Занятость в неформальном секторе: количественные методы анализа

ЭКОНОМИКА ТРУДА

Том 4 • Номер 4 • Октябрь-декабрь 2017 ISSN 2410-1613 Russian Journal of Labor Economics

>

Креативная экономика

издательство

занятость в неформальном секторе: количественные методы анализа

Маслюкова Е.В.1, Зайцева Ю.Ю.1

1 Южный федеральный университет, Ростов-на-Дону, Россия АННОТАЦИЯ:

В статье анализируются особенности занятости в неформальном секторе экономики, рассматриваются количественные методы и модели, используемые для оценки уровня развития занятости в неформальном секторе экономики. Проведен статистический анализ занятости в неформальном секторе экономики России. С помощью кластерного анализа выявлено три типа региональных рынков труда, соответствующих выделенной структуре факторов занятости в неформальном секторе экономики с точки зрения уровня напряженности на рынке труда. Обосновано, что неоднородность региональных рынков труда с точки зрения показателей напряженности на данном рынке можно рассматривать как одну из причин занятости в неформальном секторе.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: рынок труда, кластерный анализ, неформальный сектор, прекаризация

Employment in the informal sector: quantitative analysis methods

Maslyukova E.V.1, Zaytseva Yu.Yu. 1

1 South Federal University, Russia

Введение

Дискуссия о значении работы в современном обществе делится между восприятием работы как средства физического выживания и работы как средства социальной идентичности. Еще до экономического кризиса растущая гибкость рынков труда привела к важным изменениям в трудовой жизни и, следовательно, к жизненному курсу отдельного работника.

Увеличение нестандартных договоренностей способствует перераспределению рисков между работодателями и работниками и их семьями. Современная ситуация на рынке труда России, а также во всех странах Европейского союза - хотя и в разной степени - характеризуется безработицей, вынужденной неполной занятостью, наличием низкооплачиваемых мест работы и нестабильностью занятости. В развитых странах ключевые аспекты нестандартной занятости связаны с различиями в оплате труда по сравнению со стандартной занятостью и могут привести к неравенству. В развивающихся странах нестандарт-

ная работа часто является нормой и связана скорее с неформальной, чем с формальной экономикой.

В Российской Федерации к занятым в неформальном секторе относятся лица, которые в течение обследуемого периода были заняты, по меньшей мере, в одной из производственных единиц неформального сектора независимо от их статуса занятости и от того, являлась ли данная работа для них основной или дополнительной. Основной критерий определения единиц неформального сектора - отсутствие государственной регистрации в качестве юридического лица. Таким образом, в соответствии с методологией Федеральной службы государственной статистики к занятым в неформальном секторе относятся:

• индивидуальные предприниматели;

• лица, работающие по найму у индивидуальных предпринимателей и физических лиц;

• помогающие члены семьи в собственном деле, принадлежащем кому-либо из родственников;

• работающие на индивидуальной основе, без регистрации в качестве индивидуального предпринимателя;

• занятые в собственном домашнем хозяйстве по производству продукции сельского, лесного хозяйства, охоты и рыболовства для продажи или обмена [1, с. 91].

В современных исследованиях, посвященных изучению рынка труда и занятости населения, часто используется термин «прекаризация занятости». Как утверждает

ABSTRACT:_

The article analyzes the peculiarities of employment in the informal sector of the economy and considers quantitative methods and models used to assess the level of employment development in the informal sector of the economy. We've made a statistical analysis of employment in the informal sector of the Russian economy. Using the cluster analysis we defined 3 types of regional labor markets corresponding to the selected structure of employment factors in the informal sector of the economy in terms of the level of tension in the labor market. We prove that heterogeneity of regional labor markets in terms of tension indicators in this market can be considered as one of the reasons for employment in the informal sector.

KEYWORDS: labor market, cluster analysis, informal sector, precarization

JEL Classification: J20, J40, J46 Received: 19.10.2017 / Published: 30.12.2017

© Author

CITATION:_

Maslyukova E.V., Zaytseva Yu.Yu. (2017) Zanyatost v neformalnom sektore: kolichestvennye metody analiza [Employment in the informal sector: quantitative analysis methods ]. Ekonomika truda. 4. (4). - 423-430. doi: 10.18334/et.4.4.38409

Butler J., «прекариат - это термин, используемый для понимания универсальной взаимозависимости и последующей уязвимости, и обозначает политически обусловленное состояние, в котором некоторые группы населения страдают от неудачных социальной и экономической поддержки больше, чем другие, и подвергаются дифференциальному воздействию травм, насилия и смерти» [2] (Butler J., 2015).

Необходимо учитывать и субъективный аспект определения ненадежной работы. Наличие прав работников и значимость работы влияют на то, считается ли работа неустойчивой или нет. Различают нестандартные рабочие места («précarité de l'emploi») и неустойчивую работу («précarité du travail»). Нестандартные рабочие места относятся к объективным условиям труда и занятости, в то время как нестабильная работа связана с индивидуальным восприятием отстранения или деинтеграции от работы [3] (Paugam S., 2007).

В современных исследованиях широко применяются следующие термины, связанные с эрозией стандартного трудового отношения, - «нетипичная занятость», «условная занятость», «гибкая занятость», «временная работа», «случайная работа» и «нестандартные рабочие договоренности» (последний - эвфемизм, подразумевающий, что не все эти рабочие места имеют низкую квалификацию); а также «неполная занятость» (занятые лица, которые не достигли полного уровня занятости), «работающие бедные» (работники с доходами ниже черты бедности) и «неформальная работа» (в которых рассматриваются аспекты трудовых отношений, такие как отсутствие письменного договора или минимальная социальная защита). Хотя до сих пор нет полного консенсуса в отношении определения «прекаризации занятости», нестандартная занятость может рассматриваться как многомерная конструкция, охватывающая такие аспекты, как небезопасность занятости, индивидуализированные переговорные отношения между работниками и работодателями, низкая заработная плата и экономические лишения, ограниченные права на рабочем месте и социальная защита и бессилие для осуществления прав на рабочем месте.

Целью настоящего исследование является разработка и эмпирическая апробация модели многомерного статистического анализа взаимосвязи между характеристиками напряженности на рынке труда и занятостью в неформальном секторе экономики.

ОБ АВТОРАХ:_

Маслюкова Елена Васильевна, доцент кафедры экономической кибернетики, кандидат экономических наук

Зайцева Юлиана Юрьевна, магистрант

ЦИТИРОВАТЬ СТАТЬЮ:_

Маслюкова Е.В., Зайцева Ю.Ю. Занятость в неформальном секторе: количественные методы анализа // Экономика труда. - 2017. - Том 4. - № 4. - С. 423-430. doi: 10.18334М.4.4.38409

Методы и модели анализа региональных рынков труда

Для исследования региональных рынков труда широко используются количественные подходы: корреляцинно-регрессионный анализ, а также многомерные статистические методы (факторный, кластерный анализ).

Например, исследования Chung H., Muntaner C., Benach J. [4] (Chung H., Muntaner C., Benach J., 2010), а также Muntaner C., Chung H., Benach J., Ng E. [5] (Muntaner C., Chung H., Benach J., NgE., 2012) показали, что:

1) рынки труда стран склонны группироваться по географическим, историческим и развивающимся направлениям;

2) среди богатых стран более эгалитарные институты труда имеют лучшие результаты в области здоровья населения;

3) среди стран с низким и средним уровнем дохода наблюдается корреляция между уровнем бедности на рынке труда и здоровьем населения, но взаимосвязь между неравенством на рынке труда и здоровьем значительна только в странах с низким уровнем дохода;

4) среди стран с низким и средним уровнем дохода наиболее благополучными и неблагополучными, соответственно, являются «формирующиеся» (например, страны Восточной Азии и Восточной Европы) и «небезопасные» (например, страны Африки к югу от Сахары).

С целью идентификации прекариата в социальной структуре общества В.В. Карачаровским и Е.Н. Гасюковой был использован кластерный анализ, которому предшествовала процедура снижения размерности признакового пространства. Наилучшим признан вариант с тремя факторами, объясняющими 55,2% дисперсии: «фактор благосостояния» (23,7%), «риск потери работы» (16,7%), «фактор дефицита ресурсов» (14,8%). В результате из четырех выявленных социальных групп собственно прекариат представлен группой 1 и характеризуется более высоким уровнем опасений потери работы [6] (Karacharovskiy V.V., Gasyukova E.N., 2017).

По данным Федеральной службы государственной статистики, численность занятых в неформальном секторе в 2016 г. составила 15 370 тыс. человек ,или 21,2% от общей численности занятого населения. Однако данный показатель значительно варьируется в региональном разрезе. Так, минимальный уровень занятости в неформальном секторе в 2016 г. зафиксирован в следующих субъектах: г. Москве (4,12%), Чукотский (4,72%) и Ямало-Ненецкий (6,99%) автономные округа; максимальный -в Кабардино-Балкарской Республике (50,36%), Республике Дагестан (55,68%) и Чеченской Республике (63,28%). По оперативным данным, по итогам второго квартала 2017 г. численность занятых в неформальном секторе незначительно снизилась и составила 14 339 тыс. чел. или 19,9% к общей численности занятых [7].

В структуре занятых в неформальном секторе по видам экономической деятельности лидируют «Оптовая и розничная торговля; ремонт автотранспортных средств,

мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования» (31,8%), «Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство» (23,1%) и «Строительство» (11,7%).

В период 2001-2016 гг. в целом наблюдается постепенное увеличение доли занятых в неформальном секторе, при этом увеличивается разрыв между количеством мужчин и женщин: в 2016 году доля женщин, занятых в неформальном секторе, составляла 19,4%, мужчин - 22,9% (по оперативным данным, во втором квартале 2017 г. данные показатели составили 18,1% и 21,6% соответственно).

Для анализа занятости в неформальном секторе экономики необходимо также проанализировать показатели, характеризующие уровень напряженности на региональных рынка труда, среди которых традиционно используются следующие индикаторы: уровень занятости; уровень безработицы; среднее время поиска работы безработными, а также доля безработных, ищущих работу 12 месяцев и более. В 2016 г. среднероссийские показатели занятости и безработицы составляли соответственно 65,7% и 5,5%, при этом максимальные значения уровня занятости наблюдались в Чукотском (79,6%), Ямало-Ненецкий (75,1%) автономных округах и в г. Москва (75,1%). Среди лидеров по уровню безработицы по итогам 2016 г. находятся г. Санкт-Петербург (1,6%), г. Москва (1,8%) и Ямало-Ненецкий автономный округ (2,6%). Среднее время поиска работы безработными в целом по стране варьируется от 4,6 до 13,1 месяца, а доля безработных, которые ищут работу 12 месяцев и более, в среднем составляет 29,6%.

Таким образом, неоднородность региональных рынков труда с точки зрения показателей напряженности на данном рынке можно рассматривать как одну из причин увеличения занятости в неформальном секторе экономики.

С целью раскрытия общих тенденций и российских особенностей формирования объективных характеристик занятости в неформальном секторе экономики важно не только выделить определенные факторы развития и определить составляющие их характеристики, но и выделить группы регионов - региональные кластеры, которым присущи эти характеристики. Для реализации поставленной цели, позволяющей соотнести регионы и выделенные факторы, наиболее подходящим является метод кластерного анализа. Результатом применения методов кластерного анализа является выявление региональных кластеров, соответствующих выделенной структуре факторов занятости в неформальном секторе экономики.

Эмпирическая база исследования сформирована на основе информации, представленной на официальном сайте Федеральной службы государственной статистики. Исходя из анализа показателей занятости по статистическим данным за 2016 год, в модель включены следующие факторы (по субъектам Российской Федерации):

Х1 - доля занятых в неформальном секторе в общей численности занятого населения (%);

Х2 - уровень занятости населения (%);

Х3 - уровень безработицы (%);

Х4 - среднее время поиска работы (месяцев);

Х5 - доля безработных, ищущих работу 12 месяцев и более (%).

Основные характеристики выявленных региональных кластеров представлены в таблице.

Таблица

характеристики выделенных кластеров

Переменные кластер 1 кластер 2 кластер 3

Х1 - доля занятых в неформальном секторе в общей численности занятого населения (%) 44,14835359 24,46388861 16,84581138

Х2 - уровень занятости населения (%) 56,74347679 62,98802542 69,03955289

Х3 - уровень безработицы (%) 14,52266997 6,50664988 4,659928564

Х4 - среднее время поиска работы (месяцев) 10,45158514 7,976018138 6,51418846

Х5 - доля безработных, ищущих работу 12 месяцев и более (%) 52,57563304 32,25987447 21,84310862

Источник: рассчитано авторами.

Кластер 1 является самым малочисленным и включает в себя 9 регионов (Республики Калмыкия, Дагестан, Ингушетия, Кабардино-Балкарская Республика, Карачаево-Черкесская Республика, Республика Северная Осетия-Алания, Чеченская Республика, Республика Алтай и Республика Тыва). Регионы данного кластера имеют самые высокие значения доли занятых в неформальном секторе - 44,15% и наихудшие характеристики с точки напряженности рынка труда: уровень занятости в среднем составляет 56,74%, что значительно ниже, чем в среднем по стране (65,68%); уровень безработицы более чем в 2,5 раза превышает среднероссийский и составляет 14,52%. Среднее время поиска работы варьируется от 8 до 13 месяцев и составляет 10,45 месяцев, при этом доля безработных, ищущих работу 12 месяцев и более, составляет в среднем 52,58%.

Кластер 2 объединяет 49 субъектов Российской Федерации и является самым многочисленным (Брянская, Владимирская, Воронежская, Ивановская, Костромская, Курская, Орловская, Рязанская, Смоленская, Тамбовская, Тверская, Ярославская, Архангельская, Вологодская, Новгородская, Псковская, Астраханская, Волгоградская, Ростовская, Оренбургская, Пензенская, Саратовская, Ульяновская, Курганская, Тюменская, Иркутская, Кемеровская, Новосибирская, Омская, Томская и Амурская области, Еврейская авт.область, Республики Карелия, Коми, Адыгея, Крым, Башкортостан, Бурятия, Хакасия, Саха (Якутия) и Марий Эл, Краснодарский, Ставропольский, Пермский, Алтайский, Забайкальский, Красноярский и Приморский края, а также г. Севастополь). Характеристики региональных рынков труда в целом соответствуют среднероссийским значениям. Доля занятых в неформальном секторе составляет в среднем 24,46%, уровни занятости и безработицы составляют 62,99% и 6,51% соответственно, что несколько выше среднероссийского уровня (65,68% и 5,54%). Среднее время поиска работы составляет 7,98 месяцев, доля безработных, ищущих работу 12 месяцев и более, составляет в среднем 32,26%.

В кластер 3 вошло 27 регионов (Белгородская, Калужская, Липецкая, Московская, Тульская, Калининградская, Ленинградская, Мурманская, Кировская, Нижегородская, Самарская, Свердловская, Челябинская, Магаданская и Сахалинская области. Чукотский, Ямало-Ненецкий, Ненецкий и Ханты-Мансийский автономные округа, г. Москва, г. Санкт-Петербург, Республики Мордовия, Татарстан, Удмуртская и Чувашская Республики, Камчатский и Хабаровский края) - это наиболее благоприятные регионы с точки зрения развития регионального рынка труда. Средние уровни занятости и безработицы составляют 69,04% и 4,66%. Доля занятых в неформальном секторе 16,85%, что ниже среднероссийского уровня (21,23%). Среднее время поиска работы варьируется от 4 до 8 месяцев и составляет в среднем 6,51 месяцев, а доля безработных, которые ищут работу 12 месяцев и более, составляет в среднем 21,84%.

Заключение

Содействие справедливой занятости должно стать центральной политической задачей для правительства. Вольчик В.В., Посухова О.Ю. рассматривают феномен пре-кариата в рамках теорий институциональных изменений и отмечают, что «формирование прекариата в современном обществе - это в первую очередь следствие разрыва между проводимой экономической политикой и возникновением соответствующих институтов, создающих устойчивые правила для профессионального и личностного развития работников» [8] (Volchik V.V., Posukhova O.Yu., 2016). Построенная кластерная модель региональной дифференциации рынка труда показывает, что для инновационного экономического развития в регионах необходимо вести политику, направленную на снижение уровня напряженности на региональных рынках труда.

Нестабильность занятости является социальной детерминантой, охватывающей как рабочие места, так и условия труда. Трудовые отношения должны пониматься как часть прогрессивного континуума от экстремальных форм ненадежности к более безопасным формам, таким как постоянная занятость на полный рабочий день. Важной будущей исследовательской целью является разработка и оценка государственных программ как на макро-, так и на региональном уровне, которые эффективно сокращают нестабильность занятости и напряженность на рынке труда и связанные с ней последствия для уровня жизни населения.

ИСТОЧНИКИ:

1. Рабочая сила, занятость и безработица в России (по результатам выборочных обсле-

дований рабочей силы). / Стат.сб./Росстат., 2016. - 146 с.

2. Butler J. Notes toward a performative theory of assembly // Cambridge: Harvard University

Press. - 2015. - p. 33.

3. Paugam S. Le salarié de la précarité: les nouvelles formes de l'intégration professionnelle.

- Paris: PUF, 2007.

4. Chung H., Muntaner C., Benach J. Employment relations and global health: a typological

study of world labor markets // Int. J. Health Serv. - 2010. - № 40(2). - p. 53.

5. Muntaner C., Chung H., Benach J., Ng E. Hierarchical cluster analysis of labour market

regulations and population health: a taxonomy of low- and middle-income countries //

BMC Public Health. - 2012. - p. 12.

6. Карачаровский В.В., Гасюкова Е.Н. Прекариат как новая зона риска в российском

обществе: опыт эмпирического анализа // Проблемы развития экономики и общества: Матер. XVII апрельской международной научной конференции по проблемам

развития экономики и общества. М., 2017. - c. 67-78.

7. Федеральная служба государственной статистики. [Электронный ресурс].

URL: http://www.gks.ru/ ( дата обращения: 02.10.2017 ).

8. Вольчик В.В., Посухова О.Ю. Прекариат и профессиональная идентичность в кон-

тексте институциональных изменений // Terra Economicus. - 2016. - № 2. - c. 159173. - doi: 10.18522/2073-6606-2016-14-2-159-173.

REFERENCES:

Rabochaya sila, zanyatost i bezrabotitsa v Rossii (po rezultatam vyborochnyh obsledovaniy rabochey sily)[Labor force, employment and unemployment in Russia (based on the results of sample labor force surveys)] (2016). M.. (in Russian).

Butler J. (2015). Notes toward a performative theory of assembly Cambridge: Harvard University Press. 33.

Chung H., Muntaner C., Benach J. (2010). Employment relations and global health: a typological study of world labor markets Int. J. Health Serv. (40(2)). 53.

Karacharovskiy V.V., Gasyukova E.N. (2017). Prekariat kak novaya zona riska v rossiyskom obschestve: opyt empiricheskogo analiza [Preсariat as a new risk zone in Russian society: experience of empirical analysis] Bevelopment зroblems of economy and society. 67-78. (in Russian).

Muntaner C., Chung H., Benach J., Ng E. (2012). Hierarchical cluster analysis of labour market regulations and population health: a taxonomy of low- and middle-income countries BMC Public Health. 12.

Paugam S. (2007). Le salarié de la précarité: les nouvelles formes de l'intégration professionnelle Paris: PUF.

Volchik V.V., Posukhova O.Yu. (2016). Prekariat i professionalnaya identichnost v kontekste institutsionalnyh izmeneniy [Precarity and professional identity in the context of institutional change]. Terra Economicus.14 (2). 159-173. (in Russian). doi: 10.18522/2073-6606-2016-14-2-159-173.