
  периоде, хотя формально сохраняют свое
  рабочее место;

• занятые на
  собственном предприятии: «работающие»
  лица, которые в течение отчетного
  периода выполняли определенную работу
  для получения прибыли или семейного
  дохода деньгами или натурой; «имеющие
  предприятие, но не работающие» — лица,
  имеющие предприятие, будь то фирма,
  ферма или предприятие обслуживания,
  которые временно в течение отчетного
  периода не работали по той или иной
  причине.

В международных
стандартах уточняется, что для рабочих
целей под понятие «определенная работа»
подпадает работа в течение не менее
одного часа.

Разграничение
работы по найму и работы на собственном
предприятии призвано подчеркнуть, что
занятость — это не только работа за
заработную плату или жалованье, но также
работа для получения прибыли или
семейного дохода, включая производство
для собственного потребления.

Система мер
обеспечения занятости:

1. Гарантии (минимальный
   уровень оплаты труда, условия труда,
   доступность профессиональной подготовки
   и переподготовки, пособие по безработице).

2. Трудовое
   законодательство (продолжительность
   рабочего времени, режимы труда и отдыха,
   коллективно-договорное регулирование
   трудовых отношений).

3. Служба занятости
   (органы регистрации и учета, система
   профессиональной ориентации, система
   профессиональной переподготовки).

4. Уровни управления
   (государственные органы, местные органы,
   предприятия и организации).

В соответствии с
данным законом в целях содействия
полной, продуктивной и свободно избранной
занятости населения государство
предусматривает:

1. осуществление мер
   финансово-кредитной, инвестиционной
   и налоговой политики, направленных на
   рациональное размещение производительных
   сил, повышение мобильности трудовых
   ресурсов, создание новых технологий,
   поощрение гибких режимов труда, и других
   мер, способствующих сохранению и
   развитию системы рабочих мест;

2. правовое регулирование
   в области занятости на основе соблюдения
   законных прав и интересов граждан и
   соответствующих государственных
   гарантий.

Реализация названных
мер будет способствовать гармонии
функционирования национального рынка
труда и формированию оптимальных, с
точки зрения стратегических целей
развития страны, структур занятости.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #

Статистический анализ занятости и ее структуры

Оглавление

 

Введение

Глава 1. Анализ текущих проблем рынка труда и общая
характеристика занятости в РФ

.1 Обзор проблем рынка труда и исследований занятости

.2 Общая характеристика структуры занятости в РФ

Глава 2. Выявление факторов занятости

.1 Определение потенциальных факторов, воздействующих на
занятость в регионах

.2 Анализ структуры занятости как фактора производительности
труда

.3 Выявление факторов, воздействующих на занятость в регионах

Глава 3. Анализ динамики численности занятого населения

.1 Анализ свойств временного ряда

.2 Моделирование численности занятого населения и
прогнозирование

.3 Выявление взаимосвязи между занятостью, заработной платой
и совокупным выпуском

Заключение

Список литературы

Приложения

Введение

Достижение высокого уровня занятости – одна из
основных целей макроэкономической политики государства. Экономическая система,
создающая дополнительное количество рабочих мест, ставит задачу увеличить
количество общественного продукта и тем самым в большей степени удовлетворить материальные
потребности населения. При неполном использовании имеющихся ресурсов рабочей
силы система работает, не достигая пика своих производственных возможностей.
Безработица, которая напрямую связана с уровнем занятости, усугубляет
социальные проблемы населения. Поэтому занятость является важным индикатором,
отображающим существующую ситуацию на рынке труда и сигнализирующим о возможных
изменениях состояния экономической конъюнктуры. Исследование занятости и
факторов, способных воздействовать на данный показатель, является крайне важным
для полного видения текущего положения и разработки практических мер по его
улучшению, особенно в условиях нестабильной экономической ситуации в России и
мире. Все это обуславливает актуальность данного исследования.

Сегодня теме занятости уделяется особое внимание,
однако из-за постоянно меняющихся значений показателей рынка труда в условиях
экономического кризиса необходимо непрерывное обновление анализа.

Целью исследования выступает статистический анализ
занятости и ее структуры и выявление факторов, влияющих на занятость. Для
достижения поставленной цели сформулированы и решены следующие задачи:

)        Охарактеризовать структуру занятого населения
России по различным категориям.

)        Изучить характеристики структуры занятости в
качестве возможных детерминантов занятости.

)        Определить потенциальные экономические
факторы, влияющие на занятость, и построить модель их влияния на зависимую
переменную.

)        Рассмотреть особенности поведения временных
рядов занятости и проанализировать динамику занятости в совокупности с другими
экономическими показателями.

Объектом исследования данной работы является рынок
труда Российской Федерации.

Предметом анализа являются совокупность показателей,
характеризующих специфику структуры занятости, и социально-экономические
факторы, оказывающие влияние на занятость и характеризующие процессы
формирования трудовых ресурсов.

В качестве исследовательского инструментария в работе
использованы следующие методы: описательный и графический анализ,
корреляционный, факторный и регрессионный методы анализа, анализ временных
рядов. Для обработки данных использованы такие статистические пакеты анализа
данных, как «Excel», «IBM SPSS», «Eviews»,
«Stata», «Gretl».

Теоретическая и методологическая основа исследования
представлена трудами российских и зарубежных авторов, посвященных изучению
экономически активного населения в разрезе занятости и безработицы (Х. Боулхол,
Ж. Мур, Вакуленко Е.С.), а также механизмам функционирования рынка труда и
взаимосвязи его показателей с различными социально-экономическими факторами
(Рощин С.Ю., Мироненко О.Н., Гимпельсон В.), учебные теоретические пособия и
методология статистических служб.

Информационную базу составляют официальные
статистические данные Федеральной службы государственной статистики, материалы
периодической печати. Для анализа используются пространственные данные по
регионам России за 2014 г., данные о структуре занятости в России за 2015 г.,
временные квартальные данные с 1999 г. по 2015 г.

Научная новизна данной работы заключается в анализе
структуры занятого населения как фактора занятости именно для российского рынка
труда, а также в выявлении краткосрочных взаимосвязей между основными
экономическими показателями в России с использованием последних доступных
статистических данных. Таким образом, исследование затрагивает кризис 2014 г. и
реакцию экономики в 2015 г., что позволяет выявить последние тенденции на рынке
труда.

Практическая значимость работы состоит в том, что
выявленные факторы занятости помогут в определении инструментария для улучшения
ситуации на рынке труда. В то же время механизмы взаимодействия занятости с
другими экономическими показателями в динамике, которые исследованы в работе,
позволят планировать этапы реализации программ по оздоровлению экономики страны.

Глава 1. Анализ текущих проблем рынка
труда и общая характеристика занятости в РФ

 

.1 Обзор проблем рынка труда и
исследований занятости

рынок труд занятость
заработный

В современной исследовательской литературе проблемам
рынка труда и, в частности, занятости уделяется большое внимание. Постоянный
повышенный интерес объясняется нестабильной экономической ситуацией в России и
мире и, следовательно, необходимостью регулярного обновления исследований.
Особое внимание исследователи уделяют проблеме особенных механизмов
функционирования российского рынка труда, которые характеризуются реакцией
параметров рынка труда на внешние шоки.

Методология ОЭСР рассматривает в числе индикаторов
оперативной статистики, необходимых для отслеживания уровня экономической
активности в стране, объем выпуска, отработанные часы, показатели занятости,
заработную плату и другие. При этом акцентируется внимание на возможности
выявления изменений уровня экономической активности на ранних стадиях с помощью
индикаторов занятости (например, количество занятых, уровень занятости, уровень
безработицы). Однако ряд российских исследователей указывает на особую модель
российского рынка труда.

В первую очередь, следует отметить работу Мироненко
О.Н. (2010), в которой автор анализирует механизмы подстройки спроса на труд и
жесткость законодательства о защите занятости (ЗЗЗ). В данной работе
применяется два альтернативных подхода к измерению жесткости ЗЗЗ для работодателей:
использование показателей, характеризующих жесткость трудового законодательства
в целом, и оценка жесткости исключительно законодательства в области найма и
увольнения. Также оценивается влияние восприятия работодателями жесткости ЗЗЗ
на их решения в области кадровой политики для проверки полноты компенсации
издержек от увольнений. В работе выдвигается предположение о том, что если же
масштабы шока являются умеренными, фирма может не менять объем найма,
увольнений или общую численность работников (так называемый период пассивности)
и с большей вероятностью использовать альтернативные механизмы подстройки.

Мироненко О.Н. указывает на то, что для российских
компаний в процессе их подстройки к трансформационному кризису 1990-х гг. был
свойственен сценарий, основанный на гибкости заработной платы, рабочего
времени, высоких показателях добровольных увольнений работников и слабости
инфорсмента трудового законодательства. В соответствии с этим автор выделяет
четыре механизма подстройки: сокращение занятости, сокращение рабочего времени
(перевод части работников на неполную рабочую неделю, отправка в неоплачиваемые
отпуска), сокращение заработной платы, задержки заработной платы. В исследуемой
выборке около 40% предприятий не использовали ни один из механизмов за период
кризиса.

В качестве методов исследования применяются система
одновременных пробит-уравнений для определения механизма подстройки и регрессия
множественного выбора. Результаты свидетельствуют о менее вероятном сокращении
численности занятых теми работодателями, которые воспринимали ЗЗЗ как более
строгое. Если работодатель оценивал ЗЗЗ как очень жесткое, вероятность
сокращения численности работников повышалась. В этом смысле те фирмы, которые
значительно сократили занятость во время кризиса и, таким образом, столкнулись
с необходимостью исполнения ЗЗЗ, «ощутили» на своем опыте его издержки, в
момент опроса могли оценить это законодательство как довольно жесткое – отсюда
положительная корреляция между сокращением численности и восприятием ЗЗЗ как
очень строгого.

Мироненко О.Н. также обнаруживает, что малые
предприятия в наименьшей, а крупные в наибольшей степени склонны сокращать
численность работников во время кризиса, поскольку у последних не только
существует больше возможностей для покрытия соответствующих затрат, но и больше
потребности в уменьшении избыточной численности сотрудников.

Гимпельсон В. и Капелюшников Р. (2011) в своей работе,
посвященной исследованию механизмов приспособления рынка труда к экономическим
кризисам, выявляют относительно стабильный уровень занятости в России даже в
периоды рецессии. Анализируя статистику с 1992 по 2008, авторы отмечают, что
причиной этой стабильности является не предполагаемое снижение межфирменной
мобильности, а трудовое законодательство, которое устанавливает барьеры и
издержки при увольнении и найме новых сотрудников. Таким образом, экономическая
ситуация регулируется благодаря гибкости заработной платы и количества рабочих
часов. На основе анализа динамики различных индикаторов экономической активности
(выпуска, занятости, рабочих часов и зарплаты) за 2008-2009 авторы делают вывод
о высокой вероятности отличия российского рынка труда в инструментах
приспособления к кризису: отсутствует резкое снижение численности занятых и
скачок уровня безработицы.

Теперь, поскольку в рамках анализа планируется
исследование влияния определенных факторов на численность занятых, необходимо
определить их возможный перечень. Для этого можно использовать факторы,
определенные Рощиным С.Ю. (2003), как основные детерминанты предложения на
рынке труда. В своей работе автор исследует экономическую активность населения
и уровень участия в рабочей силе, а также детерминанты индивидуального
поведения.

В качестве методов используется микроэкономический
анализ, основанный на стандартной модели предложения труда. Предполагается, что
нетрудовые доходы и субъективная ценность свободного времени формируют
резервную заработную плату (минимальную заработную плату для принятия решения о
выходе на работу). Модель также предполагает максимизацию индивидуальной
функции полезности, аргументами которой являются потребляемые блага и свободное
время, при наличии бюджетных ограничений и ограничений времени.

В качестве результата микроэкономического анализа
автор определяет факторы, меняющие соотношение резервной и ожидаемой реальной
заработной платы:

·        меняющие размер реального нетрудового
дохода (пенсии, пособия, стипендии);

·        воздействующие на изменение
индивидуальных предпочтений (обучение в учебных заведениях, уход за детьми и
больными членами семьи);

·        воздействующие на изменение реальной
заработной платы, с учетом вероятности найти работу (уровень заработной платы,
инфляции, уровень безработицы).

К тому же отмечается возможность спорного влияния
уровня безработицы на уровень экономической активности: в период высокой
безработицы индивид разочаровывается и выходит из состава экономически активных
(«эффект отчаявшегося работника»), часть людей наоборот выходит на рынок труда
для поддержания дохода семьи («эффект дополнительного работника»).

Далее Рощин С.Ю. проводит эконометрический анализ с
помощью методов регрессионного анализа, в регрессии автор учитывает структуру
рынка труда (семейный статус, возраст, пол), также оценивает переход из
экономически неактивного населения и обратный переход с помощью двух разных
регрессионных уравнений. Таким образом, метод включения структурных факторов в
регрессионный анализ может быть применен для целей данной работы.

В результате проведенного анализа подтверждается набор
основных детерминантов предложения труда, выявляется эффект отчаявшегося
работника и связь эффекта дохода в основном с личными нетрудовыми доходами.

Следующим рассмотренным исследованием рынка труда
является анализ, проведенный Вакуленко Е.С. и Гурвич Е.Т. с целью выявления
базовых механизмов российского рынка труда (РТ), рассматриваемого на
агрегированном уровне. Для этого осуществляется количественное описание связей
между основными показателями РТ, а также их реакции на различные шоки. В
анализе используются такие показатели, как уровень безработицы, заработная
плата и производительность. Взаимосвязь между переменными оценивается с помощью
векторных моделей авторегрессии, в частности, векторной модели коррекции
ошибками (VECM). Тем самым обеспечивается возможность изучить как долгосрочные,
так и краткосрочные механизмы российского рынка труда.

В результате анализа авторы выявляют положительную
зависимость заработной платы от производительности труда и отрицательную – от
уровня безработицы. Также полученные результаты свидетельствуют о том, что
ключевые показатели российского рынка труда (РРТ) связаны между собой
устойчивыми долгосрочными соотношениями со значимыми коэффициентами. Важный
вывод состоит в отсутствии значимой асимметрии реакций РРТ на положительные и
отрицательные отклонения от равновесия (например, на увеличение и снижение
производительности), что косвенно свидетельствует об отсутствии данной
жесткости рынка труда, наблюдаемой во многих странах.

По показателю эластичности Россия занимает медианную
позицию среди отдельных стран (так же, как по величине корреляции между
производительностью и зарплатой). Зависимость оплаты труда от
производительности достаточно выражена (в отличие от США и Японии) и в то же
время находится в разумных и безопасных пределах, оставаясь существенно ниже единицы
(чем выгодно отличается от Великобритании и ЮАР). Панельные регрессии по
группам стран дают значения, близкие к оценкам эластичности для России.

Таким образом, авторы заключают, что российский рынок
труда не отличается ни повышенной реакцией зарплаты, ни пониженной реакцией
занятости на шоки производительности или объемов производства и, по крайней
мере, с точки зрения долгосрочных механизмов, выглядит как воплощенная «норма».

Из зарубежных исследований временных рядов занятости
необходимо отметить работу Ж. Мура (2004), в которой автор анализирует
временные ряды численности занятых по европейским странам с целью выявления
изменения поведения данных временных рядов в период с 1985 по 2002 гг. Для этих
целей используется модель коррекции ошибками с включением первых разностей
временных рядов. Автор использует детерминанты спроса на труд, выраженные из
стандартной производственной функции, которые включают совокупный выпуск,
реальные затраты на труд и производительность труда.

В результате автор выявляет, что стандартные факторы
модели (реальная заработная плата, ВВП и занятость прошлого периода) отлично
описывают динамику изменения численности занятых в абсолютном выражении с 1985
по 1997 гг. Однако качество данной модели ухудшается при использовании ее для
данных с 1997 г. Тогда в модель вводится новая переменная, учитывающая
выявленный структурный сдвиг в 1997 г., вследствие чего качество прогнозной
способности модели значительно улучшается.

Данный структурный сдвиг в 1997 г. сопровождается
резким ростом числа занятых. Одной из причин этого может быть существенное
снижение затрат на трудовые ресурсы в 1997 г. Также возможными факторами роста
численности занятых являются реформы на рынке труда и структурные изменения
занятости (рост численности частично занятых с негативным воздействием на
производительности).

Еще одним важным аспектом исследования является оценка
производительности труда. Х. Боулхол в своей работе (2009), посвященной оценке
зависимости занятости и производительности от структуры населения, анализировал
переменные, характеризующие возрастную структуру населения, как одни из
факторов, определяющих уровень занятости и, соответственно, численность
занятых. Автор оценивает межстрановые различия уровня занятости и использования
рабочей силы и изучает причины этих различий. В результате исследования
структура трудоспособного населения определяется как фактор влияния на
производительность труда.

Таким образом, определив ключевые на данный момент
проблемы рынка труда и основные направления и инструменты исследования
занятости, начнем анализ с рассмотрения структуры занятости в России в
настоящий момент.

1.2 Общая характеристика структуры
занятости в РФ

Характеристика структуры занятости помогает
сформировать общее представление о рынке труда и выявить особенности занятости,
а также положительные и отрицательные стороны текущей ситуации.

Численность занятого в экономике населения в России
оценивается в 72,3 млн. человек (в среднем за 2015 г.). Доля мужчин в числе
занятых составляет 51,35%. Занятое городское население составляет 76,9% от всей
численности занятых.

Теперь подробно рассмотрим структуру занятого
населения в зависимости от различных показателей. Для начала обратим внимание,
как распределена численность занятых по возрастным группам (рис. 1). Самая
большая доля приходится на возрастную группу от 25 до 29 лет – 14,51% занятого
населения. Близкий к данному уровень численности занятых наблюдается в еще пяти
группах от 30 до 54 лет. На группу от 20 до 24 лет приходится доля занятых
всего 6,98%: в основном, молодые люди такого возраста ставят в приоритет учебу.
Начиная с 55 лет, численность занятых стремительно снижается по таким
естественным причинам, как достижение пенсионного возраста и рост смертности.

Рисунок 1. Структура занятых по возрастным группам в
2015 г.

Ниже на рис.2 представлено распределение численности
занятых по возрастным группам в зависимости от пола. От 15 до 40 лет и от 55 до
60 лет мужчины преобладают в численности занятых. В интервале от 15 до 40 лет
такой результат объясняется ролью мужчины в качестве кормильца семьи, в этом
возрасте значительная часть женщин уделяет время семье. В возрастной группе от
55 лет до 60 лет такая статистика может объясняться тем, что мужчины продолжают
работать, в то время как женщины по большей части уходят на пенсию. Однако от
40 до 55 лет доля женщин в числе занятых больше: женщины таких возрастных групп
готовы работать в силу возрастов, не популярных для деторождения. Превышение
количества женщин над численностью мужчин в составе занятых в возрастной группе
от 60 и выше связано с наступлением пенсионного возраста в 60 лет у мужчин.
Также это явление может объясняться сравнительно высокой смертностью мужчин в
данном возрасте (например, вероятность смерти в возрасте от 60 до 61 у мужчин
равна 0,03424, у женщин – 0,01165). Также следует отметить, что число занятых
мужчин и женщин в возрастной группе от 40 до 50 лет по сравнению с другими
возрастными группами трудоспособного возраста невелико из-за относительно
небольшой доли данной возрастной группы в численности всего населения.

Рисунок 2. Структура занятых по полу и возрастным
группам в 2015 г.

На рис. 3 представлено соотношение числа занятых по
группам с разными уровнями образования отдельно для мужчин и женщин. Очевидно,
что занятых женщин с высшим и средним профессиональным образованием больше, чем
занятых мужчин в этих образовательных группах. Численность занятых мужчин
преобладает в группах с основным общим и начальным профессиональным уровнем
образования.

Рисунок 3. Структура занятых по уровню образования и
полу в 2015 г., численность занятых в тыс. человек

Теперь рассмотрим структуру занятого населения в
зависимости от формы занятости по уровню образования (рис.4). Очевидно, для
занятых в формальном секторе более характерно наличие высшего и среднего
профессионального образования: 33% и 25,8% соответственно от общей численности
занятых в данном секторе, против 17,1% и 22,2% в неформальном секторе. Занятые
в неформальном секторе чаще имеют полное общее образование и начальное
профессиональное образование (30,1% и 23,2% соответственно против 18,4% и 19,2%
в формальном секторе).

Рисунок 4. Структура занятости по уровню образования в
РФ в 2015 г., в % к общей численности данного сектора

Рисунок 5. Структура занятости по видам экономической
деятельности, в % к общей численности занятых в РФ в 2015 г.

Перейдем к анализу структуры занятости по видам
экономической деятельности (рис.5). Наибольшая доля занятых – 18,4% –
сосредоточена в сфере потребительских услуг, оптовой и розничной торговли.
Вторым по количеству занятых является сектор обрабатывающих производств с долей
14,3%. В отраслях добычи полезных ископаемых и производстве и распределении
коммунальных благ занята самая малая часть всей численности занятых: 2,1% и
3,2% соответственно.

Рисунок 6. Структура занятости по полу и видам
экономической деятельности в РФ в 2015 г.

Распределение занятых женщин и мужчин по различным
сферам экономической деятельности оказывается ожидаемым (рис.6). В секторе
торговли и потребительских услуг занято 23,89% женщин из всей численности
занятых женщин и 13,22% мужчин. В сферах образования и здравоохранения заняты
15,55% и 12,86% занятых женщин соответственно, доли занятых мужчин в данных
сферах равны 3,22% и 3,21%. Самая большая доля занятых мужчин приходится на
сектор обрабатывающих производств – 17,03%, занятых женщин в данном секторе 11,42%.
В сферах транспорта и связи и строительства из численности всех занятых мужчин
занято 13,83% и 12,68% мужчин соответственно, женщин – 4,97% и 2,18%.

Рисунок 7. Структура занятости по полу и семейному
положению в РФ в 2015 г.

При анализе структуры занятости по полу и семейному
положению (рис.7) на первый взгляд можно выявить лишь незначительные отличия в
соотношении групп между мужчинами и женщинами. В числе занятых основная масса
людей состоит в браке: 72,69% мужчин и 63,63% женщин. На долю вдов/вдовцов
приходится самая малая численность занятых мужчин и женщин: 1,07% и 5,88%
соответственно. Однако, учитывая тот факт, что на долю овдовевших и разведенных
людей в принципе приходится малая часть населения, следует обратить внимание на
сравнительно большой процент женщин вне брака, что может объясняться более
острой необходимостью наличия работы или отсутствием нужды в заботе о семье в
отличие от замужних женщин.

Рассматривая структуру занятых по занятиям на основной
работе, необходимо отметить, что для каждой группы занятий характерны примерно
равные доли занятого населения для одной возрастной группы за некоторыми
исключениями, например, высокой доли занятых от 60 до 72 лет в числе
квалифицированных работников сельского хозяйства – 17,87%. В связи с этим в
таб.1 представлена структура занятых по занятиям на основной работе для каждой
возрастной группы. Главной особенностью, на наш взгляд, является сравнительно
низкая доля неквалифицированных рабочих в возрастных группах от 20 до 39 лет,
что может говорить о возросшей необходимости получения квалификации и более
быстрой адаптации к меняющимся требованиям рынка труда по сравнению со старшими
возрастами.

Таблица 1 Распределение занятого населения по занятиям
на основной работе в различных возрастных группах в РФ в 2015 г.

Возрастные группы	15-19	20-29	30-39	40-49	50-59	60-72
Всего	100%	100%	100%	100%	100%	100%
Руководители (представители) органов власти и управления всех уровней, включая руководителей организаций	0,60%	4,86%	8,73%	10,41%	10,33%	9,50%
Специалисты высшего уровня квалификации	0,91%	22,45%	22,84%	19,67%	17,13%	18,42%
Специалисты среднего уровня квалификации	10,14%	16,91%	15,33%	15,84%	14,04%	12,37%
Работники, занятые подготовкой информации, оформлением документации, учетом и обслуживанием	1,99%	3,40%	2,83%	2,64%	2,73%	2,26%
Работники сферы обслуживания, жилищно-коммунального хозяйства, торговли и родственных видов деятельности	19,89%	17,72%	14,99%	13,88%	12,44%	10,04%
Квалифицированные работники сельского, лесного, охотничьего хозяйства, рыбоводства и рыболовства	22,96%	2,43%	2,18%	2,76%	3,86%	11,67%
Квалифицированные рабочие промышленных предприятий, строительства, транспорта, связи, геологии и разведки недр	8,31%	13,20%	13,59%	12,74%	13,55%	10,53%
Операторы, аппаратчики, машинисты установок и машин	4,41%	10,40%	11,51%	13,38%	14,33%	9,05%
Неквалифицированные рабочие	30,79%	8,64%	8,00%	8,68%	11,58%	16,16%

Глава 2. Выявление факторов занятости

 

.1 Определение потенциальных
факторов, воздействующих на занятость в регионах

В рамках данного исследования для определения
возможных детерминант занятости воспользуемся стандартной функцией совокупного
выпуска с постоянной эластичностью замещения:

где Y
обозначает совокупный выпуск в экономике, L – затраты труда, K – затраты капитала, α отражает интенсивность использования
того или иного фактора, σ применяется для отображения эластичности, a – технологический коэффициент.
Необходимое условие максимизации прибыли фирмы представляет собой равенство
компенсации работника предельной производительности:

где w/p обозначает реальную заработную плату
работника. После введения предположения о наличии постоянного роста
производительности труда и взятия логарифмов от предыдущего уравнения
получается следующее выражение:

где , β является положительной величиной и отображает
технологический прогресс. Рост эффективности труда высвобождает экономические
ресурсы и позволяет производить больше, что ведет к расширению производства и
росту совокупного выпуска. Такое явление стимулирует потребности населения и
повышает спрос на производимые блага. Тем самым, спрос на рынке труда начинает
расти. Таким образом, более подробное изучение детерминант производительности
труда позволяет выявить неявные факторы занятости. В рамках нашего анализа как
факторам особое внимание уделяется характеристикам структуры занятости, а
именно: доля каждой возрастной группы в численности занятого населения,
соотношение полов, структура по уровням образования, соотношение городского и
сельского занятого населения. Кроме того, в качестве дополнительного фактора
производительности труда стоит рассмотреть доходы населения, поскольку они
являются мотивацией для повышения индивидуальной эффективности труда.

В случае выявления значимой взаимосвязи между
обозначенными потенциальными факторами производительности труда целесообразно
будет включить данные факторы в модель занятости в дополнение к ВРП и другим
социально-экономическим показателям.

 

.2 Анализ структуры занятости как
фактора производительности труда

Поскольку выше была определена важность производительности
труда как фактора занятости, теперь необходимо исследовать факторы
производительности труда, в частности, характеристик структуры занятости для
дальнейшего их включения в регрессионный анализ занятости по регионам.

Для того чтобы исследовать взаимосвязь
производительности труда с указанным выше (п.2.1.) перечнем факторов,
необходимо провести регрессионный анализ. В рамках данной работы выявление
такой взаимосвязи проводится по данным 76 регионов РФ. Перед проведением
регрессионного анализа проводится проверка соответствия распределения зависимой
переменной Y (производительность труда) нормальному закону. Из исходного ряда
наблюдений по 80 регионам исключены наблюдения для г.Москва, Тюменской и
Сахалинской областей, Чукотского автономного округа из-за аномальных значений
исследуемого признака. Для этого был использован стандартный метод проверки
совокупности на наличие выбросов – «правило трех сигм»: согласно этому правилу
случайная величина имеет нормальное распределение, ее значение не превышает три
стандартных отклонения от среднего значения по совокупности: .

После первичного графического анализа и анализа
описательных статистик можно сделать вывод о логнормальном распределении
производительности труда. Поэтому для дальнейшего анализа используется
натуральный логарифм рассматриваемого признака. Также в таб. 2 приведены
результаты дополнительной проверки нормальности распределения зависимой
переменной с помощью статистики Харке-Бера, которая близка к нулю. Близость
коэффициентов асимметрии к нулю и эксцесса к трем также говорит о нормальном
распределении производительности труда, как и приблизительное равенство средней
и медианы.

Таблица 2. Характеристики
распределения lnY

Среднее	6,397
Медиана	6,391
Асимметрия	0,366
Эксцесс	2,630
Харке-Бера	2,129
Знач. Х.-Б.	0,345
Тест Колмогорова-Смирнова	0,830
Знач. К.-С.	0,497
Тест Пирсона	0,000
Знач. П.	1,000

Отклонение от нормального распределения считается
существенным при значении α < 0,05 для статистик Харке-Бера,
Колмогорова-Смирнова и Пирсона. В данном случае вероятность ошибки является
незначимой, следовательно, значение производительности труда по регионам
подчиняется нормальному распределению.

При проведении регрессионного анализа используется
метод пошагового исключения переменных. Данный метод заключается в том, что из
анализа постепенно исключаются переменные с наиболее низкой значимостью, при
которой значение α в итоговом уравнении регрессии не должно превышать
0,05 для каждой переменной.

В качестве факторов, потенциально оказывающих влияние
на производительности труда – lnY,
выбраны следующие переменные:

·        lnX – натуральный логарифм среднедушевых
денежных доходов в месяц;

·        ed – доля занятых с данным уровнем
образования в общей численности занятых: 0 – нет основного общего, 1 – основное
общее, 2 – среднее (полное) общее, 3 – начальное профессиональное, 4 – среднее
профессиональное, 5 – высшее профессиональное;

·        age – доля занятых в данной возрастной
группе в общей численности занятых: 0 – 15-19, 1 – 20-29, 2 – 30-39, 3 – 40-49,
4 – 50-59, 5 – 60-72;

·        male/female: доля мужчин/женщин в численности занятых;

·        urban/rural: доля занятых в городской/сельской местности в общей
численности занятых.

После проведения процедуры исключения переменных
получено два конечных уравнения линейной регрессии (в скобках под оценками
параметров приводятся значения стандартных отклонений):

 (1)

 (2)

Факторы не коррелируют друг с другом на значимом
уровне, следовательно, в моделях отсутствует проблема мультиколлинеарности.
Также можно сделать вывод о значимости уравнений регрессии в целом и каждого из
его коэффициентов, поскольку их p-значения
меньше 0,05 (только в уравнении (1) переменная ed1 значима на уровне 10%). Теперь проведем проверку
адекватности результатов данных уравнений. Для этого протестируем остатки,
которые также должны иметь нормальное распределение. Применение «правила трех
сигм» показывает, что выбросы отсутствуют в обеих моделях. Значимость статистики
Харке-Бера равна для первого уравнения 0,135 и для второго 0,698, что больше
0,05. Следовательно, остатки полученных моделей имеют нормальное распределение.

Далее проверим однородность наблюдений в совокупности,
которая выражается в относительной стабильности дисперсии случайной ошибки
регрессии. Для этого проверяется гипотеза об отсутствии гетероскедастичности
(неоднородности). Проведенный тест Бреуша-Пагана-Годфри показывает значимость
статистики для первого уравнения 0,752 и для второго 0,683, что больше 0,05 и
говорит об отсутствии неоднородности наблюдений. Теперь можно сделать вывод,
что интерпретация данного уравнения имеет смысл.

Коэффициент детерминации для уравнения (1) R²=0,562
показывает долю дисперсии Y,
объясненную влиянием включенных в исследование признаков. Мы получили, что
56,2% дисперсии объяснено моделью. S = 0,205 – это несмещенная оценка дисперсии
остатков. Для уравнения (2) коэффициент детерминации равен R²=0,298.
Так, 29,8% дисперсии объяснено моделью, S = 0,259.

Таким образом, можно однозначно сказать о наличии
отрицательной взаимосвязи между долей населения с основным общим уровнем
образования в числе занятых и производительностью труда, что вполне логично с
экономической точки зрения: низкий уровень образования говорит о слабых
мотивационных характеристиках человека к труду и физиологически сравнительно
низкой производительности. В это время производительность труда и величина
дохода положительно взаимосвязаны между собой. Также выявлена положительная
взаимосвязь между зависимой переменной и долей городского населения в составе
занятых, что объясняется более благоприятными социально-экономическими
условиями для повышения производительности труда в городской местности.
Очевидно положительное воздействие доли занятых в возрасте от 40 до 49 лет на
производительность труда в силу высокого профессионального опыта и относительно
стабильного физического здоровья.

 

.3 Выявление факторов, воздействующих
на занятость в регионах

Теперь, когда мы определили факторы производительности
труда, построим общую регрессионную модель численности занятых на тысячу
человек населения (Z) по регионам.
Для этого из анализа следует дополнительно исключить как аномальные наблюдения
по следующим регионам: республики Адыгея, Дагестан, Ингушетия, Чеченская,
Карачаево-Черкесская и Кабардино-Балкарская республики, республика Тыва и
Камчатский край. Таким образом, анализ проводится на основе 67 наблюдений.

После первичного графического анализа и анализа
описательных статистик можно сделать вывод о нормальном распределении числа
занятых. Также в таб. 3 приведены результаты дополнительной проверки
нормальности распределения зависимой переменной с помощью статистики
Харке-Бера, которая близка к нулю. Близость коэффициентов асимметрии к нулю и
эксцесса к трем также говорит о нормальном распределении числа занятых, как и
приблизительное равенство средней и медианы.

Таблица 3. Характеристики
распределения Z

Среднее469,513
Медиана	469,084
Асимметрия	-0,041
Эксцесс	2,303
Харке-Бера	1,373
Знач. Х.-Б.	0,503
Тест Колмогорова-Смирнова	0,738
Знач. К.-С.	0,647
Тест Пирсона	0,000
Знач. П.	1,000

В данном случае вероятность ошибки является незначимой
на уровне 5% для статистик Харке-Бера, Колмогорова-Смирнова и Пирсона,
следовательно, значение производительности труда по регионам подчиняется
нормальному распределению.

При проведении регрессионного анализа также
используется метод пошагового исключения переменных. В качестве факторов,
потенциально оказывающих влияние на занятость – Z, были выбраны следующие переменные:

·        Х1 – среднее время поиска работы
безработными, в месяцах;

·        Х2 – потребность в работниках,
заявленная организациями в государственные учреждения службы занятости
населения, натуральный логарифм, на 1000 человек населения;

·        Х3 – валовой региональный продукт на
душу населения, натуральный логарифм;

·        Х4 – инвестиции в основной капитал на
душу населения, натуральный логарифм;

·        Х5 – число предприятий и организаций
в регионе на 1000 человек населения, натуральный логарифм;

·        X6 – налог на прибыль организаций в
среднем на одно предприятие/организацию в регионе, натуральный логарифм;

·        X7 (lnX – в п. 2.2) -среднедушевые денежных доходов в месяц,
натуральный логарифм;

·        X8 (ed1 в п. 2.2) – доля лиц с основным общим образованием в
численности занятых;

·        X9 (age3 в п. 2.2) – доля возрастной группы от 40 до 49 лет в
численности занятых;

·        X10 (urban в п. 2.2) – доля городского населения в численности
занятых.

Из результатов корреляционного анализа можно сделать
вывод о наличии значимых коэффициентов корреляции между многими потенциальными
факторами анализируемой зависимой переменной. Такая тесная взаимосвязь между
переменными вполне логична, учитывая сложность любого экономического механизма.
В связи с этим, чтобы избежать наличия мультиколлинеарности в регрессионной
модели, которая может привести к смещению оценок параметров, необходимо
сократить размерность модели. Для этого применим факторный анализ с методом
главных компонент. В таб. 4 приведены характеристики полученных главных
компонент, чьи собственные значения больше единицы, данные главные компоненты
объясняют 67,4% вариации.

Таблица 4. Характеристики главных
компонент

Компонента	Начальные собственные значения
	Итого	Объясненная дисперсия, %	Кумулятивная дисперсия, %
1	3,655	36,552	36,552
2	1,834	18,345	54,896
3	1,246	12,457	67,354

В результате факторного анализа выявлены группы
факторов по полученным трем главным компонентам, фактор определялся к
компоненте в случае значения корреляции больше 0,5 (таб.5).

Таблица 5. Значения корреляций
компонент с факторами

Переменные	Компоненты
	1	2	3
x1	-0,692	0,428	0,124
x2	0,403	0,379	-0,384
x3	0,897	0,169	0,279
x4	0,679	0,119	0,600
x5	0,598	0,040	-0,531
x6	0,190	-0,594	0,172
x7	0,857	0,113	0,133
x8	-0,337	0,774	-0,105
x9	0,171	0,704	0,276
x10	0,689	0,064	-0,478

Таким образом, первая компонента (PC1) характеризует доступность рабочих
мест и финансовых ресурсов населению и фирмам, а также экономическую развитость
региона; вторая компонента (PC2)
отображает социальный уровень региона и налоговую нагрузку на предприятия;
третья компонента (PC3) характеризует
капиталовооруженность трудовых ресурсов.

Следующим шагом является регрессионный анализ с
использованием полученных главных компонент в качестве факторов численности
занятых на тысячу человек населения. После проведения процедуры пошагового
исключения переменных получено следующее уравнение линейной регрессии:

Третья главная компонента не входит в итоговую модель
регрессии из-за незначимости оценки параметра на уровне 5%, это также можно
увидеть из таб.5, где высокая корреляция переменных Х4 и Х5 наблюдается как у PC3, так и у PC1. Поскольку значимость наблюдаемых значений F-статистики для уравнения в целом и t-статистик для оценок параметров
меньше 0,05, можно сделать вывод о значимости уравнения регрессии и каждого из
его коэффициентов.

Теперь проведем проверку адекватности результатов
данного уравнения. Выбросы в остатках модели отсутствуют. Значимость статистики
Харке-Бера равна 0,579, что больше 0,05. Следовательно, остатки полученной
модели имеют нормальное распределение. Проведенный тест Бреуша-Пагана-Годфри на
гетероскедастичность показывает значимость статистики 0,237, что больше 0,05 и
говорит об отсутствии неоднородности наблюдений. Теперь можно сделать вывод,
что интерпретация данного уравнения имеет смысл.

Коэффициент детерминации для полученного уравнения
регрессии равен R²=0,306. Так, 30,6% дисперсии объяснено моделью.
Несмещенная оценка дисперсии остатков равна S = 26,745.

Важным выводом из полученной модели является
подтверждение влияния структуры занятого населения на занятость в регионе: рост
трудоспособного населения зрелого возраста в численности занятых и снижение
доли занятых с низким уровнем образования ведут к росту производительности
труда и, как следствие, увеличению доли занятых в численности населения.

Глава 3. Анализ динамики численности
занятого населения

 

.1 Анализ свойств временного ряда

Для более полного понимания текущей ситуации на рынке
труда в контексте занятости необходимо проанализировать динамику численности
занятого населения. На данный момент (по оценке за 4-ый кв. 2015 г.) в России
численность занятых составляет 72,3 млн. человек, что превышает показатели 4-го
кв. 2014 г. на 0,6 млн. человек. Неожиданным фактом является среднегодовой
прирост занятого населения на 1,14% в период глубокого экономического кризиса.
Однако данный темп все же меньше, чем в период экономического роста до кризиса
2008 г. (в 2007 г. среднегодовой прирост численности занятого населения был
равен 2,17%).

Рисунок 8. Динамика численности занятого населения в
РФ с 1999 по 2015 гг.

Как видно из рис.8, численность занятых имеет
восходящий тренд с изломом (характеризующийся существенным снижением
численности занятых после финансового кризиса в 2008 г.) и очевидные сезонные
колебания. В течение года самые высокие значения показателя наблюдаются в 3-ем
кв. – в среднем на 0,77 млн. человек выше среднегодового значения, самые низкие
– в 1-ом кв.: в среднем на 0,87 млн. человек меньше. Наличие сезонных колебаний
может быть вызвано следующими сезонными факторами:

·        появление на рынке труда новой
рабочей силы (например, выпускников школ и университетов в июне-июле);

·        установленное во многих компаниях
окончание финансового года в июне или декабре, выплата премий по его итогам;

·        сезонный характер некоторых отраслей
(например, сельское хозяйство).

Также стоит отметить, что изменения интенсивности
колебаний незначительны на протяжении рассматриваемого периода. Присутствие
сезонности подтверждается коэффициентами автокорреляционной и частной
автокорреляционной функций (таб.6), которые выходят за границы доверительного
интервала каждый второй лаг для обеих функций, поэтому целесообразно будет
построить модель, учитывающую сезонность.

Таблица 6. Характеристика автокорреляционной и частной
автокорреляционной функций

№ лага	Коэффициенты автокорреляционной функции	Коэффициенты частной автокорреляционной функции	Q-статистика
1	0,021	0,021	0,032
2	-0,742	-0,743	39,160
3	-0,027	0,036	39,213
4	0,769	0,487	82,582
5	-0,002	-0,161	82,582
6	-0,734	-0,217	123,390
7	-0,029	0,019	123,450
8	0,717	0,116	163,700
9	0,011	-0,051	163,710	-0,692	-0,061	202,500

Для предварительного анализа проверим временной ряд
численности занятых на стационарность с помощью двух тестов: KPSS (Квятковского-Филлипса-Шмидта-Шина)
и расширенного теста Дикки-Фуллера. Также на их основе проведем процедуру
Доладо для определения типа временного ряда (содержит ли ряд стохастический или
детерминированный тренд). Как показано в таб.7, оба теста подтверждают нестационарность
временного ряда и значимость тренда. По этой причине процедура Доладо
останавливается на первом шаге, это говорит о наличии детерминированного
тренда.

Таблица 7. Результаты тестов ADF и KPSS
на наличие единичных корней

Тест	KPSS	ADF
Наблюдаемая статистика	LM-статистика	t-статистика
	0,222	-2,702
Критическое значение, уровень значимости	1%	0,216	-4,110
	5%	0,146	-3,483
	10%	0,119	-3,169
Значимость тренда	0,000	0,021

Следовательно, необходимо выделить тренд и от
полученного ряда взять первую разность. Проверка полученного временного ряда на
наличие единичного корня с помощью указанных выше тестов показывает, что данный
временной ряд стационарен (таб.8).

Таблица 8. Результаты тестов ADF и KPSS
на наличие единичных корней

Тест	KPSS	ADF
Наблюдаемая статистика	LM-статистика	t-статистика
	0,114	-4,628
Критическое значение, уровень значимости	1%	0,216	-4,116
	5%	0,146	-3,485
	10%	0,119	-3,171
Значимость тренда	0,348	0,219

Однако тесты ADF и KPSS не учитывают возможные структурные
сдвиги во временном ряду. Поскольку в исходном временном ряду присутствует
структурный сдвиг, начиная с 1-го кв. 2009 г., что подтверждается тестом Чоу на
уровне значимости 5% (результаты в приложении к п.3.1), необходимо также
проверить полученный ряд на стационарность с помощью учитывающих структурный
сдвиг тестов: тест Эндрюса – Зивота и тест Clemente,
Montañés, Reyes (таб.9).

Таблица 9. Результаты тестов Эндрюса – Зивота и Clemente, Montañés, Reyes на наличие единичных корней с учетом структурных
сдвигов

Тест	Эндрюса – Зивота	Clemente, Montañés, Reyes
Наблюдаемая t-статистика	-16,74	-4,87
Критическое значение, уровень значимости 5%	-4,80	-3,56

Таким образом, как показывают результаты проведенных
тестов, ряды первых разностей стационарны. Следует еще раз отметить, что
выявленный структурный сдвиг может отображать изменение механизмов
функционирования рынка труда после финансового кризиса в 2008 г. Восстановление
восходящего тренда после структурного сдвига достигается уже через год после
кризиса, однако темпы роста показателя более медленные по сравнению с
докризисным временем.

 

.2 Моделирование численности занятого
населения и прогнозирование

Поскольку рынок труда России, как было отмечено в
Главе 1, не отличается особым механизмом подстройки под внешние шоки, а на
данный момент на экономику страны активно воздействуют различные экономические
шоки, прогнозирование показателей занятости необходимо для понимания тенденций
экономической активности. Для этих целей мы осуществим моделирование временного
ряда численности занятых за период с 1999 по 2015 гг. и построим краткосрочный
прогноз на год вперед.

Учитывая указанные характеристики анализируемого
временного ряда, описывающего численность занятого населения, потенциально,
модель SARIMA является оптимальной для описания
данного временного ряда. SARIMA(p,d,q)(P_s,D_s,Q_s)_s – это процесс авторегрессии – интегрированного
скользящего среднего где p –
параметр частной автокорреляционной функции (процесс авторегрессии – AR часть), q – параметр автокорреляционной функции (процесса скользящего
среднего – MA часть), d – степень интеграции, P_s – сезонный параметр
авторегрессии, Q_s – сезонный параметр скользящего среднего; D_s –
порядок сезонной разности.

Следует отметить, что для целей данного анализа была
выбрана аддитивная модель временного ряда. Данная модель лучше описывает
анализируемые данные: амплитуда колебаний приблизительно одинакова до
структурного сдвига, такая же картина наблюдается после структурного сдвига,
однозначные рост или уменьшение размаха сезонных колебаний отсутствуют. Другими
словами, с течением времени амплитуда сезонных колебаний может существенно
меняться только вследствие появления какого-либо структурного сдвига по
каким-либо экономическим причинам, например, из-за кризиса, а не из-за
последовательного усиления или ослабления сезонных эффектов.

В соответствии с анализом значимых коэффициентов
автокорреляции (коррелограмма в приложении к п.3.2) можно рассмотреть следующие
параметры, возможные для включения в модель: AR(2), AR(4), MA(2), MA(4).

Результаты спецификации оптимальной модели SARIMA приведены в таб.10. Оптимальная
модель была выбрана на основе сравнения информационных критериев и выбора
модели с минимальными их значениями.

Таблица 10. Характеристика модели SARIMA(2;1;4)(4,0,0)₄

Параметр	Оценки коэффициентов	Стандартные ошибки	Значимость
AR(2)	-0,10734	0,04931	0,0335
AR(4)	0,88831	0,05073	0,0000
MA(4)	-0,93221	0,04765	0,0000
Критерий	Акаике	Шварца	Ханнана-Куинна
Значение критерия	1,2471	1,3491	1,2872

Проверим, принадлежат ли остатки нормальному закону
распределения, для чего воспользуемся тестом Харке-Бера, который сверяет третий
и четвертый моменты остатков с моментами нормального распределения. Поскольку
значимость равна 0,2172, что превышает α = 0,05, а само значение статистики 0,8971 близко
к нулю, распределение остатков соответствует нормальному. Значения
коэффициентов асимметрии и эксцесса также подтверждают нормальное распределение
(K=2,98, S=-0,14).

Судя по коррелограмме (в приложении к п.3.2.) в
остатках отсутствует автокорреляция. Это также подтверждается с помощью теста
Бреуша-Годфри на отсутствие автокорреляции: значение наблюдаемой статистики
0,0397 меньше критического значения 2,58. Проведенный ADF тест на наличие единичного корня (в приложении к
п.3.2.) показывает стационарность ряда остатков модели и, следовательно,
постоянство их отклонений.

Формулировка данной модели выглядит следующим образом:

Коэффициенты при параметрах в данной модели значимы на
уровне 5%. Формулировка итоговой модели выглядит следующим образом:

Дополнительная проверка качества модели с
использованием ретропрогнозов показывает высокую прогнозную силу модели. На
рис.9 изображены прогнозные и реальные значения с 3-го кв. 2014 г. по 4-ый кв.
2015 г. Максимальное отклонение прогнозных значений от реальных составляет
-0,54%, минимальное – 0,08%.

Рисунок 9. Реальные и прогнозные значения численности
занятого населения в РФ в динамике с 3-го кв. 2014 г. по 4-ый кв. 2015 г.

Рисунок 10. Реальные и модельные значения численности
занятого населения в РФ в динамике с 1999 по 2015 гг., прогноз на 2016 г.

Стоит отметить, что предсказанные значения численности
занятого населения точно описывают направление поведения реального временного
ряда. Однако прогноз численных значений менее качественный: при резких скачках
показателя остатки модели могут выходить за границы доверительного интервала.
Например, значительные отклонения прогнозных значений от реальных наблюдаются в
1-ом кв. 2002 г. и 1-ом кв. 2009 г. (полный график в приложении к п.3.2.).

Исходя из прогноза, мы можем заключить, что в 2016 г.
сохранится восходящий тренд численности занятых. С учетом сезонного эффекта
снижения численности занятых в 1-ом кв. их численность понизится до 71,9 млн.
человек, однако в 3-ем кв. этого года достигнет 73,8 млн. человек и затем опять
немного снизится до 73 млн. человек. Такой результат может говорить о
постепенном восстановлении российской экономики и потенциальном увеличении
темпов роста совокупного выпуска.

Однако, принимая во внимание тот факт, что сразу после
кризиса 2008 г. наблюдалось резкое снижение численности занятых, а после
кризиса 2014 г. такое падение отсутствует, поведение численности занятых, как и
других экономических показателей, может иметь непредсказуемый характер из-за
иной природы кризиса.

3.3 Выявление взаимосвязи между
занятостью, заработной платой и совокупным выпуском

Основываясь на детерминантах стандартной
производственной функции и условии максимизации прибыли фирмы (п.2.1), в
качестве факторов численности занятых можно выделить объем совокупного выпуска,
затраты на оплату труда и производительность труда, которая отображает
эффективность рабочей силы и технологический прогресс.

Рисунок 11. Динамика численности занятого населения
(правая ось), ВВП и заработной платы (левая ось) в РФ с 1999 по 2015 гг.

Следует также отметить тот факт, что численность
занятого населения и заработная плата являются амортизаторами друг для друга:
сильное падение занятости сопровождается гораздо более слабым сокращением
реальной заработной платы, сильное сокращение оплаты труда компенсируется
плавным ростом занятости. Коэффициенты корреляции между рассматриваемыми
показателями подтверждают взаимосвязь между ними: все коэффициенты превышают
0,95.

Для целей анализа рассматриваемые показатели
переводятся в натуральные логарифмы. Сезонность в рядах сохраняется для целей
статистического подтверждения краткосрочной взаимосвязи между показателями. В
первую очередь представляется необходимым провести тесты на проверку
стационарности временных рядов. Результаты проверки представлены ниже в таб.11.
Очевидно, что данные ряды не являются стационарными (только тест Clemente,
Montañés,
Reyes показал отсутствие
единичного корня у ряда численности занятого населения).

Таблица 11. Результаты тестов на наличие единичных
корней во временных рядах численности занятых, оплаты труда и ВВП

Показатель	KPSS с константой и трендом	KPSS с константой	Эндрюса – Зивота	Clemente, Montañés, Reyes
	Наблюдаемое значение LM-статистики	Критическое значение LM-статистики (на уровне 5% значимости)	Наблюдаемое значение LM-статистики	Критическое значение LM-статистики (на уровне 5% значимости)	Наблюдаемое значение t-статистики	Критическое значение t-статистики (на уровне 5% значимости)	Наблюдаемое значение t-статистики	Критическое значение t-статистики (на уровне 5% значимости)
Численность занятого населения	0,227	0,146	1,007	0,463	-4,503	-4,800	-2,754	-3,560
ВВП	0,244	0,146	0,998	0,463	-2,632	-4,800	-2,656	-3,560
Среднедушевая заработная плата	0,270	0,146	1,002	0,463	-1,535	-4,800	-3,273	-3,560

Таблица 12. Результаты тестов на наличие единичных
корней во временных рядах первых разностей численности занятых, оплаты труда и
ВВП

Показатель	KPSS с константой и трендом	KPSS с константой	Эндрюса – Зивота	Clemente, Montañés, Reyes
	Наблюдаемое значение LM-статистики	Критическое значение LM-статистики (на уровне 5% значимости)	Наблюдаемое значение LM-статистики	Критическое значение LM-статистики (на уровне 5% значимости)	Наблюдаемое значение t-статистики	Критическое значение t-статистики (на уровне 5% значимости)	Наблюдаемое значение t-статистики	Критическое значение t-статистики (на уровне 5% значимости)
Численность занятого населения	0,167	0,146	0,316	0,463	-16,148	-4,800	-5,000	-3,560
ВВП	0,072	0,146	0,478	0,463	-11,583	-4,800	-4,363	-3,560
Среднедушевая заработная плата	0,075	0,146	0,533	0,463	-14,248	-4,800	-4,829	-3,560

Теперь изучим качественные характеристики связей между
анализируемыми показателями. Для начала проверим наличие причинно-следственных
связей между переменными с помощью теста казуальности по Гранжеру. В таб.13
представлены соответствующие p-значения теста (тест проводился с использованием
первых разностей).

Таблица 13. Результаты теста Гранжера в зависимости от
количества лагов

Гипотеза	1	2	3	4
ВВП – не причина занятости	0,000	0,080	0,018	0,071
ВВП – не причина заработной платы	0,000	0,000	0,000	0,000
Занятость – не причина ВВП	0,000	0,000	0,000	0,139
Занятость – не причина заработной платы	0,000	0,000	0,000	0,006
Заработная плата – не причина ВВП	0,000	0,000	0,000	0,237
Заработная плата – не причина занятости	0,000	0,023	0,001	0,220

Если полученное p-значение теста ниже заданного уровня значимости 0,05, то
гипотеза, указанная в крайнем левом столбце, отвергается. Очевидно, что между
всеми анализируемыми показателями сильны причинно-следственные связи. Следует
обратить внимание на то, что заработная плата поддается наибольшему влиянию
других показателей и подстраивается под их значения в течение года. Воздействие
ВВП на занятость происходит с интервалом в один квартал. Поскольку мы видим,
что численность занятого населения влияет на ВВП и заработную плату, и, в свою
очередь, заработная плата оказывает эффект на численность занятых,
взаимозависимость между заработной платой и занятостью как инструментами
подстройки рынка труда к внешним шокам действительно присутствует. Самой
экзогенной переменной из рассматриваемых можно назвать численность занятых,
поскольку она в меньшей степени по сравнению с другими показателями является
следствием изменений причинных переменных.

Учитывая явную взаимосвязь между анализируемыми
переменными в краткосрочном горизонте, построим модель векторной авторегрессии VAR. Выбор оптимального порядка
осуществляется на основе информационных критериев Акаике (AIC), Шварца (BIC) и Ханнана-Куинна (HQC). Наименьшее значение критерия BIC=-13,506 наблюдается на втором лаге,
наименьшие значения критериев AIC=-15,111
и HQC=-14,456 наблюдаются на пятом лаге.

После рассмотрения нескольких вариаций количества
лагов в модели VAR была выбрана
модель с 1 и 2 лагами на основании значений информационных критериев и качества
остатков. Модели с порядком лагов, равных 5, также не были рассмотрены по
причине нацеленности на анализ краткосрочной взаимосвязи между переменными с
учетом постоянно меняющихся экономических условий. В таб.14 представлена
спецификация модели: значения параметров и среднеквадратические отклонения.
Заработная плата, численность занятых и ВВП обозначены как X, Y и Z
соответственно.

Таблица 14 Оценки
параметров модели VAR(1,2) и
отклонения оценок

Факторы	DX	DZ	DY
DX(-1)	-0,507	-0,363	0,013
СКО	0,118	0,208	0,030
DX(-2)	0,774	0,545	0,086
СКО	0,131	0,231	0,033
DZ(-1)	0,226	-0,091	-0,014
СКО	0,090	0,159	0,023
DZ(-2)	-0,273	-0,557	-0,064
СКО	0,088	0,154	0,022
DY(-1)	2,651	4,505	0,067
СКО	0,506	0,890	0,127
DY(-2)	0,075	-0,824	-0,510
СКО	0,591	1,038	0,148
Const	0,009	0,013	0,002
СКО	0,006	0,010	0,001

Каждое из уравнений в системе является значимым на
уровне 5%. Значимыми на уровне 5% является около 50% оценок параметров.
Обратные корни лежат внутри единичного круга (значение самого крайнего равно
0,963), следовательно, система стационарна. Автокорреляция в остатках на лагах
выше двух отсутствует (подробные результаты в приложении к п.3.3). Также
остатки характеризуются нормальным распределением как для каждого уравнения в
отдельности, так и для системы в целом: статистика Харке-Бера равна 3,845, и
величина значимости для нее равна 0,698. Таким образом, модель является адекватной
и применимой к описанию анализируемых временных рядов.

Рисунок 12. Графики импульсных откликов

Судя по графикам на рис.12 рассматриваемые показатели
оказывают друг на друга бесспорное краткосрочное влияние. Наиболее сильный
отклик наблюдается у ВВП на первом лаге при резком изменении численности
занятых. Таким образом, увеличение численности занятых провоцирует рост ВВП
через один квартал, однако спустя еще квартал наблюдается резкое падение ВВП,
такое колебание продолжается на протяжении всего рассматриваемого периода,
которое может объясняться сезонными эффектами и циклическим характером
показателей в течение года. Однако стоит заметить, что вторая волна колебаний
слабее первой, что может говорить о постепенном возвращении к долгосрочному
тренду. Аналогичную картину можно наблюдать при анализе воздействия численности
занятых на заработную плату.

В целом, стоит отметить, что такой цикличный характер
воздействия присущ всем трем показателям, отличие состоит в интенсивности
влияния, направление влияния при этом сохраняется. О таких колебаниях
показателей говорят и коэффициенты при параметрах модели, которые, как правило,
для одних переменных, имея положительные значения на одних лагах, на других
являются отрицательными.

Также необходимо отметить, что самая низкая степень
отклика наблюдается у занятости при изменении заработной платы. При этом
наблюдается значительный эффект при изменении занятости на оплату труда. Это
свидетельствует о том, что в случае негативных внешних шоков на рынке труда
заработная плата будет в большей степени подстраиваться под изменения
численности занятых и данные шоки.

Отличительным моментом является то, что влияние
изменения оплаты труда на ВВП и численность занятых и ВВП на численность
занятых проявляется моментально, т.е. сразу в том квартале, в котором наступили
изменения переменной воздействия. В это время при рассмотрении остальных
взаимосвязей ответная реакция наблюдается только спустя квартал, что
обеспечивает возможность прогнозирования изменений переменных отклика.

Заключение

Выпускная квалификационная работа посвящена
исследованию рынка труда в контексте занятости, поскольку занятость не только
отображает изменения трудовых ресурсов, но и благодаря взаимосвязи с основными
экономическими показателями характеризует состояние экономики в целом.

Результаты работы, проведенной в первой главе,
показали наличие гендерных закономерностей в возрастных и образовательных
группах. Несмотря на большое количество «бесполых» профессий выявлено наличие
видов деятельности, которые соответствуют больше мужчинам или женщинам. Также
можно сделать вывод о том, что количество занятых с высшим профессиональным
образованием преобладает над другими образовательными группами.

Во второй главе проведение регрессионного анализа позволило
установить характер взаимосвязи уровня занятости с некоторыми
социально-экономическими показателями.

Можно однозначно сказать о наличии отрицательной
взаимосвязи между долей населения с основным общим уровнем образования в числе
занятых и производительностью труда. В то же время производительность труда
положительно взаимосвязана с величиной дохода и долей городского населения в
составе занятых. Также выявлено положительное воздействие доли занятых в
возрасте от 40 до 49 лет на производительность труда. Таким образом,
статистически обосновано влияние уровня профессионального опыта, физического
здоровья занятого населения и мотивационных факторов на производительность
труда.

Важным выводом из полученной регрессионной модели
численности занятых на тысячу человек населения является подтверждение влияния
структуры занятого населения на величину занятости в регионе, так как
характеристики структуры занятости определяют величину производительности труда
– одного из факторов занятости. Также подтверждается положительная зависимость
между ВРП, доходами населения, инвестициями и занятостью, что говорит о
важности влияния уровня экономической развитости региона на занятость.

В результате исследования динамики численности занятых
в третьей главе был выявлен структурный сдвиг в 1-ом кв. 2009 г., который стал
следствием финансового кризиса в 2008 г. Следует отметить, что после резкого
падения занятости, которым сопровождался данный структурный сдвиг, уже в
течение года положительный тренд показателя был восстановлен, но рост был
отмечен уже с замедленными темпами. Кроме того, в результате эконометрического
анализа временных рядов была построена модель численности занятых, точно
описывающая направление поведения временного ряда. С помощью данной модели был
получен прогноз численности занятых на 2016 г., который показывает сохранение
восходящего тренда. Такой результат может говорить о постепенном восстановлении
российской экономики и потенциальном увеличении темпов роста совокупного
выпуска при условии отсутствия дополнительных внешних шоков на экономику
страны.

Также в третьей главе более тщательно исследуется
взаимосвязь ВВП, оплаты труда и занятости в динамике. Выявляется тесная
краткосрочная взаимосвязь между показателями, а также экзогенный характер
показателя численности занятых относительно других рассматриваемых переменных.
Построенная временная модель векторной авторегрессии позволяет заключить, что
численность занятого населения может быть использована в качестве
краткосрочного показателя экономической активности, отражающего текущие
тенденции экономики, благодаря тому, что отклик на изменения занятости
наступает не моментально, а только спустя квартал. Также построенная модель
отражает механизмы взаимодействия занятости, ВВП и оплаты труда и показывает
цикличный характер процессов, подтверждается гипотеза подстройки заработной
платы под численность занятых при появлении внешних шоков.

Таким образом, проведенное исследование показало, что
уровень занятости в России сильно зависит от развитости экономической системы в
стране и ее нормального функционирования.

Исследование уровня занятости имеет большое значение и
аналитический потенциал; выявление влияющих на него факторов может помочь
государству в планировании методов его роста, и как следствие, снижения безработицы
и достижения экономической стабильности на рынке труда.

 

Список литературы

Айвазян С.А. (2007) Основы эконометрики. – М: ЮНИТИ-ДАНА

Вакуленко, Е.С., Гурвич, Е.Т.
(2014, август). Моделирование механизмов российского рынка труда. Электронный
ресурс <#”907595.files/image023.gif”>

Гистограмма распределения натурального логарифма
производительности труда (lnY)
по регионам РФ

Корреляционная матрица

Переменные	lnY	ed1	lnX	age3	urban
lnY	Корреляция	1	-0,245*	0,723**	0,267*	0,459**
	Знач.		0,032	0,000	0,020	0,000
ed1	Корреляция	-0,245*	1	-,186	0,228	-0,224
	Знач.	0,032		0,107	0,051	0,055
lnX	Корреляция	0,723**	1	0,200	0,605**
	Знач.	0,000	0,107		0,084	0,000
age3	Корреляция	0,267*	0,228	0,200	1	0,105
	Знач.	0,020	0,051	0,084		0,367
urban	Корреляция	0,459**	-0,224	0,605**	0,105	1
	Знач.	0,000	0,055	0,000	0,367
* Корреляция, значимая на уровне 5%.
** Корреляция, значимая на уровне 1%.

Гистограмма распределения численности занятых на
тысячу человек населения (Z) по
регионам РФ

Корреляционная матрица

Переменные	z	x1	x2	x3	x4	x5	x6	x7	x8	x9	x10
z	Корреляция	1	-,381**	,275*	,452**	,263*	,342**	,052	,454**	-,093	-,104	,538**
	Знач.		,001	,024	,000	,032	,005	,675	,000	,452	,403	,000
x1	Корреляция	-,381**	1	-,140	-,503**	-,348**	-,403**	-,276*	-,428**	,446**	,171	-,453**
	Знач.	,001		,260	,000	,004	,001	,024	,000	,000	,166	,000
x2	Корреляция	,275*	-,140	1	,336**	,201	,259*	-,046	,239	,214	,060	,359**
	Знач.	,024	,260		,005	,103	,034	,709	,051	,082	,630	,003
x3	Корреляция	,452**	-,503**	,336**	1	,810**	,412**	,104	,767**	-,171	,276*	,465**
	Знач.	,000	,000	,005		,000	,001	,402	,000	,167	,024	,000
x4	Корреляция	,263*	-,348**	,201	,810**	1	,071	,054	,583**	-,180	,182	,160
	Знач.	,032	,004	,103	,000		,565	,662	,000	,144	,140	,197
x5	Корреляция	,342**	-,403**	,259*	,412**	,071	1	-,005	,443**	-,152	,088	,497**
	Знач.	,005	,001	,034	,001	,565		,968	,000	,220	,477	,000
x6	Корреляция	,052	-,276*	-,046	,104	,054	-,005	1	,117	-,354**	-,176	,020
	Знач.	,675	,024	,709	,402	,662	,968		,347	,003	,155	,871
x7	Корреляция	,454**	-,428**	,239	,767**	,583**	,443**	,117	1	-,236	,260*	,563**
	Знач.	,000	,000	,051	,000	,000	,000	,347		,055	,035	,000
x8	Корреляция	-,093	,446**	,214	-,171	-,180	-,152	-,354**	-,236	1	,250*	-,145
	Знач.	,452	,000	,082	,167	,144	,220	,003	,055		,041	,242
x9	Корреляция	-,104	,171	,060	,276*	,182	,088	-,176	,260*	,250*	1	,077
	Знач.	,403	,166	,630	,024	,140	,477	,155	,035	,041		,537
x10	Корреляция	,538**	-,453**	,359**	,465**	,160	,497**	,020	,563**	-,145	,077	1
	Знач.	,000	,000	,003	,000	,197	,000	,871	,000	,242	,537
* Корреляция, значимая на уровне 5%.
** Корреляция, значимая на уровне 1%.

Проверка на структурный сдвиг

Проверка стационарности до взятия разности

Проверка стационарности после взятия разности

Первая разность с удаленным трендом:

Коррелограмма первой разности:

Ряд первых разностей стационарен:

Оптимальная модель:

Остатки:

Реальные-модельные значения и остатки

Выбор лага для VAR

Построение модели VAR и проверка адекватности

Введение

Одним из приоритетных направлений государственной политики занятости является курс, направленный на повышение эффективности использования трудовых ресурсов. Структура занятости в известной степени отражает общую структуру экономики и изменяется в значительной степени под влиянием её изменений. В связи с этим, становится очевидным, что выработке эффективной политики занятости должны способствовать мероприятия, сопряженные, прежде всего, со сдвигами в структуре занятости по видам экономической деятельности. Опыт рыночных преобразований свидетельствует о том, что структурная перестройка является одной из наиболее сложных задач. В этой связи возникает объективная необходимость оценки структурных сдвигов в занятости по видам экономической деятельности, актуальность которой определяется рядом факторов. В первую очередь, существует необходимость изучения и наращивания теоретической базы относительно структурных процессов, выявления закономерностей и взаимосвязей между распределение занятых по сферам деятельности, ввиду того, что процессы, протекающие здесь, носят противоречивый по содержанию и многообразный по форме характер. Во-вторых, недостаточностью методологических инструментов для исследования структурных изменений в занятости применительно к ее структуре по видам экономической деятельности. В-третьих, отсутствием четких концептуальных основ и механизмов при разработке структурной политики занятости как федерального, так и регионального уровней [1].

В настоящем исследовании под оценкой структурных сдвигов понималось изучение в динамике структуры занятости по видам экономической деятельности в период с 2005 по 2014 гг., их пропорций и направленности с целью определения экономической эффективности функционирования экономики. Выбор временного интервала был обусловлен тем, что с 2005 г. используется новый классификатор видов экономической деятельности (ОКВЭД), не сопоставимый с ранее использовавшимся отраслевым классификатором (ОКОНХ).

Основная часть (методология, результаты)

В последнее десятилетие в России произошли достаточно серьезные изменения в структуре занятости по видам экономической деятельности. Анализируя крайние периоды исследуемого временного интервала, следует отметить, что ряд видов деятельности существенно нарастили удельный вид занятых в них трудовых ресурсов [2]. К ним в первую очередь относятся оптовая торговля, доля занятых здесь увеличилась с 16,6% до 18,7%, операции с недвижимым имуществом и строительство, где удельный вес занятых увеличился на 1,4 и 1,0 процентных пунктов соответственно. Часть видов деятельности, наоборот, потеряла значительную долю персонала: доля занятых в сфере обрабатывающих производств за последние десять лет сократилась на 2,6 процентных пункта, доля занятых в сельском хозяйстве сократилась на 1,9 процентных пункта и составила в 2014 г. 9,2% против 11,1 в 2014 г. (рис. 1).

Рисунок 1 – Распределение численности занятых по видам экономической деятельности, 2005 г.,2014 г. (%)

Исследование годовой динамики изменения удельного веса численности занятого населения по видам экономической деятельности позволило выделить три типа видов экономической деятельности: к первому были отнесены виды деятельности с устойчивой тенденцией роста удельного веса работников; ко второму – виды деятельности, где устойчивой тенденции не обнаруживалось, к третьему – с устойчивым сокращением. Результаты приведены в таблице 1.

Таблица 1 – Динамика удельного веса занятых по видам экономической деятельности в 2005-2014 гг.

Динамика изменения массы структурного сдвига [3], которая рассчитывалась как разница доли структурного показателя в текущий и базовый период (2005 г.), подтвердила и доказала разбиение видов экономической деятельности на три группы. Cтабильное увеличение удельного веса численности занятого населения по видам экономической деятельности наблюдается в основном в непроизводственных сферах.

Анализ динамики показателей массы структурных сдвигов в период с 2005 по 2014 гг. показал, что шесть видов деятельности (гостиницы и рестораны, государственное управление, финансовая деятельность, строительство, операции с недвижимым имуществом, оптовая и розничная торговля) в исследуемом периоде отличались наращиванием удельного веса занятого населения. Если в 2004 г. в данных сферах было занято 39,5%, то к 2014 г. значение доли занятых составило уже 45,1%. Тенденции увеличения удельного веса занятых в данной группе видов деятельности позволила увеличить значение совокупной массы структурного сдвига по отношению к базисному 2005 г. 0,7 до 5,6 [2].

Таблица 2 – Показатели массы структурных сдвигов 2005-2014 гг.

Шесть видов деятельности (предоставление прочих услуг, рыболовство и рыбоводство, добыча полезных ископаемых, транспорт и связь, здравоохранение и электроэнергии, газа и воды) на фоне количественных изменений по абсолютным показателям сохранили свои позиции по удельным весам. Остальные виды деятельности (сельское хозяйство, обрабатывающие производства, образование) ухудшили свои позиции. В первую очередь это касается обрабатывающих производств – вид экономической деятельности, который за последние десять лет уступил позиции лидера по удельному весу занятого населения. Величина совокупной массы структурных сдвигов к 2014 г. достигла -5,4 против -0,9 в 2006 г.

Для лучшего понимания тенденций структурных изменений в занятости по видам экономической деятельности был проведен своеобразный факторный анализ массы структурного сдвига, позволивший разграничить ее на две составляющие [4]:

1. Внутренний сдвиг – изменение удельного веса анализируемого вида деятельности в совокупной структуре занятых в экономике, обусловленное изменением численности трудовых ресурсов данного вида деятельности при условном постоянстве занятых в прочих видах деятельности;
2. Внешний сдвиг – изменение удельного веса анализируемого вида деятельности в совокупной структуре занятых, обусловленное изменением численности трудовых ресурсов, занятых в прочих видах деятельности.

Оценка внутреннего и внешнего сдвигов в занятости по группам экономической деятельности включал в себя следующие этапы:

• Расчет  – условной численности занятых в экономике страны в момент времени , чел.:

                                      (1)

где  i  — номер группы;   – фактическая занятость в i-ой группе в 2005 г. (чел.);  – фактическая занятость в i-ой группе в момент времени t (чел.)

                                                   (2)

• Расчет  – внутреннего сдвига в i-ой группе видов экономической деятельности в момент времени t, п.п:

                                   (3)

где    – фактическая доля занятого населения в i-ой группе видов экономической деятельности в 2005 г., %

• Расчет  – внешнего сдвига в i-ой группе видов экономической деятельности в момент времени t, п.п:

                                        (4)

где    – масса структурного сдвига в i-ой группе видов экономической деятельности в момент времени t, %

Проведенный анализ показал, что на протяжении всего исследуемого периода для первой группы видов деятельности характерен резонансный эффект как по совокупности в целом, то есть в данном случае значительный «чистый приток» трудовых ресурсов усиливается «притоком» из других видов деятельности экономики страны. Помимо этого, анализ изменений в первой группе видов деятельности выявил некоторое «несовпадение характеров» эффектов внешнего сдвига по отдельным видам деятельности и группе в целом [5].

Если рассматривать виды деятельности отдельно виды экономической деятельности, то преимущественно наблюдается компенсационный эффект. Эффект, оказываемый внешним сдвигом на внутренний, характеризуемый как резонансный в исследуемом временном интервале был свойственен только двум видам деятельности, но в разные периоды времени двум видам деятельности: оптовой и розничной торговле в 2009-2014 гг. и операциям с недвижимым имуществом в 2014 г. (табл. 2.7), то есть в этот период приток численности занятых в эти два вида деятельности происходил не только за счет внутренних перетоков трудовых ресурсов и обеспечивался общим ростом числа занятого населения.

Таблица 3 – Анализ изменения распределения численности занятого населения по видам экономической деятельности

Исследование совокупной величины внутреннего и внешнего сдвигов в первой группе видов деятельности позволило сделать вывод о том, что в течение последних десяти лет и внутренний и внешний сдвиги растут на протяжении всего периода (рис. 2) [2].

Рисунок 2 – Динамика совокупной величины внутреннего и внешнего сдвигов в первой группе видов деятельности, 2006-2014 г. (п.п.)

Анализ удельных весов средних размеров внутреннего и внешнего сдвигов в общей массе структурных сдвигов показал, что изменения в доли численности занятого населения в первую очередь определяет внутренний сдвиг, то есть увеличение численности занятых здесь, в первую очередь, обусловлено общий ростом численности занятого населения в экономике страны в целом. При этом средний темп роста внешнего сдвига опережает средний темп роста внутреннего сдвига на 14,1 процентных пункта.

В период 2005-2014 гг. в третьей группе видов деятельности экономики страны отрицательный внешний сдвиг оказывал резонансный эффект на сдвиг внутренний. Кроме того, сокращение занятых в данной группе сопровождалось неуклонным ростом численности трудовых ресурсов в прочих сферах (рис. 3) [2].

Рисунок 3 – Динамика удельного веса численности занятых во второй группе видов деятельности, 2005-2014 г. (%)

Обрабатывающие производства был и остается одним из лидеров по удельному весу занятого в нем населения, но если среднегодовая численность занятого в сфере обрабатывающих производств сокращалась в последние десять лет со скорость 1,6%, то удельный вес занятых еще более быстрыми темпами – со скоростью 1,8%. В 2007 г. наблюдается значительный рост численности занятых в прочих видах деятельности по отношению к анализируемому (темп роста к 2005 г. – 101,8%), вследствие чего внешний сдвиг в обрабатывающих производствах в этот период практически вдвое превышает внутренний. В целом можно констатировать, что тенденция снижения удельного веса занятых на предприятиях и в организациях, относящихся к обрабатывающей промышленности, в совокупной структуре занятых полностью обусловлена величиной внутреннего структурного сдвига (рис. 4) [2].

Рисунок 4 – Динамика удельного веса внутреннего и внешнего сдвигов в общей массе структурного сдвига в обрабатывающих производствах, 2006-2014 г. (%)

Сельское хозяйство России характеризуется устойчивой тенденцией к снижению удельного веса в совокупной структуре занятых на протяжении всего анализируемого периода. Исключение составляют 2009 г. и 2010 г., однако стабилизация показателя, характеризующего удельный вес численного населения на уровне 2008 г. в 9,8%, обусловлено тем, что в 2009 г. наблюдалось значительное сокращение численности занятых по экономике в целом, а в 2010 г. – темп роста увеличения занятости в сельском хозяйстве (100,6%) был несколько выше роста численности занятых по экономике в целом. На протяжении всего периода в сельском хозяйстве внешний сдвиг оказывал резонансный эффект на внутренний. В 2009 г. «чистый отток» трудовых ресурсов из анализируемого вида деятельности происходил на фоне общего сокращения занятости, вследствие чего «сокращение» внешнего сдвига «смягчило» общее падение удельного веса в совокупной структуре занятости. При этом вклад внутреннего сдвига в величину массы структурного сдвига в сельском хозяйстве еще более существенен, чем в обрабатывающих производствах. Это говорит о том, что «чистый отток» трудовых ресурсов из анализируемого вида деятельности происходил на фоне незначительного колебания занятости в прочих видах деятельности (рис. 5).

Рисунок 5 – Динамика удельного веса внутреннего и внешнего сдвигов в общей массе структурного сдвига в сельском хозяйстве, 2006-2014 г. (%)

Образование было отнесено к третьей группе видов деятельности, так как в течение десяти наблюдается устойчивая тенденция снижения удельного веса, к тому же данный вид деятельности характеризуется значительным сокращением численности занятых: на 8,6% относительно 2005 г., а незначительное увеличение удельного веса в 2009 г. обусловлено «чистым оттоком» трудовых ресурсов из прочих видов деятельности.

Обобщая результаты анализа третьей группы видов деятельности, можно отметить, что для данных видов деятельности соблюдается ряд следующих условий: во-первых, анализируемые виды деятельности вносят наибольший вклад в общее изменение занятости населения страны; во-вторых, они имеют одни из самых значительных значительный удельный весов в совокупной структуре занятых в экономике страны; в-третьих, здесь в анализируемом периоде наблюдается устойчивая тенденция к снижению удельного веса в совокупной структуре занятых, при этом вклад внутреннего сдвига в величину результирующего более существенен.

Как уже отмечалось, ко второй группе относятся виды деятельности, не обнаружившие за анализируемый период какую-либо устойчивую тенденцию к изменению. Анализ ситуации, сложившейся во второй группе видов деятельности экономики России (табл. 2.6), позволил заключить, что в 2006-2014 гг. наблюдался компенсационный эффект, обусловленный «отставанием» темпа снижения занятых в прочих сферах деятельности от темпа сокращения трудовых ресурсов во второй группе. Представляется, что выработке эффективной политики занятости в данной группе видов экономической деятельности должны способствовать мероприятия, сопряженные, прежде всего, со сдвигами в структуре занятости.

На следующем этапе структурно-динамического анализа занятости по видам экономической деятельности для расчета обобщающих показателей структурных изменений в занятости использовались [5]:

• линейный коэффициент абсолютных различий структур совокупностей;
• средний квадратический коэффициент абсолютных различий структур совокупностей;
• линейный коэффициент относительных различий структур совокупностей;
• средний квадратический коэффициент относительных различий структур совокупностей.

Таблица 4 – Обобщающие показателей структурных изменений в занятости

На основе полученных результатов линейных и средних квадратических коэффициентов абсолютных различий структур, можно сделать выводы, что при расчете базисных коэффициентов отмечаются существенные структурные сдвиги в структуре занятости по видам экономической деятельности. А за периоды с 2005 по 2014 гг. значение среднего квадратического коэффициента абсолютных различий в структуре безработного населения составило 1,13, что свидетельствует о высоком уровне различий структур за данный период. При расчете показателей на цепной основе в структуре занятости наблюдаются в основном малые структурные сдвиги. Максимальные значения характеризовали период с 2007 по 2009 г., что, безусловно, можно отнести к последствия финансового кризиса 2008 г. Следует отметить, что рассмотренным показателям структурных сдвигов свойственна известная ограниченность, заключающаяся в проблематичности содержательной оценки меры существенности количественных различий двух отдельно взятых структур. Проблематичность связана с тем, что рассматриваемые оценки не имеют четкого верхнего предела значений и не располагают критериями для идентификации их меры [6]. Более совершенными аналитическими свойствами, чем линейный и среднеквадратический коэффициенты, обладает коэффициент Рябцева – интегральный коэффициент структурных различий – который представляет собой отношение фактической меры расхождения значений компонентов двух структур к максимально возможной величине расхождений [7]. Преимущество данного индекса перед другими методиками измерения сдвигов в численности занятого населения заключается в том, что его величина не зависит от числа градаций структур, поэтому не происходит завышения структурных изменений, а также в наличии шкалы оценки меры существенности различий структур по индексу [8].

Сравнительный анализ базисных и цепных значений индекса Рябцева позволил сделать вывод о том, что структура численности занятого населения по видам экономической деятельности достаточно устойчива в течение исследуемого периода времени. Сопоставление цепных структурных показателей за последние годы показало, что все смежные периодов интерпретировалось как «тождественность структур», то есть процессы поэтапного изменения работников, занятых в отдельных видах деятельности имеют схожую динамику, при этом если с целью оценки использовать базисные показатели, то из рисунка 6 наглядно видно, что в последнее десятилетие происходит трансформация системы занятости: к концу 2014 г. индекс Рябцева достиг верхней границы интервала, который интерпретируется как весьма низкий уровень различий.

Рисунок 6 – Динамика индексов структурных различий в структуре занятости по видам экономической деятельности, 2006-2014 гг.

Для оценки влияние каждого вида деятельности на общее изменение занятости был использован метод относительных величин, суть которого заключается в расчете величины вклада каждого вида деятельности в определенные выше показатели интенсивности структурных сдвигов. Для этого были взяты разности между долями каждой отрасли в году t и t-1 и рассчитано в процентах отношение величины полученной разности к сумме абсолютных величин структурных изменений по группам в процентах. Очевидно, чем больше величина этого вклада, тем значительней подвижки в той или иной отрасли влияют на интенсивность структурных сдвигов в занятости [9]. Результаты ранжирования видов экономической деятельности по характеру влияния на общее изменение занятости в экономике России, представлены в таблице 6.

Таблица 6 – Ранжирование видов экономической деятельности по характеру влияния на общее изменение занятости в экономике России

	Базовая структура, 2005 г.	Изменение за период 2005-2014 гг.	Изменение за счет вида деятельности, %	Ранг по вкладу изменения занятости	Ранг по вкладу в увеличение	Ранг по вкладу в уменьшение
Первая группа видов экономической деятельности
Строительство	7,4	1	8,8	5	3	—
Оптовая и розничная торговля	16,6	2,1	18,6	2	1	—
Гостиницы и рестораны	1,7	0,2	1,8	9,10	6	—
Финансовая деятельность	1,3	0,6	5,3	7	4	—
Операции с недвижимым имуществом	7,3	1,4	12,4	4	2	—
Государственное управление	5,2	0,3	2,7	8	5	—
Вторая группа видов экономической деятельности
Рыболовство, рыбоводство	0,2	0,0	0,0	—	—	—
Добыча полезных ископаемых	1,6	0,0	0,0	—	—	—
Производство и распределение электроэнергии, газа и воды	2,9	-0,1	-0,9	11	—	5
Транспорт и связь	8	0	0,0	—	—	—
Здравоохранение	6,8	-0,2	-1,8	9,10	—	4
Предоставление прочих услуг	3,7	0,0	0,0	—	—	—
Третья группа видов экономической деятельности
Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство	11,1	-1,9	-16,8	3	—	2
Обрабатывающие производства	17,2	-2,6	-23,0	1	—	1
Образование	9	-0,9	-8,0	6	—	3

На протяжении исследуемых десяти лет более половины (58,4%) структурных изменений были связаны с изменением численности занятых в обрабатывающем производстве (23,0%), оптовой и розничной торговле (18,6%) и сельском хозяйстве (18,8%). Значительный вклад в изменение структуры занятости по видам экономической деятельности внесли операции с недвижимым имуществом (12,4%) и строительстве (8,8%). Обращает на себя внимание тот факт, что в состав первой группы входят виды деятельности внесшие как наибольший вклад в рост численности трудовых ресурсов, так и виды деятельности, занимающие скорее «серединное» положение (государственное управление – 2,7% и гостиницы и рестораны – 1,8%). Это свидетельствует о том, что устойчивая тенденция к росту удельного веса в совокупной структуре занятости не всегда равнозначна усилению вклада в увеличение занятости [10].

Здравоохранение и производство и распределение электроэнергии, газа и воды были отнесено ко второй группе видов деятельности, однако, данные виды деятельности имеет четвертый и пятый ранги соответственно по вкладу в уменьшение занятости. Это обусловлено тем, что темп сокращения занятых в прочих видах деятельности в течение всего анализируемого периода был ниже, чем в данных видах деятельности.

Заключение

Таким образом, на основе полученных расчетно-аналитических данных о структурных изменениях в экономики можно установить причины структурных сдвигов, ее величину и другие параметрические характеристики. Касательно проведенного исследования было определено, что основные причины структурных сдвигов в структуре занятости по видам экономической деятельности, по большей части, связанны с внутренними противоречиями, разрозненными интересами общества и неустойчивым социально-экономическим развитием страны. Практика показывает, что на современном этапе экономического развития основными императивами сбалансированной структуры экономики выступает экономическая и политическая стабильность страны, создание заделов и развитие новой производственно-технологической системы, опирающейся на передовом технологическом укладе в рамках структурной модернизации и структурной политики, и благодаря чему государство способно получить конкурентные преимущества в долгосрочном периоде. Формирование сбалансированной структуры экономики возможно только при непосредственном участии государства и совпадение приоритетов и общественных потребностей. Именно здесь проявляется исключительная роль государства в сглаживании негативных последствий структурной адаптации (сокращение объемов производства, отмирание нежизнеспособных и неэффективных сегментов хозяйствующей системы и т.д.)

Список литературы

1. Красильников О.Ю. Структурные сдвиги в экономике: теория и методология / О.Ю. Красильников – Саратов: Научная книга, 1999, –74с.
2. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2015: Стат. сб. / Росстат. М., 2015. – 1266 с.
3. Шмидт Ю.И. Показатели оценки структурных сдвигов в аграрном секторе экономики / Ю.И. Шмидт / Альманах современной науки и образования, 2013. – № 6 (73) – С.190-193
4. Миляева Л.Г. Методика экспресс-диагностики политики занятости населения административно-территориальных образований / Л.Г. Миляева, И.В. Проколов // Вестник Омского университета. Серия «Экономика», 2014. – № 4. – С. 102–108.
5. Елхина И.А. Структурные сдвиги и структурные различия хозяйственных систем в России / И.А. Елхина // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета, 2014. – № 4(53) – С.38–41
6. Мхитарян В.С. Анализ данных. Учебник / В.С. Мхитарян и др. / Москва, 2016. – 503с.
7. Кузнецов В.И. Роль статистики в управлении процессами занятости / В.И. Кузнецов // Вопросы статистики, 1999. — № 6. — С. 26-31.
8. Бакуменко Л.П. Анализ интенсивности структурных сдвигов занятости в регионе / Л.П.Бакуменко, Т.В. Сарычева // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Серия: Экономика и управление, 2011. – № 1. – С. 82-96.
9. Сарычева Т.В. Методика сравнительного анализа структурных сдвигов в занятости населения / Т.В. Сарычева // Актуальные проблемы развития экономики России сборник материалов межрегиональной научно-практической конференции. Йошкар-Ола, 2012. – С. 179-181.
10. Садовникова Н.А. Анализ временных рядов и прогнозирование /Н.А. Садовникова, Р.А. Шмойлова // Москва, 2016. – 152с.

References

1. Krasil’nikov O.Ju. Structural shifts in the economy: theory and methodology [Strukturnye sdvigi v jekonomike, teorija i metodologija]. Nauchnaya book, 1999, 74p.
2. Regions of Russia. Socio-economic indicators. 2015. Stat. coll. [Regiony Rossii. Social’no-jekonomicheskie pokazateli. 2015. Stat. sb.]. Rosstat. M., 2015. 1266 p.
3. Shmidt Ju.I. Indicators for assessing structural changes in the agricultural sector of the economy [Pokazateli ocenki strukturnyh sdvigov v agrarnom sektore jekonomiki]. Almanac of Modern Science and Education, 2013. № 6 (73) pp.190-193
4. Miljaeva L.G. Methods of rapid diagnosis of the employment policy of the population of the administrative-territorial units [Metodika jekspress-diagnostiki politiki zanjatosti naselenija administrativno-territorial’nyh obrazovanij]. Vestnik Omsk University. Series «Economy», 2014.  № 4. pp. 102-108.
5. Elhina I.A. Structural changes and structural differences in economic systems in Russia [Strukturnye sdvigi i strukturnye razlichija hozjajstvennyh sistem v Rossii]. Saratov Journal socio-economic state-owned university, 2014. № 4 (53) pp.38-41
6. Mhitarjan V.S. Analysis of data. Textbook [Analiz dannyh. Uchebnik]. Moscow, 2016. 503 p.
7. Kuznecov V.I. The role of statistics in the employment process control [Rol’ statistiki v upravlenii processami zanjatosti]. Questions of Statistics, 1999. № 6. pp. 26-31.
8. Bakumenko L.P. Analysis of intensity of structural changes of employment in the region [Analiz intensivnosti strukturnyh sdvigov zanjatosti v regione]. Vestnik Povolzhskii tehnolohycheskoho state-owned university. Series. Economics and Management, 2011. № 1. pp. 82-96.
9. Sarycheva T.V. The methodology of comparative analysis of structural changes in employment [Metodika sravnitel’nogo analiza strukturnyh sdvigov v zanjatosti naselenija]. Actual problems of development of the economy of Russia collections of materials mezhrehyonalnoy scientific conference. Yoshkar-Ola, 2012. pp. 179-181.
10. Sadovnikova N.A. Time Series Analysis and Forecasting [Analiz vremennyh rjadov i prognozirovanie]. Moscow, 2016. 152 p.

Еще в рубриках

Аннотация

Объектом данного исследования является отраслевая структура занятости населения, как характеристика уровня экономического развития и сфера государственного регулирования. Цель работы – демонстрация возможностей использования авторской методики «Индекс качества структурных сдвигов» для мониторинга соответствующих изменений на основе официальных отчетных данных статистики занятости. В качестве методов проведения работ использован «Индекс качества структурных сдвигов (ИКС)», методы математико-статистического анализа и представления его результатов в виде диаграмм и уравнений регрессии, анализ таблиц данных Федеральной службы государственной статистики (Росстата). 

Результат исследования – подготовка предложений о дополнении качественного анализа изменений структуры экономики и занятости количественными показателями, в том числе в виде индексов. Рекомендована возможность использования автоматизированного мониторинга изменений структуры экономики на основе индексов, очищенного от субъективных суждений («хорошо – плохо») и от механических сопоставлений с другими странами, опирающийся на отчетные данные. Краткое рассмотрение вопроса о цифровизации занятости позволило сделать вывод, что в обозримом будущем это не приведет к массовому высвобождению занятых и росту безработицы. Содержащиеся в исследовании материалы могут быть использованы федеральными и региональными органами исполнительной власти для анализа изменений структуры экономики при разработке структурной политики и политики занятости населения.

Введение

Один из основоположников современной теории аграрного, индустриального, постиндустриального, информационного обществ Д. Белл писал в 1973 году: «В самом начале двадцатого века лишь трое из каждых десяти работников в США были заняты в сфере услуг, а остальные семеро – в производстве материальных благ. К 1940 году это соотношение фактически выровнялось. К 1960му уже шестеро из 10 трудились в сфере услуг. К 1980 году, учитывая растущий вес этой сферы, в ней будут заняты почти семеро из каждых 10 работников» [1]. Таким образом, в основе современной классификации типов обществ лежит отраслевая структура занятости.

Многие российские и зарубежные ученые в последующие десятилетия после первых публикаций на эту тему Д.Белла высказывали тезис о том, что доля услуг, инновационных отраслей и т.д. в экономике является индикатором уровня развития экономики, и драйвером этого развития. Ранее мы писали о том, что в экономике не существует «законов», подобных законам в естественных науках, есть фактические, в том числе статистические, данные и гипотезы о наличии взаимосвязей между ними. При этом научное сообщество большинством голосов, и каждый ученый для себя лично, решает, целесообразно ли ему придерживаться той или иной гипотезы [2]. В связи с этим мы хотим подтвердить, что присоединяемся к широко распространенному мнению о наличии корреляционной взаимосвязи между уровнем развития экономики и структурой занятости. В трактовке корреляционных взаимосвязей обычно сложно определить, что является причиной, а что следствием. Мы исходим из предположения, что уровень развития можно рассматривать, как причину, а долю сферы услуг и высоких технологий – как следствие и индикатор этого уровня. При этом не будем забывать о высокой доле промышленности в экономике высокоразвитой Германии и высокой доле сельского хозяйства в развитой, хотя и пораженной хроническим кризисом, Греции. В Германии это вызвано историческими традициями, в Греции – географическим положением и природными условиями.

Для иллюстрации данной гипотезы мы использовали данные Росстата из сборника «Россия и страны мира. 2018». Мы рассчитали долю занятых в сфере услуг как сумму долей занятых в следующих видах деятельности по классификатору МСОК 4 (ISIC 4): торговля, транспорт и хранение, гостиницы и общественное питание, информация и связь; финансовая и страховая деятельность, операции с недвижимым имуществом, деятельность профессиональная, научная, техническая, административная и сопутствующие услуги; государственное управление, оборона, социальное обеспечение, образование, здравоохранение и социальные услуги; прочие виды деятельности. Расчеты были сделаны по 40 странам, доступным в названном источнике. Данные по ВВП на Интернет-портале ООН доступны практически по всем странам мира, гораздо меньше в международных источниках данных по общей численности занятых, и еще более ограничены сведения о структуре занятости по странам. Поэтому мы использовали данные, проверенные Росстатом1. Назовем для примера уровни занятости в сфере услуг в некоторых странах согласно данному расчету: Люксембург – 89,7%, США – 78,7%, Россия – 67,2%, Таджикистан – 30%.

На рисунке 1 показана диаграмма по 40 странам, линейный тренд и его уравнение, где У – доля занятых в сфере услуг в %, а Х – ВВП по паритету покупательной способности на 1 занятого. Диаграмма и тренд достаточно очевидно демонстрируют прямую связь между уровнем занятости в сфере услуг и ВВП по ППС на 1 занятого (этот второй показатель можно интерпретировать как производительность труда и рассматривать как индикатор уровня экономического развития).

В то же время коэффициент детерминации R2 составляет около 0,5, что свидетельствует о невысокой надежности уравнения. Это вызвано множественностью факторов уровня занятости в сфере услуг (выше мы приводили примеры Германии и Греции), которые в каждой стране составляют комплекс, во многом уникальный, и далеко не сводятся только к уровню экономического развития.

Разработка и применение индекса качества структурных сдвигов

Перейдем к анализу изменений структуры занятости в РФ и к представлению нашей методики анализа структурных сдвигов.

Сравнение структуры занятого населения в течение различных периодов осложнено тем обстоятельством, что с 2004 г. определитель ОКОНХ был сначала заменен на ОКВЭД, который теперь называют ОКВЭД 1, далее в 2017 г. был введен ОКВЭД 2. Отраслевые статистические ряды, существовавшие десятки лет, в 2004 г. были прерваны, и начались новые – по видам экономической деятельности (ВЭД). Некоторые ВЭД можно суммировать и даже целиком «закладывать» в таблицы, частично совместимые с прежними отраслевыми таблицами. Однако для корректного проведения таких расчетов желательно, чтобы их проделал сам Росстат, исходя из детальных данных, имеющихся в его базе. На основе публикуемых таблиц это можно сделать только очень приблизительно, поэтому в наших работах мы были вынуждены выделить отраслевую структуру экономики и занятости до 2004 г., структуру ВЭД – 1 и ВЭД-2 за более поздние периоды. Сопоставление прежней, логически выверенной системы отраслей народного хозяйства с новой номенклатурой видов экономической деятельности было затруднено объединением в одну строку государственного управления, военной службы и социального обеспечения в одну строку, науки с риэлтерской деятельностью и другими изменениями.

Деградация отраслевой структуры занятости была одной из острых проблем 1990-х. В наших работах высказывалась позиция о том, что необходимо отличать «нормальную» структурную безработицу, когда работники высвобождаются из технологически отсталых отраслей экономики, и российскую безработицу 1990-х, когда происходило массовое разрушение науки, высокотехнологичной промышленности, и безработными становились элитные представители этих отраслей.

Таблица 1. Среднегодовая численность рабочей силы, занятой в отраслях экономики Российской Федерации (ОКОНХ) в 1990-2004 гг. / Average annual number of workers employed in sectors of the Russian economy (OKONH) in 1990-2004

		Структура, в % от численности занятых /  Structure, % of the number of employees
1990 г.	1998 г.	2004 г.	1990 г.	1998 г.	2004 г.
Всего в экономике	75 325	63 812	66 407	100,0	100,0	100,0
Промышленность	22 809	14 162	66 407	30,3	22,2	21,5
Сельское хозяйство	9 727	8 724	6 891	12,9	13,7	10,4
Лесное хозяйство	238	239	276	0,3	0,4	0,4
Строительство	9 020	5 094	5 216	12,0	8,0	7,9
Транспорт	4 934	4 013	4 405	6,6	6,3	6,6
Связь	884	839	919	1,2	1,3	1,4
Оптовая и розничная торговля, общественное питание	5 869	9 312	11 431	7,8	14,6	17,2
Жилищно-коммунальное хозяйство, непроизводственные виды бытового обслуживания населения	3 217	3 405	3 183	4,3	5,3	4,8
Здравоохранение, физическая культура и социальное обеспечение	4 238	4 458	4 698	5,6	7,0	7,1
Образование	6 066	5 919	5 958	7,9	9,3	9,0
Культура и искусство	1 165	1 116	1 274	1,7	1,7	1,9
Наука и научное обслуживание	2 804	1 302	1 165	3,7	2,0	1,8
Финансы, кредит, страхование	402	736	934	0,5	1,1	1,4
Управление	1 602	2 777	3 211	2,1	4,4	4,8
Другие отрасли	2 350	1 716	2 545	3,1	2,7	3,8

Таблица 2. Среднегодовая численность рабочей силы по видам экономической деятельности в 2000-2016 гг. (ОКВЭД-1) / Average annual number of workers by type of economic activity in 2000-2016 (OKVED-1)

	2000 г.	2005 г.	2010 г.	2015 г.	2016 г.
Всего в экономике	64 517	66 792	67 577	72 425	72 065
в том числе по видам экономической деятельности
Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство	8 996	7 381	6 656	5 418	5 374
Рыболовство, рыбоводство	138	138	143	128	129
Добыча полезных ископаемых	1 110	1 051	1 057	1 096	1 119
Обрабатывающие производства	12 297	11 506	10 292	10 295	10 247
Производство и распределение электроэнергии, газа и воды	1 886	1 912	1 945	1 988	1 991
Строительство	4 325	4 916	5 380	6 404	6 231
Оптовая и розничная торговля; ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования	8 806	11 088	12 057	13 685	13 633
Гостиницы и рестораны	948	1 163	1 183	1 626	1 652
Транспорт и связь	5 056	5 369	5 347	5 965	5 978
Финансовая деятельность	657	858	1 122	1 443	1 437
Операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг	4 490	4 879	5 380	7 176	7 157
Их них научные исследования и разработки	1 201	988	904	901	911
Государственное управление и обеспечение военной безопасности; обязательное социальное обеспечение	3 098	3 458	3 905	3 786	3 729
Образование	5 979	6 039	5 902	5 574	5 552
Здравоохранение и предоставление социальных услуг	4 408	4 548	4 621	4 625	4 606
Предоставление прочих коммунальных, социальных и персональных услуг	2 313	2 460	2 531	3 145	3 164

В рассматриваемый период (табл. 1 и 2) численность занятых в промышленности сократилась более чем на 8,5 млн человек, а доля промышленности в экономике с 30,3% до 21,5%. Существенно сократилось сельское хозяйство, строительство, доля науки уменьшилась в 2 раза. Устойчивый рост в 1990-е годы демонстрировала только торговля, которая стала лидирующей отраслью экономики.

Изменилось ли (в какой степени) положение дел за последние 20 лет? Обрабатывающая промышленность продолжает сжиматься. Наука, которую в 2017 г. перестали показывать отдельной строкой, впервые за 25 лет приостановила снижение численности занятых (в рамках методологии ОКВЭД-1) в 2016 г. Поскольку сопоставимых данных по занятости в науке за 2016-2018 гг. нет, используем показатель Росстата «Численность персонала, занятого исследованиями и разработками». Слегка увеличившись в 2015 г. до 738,9 тыс. человек, затем он снова пошел вниз и в 2017 г. составлял 707,9 тыс. человек. Таким образом, кадровая деградация важнейших сфер экономики, в первую очередь науки – до сих пор не остановлена (табл. 2).

Торговля прочно закрепилась на позиции самой массовой отрасли в экономике, образование сокращается (хотя на то есть объективная причина – демографическое снижение численности школьников и студентов), здравоохранение колеблется от снижения к небольшому росту. Стабильно растет строительство и снижается сельское хозяйство. Самая динамичная в последние 25 лет, наряду с торговлей, отрасль «финансовая деятельность», с 2015 г. начала сокращаться, что может быть связано с западными санкциями в банковско-финансовой сфере, и с массовой санацией российских банков ЦБ РФ.

Проблему «количественной оценки качества» структурных изменений в занятости отечественные ученые начали рассматривать еще в 1980-х годах.

При этом многие авторы основным критерием положительных структурных изменений называли производительность труда, что было бы логично, если бы существовали способы корректного и сопоставимого расчета производительности по всем отраслям. Поскольку статистически наблюдаемая производительность в отраслях материального производства находилась под влиянием ценового диспаритета (в промышленности, она была существенно выше, чем в сельском хозяйстве), а в «нематериальном» секторе вообще не поддавалась расчету, соответствующие расчеты приводили к совершенно неадекватному выводу – что для максимизации производства в стране вся рабочая сила должна была быть сосредоточена в промышленности, прочие отрасли не должны существовать.

Экономисты-математики Центрального экономико-математического института (ЦЭМИ) РАН и Института народнохозяйственного прогнозирования (ИНП) РАН при разработке математических моделей занятости также использовали критерий производительности, приводящий к подобным выводам. Поэтому они были вынуждены ограничивать свои модели некими экспертными ограничителями. Одна из самых последовательных реализаций этой модели была сделана З.А. Котляром [3]. Только в конце 1980 – начале 1990 гг. появились первые отечественные публикации, авторы которых предлагали отказаться от производительности труда, как единственного критерия качества структурных сдвигов. Более подробно история вопроса рассмотрена в наших предшествующих работах [4].

Во второй половине 1990-х в различных публикациях появились индексы, предназначенные для оценки структурных изменений. А.С. Семенов предложил оценить качество структурных изменений по формуле, в которой доля определенной отрасли в российской экономике сравнивалась со своей долей в экономике США [4]. В более поздней публикации Р.И. Капелюшников использовал индекс интенсивности (но не качества) структурных изменений американского экономиста Д. Лилиэна [5].

В течение 1990-х мы писали о структурном регрессе занятости в результате системного кризиса, также вместе с коллегами по Институту макроэкономических исследований (ИМЭИ) сравнивали структуру занятости РФ с развитыми странами, но одновременно пытались построить индекс структурных изменений, который бы не был критериально зависим от структуры экономики США, или любой другой страны. В результате нами был предложен метод «индекс качества сдвигов» (ИКС), довольно простой по форме, и легко воспроизводимый с использованием открытой статистической информации Росстата. При его разработке мы объединили статистическую оценку объема межотраслевых структурных сдвигов и экспертную оценку относительной «прогрессивности-регрессивности» отраслей экономики. После первой публикации данной методики в 1999 г., мы неоднократно воспроизводили формулу и результаты расчетов за различные периоды в своих статьях. Покажем ее здесь со ссылкой на работы 2013 г.:

(1)

где IS индекс качества сдвигов (ИКС) в отраслевой структуре занятости (спроса на труд);

(L ^P_T –  L ^P_T-1) – разность чисел занятых в прогрессивной отрасли в текущем и ретроспективном периодах;

(L ^R_T – L ^R_T-1) – разность чисел занятых в регрессивной отрасли в текущем и ретроспективном переходах;

|L _T – L _T-1| – абсолютная величина разности чисел занятых в каждой их отраслей экономики (включая прогрессивные, нейтральные и регрессивные) в текущем и ретроспективном периодах» [6].

«Согласно этой формуле, сумма прироста числа занятых в условно «регрессивных» отраслях промышленности вычтена из суммы прироста числа занятых, в отраслях, отнесенных к категории условно «прогрессивных». Изменения в «нейтральных» отраслях промышленности в числителе дроби не рассматриваются. В знаменателе представлена сумма модулей (абсолютные величины) прибыли числа на всех отраслях экономики. Таким образом, в определении в числителе знака (+) или (-) диагностируется качество происходящих изменений, а деление на знаменатель позволяет определять долю баланса прогрессивных и регрессивных изменений в абсолютной величине всех притоков и оттоков численности занятых по отраслям экономики, которые произошли в течение рассматриваемого периода» [7].

Основная проблема предложенной методики – в субъективности эмпирического подразделения отраслей экономики на «прогрессивные», «нейтральные» и «регрессивные». Техника может быть улучшена, если сделать классификацию отраслей промышленности методом опроса широкого спектра экспертов. Но пока мы исходим из российских и зарубежных футурологических и экономических публикаций, авторы которых делили экономику на «первичный», «вторичный» и «третичный» сектора и предлагаем на этой теоретической основе собственное деление российской экономики (табл. 3).

Таблица 3. Группировка отраслей и видов экономической деятельности согласно ОКОНХ, ОКВЭД-1, ОКВЭД-2 / Grouping of industries and types of economic activity according to OKONKH, OKVED-1, OKVED-2

ОКОНХ	ОКВЭД-1.	ОКВЭД-2
Условно-прогрессивные отрасли и ВЭД
-Промышленность  – Строительство  – Транспорт  – Связь  – Жилищно-коммунальное хозяйство, непроизводственные виды бытового обслуживания населения  – Здравоохранение, физическая культура и социальное обеспечение – Образование  – Культура и искусство  – Наука и научное обслуживание  – Финансы, кредит, страхование	– Обрабатывающие производства  – Строительства  – Транспорт и связь  – Финансовая деятельность  – Научные исследования и разработки  – Образования  – Здравоохранение и предоставление социальных услуг	– Обрабатывающие производства  – Строительство  – Транспортировка и хранение  – Деятельность в области информации и связи  – Деятельность финансовая и страховая  – Деятельность профессиональная, научная и техническая  – Образование  – Деятельность в области здравоохранения и социальных услуг  – Деятельность в области культуры, спорта, досуга и развлечений
Условно-нейтральные отрасли и ВЭД
– Оптовая и розничная торговля, общественное питание  – Управление  – Другие отрасли	– Оптовая и розничная торговля, ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий, предметов личного пользования  – Гостиницы и рестораны  – Операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг (без научных исследований и разработок)  – Государственное управление и обеспечение военной безопасности  – Предоставление прочих коммунальных, социальных и персональных услуг	– Торговля оптовая и розничная, ремонт автотранспортных средств и мотоциклов  – Деятельность гостиниц и предприятий общественного питания  – Деятельность по операциям с недвижимым имуществом  – Деятельность административная и сопутствующие дополнительные услуги  – Государственное управление и обеспечение военной безопасности; социальное обеспечение
Условно-регрессивные отрасли и ВЭД
– Сельское хозяйство  – Лесное хозяйство	– Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйством  – Рыболовство, рыбоводство  – Добыча полезных ископаемых  – Производство и распределение электроэнергии, газа и воды	– Сельское, лесное хозяйство, охота, рыболовство и рыбоводство  – Добыча полезных ископаемых  – Обеспечение электрической энергией, газом м паром, кондиционирование воздуха  – Водоснабжение, водоотведение, организация сбора и утилизация отходов, деятельность по ликвидации загрязнений

В качестве комментария к табл. 3, добавим, что «условно-регрессивными» названы отрасли, которые не просто полезны, а необходимы экономике (в частности, добыча полезных ископаемых и сельское хозяйство). Но в большинстве исследований они относятся к «первичному» сектору, доля которого в экономике во всех развитых странах сокращается.

Индекс, вычисляемый исходя из классификатора ОКОНХ по формуле 1, мы назвали «индекс качества структурных сдвигов – ИКС-1.

Неожиданно в процессе расчетов выяснилось, что самый высокий положительный индекс ИКС-1 относится к периоду 1975-1980 гг. (0,861) и к последующим годам советского периода, которые принято именовать «застоем». Именно в период «застоя» происходили самые мощные положительные сдвиги в структуре занятости, в конце 1980-х годов они уменьшались, и в 1990-е годы резко перешли в отрицательную зону. Это означало, что слабый рост числа в отдельных регрессивных и нейтральных отраслях экономики в 1990-х сопровождался массовым сокращением числа работающих в прогрессивных отраслях, при одновременном выбросе миллионов работников прогрессивных отраслей в зоны безработицы и эмиграции. Самый низкий индикатор индекса ИКС-1 пришелся на 1991-1992 гг. (-0,718), в 1997-1998 гг. он начал восстанавливаться и прошел исторический максимум (0,488) в 2003 г.

В дальнейшем, вследствие отмеченных выше изменений методологии Росстата мы должны были перейти к расчету индекса ИКС ВЭД, который также считался по формуле 1, но уже по новому составу отраслей (теперь они именуются видами экономической деятельностью) согласно данным, представленным в табл. 2.

На рис. 3 показаны результаты расчетов индексов ИКС ВЭД за весь период существования сопоставимых статистических данных 2001-2016 гг. Расчеты показывают, что ИКС ВЭД за последние 20 лет дал два пика: 0,383 в 2003 г. и 0,416 в 2007 г. Во время глобального финансового кризиса 20082009 гг. абсолютный объем перераспределения занятых резко увеличился, но качество структурных изменений было отрицательным (-0,627). Скачок индекса до 0,456 в 2015 г., когда наблюдался спад экономики вследствие санкций, возможно, является следствием операции Росстата, который не меняя названия строк в таблице ВЭД, за один год пересчитал показатель по «операциям с недвижимым имуществом» с 4,9 млн чел. до 6,3 млн чел., торговли – с 12,7 млн чел. до 13,7 млн чел. и понизил численность в строке «сельское хозяйство» с 6,2 млн чел. до 5,4 млн чел. Маловероятно, что эти пересчеты могли быть связаны со спадом в экономике, хотя сельское хозяйство хронически страдающее от недофинансирования, могло негативно отреагировать на санкции. Так или иначе, спад в сельском хозяйстве, как «условно-регрессивной» отрасли, мог привести к повышению нашего индекса. Расчет за 2017-2018 гг. сделан по ОКВЭД-2, поэтому его результаты не полностью сопоставимы с предшествующим периодом. Разумеется, было бы хорошо, если бы началось повышение индекса ИКС ВЭД, но пока мы осторожно предположим, что положительная тенденция 2017-2018 гг. связана с пересмотром номенклатуры отраслей.

Рекомендации по совершенствованию структуры экономики не являются темой и предметом данной статьи, но, по крайней мере, мы можем рекомендовать нашу разработку ИКС для мониторинга структурных изменений занятости в России.

Цифровизация экономики и перспективы занятости

На протяжении последних десятилетий в литературе по футурологии и экономике высказывались идеи о том, что автоматизация и роботизация производства неизбежно приведут к массовой безработице. Однако за время, прошедшее с тех пор, как американские футурологи впервые предсказали коллапс занятости из-за автоматизации производства, численность занятого населения в США увеличилась с 71 млн человек в 1960 г. [8] до 138 млн чел. в 2010 г. [9]. Волны алармизма перед лицом новых технологий поднимались и спадали, но в целом большинство экономистов не считали информатизацию, переходящую в цифровизацию, существенным фактором, влияющим на численность занятого населения. На фоне увеличения числа компьютеров, производство которых в мире росло до 2015 г., а потом пошло на спад, уступая место компактным гаджетам, численность рабочих мест выросла в последние десятилетия на десятки миллионов в развитых и на сотни миллионов в развивающихся странах, в первую очередь в Китае и Индии.

На рис. 4 показана обратная зависимость между компьютеризацией и безработицей в США за 2005-2017 гг.

Если в стране, которая уступив мировое лидерство по абсолютному ВВП по ППС, остается очевидным лидером в сфере технологий, где постоянно растет число рабочих мест и компьютеров, а также промышленных роботов, а безработица к ноябрю 2019 г. упала до 3,5%, – то есть ли тема для обсуждения?

Очевидно, есть, поскольку российские ученые через 50 лет вернулись к обсуждению данной проблемы. Одним из поводов для этого послужила статья К. Фрея и М. Осборна, опубликованная в 2013 г. [10]. Авторы статьи выделили несколько крупных профессиональных групп, в которых в ближайшие десятилетия компьютеры (роботы) полностью или частично заменят людей, что приведет к сокращению рабочих мест на десятки процентов в развитых странах. Наиболее рискованными видами деятельности авторы сочли услуги, торговлю, сельское хозяйство.

Исходя из методики К. Фрея и М. Осборна (наложением коэффициентов на численность занятых по ВЭД и ключевым профессиям в РФ), а также принимая во внимание планы Правительства России по цифровизации и повышению производительности труда3, российские специалисты также предположили возможность сокращения рабочих мест в нашей стране на 20-30 млн. человек к 2030 г. Наиболее подробно разрабатывает эту проблему С.П. Земцов, который считает, что 26,3% занятых в России – около 20 млн человек – в перспективе до 2030 г. относятся к профессиональным группам, рискованным с точки зрения автоматизации – водители, продавцы, грузчики, уборщики и ряд других групп [11]. По мнению автора, проблема состоит не только в возможности их полного вытеснения из экономики, но и в принципиальной сложности переподготовки этих категорий для работы в высокотехнологичных секторах.

Мы согласны с С.П. Земцовым и другими отечественными специалистами, пишущими на эту тему, что проблема недостаточной эффективности системы образования и повышения квалификации в нашей стране существует. Однако мы полагаем, что в перспективе до 2030 г. могут сохраниться невысокие темпы роста производительности труда. Согласно оценкам Минтруда РФ в настоящее время и на среднесрочную перспективу в России сохраняется проблема нехватки работников по профессиям среднего специального уровня подготовки: среднего медицинского персонала; рабочих, занятых в сфере строительства; технических специалистов в промышленности, машиностроении и других производственных областях [12]. Этот список частично совпадает с теми перечнями подлежащих сокращению профессий, которые выделены учеными-исследователями в сфере цифровизации. Мы считаем дискуссионными отдельные предложения о возможности замены роботами представителей профессий, предназначенных для квалифицированной работы с людьми – работников образования, государственных служащих, которые ведут непосредственный прием граждан и ряд других. По нашим расчетам, сделанным исходя из соотношения официальных прогнозов ВВП, который будет расти быстрее производительности труда [13, 14, 15], численность функционирующих рабочих мест увеличится к 2024 г. до 72,8-72,9 млн единиц (от базы 2017 г. в 71,8 млн единиц) и к 2036 г. до 75,5-75,7 млн единиц.

Поскольку сторонники теории массового сокращения занятости к 2030 г. в качестве базы для расчетов используют оценки из английских и американских публикаций, уместно в качестве аргумента использовать расчеты ответственных экспертных организаций США, и в частности, Бюро трудовой статистики (BLS). Согласно докладу этой организации от 4.09.2019 г., в 2018-2028 гг. численность рабочих мест в этой стране увеличится на 8,4 млн единиц и достигнет 169,4 млн единиц. Сокращение численности на несколько процентов (не более 10%) в рамках общего роста, по расчетам Бюро, ожидает следующие профессиональные группы: топ-менеджеров, торговых и страховых агентов, программистов, преподавателей литературы, фотографов, аудиторов, офис-менеджеров и некоторые другие категории работников. Суммарное сокращение составит несколько сотен тысяч человек и будет многократно перекрыто ростом в других видах деятельности [16].

Заключение

Согласно предложенной нами методологии расчета Индексов качества структурных сдвигов (ИКС) приходится на основе расчетов признать, что в российской экономике соответствующие процессы колеблются вблизи нулевых отметок, что соответствует оценкам общей ситуации как недостаточно эффективного развития. Поэтому правдоподобно выглядят прогнозы Министерства экономического развития о том, что в перспективе ВВП будет расти экстенсивно (быстрее производительности труда).

В условиях более медленного, чем в развитых странах, внедрения информационных технологий (ускоренный рост демонстрируют только мобильная связь и Интернет) это приведет к увеличению численности рабочих мест и занятого населения. Риски безработицы будут связаны главным образом с демографическими факторами (включая изменения границ трудоспособного возраста). Колебания численности занятых в отдельных ВЭД и группах профессий также будут связаны с демографическими волнами (например, численность занятых в сфере образования снова начнет расти, когда подойдет положительная демографическая волна детей и молодежи), а также с изменениями конъюнктуры мировых рынков (вследствие зависимости экономики от сырьевого экспорта) и внутренних рынков. Задачей прогнозистов будет являться своевременное предупреждение органов исполнительной власти об этих волнах и колебаниях.

Список источников

1. Белл Д. Грядущее постиндустриальное общество. Опыт социального прогнозирования. М.: Academia. 1999.
2. Кашепов А.В. Взаимосвязи экономики и демографии. М., Макс-пресс; 2019.
3. Котляр З.А. Структура занятости населения: проблемы совершенствования. М., Наука; 1989.
4. Семенов А.С. Обоснование распределения рабочей силы по отраслям материального производства // Известия АН СССР, сер. экономика. 1988;(2).
5. Капелюшников Р.И. Российский рынок труда: адаптация без реструктуризации. M., ГУ ВШЭ, 2001.
6. Кашепов А.В. Структура занятости населения по видам экономической деятельности. Вестник Российского нового университета. Серия: Человек и общество. 2013;(2)56-61.
7. Кашепов А. Методы оценки качества структурных сдвигов в занятости населения. Социальная политика и социальное партнерство. 2013;(6)5-13.
8. Statistical Abstract of USA. 1960. US Bureau of the Census. 1960. p. 205.
9. Statistical Abstract of USA. 2009. US Bureau of the Census. 2011. p. 380.
10. Frey C.B., Osborne, M.A. The Future of employment: How susceptible are jobs to computerisation. Oxford. University of Oxford. 2013
11. Земцов С.П. Цифровая экономика, риски автоматизации и структурные сдвиги в занятости в России. Социально-трудовые исследования. 2019;3(36)6-17.
12. Официальный сайт Министерства труда и социальной защиты РФ
13. Прогноз социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2024 года. Официальный сайт Министерства экономического развития РФ. 
14. Основные направления деятельности Правительства Российской Федерации на период до 2024 года. Консультант-плюс. 
15. Прогноз социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2036 года. 
16. US Bureau of Labour Statistics

Информация об авторах

А.В. Кашепов – Московский педагогический государственный университет, Москва.

Материалы данной статьи не могут быть использованы, полностью или частично, без разрешения редакции журнала «Социально-трудовые исследования». При цитировании ссылка на ФГБУ «ВНИИ труда» Минтруда России обязательна.