ДИНАМИКА И РЕГИОНАЛЬНЫЕ ОСОБЕННОСТИ ВОССТАНОВЛЕНИЯ РЫНКА ТРУДА В ПЕРИОД COVID-19

социальное развитие региона

85

исследовательская статья

с-)]

https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2023-1-7 УДК 331.526 JEL Ш, J21, J38

А. В. Топилина) ©, О. Д. Воробьеваб) © И

а б) Институт демографических исследований Федерального научно-исследовательского социологического центра

Российской академии наук, г. Москва, Российская Федерация б) МГУ имени М. В. Ломоносова, г. Москва, Российская Федерация

динамика и региональные особенности восстановления рынка труда в период COVID-191

Аннотация. Дифференциация российских региональных рынков труда по уровню дисбаланса между спросом и предложением рабочей силы как по видам экономической деятельности, так и по профессионально-квалификационным группам, вызывают застойную безработицу и обнищание населения. В статье рассматриваются процессы трансформации рынка труда, региональные особенности провалов рынка и его восстанавливаемости в условиях пандемии COVID-19. По данным выборочных обследований рабочей силы Росстата определена помесячная динамика безработицы, на основе чего выявлена уязвимость и неустойчивость региональных рынков труда. Выдвинута гипотеза: чем сильнее сжатие сферы занятости и рост безработицы в период пандемии, тем длительнее процесс восстановления рынка труда; при этом наблюдается разноскоростная динамика выхода регионов из кризиса. Предложены показатели интенсивности провалов рынка труда и его восстанавливаемости. Учитывая своеобразие феномена пандемии и ее влияния на экономику и общество, поведение человека на рынке труда, используется понятие избыточной безработицы, которая определяется как разность между фактической безработицей и ее уровнем до начала пандемии. Осуществлен корреляционный анализ взаимосвязей между провалами рынка труда и его способностью к восстановлению по четырем группам регионов с различной амплитудой колебаний рынка труда. Рассчитанные коэффициенты Спирмена показали положительную связь между рассматриваемыми показателями. Выявлены особенности глубины провалов рынка труда и степени его восстанавливаемости в регионах с высоким уровнем развития инфраструктуры, привлекающих значительные контингенты внешних трудовых мигрантов. Установлена положительная связь между динамикой уровня безработицы и темпами роста числа вакансий, заявляемых работодателями в службы занятости, увеличением среднемесячной заработной платы. Данная статья отражает результаты первого этапа работы. Авторы планируют продолжить исследование в направлении расширения динамических рядов занятости и безработицы для выявления устойчивых тенденций и построения модели прогнозирования рынка труда.

Ключевые слова: рынок труда регионов, занятость, безработица, пандемия, восстановление рынка труда, предложение рабочей силы, заработная плата, политика занятости

Для цитирования: Топилин А. В., Воробьева О. Д. (2023). Динамика и региональные особенности восстановления рынка труда в период С0^-19. Экономика региона, 19(1). С. 85-98. https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2023-1-7.

1 © Топилин А. В., Воробьева О. Д. Текст. 2023.

research article

Anatoly V. Topilin a) ©, Olga D. Vorobyova b) © ^

a b) Institute for Demographic Research FCTAS RAS, Moscow, Russian Federation b) Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russian Federation

Dynamics and Regional Features of Labour Market Recovery During COVID-19

Abstract. The imbalance between labour supply and demand, both by types of economic activity and by professional groups, differs in Russian regional labour markets, causing long-term unemployment and impoverishment of the population. The article examines the transformation of the labour market, regional characteristics of market failures and its recovery during the COVID-19 pandemic. Based on sample surveys of the labour force conducted by the Federal State Statistics Service, we determined monthly unemployment dynamics and, subsequently, the vulnerability and instability of regional labour markets. It is hypothesised that the stronger the contraction of employment and the greater the unemployment, the longer the process of labour market recovery during the pandemic; regions recover from the crisis at different speeds. Indicators of the intensity of labour market failures and its recovery are proposed. Since the pandemic is a peculiar phenomenon that affected the economy and society, human behaviour in the labour market, the concept of excessive unemployment was used (the difference between actual unemployment and its pre-pandemic level). We performed a correlation analysis of the relations between labour market failures and its recovery in four groups of regions characterised by different labour market fluctuations. The calculated Spearman's coefficients showed a positive relationship between the indicators. The depth of labour market failures and its recovery rate in regions with developed infrastructure, attracting labour migrants, are revealed. A positive relationship was established between the unemployment dynamics and the increase in vacancy rate reported by employers to employment agencies, increase in the average monthly salary. This article presents the results of the first research stage. Further studies will expand the time series of employment and unemployment in order to identify long-term trends and build a forecasting model.

Keywords: regional labour markets, employment, unemployment, pandemic, labour market failures, labour market recovery, labour demand, wages, employment policy

For citation: Topilin, A. V. & Vorobyova, O. D. (2023). Dynamics and Regional Features of Labour Market Recovery During COVID-19. Ekonomika regiona / Economy of regions, 19(1), 85-98, https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2023-1-7.

1. Введение

Рынок труда как подсистема единого мирового хозяйства, отдельной страны или региона формируется под воздействием демографических, социально-экономических и институциональных факторов. Демографические факторы определяют масштабы и структуру предложения рабочей силы, которые складываются в зависимости от показателей рождаемости и смертности населения, ожидаемой продолжительности жизни, размеров внешней миграции. Спрос на рабочую силу зависит от темпов роста ВВП и объемов инвестиций. Институциональные факторы, включая трудовое законодательство, структуру собственности, деятельность профсоюзов, определяют характер социально-трудовых отношений (Утинова, 2003). Отмечаются особенности воздействия на динамику занятости таких макроструктурных факторов, как конечный спрос, и группы структурно-технологических факторов, макроэкономическая среда, отраслевая направленность (Единак,2021; Dond Met, 2018). Выявлены факторы, усугубляющие про-

блему дефицита рабочей силы в экономике России, дана оценка возможности состояния сферы занятости и рынка труда при различных социально-экономических предпосылках (Коровкин, 2018).

Характерным для функционирования российского рынка труда является наличие значительных диспропорций между спросом и предложением рабочей силы. При этом диспропорции складываются не только в целом по стране, но и по регионам, видам экономической деятельности, отраслям, профессионально-квалификационным группам. Региональные дисбалансы приводят к образованию, в первую очередь в депрессивных регионах, длительной, застойной безработицы, обнищанию населения.

Пандемия коронавирусной инфекции как стихийный фактор оказала сильное дестабилизирующее воздействие на экономику и рынок труда. Потрясения экономики, вызванные пандемией, рассматриваются зарубежными исследователями как глобальный катаклизм. (Mckibbin, 2020; Pinkus, 2020). Рынок труда отреагировал наиболее остро и повсе-

местно. Из-за вынужденного простоя предприятий и организаций в период карантина, нарушения хозяйственных связей, банкротства многих малых и средних предприятий произошло падение производства ВВП и спроса на рабочую силу. Часть занятого населения была уволена по сокращению штатов, другая отправлена в административные отпуска. С начала пандемии безработица резко возросла: c 3,5 млн чел. в марте 2020 г. до 4,5 млн чел. в мае этого же года. Уровень безработицы повысился с 4,7 % до 6,4 %. Рост безработицы отмечался во всех регионах.

Проблемы трансформации рынка труда в условиях пандемии недостаточно отражены в научных публикациях. Основное внимание уделяется вопросам восстановления экономики после пандемии, ее влиянию на международный рынок труда в публикации А. Г. Аганбегяна, А. Н. Клепача, Б. Н. Порфирьева, М. Н. Узякова, А. А. Широва

В воздействии пандемии на рынок труда и безработицу выделяются два этапа:

— первый — с марта по август 2020 г., когда уровень безработицы достиг пиковых значений для большинства регионов России — 68 из 85, то есть, провалы рынка труда достигли максимальных значений. В 17 регионах пиковое значение было достигнуто в IV квартале

2020 г.;

— второй — восстановительный, начался в сентябре-октябре 2020 г. и еще полностью не завершился. Последние использованные в статье данные обследования рабочей силы по регионам относятся к июлю — сентябрю

2021 г.

Факторами, которые повлияли на восстановление рынка труда, стали рост деловой активности, увеличение спроса на рабочую силу.

Индекс промышленного производства в августе 2021 г. составил к августу 2020 г. 104,7 %. Потребность в рабочей силе, заявленная работодателями в государственную службу занятости, увеличилась в июне 2021 г. до 2190 тыс. вакансий против 1700 тыс. в ноябре 2020 г.

Занятость возросла с 70,3 млн чел. до 71, 7 млн чел., или на 2,0 %. Численность безработных уменьшилась с 4,7 млн чел. до 3,6 млн чел. (с 6,3 % до 4,8 %). Процесс восстановления рынка труда, начавшийся в IV квартале 2020 г., еще не завершился и принял затяжной характер, значительно различаясь в регионах.

Как оценить способность региональных рынков труда к восстановлению, то есть достижению допандемийного значения уровня занятости и безработицы, какова роль государства в этом процессе? Авторы выдвинули следующую гипотезу: рынок труда обладает определенной гибкостью, то есть способностью восстанавливаться. Отсюда два предположения. Первое: чем сильнее сжимается сфера занятости в период распространения пандемии, тем длительнее процесс восстановления рынка труда. Второе: продолжительность периода восстановления рынков труда по регионам различна и зависит как от макроэкономических показателей, так и от деятельности местных властей в проведении активной политики занятости.

Цель работы — выявить региональные особенности динамики и колебаний уровня безработицы в условиях пандемии и факторы, определяющие характер и скорость восстановления территориальных рынков труда.

2. Теоретические рамки исследования

Рынок труда подвержен циклическим колебаниям, обусловленным состоянием экономики и чередованием подъемов и спадов производства, деловой активности. Рассмотрим три цикла рынка труда как совокупность взаимосвязанных процессов: провалы рынка труда, его восстановление и развитие.

1. Провалы рынка труда проявляются в неустойчивости механизма обеспечения полной занятости населения, в усилении дисбаланса между спросом и предложением рабочей силы по видам экономической деятельности и профессионально-квалификационным группам. Для России, в силу специфики территориальной организации хозяйства, актуальна проблема разбалансированности региональных рынков труда. Рыночные механизмы регулирования спроса и предложения рабочей силы, в том числе через потоки миграции, далеко не всегда приводят к желаемому результату с точки зрения интересов общества.

2. Под восстановлением рынка труда понимается достижение допандемийных значений показателей занятости и безработицы. Продолжительность восстановительного пе-

риода зависит от темпов роста экономики и спроса на рабочую силу, глубины провалов рынка труда, мер государственной поддержки граждан, потерявших работу.

3. Развитие рынка труда и формирование новых форм занятости, совершенствование социально-трудовых отношений и институциональных преобразований. В период распространения коронавирусной инфекции получили развитие такие формы занятости, как удаленная работа (Логинов, 2021), платформенная занятость (Локтюхина, 2020). По данным Еврофонда, наибольшее распространение удаленная работа получила в сфере образования, финансовых услуг и государственном управлении, более низкий охват характерен для здравоохранения, транспорта и сельского хозяйства. В торговле и гостиничном бизнесе доля частично работающих дистанционно не превышала четверти занятых.1

Для оценки состояния региональных рынков труда нами выбран показатель «уровень безработицы», который является своеобразным индикатором, отражающим региональные особенности сферы занятости. В научных исследованиях приводятся различные классификации видов безработицы. Так, Б. Д. Бреев рассматривал фрикционную, структурную и циклическую безработицу. К фрикционным безработным относят уволенных по собственному желанию, к структурным — уволенных в связи с высвобождением, сокращением штатов, ликвидацией предприятия, собственного дела, уволенные в связи с окончанием срока действия срочного трудового договора, а также договоров гражданско-трудового характера. Циклические безработные — это те граждане, которые не имеют опыта работы и уволенные из армии (Бреев, 2005). В. А. Павленков к указанным видам добавляет добровольную, вынужденную, скрытую; по продолжительности — хроническую, застойную; по демографическому признаку — женскую (Павленков, 2004).

По данным выборочного обследования рабочей силы за II квартал 2021 г. структура безработных выглядит следующим образом: фрикционная — 27,4 %, структурная — 16,3 %, циклическая — 23,4 %. С учетом распределения численности безработных по другим причинам пропорционально между фрикционной и структурной безработицей (Коровкин, 2018),

1 Eurobound (2020) Living, working and COVID-19. COVID-19 series, Publications office of the European Union. Luxemburg. URL: https://www.eurofound.europa.eu/ publications/report/2020/living-working-and-covid-19. (date of access 15.04.2022).

окончательное распределение будет таким: фрикционная — 46, 3 %, структурная — 30,4 %, циклическая — 23,3 %.

Для оценки уровня фактической безработицы необходимо использовать такую важную категорию, как естественная безработица. В зарубежной и отечественной литературе существуют различные подходы к содержанию этой категории. Так, например, Р. Дж. Эренберг и Р. С. Смит полагают, что естественный уровень безработицы складывается тогда, когда любое увеличение совокупного спроса не приводит к сокращению численности безработных (Эренберг, 1996). Другие исследователи (К. Р. Макконелл, Л. Брюс) утверждают, что полная занятость не означает отсутствия безработицы. При полной занятости она равна сумме фрикционной и структурной безработицы. (Макконелл, 1992). Это и есть естественная безработица.

В данной статье скачкообразный рост безработицы в период пандемии, значительно превысивший ее уровень, сложившийся до начала пандемии, рассматривается как избыточная безработица.

Пандемия COVID-19 оказала разное воздействие на различные виды безработицы. Фрикционная безработица в период первой волны пандемии скорее уменьшалась, чем увеличивалась. Это обусловлено тем, что она по своей сути выступает как добровольная, хотя эта добровольность носит зачастую условный характер. В сложившейся кризисной ситуации работник стремится удержаться на прежнем рабочем месте, чтобы не лишиться заработка. Всплеск безработицы в период с марта по август-сентябрь 2020 г. был вызван ростом структурной безработицы в тех видах экономической деятельности, которые наиболее всего пострадали в первую волну распространения инфекции. По данным Росстата, в июле 2020 г. наибольшее сокращение числа замещенных рабочих мест по сравнению с июлем 2019 г. произошло в железнодорожных перевозках на 14,3 %, в водном транспорте на 5,0 %, в сфере гостиниц и предприятий общественного питания на 9,4 %, в сфере научных исследований и разработок на 2,0 %, в обрабатывающих производствах и строительстве на 1,5 %. (Торкунов и др., 2021).

3. Источники информации и методы исследования

Для целей анализа трансформации рынка труда выбран показатель уровня безработицы, рассчитанный по методологии МОТ. (Key

Indicators, 2021). Статистической базой являются данные выборочных обследований рабочей силы. Уровень безработицы наиболее рельефно отражает состояние региональных рынков труда.

Для оценки процессов трансформации рынка труда рассчитаны два показателя. Первый отражает достижение каждым регионом максимальных, пиковых значений уровня безработицы относительно его уровня до начала пандемии:

Индекс провала рынка труда региона (ИПРТ) = = максимальный уровень безработицы в регионе (МУБ) / уровень безработицы в период до начала пандемии (ДПУБ) х 100 %.

Второй характеризует степень восстанавливаемости рынка труда и рассчитывается как отношение фактически достигнутого уровня безработицы к его значению до начала пандемии:

Индекс восстановления рынка труда региона (ИВРТ) = уровень безработицы в восстановительный период (ППУБ) / уровень безработицы в период до начала пандемии (ДПУБ) х х 100 %.

Для анализа ситуации на региональных рынках труда применяются метод группировок, корреляционный анализ, метод сравнений. Все регионы по показателю восстанавливаемости рынка труда распределены на четыре группы: первые три группы — регионы, не достигшие допандемийного уровня безработицы и различающиеся темпами восстановления (высокие, средние и низкие). Четвертая группа объединяет регионы, достигшие допандемий-ного уровня безработицы.

В качестве показателей, влияющих на численность и уровень безработицы в регионах, использованы количество вакансий, заявленных работодателями в государственные службы занятости, и начисленная среднемесячная заработная плата.

По тематике и методам исследования к нашей работе ближе всего подходы, изложенные в статье А. Н. Пилясова, Н. Ю. Замятиной, Е. А. Котова (Пилясов и др., 2021). Авторы выдвинули гипотезу об уязвимости демографических процессов и неустойчивости региональных рынков труда в период пандемии, которую мы разделяем. Подобная модель корреляционных связей между демографическими процессами (избыточной смертностью), безработицей и ее определяющими факторами будет разработана в нашем исследовании.

4. Полученные результаты

Меры по поддержке рынка труда, принятые правительством Российской Федерации, способствовали снижению негативного воздействия пандемии COVID-19 на занятость и доходы населения. Обвала безработицы удалось избежать, однако уровень занятости 2019 г. не был достигнут. После достижения пиковых значений уровня безработицы в августе-сентябре 2020 г. начался процесс восстановления рынка труда. Численность занятых увеличилась с 70,3 млн чел. до 71,7 млн чел. в июне 2021 г., то есть на 1,4 млн чел, или 2,0 %. Численность безработных уменьшилась до 3,6 млн чел. против 4,8 млн чел. в августе 2020 г., а ее уровень снизился с 6,4 % до 4,8 %. (рис.).

Для достижения пиковых значений уровня безработицы в среднем по России потребовалось пять месяцев — с апреля по август 2020 г., а на восстановление допандемийного уровня почти в 2 раза больше — с октября 2020 г. по июль 2021 г. При этом скорость восстановления рынков труда по регионам различается. Причины этого кроются в кризисном состоянии экономики, они обусловлены неодинаковыми темпами и масштабами распространения коронавирусной инфекции по регионам. Наибольшему риску подвергается население мегаполисов и крупных городов, курортных зон и приграничных территорий. Среди факторов распространения пандемии коро-навируса указывают на повышенную долю в регионе «наиболее активной и часто путешествующей части населения (новаторов, мигрантов), интенсивные связи внутри сообщества и с другими странами и регионами» (Земцов, 2020). Выделяются и такие индикаторы, как душевые доходы населения, размер домохозяйства, доля иммигрантов, наличие сети социальной поддержки для пожилых людей. (Florida R., 2022). Рассматриваются основные направления миграционной политики в период пандемии (Abella, 2020). Различными оказались готовность регионов противостоять пандемии, результативность мер, принимаемых местными органами власти по поддержке рынка труда.

Группировка регионов по темпам восстановления рынков труда

В результате анализа изменения состояния региональных рынков труда с начала пандемии в марте 2020 г. были выделены 4 группы регионов, различающихся размахом амплитуды колебаний уровня безработицы и темпами восстановления рынка труда (табл. 1).

Таблица 1

Группировка регионов по динамике уровня безработицы

Table 1

Grouping of regions by unemployment dynamics

Группа Число регионов Соотношение уровня безработицы по периодам, % Коэффициент Спирмена

апрель — июнь 2021 г. к августу — октябрю 2019 г. август — октябрь 2020 г. к августу — октябрю 2019 г.

1 20 180,0-120,0 271,4-136,9 +0,503

2 17 120,0-110,0 185,4-119,1 +0.172

3 23 110,0-100,0 168,4-109,9 +0,201

4 25 100,0-67,6 157,4-104,0 -0,077

Анализ показал, что к середине 2021 г. в большинстве регионов (60 из 85, или 70,6 %) рынок труда не восстановился, то есть в них сохранялся более высокий уровень безработицы, чем был до начала пандемии. Допандемийный уровень безработицы восстановился лишь в 25 регионах четвертой группы, в 17 из них он стал ниже, чем был до пандемии.

Выявлена зависимость между провалами рынка труда и скоростью его восстановления. При сильном сокращении занятости период восстановления рынка труда, как правило, увеличивается. Наиболее рельефно эта тенденция проявилась в первой группе регионов, в которую вошли 16 регионов европейской части России, включая Москву, Санкт-Петербург и четыре региона Урала и Сибири. В регионах этой группы отмечаются самые высокие темпы роста уровня безработицы с замедленными темпами восстановления его прежних значений. В результате уровень безработицы в этих регионах в июне 2021 г. оставался на 20-80 % выше, чем был в период до начала пандемии.

В четвертой группе регионов, в которых провалы рынка труда были минимальными, к середине 2021 г. был достигнут уровень безработицы, равный и даже ниже значений, зафиксированных до начала пандемии. Из 25 регионов этой группы 9 территорий, или 36 %, входят в состав Сибири и Дальнего Востока. Это в 2-3 раза больше, чем доля восточных регионов в каждой из первых трех групп. Отсюда вывод, что рынки труда регионов Сибири и Дальнего Востока в целом подверглись меньшей трансформации и восстанавливались быстрее, чем рынки труда регионов центральной части России (табл. 2).

Таким образом, гипотеза, предполагающая, что чем сильнее сжатие сферы занятости и выше темпы роста безработицы в период пандемии, тем длительнее процесс восстановления рынка труда, в целом подтвердилась. Наибольшая теснота связи между провалами рынка труда и скоростью его восстановления обнаружена в первой группе регионов с максимальной амплитудой колебаний уровня без-

3 -

2 -

1 -

о

2

о

2

i

ос

с

<

ю ос

н

i

ф

и

ю

ос Ё о

ю

ос

о

ю

га ^

ш

2

о

2

i

ос

с

<

Рис. Уровень безработицы населения РФ в возрасте 15лет и старше в 2020-2021 гг.

0

Таблица 2

Регионы, достигшие допандемийного значения безработицы

Table 2

Regions that have reached the pre-pandemic level of unemployment

Регион Уровень безработицы в % Апрель — июнь 2021 г., % к августу — октябрю 2019 г. Август — октябрь 2020 г., % к августу — октябрю 2019 г.

август — октябрь 2019 г. август — октябрь 2020 г. апрель — июнь 2021 г.

Чукотский АО 3,7 4,2 2,5 67,6 113,5

Хабаровский край 3,7 4,5 2,7 73,0 121,6

Ростовская обл. 4,9 5,3 3,8 77,6 108,2

Самарская обл. 4,2 4,9 3,3 78,6 116,7

Красноярский край 4,5 6,9 3,6 80,0 153,3

Орловская обл. 5,2 6,4 4,2 80,8 123,1

Приморский край 5,0 5,2 4,2 84,0 104,0

Псковская обл. 5,3 6,7 4,5 84,9 126,4

Респ. Карелия 7,7 9,1 6,7 87,0 118,2

Респ. Татарстан 3,1 3,8 2,7 87,1 122,6

Ленинградская обл. 4,2 6,5 3,7 88,1 154,8

Пермский край 5,1 5,7 4,6 90,2 111,8

Ненецкий АО 8,0 8,8 7,3 91,3 110,0

Пензенская обл. 4,4 5,6 4,1 93,2 127,9

Оренбургская обл. 4,7 7,4 4,5 95,7 157,4

Иркутская обл. 6,3 7,7 6,1 96,8 122,2

г. Севастополь 4,2 4,6' 4,1 97,6 109,5

Тульская обл. 3,7 5,1 3,7 100,0 137,8

Тверская обл. 3,7 4,8 3,7 100,0 129,7

Респ. Калмыкия 9,3 10,1 9,3 100,0 108,6

Ставропольский край 4,9 7,2 4,9 100,0 146,9

Новосибирская обл. 6,2 7,3 6,2 100,0 117,7

Респ. Саха (Якутия) 6,7 7,2 6,7 100,0 107,5

Камчатский край 3,3 3,9' 3,3 100,0 118,2

Амурская обл. 5,3 6,4 5,3 100,0 120,8

* январь — март 2021 г.

работицы — коэффициент Спирмена +0,503. Во второй и третьей группах с незначительными колебаниями амплитуды рынка труда прямая зависимость между рассматриваемыми показателями выражена гораздо слабее: коэффициент Спирмена составил +0,172 и +0,201 соответственно. В четвертой группе регионов, достигших допандемийного уровня безработицы, выявлена слабая отрицательная связь между провалами рынка труда и его восстанавливаемостью.

В III квартале 2021 г. процесс восстановления рынка труда во многих регионах ускорился. Число регионов, достигших уровня безработицы до начала пандемии, возросло в 2,3 раза — с 25 до 57, а число регионов, не достигших этого уровня, уменьшилось с 60 до 28. При этом вклад отдельных групп регионов в процесс восстановления рынка труда существенно различается. В первой группе, где провалы рынка труда были максимальными, до-

пандемийного уровня безработицы достигло наименьшее число регионов — 4 из 20, тогда как в третьей группе с незначительными колебаниями рынка труда улучшение ситуации произошло в 19 регионах из 23. Тем самым подтверждается гипотеза о взаимосвязи глубины провалов рынка труда и скорости его восстановления (табл. 3).

Регионы, в которых восстановление рынка труда имело затяжной характер, представлены в таблице 4.

Изменения в региональной дифференциации уровня безработицы

Разная скорость восстановления региональных рынков труда отразилась на территориальной дифференциации уровня безработицы. Наиболее высока амплитуда колебаний уровня безработицы в первой группе регионов, они в 2-3 раза превышают соответствующие показатели в других группах (табл. 5).

Таблица 3

Группировка регионов по степени восстанавливаемости уровня безработицы в III квартале 2021 г.

Table 3

Grouping of regions by unemployment recovery in the III quarter of 2021

Число регионов II квартал III квартал

Группа достигшие уровня не достигшие достигшие уровня не достигшие

до пандемии уровня до пандемии до пандемии уровня до пандемии

1 20 — 20 4 16

2 17 — 17 11 6

3 23 — 23 19 4

4 25 25 — 23 2

Всего 85 25 60 57 28

Таблица 4

Регионы, не достигшие допандемийного уровня безработицы в III квартале 2021 г.

Table 4

Regions that have not reached the pre-pandemic level of unemployment in the III quarter of 2021

Й Уровень безработицы, в % Избыточная безработица гр. 4 — гр. 3

п п i Регионы август — октябрь 2019 г. июль — сентябрь 2021 г. Июль — сентябрь в 2021 г. % к августу — октябрю 2019 г.

1 2 3 4 5 6

1. г. Москва 1,5 2,4 160,0 0,9

2. Удмуртская Респ. 3,3 4,1 124,2 0,8

3. Респ. Дагестан 11,9 14,5 121,8 2,6

4. Санкт-Петербург 1,4 1,7 121,4 0,3

5. Московская обл. 2,7 3,2 118,5 0,5

6. Ивановская обл. 3,8 4,5 118,4 0,7

7. Калининградская обл. 4,1 4,8 117,1 0.7

1 8. Карачаево-Черкесская Респ. 10,1 11,5 113,9 1,4

9. Мурманская обл. 4,5 5,1 113,3 0,6

10. ЯНАО 1,7 1,9 111,8 0,2

11. Ульяновская обл. 3.7 4,1 110,8 0,4

12. Вологодская обл. 4,0 4,4 110,0 0,4

13. Томская обл. 5,6 6,0 107,1 0,4

14. Новгородская обл. 3,0 3,2 106,7 0,2

15. Тюменская обл. 3,8 4,0 105,3 0,2

16. Рязанская обл. 3,4 3,5 102,9 0,1

1. Ярославская обл. 4,9 5,9 120,4 1,0

2. Респ. Ингушетия 26,8 30,4 113,4 3,6

2 3. Курганская обл. 6,9 7,6 110,4 0,7

4. Кемеровская обл. 5,0 5,3 106,0 0,3

5. Белгородская обл. 3,7 3,9 105,4 0,2

6. Респ. Чувашия 4,2 4,4 104,8 0,2

1. Астраханская обл. 7,1 7,6 107,0 0,5

3 2. Архангельская обл. 6,1 6,3 103,3 0,2

3. Сахалинская обл. 5,0 5,1 102,0 0,1

4. Республика Коми 6,6 6,7 101,5 0,1

4 1. Тверская обл. 3,7 3,9 105,4 0,2

2. Камчатский край 3,3 3,4 103,0 0,1

При этом в регионах первой группы дифференциация показателя уровня безработицы последовательно уменьшалась как в период первой волны пандемии в 2020 г. с 9,64 до 8,63 раз, так и в период восстановления рынка труда

в первом полугодии 2021 г. — с 8,63 до 7,41 раза. В трех же других группах в 2021 г. отмечалась противоположная тенденция увеличения территориальной дифференциации уровня безработицы.

Таблица 5

Соотношения между максимальным и минимальным уровнем безработицы по группам регионов, %

Table 5

Relationship between maximum and minimum unemployment by groups of regions

Группа регионов Уровень безработицы III квартал (август — октябрь) Соотношение между минимальными и максимальными уровнями

2019 2020 2021

минимум максимум минимум максимум минимум максимум 2019 2020 2021

1 1,4 г. Санкт-Петербург 13,5 Чеченская Респ. 2,7 ЯНАО 23,3 Чеченская Респ. 2,2 г. Санкт-Петербург 16,3 Чеченская Респ. 9,64 8,63 7,41

2 3,7 Белгородская, Курская, Липецкая 26,8 Респ. Ингушетия 4,7 Курская 32,4 Респ. Ингушетия 4,2 Курская 31,1 Респ. Ингушетия 7,24 6,89 7,40

3 2,6 ХМАО 12,9 Респ. Северная Осетия — Алания 3,4 ХМАО 15,8 Респ. Алтай 2,8 ХМАО 14,1 Респ. Северная Осетия — Алания 4,96 4,65 5,04

4 3,1 Респ. Татарстан 9,3 Респ. Калмыкия 3,8 Респ. Татарстан 10,1 Респ. Калмыкия 2,5 Чукотский АО 9,3 Респ. Калмыкия 3,00 2,66 3,72

Расчеты авторов.

Таким образом, региональная динамика уровня безработицы на большей части пространства России возвращается в общее русло роста территориальных диспропорций макроэкономических показателей. Это свидетельство того, что, во-первых, возможности регионов в восстановлении занятости и сокращения безработицы и структурной перестройки экономики далеко не одинаковы, а во-вторых, принятые программные документы о стратегическом планировании и стратегии пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 г. не выполняются. Во многих регионах укоренилась практика решения проблем сбалансированности спроса и предложения рабочей силы за счет привлечения иностранных трудовых мигрантов, а не инвестирования средств в создание новых высокопроизводительных рабочих мест.

Уровень оплаты труда и потребность в работниках

Изменения, произошедшие в 2021 г. после острой фазы самоизоляции и закрытия ряда предприятий и организаций, коснулись и таких параметров рынка труда, как оплата труда и потребность в рабочей силе. Официальные данные Росстата по основным показателям социально-экономического развития за первое полугодие 2021 г. зафиксировали, что уровень

оплаты труда восстановился по сравнению с соответствующим периодом 2020 г. лишь в 38 субъектах Российской Федерации.

В среднем у работников только 12 регионов произошел некоторый рост номинального размера начисленной заработной платы после резкого спада с начала пандемии. Два основ -ных фактора повлияли на рост этого показателя: более значительное, чем в других регионах, падение оплаты труда в период пандемии (то есть в 2020 г. по сравнению с 2019 г.) и более значительный дефицит рабочей силы, который отмечался на локальных рынках труда в 2021 г., когда рынок труда стал восстанавливаться. Следовательно, произошло сокращение конкуренции между местной и иностранной рабочей силой. Это убедительно отражают данные о региональных различиях в росте потребности в работниках.

Оживление экономики в 2021 г. не вызвало роста потребности в рабочей силе в большинстве дальневосточных регионов и некоторых северокавказских республиках. При этом максимальный уровень дополнительной потребности в рабочей силе демонстрируют как раз республики Ингушетия, Дагестан, Адыгея, Магаданская область и северо-западная Ленинградская (табл. 6).

Высокие показатели уровня дополнительной потребности в работниках отмеча-

Таблица 6

Соотношение темпов роста потребности в рабочей силе и динамики изменения заработной платы в регионах

с максимальной потребностью в рабочей силе

Table 6

Regions with the highest rates in labour demand in relation to the dynamics of wage changes

Регион Потребность в работниках в I полуго- Номинальная среднемесячная зарплата в I

дии 2021 г. в % к I полугодию 2020 г. полугодии 2021 г. в % к I полугодию 2020 г.

Республика Ингушетия В 22 раза 100,1

Ленинградская обл. В 2,9 раз 102,1

Республика Дагестан В 2,6 раз 101,2

Республика Адыгея В 2,4 раза 104,9

Магаданская обл. В 2,3 раза 100,2

Калининградская обл. 195,2 101,4

Ярославская обл. 189,0 101,2

Ставропольский край 175,9 100,8

Республика Марий Эл 175,9 100,9

Краснодарский край 174,1 105,2

Ростовская обл. 170,6 104,7

Москва 170,6 105,6

Московская обл. 166,9 104,1

Рязанская обл. 166,9 100,1

Республика Мордовия 163,2 100,8

Челябинская обл. 160,1 100,8

ЯНАО 158,2 102,8

Составлено авторами.

ются также и в регионах, где в допандемий-ный период был наиболее высокий уровень использования иностранной рабочей силы — Москва и Московская область, Краснодарский и Ставропольский края, Калининградская и Астраханская области. Все эти регионы вошли в группу с относительно высоким уровнем роста номинальной начисленной заработ-

ной платы, что подтверждает тесную взаимосвязь между дефицитом рабочей силы и ростом оплаты труда (табл. 7).

Таким образом, поддержание темпов роста оплаты труда и благосостояния населения как одна из приоритетных стратегических социально-экономических задач представляется выполнимой в случае регулирования ситуа-

Таблица 7

Соотношение темпов роста потребности в рабочей силе и динамики изменения заработной платы в регионах с наименьшими темпами роста потребности в рабочей силе

Table 7

Regions with the lowest growth rates in labour demand in relation to the dynamics of wage changes

Регион Потребность в работниках в I полугодии 2021 г. в % к I полугодию 2020 г. Номинальная среднемесячная зарплата в I полугодии 2021 г. в % к I полугодию 2020 г.

Кабардино-Балкарская Республика 78,1 101,9

Еврейская АО 88,3 98,7

Забайкальский край 98,5 98,5

Приморский край 100,4 100,1

Сахалинская обл. 100,8 97,7

Амурская обл. 102,0 100,6

Ненецкий АО 104,2 94,0

Тамбовская обл. 105,2 99,3

Камчатский край 107,0 100,8

Белгородская обл. 107,8 99,8

Тюменская область без АО 108,5 100,2

Республика Коми 111,0 97,2

Составлено авторами.

ции на рынке труда с помощью балансирования спроса и предложения рабочей силы путем регулирования спроса на уровне, обеспечивающем рост производительности труда, конкурентоспособности национальной рабочей силы.

5. Заключение

Проведенный анализ подтвердил выдвинутую гипотезу, предполагающую, что провалы и восстановления на региональных рынках труда происходят в результате кризисных социально-экономических явлений, в том числе пандемии новых видов инфекционных заболеваний, что выражается в сильном сокращении, сжатии сферы занятости и высоком росте числа безработных. Дальнейший процесс восстановления рынка труда приобретает длительный, затяжной характер. В III квартале 2021 г. процесс восстановления рынка еще не завершился. В 28 регионах, или в каждом третьем субъекте Российской Федерации, уровень безработицы превышал допандемийный. Меры государственной поддержки занятости в условиях пандемии коронавируса оказались недостаточно эффективными.

Наиболее сильное воздействие пандемии на рынок труда произошло в регионах, как правило, с развитой инфраструктурой в европейской части страны. В районах Сибири и Дальнего Востока воздействие пандемии на рынок труда оказалось менее глубоким, а восстановление его проходит быстрее, чем в центральных районах России.

Анализ также подтвердил взаимосвязь между дефицитом рабочей силы и ростом заработной платы в ряде регионов, широко использующих внешних трудовых мигрантов в допан-демийный период. Социально-экономические

потери от неполного использования трудового потенциала в период пандемии оказались значительнее, чем в предыдущие кризисы, а последствия от коронавирусной инфекции будут более продолжительными и тяжелыми.

В условиях усиления неравенства регионов в восстановлении и развитии рынков труда возрастает роль государства в разработке мер поддержки занятости. Необходимо дополнить выплаты безработным и их семьям с детьми разработкой мер по созданию дополнительных высокопроизводительных рабочих мест, предоставлением льгот работодателям, активно создающим такие рабочие места, государственной поддержкой новых форм занятости, работающих дистанционно, самозанятых. Необходимо вернуться к разработке и реализации генеральных схем развития и размещения производительных сил по территории страны, в которых увязывались во времени и пространстве имеющиеся ресурсы и перспективы роста экономики.

В практике управления региональными рынками труда необходимо использовать типологию регионов РФ по показателям занятости и безработицы населения для обеспечения регионально дифференцированного подхода при разработке механизмов и инструментов по повышению эффективности занятости населения и привлечения ресурсов труда.

Данная статья представляет собой первый этап исследования. Авторы планируют продолжить изучение динамических рядов по занятости и безработице по регионам для выявления тенденций незанятости с целью выявления дополнительных существенных параметров для включения в модели, позволяющие прогнозировать состояние и развитие рынка труда.

Список источников

Аганбегян, А. Г., Клепач, А. Н., Порфирьев, Б. Н., Узяков, М. Н., Широв, А. А. (2020). Постпандемическое восстановление российской экономики и переход к устойчивому социально-экономическому развитию. Проблемы прогнозирования, 6, 18-26. DOI: 10.47711/0868-6351-183-18-26.

Ахапкин, Н. Ю. (2020). Российский рынок труда в условиях пандемии COVID-19: динамика и структурные изменения. Вестник Института экономики РАН, 6, 52-65. DOI: 10.24411/2073-6487-2020-10069.

Бондаренко, Н. Е. (2020). Российский рынок труда в условиях пандемии коронавирусной инфекции: тенденции, вызовы и государственное регулирование. Инновации и инвестиции, 7, 63-69.

Бреев, Б. Д. (2005). Безработица в современной России. Москва, Наука, 271.

Единак, Е. А. (2021). Влияние ключевых макроэкономических факторов на динамику занятости населения Российской Федерации. Проблемы прогнозирования, 4, 77-88. DOI: 10.47711/0868-6351-187-77-88.

Земцов, С. П., Бабурин, В. Л. (2020). COVID-19. Пространственная динамика и факторы распространения по регионам России. Известия Российской академии наук. Сер. географическая, 84(4), 485-505. DOI: https://doi. огй/10.31857^2587556620040159.

Коровкин, А. Г. (2018). Макроэкономическая оценка состояния и перспективы развития сферы занятости и рынка труда в России. Новая экономическая ассоциация, 1(37), 168-176. DOI: 10.31737/2221-2264-2018-37-1-7.

Коровкин, А. Г., Шурпиков, В. А. (2018). Количественные оценки соотношения циклической, фрикционной и структурной безработицы в России. Научные труды ИНП РАН, 16, 163-176.

Лайкам, К. Э. (2021). Российский рынок труда в условиях пандемии коронавируса. Вопросы статистики, 28(5), 49-57. DOI: https://doi.org/10.34023/2313-6383-2021-28-5-49-57.

Логинов, Д. М., Лопатина, М. В. (2021). Дистанционная занятость в период коронавируса: масштабы распространения и результативность внедрения. Народонаселение, 24(4), 107-121. DOI: https://doi.org/10.19181/ population.2021.24.4.9.

Локтюхина, Н. В. Черных, Е. А. (2020). Динамика и качество платформенной занятости в эпоху коронавируса: вызовы для России. Уровень жизни населения регионов России, 16(4), 80-95. DOI: https://doi.org/10.19181/ lsprr.2020.16.4.7.

Макконелл, К. Р., Брюс, Л. (1992). Экономикс. Т. 1. Москва, Республика, 158-159.

Одегов, Ю. Г., Разинов, А. Е. (2021). Пандемия COVID-19 и ее влияние на мировой рынок труда: анализ складывающихся тенденций. Ч. 1. Уровень жизни населения регионов России, 17(1), 9-20. DOI: 10.19181/ lsprr.2021.17.1.1.

Одегов Ю. Г., Разинов А. Е. (2021). Пандемия COVID-19 и ее влияние на мировой рынок труда: анализ складывающихся тенденций. Ч. 2. Уровень жизни населения регионов России, 17(2), 216-227. DOI: 10.19181/ lsprr.2021.17.2.5.

Осипов, Г. В., Рязанцев, С. В., Левашов, В. К. (2020). Российское общество и государство в условиях пандемии: социально-политическое положение и демографическое развитие Российской Федерации в 2020 году. Москва, ИТД «Перспектива», 532. DOI: 10.38085/978-5-905790-48-5-2020-1-532.

Павленков, В. А. (2004). Рынок труда. Занятость. Безработица. Москва, Издательство МГУ, 368.

Пилясов, А. Н., Замятина, Н. Ю., Котов, Е. А. (2021). Распространение пандемии COVID-19 в регионах России в 2020 году: модели и реальность. Экономика региона, 17(4), 1079-1095. DOI: 10.17059/ekon.reg.2021-4-3.

Торкунов, А. В., Рязанцев, С. В., Левашов, К. В. и др. (2021). Российское общество и государство условиях пандемии. В кн.: А. В. Торкунов, С. В. Рязанцев, В. К. Левашов (Ред.), Пандемия COVID-19: Вызовы, последствия, противодействие (с. 43-58). Москва, Издательство Аспект Пресс.

Утинова, С. С. (2003). Изоморфный рынок труда в России. Москва, Наука, 205.

Эренберг, Р. Дж., Смит, Р. С. (1996). Современная экономика труда. Теория и государственная политика. Москва, Изд-во МГУ, 688.

Abella, М. I. (2020). Commentary: labor migration policy dilemmas in the wake of COVID-19. International Migration, 58(4), 255-258. DOI: 10.1111/rmig.12746

Eurofound. (2020). Living, working and COVID-19. COVID-19 series, Publications office of the European Union. Luxembourg: Publications Office of the European Union. URL: https://www.eurofound.europa.eu/publications/report/2020/ living-working-and-covid-19 (Date of access: 15.04.2022).

Evans, S. & Dromey, J. (2020). Coronavirus and the labour market: impacts and challenges. Learning and Work Institute, 1, 1-21. URL: https://learningandwork.org.uk/resources/research-and-reports/1913/ (Date of access: 15.04.2022).

Florida, R. & Mellander, C. (2022). The geography of COVID-19 in Sweden. The Annals of Regional Science, 68, 125150. DOI: https://doi.org/10.1007/s00168-021-01071-0.

International Labor Organization. (2021). Key Indicators of the Labour Market (KILM). URL: https://www.ilo. org/global/statistics-and-databases/rescarch-and-databeses/kilm/WCMS_422438/land--en/index.htm. (Date of access: 15.04.2022).

Mckibbin, W. J. & Fernando, R. (2020). The Global Macroeconomic Impacts of COVID-19: Seven Scenarios. CAMA Working Paper, 19, 1-45. DOI: 10.2139/ssrn.3547729.

Mei, D. & Sylvia, X. X. (2018). Liquidity, monetary policy and unemployment. International Economic Review, 60(2), 1005-1025. DOI: 10.1111/iere.12374.

Pinkus, G. & Ramaswamy, S. (2020). The 'war' on COVID-19: What real wars do (and don't) teach us about the economic impact of the pandemic. Mckinsey Global Institute, 3, 5-30.

References

Abella, M. I. (2020). Commentary: labor migration policy dilemmas in the wake of COVID-19. International Migration, 58(4), 255-258. DOI: 10.1111/rmig.12746.

Aganbegyan, A. G., Klepach, A. N., Porfiryev, B. N., Uzyakov, M. N. & Shirov, A. A.

Akhapkin, N. Yu.

Bondarenko, N. E.

Breev, B. D.

Edinak, E. A.

Ehrenberg, R. G. & Smith, R. S.

Eurofound. (2020). Living, working and COVID-19. COVID-19 series, Publications office of the European Union. Luxembourg: Publications Office of the European Union. URL: https://www.eurofound.europa.eu/publications/report/2020/ living-working-and-covid-19 (Date of access: 15.04.2022).

Evans, S. & Dromey, J. (2020). Coronavirus and the labour market: impacts and challenges. Learning and Work Institute, 1, 1-21. URL: https://learningandwork.org.uk/resources/research-and-reports/1913/ (Date of access: 15.04.2022).

Florida, R. & Mellander, C. (2022). The geography of COVID-19 in Sweden. The Annals of Regional Science, 68, 125150. DOI: https://doi.org/10.1007/s00168-021-01071-0.

International Labor Organization. (2021). Key Indicators of the Labour Market (KILM). URL: https://www.ilo. org/global/statistics-and-databases/rescarch-and-databeses/kilm/WCMS_422438/land--en/index.htm. (Date of access: 15.04.2022).

Korovkin, A. G. & Shurpikov, V. A.

Korovkin, A. G.

Laykam, K. E.

Loginov, D. M. & Lopatina, M. V.

Loktyukhina, N. V. & Chernykh, E. A.

McConnell, K. R. & Bruce, L.

Mckibbin, W. J. & Fernando, R. (2020). The Global Macroeconomic Impacts of COVID-19: Seven Scenarios. CAMA Working Paper, 19, 1-45. DOI: 10.2139/ssrn.3547729.

Mei, D. & Sylvia, X. X. (2018). Liquidity, monetary policy and unemployment. International Economic Review, 60(2), 1005-1025. DOI: 10.1111/iere.12374.

Odegov, Yu. G. & Razinov, A. E.

Odegov, Yu. G. & Razinov, A. E.

Osipov, G. V., Ryazantsev, S. V. & Levashov, V. K.

Pavlenkov, V. A.

Pilyasov, A. N., Zamyatina, N. Yu. & Kotov, E. A.

Pinkus, G. & Ramaswamy, S. (2020). The 'war' on COVID-19: What real wars do (and don't) teach us about the economic impact of the pandemic. Mckinsey Global Institute, 3, 5-30.

Torkunov, A. V., Ryazantsev, S. V., Levashov, K. V. et al.

Utinova, S. S.

Zemtsov, S. P. & Baburin, V. L.

Информация об авторах

Топилин Анатолий Васильевич — доктор экономических наук, профессор, главный научный сотрудник, Институт демографических исследований Федерального научно-исследовательского социологического центра Российской академии наук; Scopus Author ID: 6507485591; https://orcid.org/0000-0002-4432-8943 (Российская Федерация, 119333, г. Москва, ул. Фотиевой, 6; e-mail: topilinav@mail.ru).

Воробьева Ольга Дмитриевна — доктор экономических наук, профессор, главный научный сотрудник, Институт демографических исследований Федерального научно-исследовательского социологического центра Российской академии наук; профессор кафедры демографии Высшей Школы Современных Социальных Наук (факультет), МГУ имени М. В. Ломоносова; Scopus Author ID: 57202602806; https://orcid.org/0000-0003-1304-3715 (Российская Федерация, 119333, г. Москва, ул. Фотиевой, 6; Российская Федерация, 119991, г. Москва, Ленинские горы, 1; e-mail:89166130069@mail.ru).

About the authors

Anatoly V. Topilin — Dr. Sci. (Econ.), Professor, Chief Research Associate, Institute for Demographic Research FCTAS RAS; Scopus Author ID: 6507485591; http://orcid.org/0000-0002-4432-8943 (6, Fotievoy St., Moscow, 119333, Russian Federation; e-mail: topilinav@mail.ru).

Olga D. Vorobyova — Dr. Sci. (Econ.), Professor, Chief Research Associate, Institute for Demographic Research FCTAS RAS; Professor, Department of Demography of the School of Contemporary Social Sciences, Lomonosov Moscow State University; Scopus Author ID: 57202602806; http://orcid.org/0000-0003-1304-3715 (6, Fotievoy St., Moscow, 119333; 1, Leninskie gory, Moscow, 119991, Russian Federation; e-mail: 89166130069@mail.ru).

Дата поступления рукописи: 28.09.2022. Received: 28 Sep 2022.

Прошла рецензирование: 14.11.2022. Reviewed: 14 Nov 2022.

Принято решение о публикации: 15.12.2022. Accepted: 15 Dec 2022.