Устойчивость рынка труда России в период пандемии
Евгений Антонов, Александр Шелудков, Михаил Орлов, Константин Куликов, Екатерина Кожара
Введение
Кризис 2020 года – явление уникальное для российского рынка труда нового времени. Он принципиально отличается по своим причинам, характеру протекания, затронутым сферам и формам занятости, по глубине и продолжительности от того, что происходило во время других сопоставимых по масштабу событий 90-х гг., периода Великой рецессии конца 2000-х гг. и кризисного замедления экономики после 2014 г. Прошлые протекали в рамках единого административного регулирования, преимущественно под контролем из Москвы. Нынешний же кризис впервые в российской истории сильно подвергнут влиянию управленческих решений самих регионов. Федеральный центр во многом переложил ответственность за развитие ситуации в экономике на региональную власть, сосредоточившись на контроле за эпидемиологической ситуацией. Регионы получили своеобразный карт-бланш на реализацию собственных стратегий борьбы с пандемией и ее последствиями: кто-то предпочел сразу ввести строгие ограничительные мероприятия, но потом передумал; кто-то осознал необходимость их введения с большим запозданием, а кто-то и вовсе ограничился формальными рекомендациями, не вводя дополнительных ограничений на работу отраслей своей экономики. Таким образом, «коронокризис» представляет собой небывалый в современной российской истории пример управленческой децентрализации.

Насколько результативным оказался такой подход в текущий кризис? В оценке влияния «мягкого» или «строгого» локдауна на эпидемиологическую ситуацию сломано много копий, и пока сам вирус окончательно не побежден, однозначный ответ получить вряд ли удастся. Но определенные оценки того, как кризис повлиял на экономики регионов, в частности на их рынки труда, сделать уже можно. В этом и заключается основная идея данного исследования.

Ключевой вопрос – какую устойчивость или резилиентность (Подробнее) демонстрировали рынки труда российских регионов во время текущего кризиса. Под устойчивостью регионального рынка труда понимается характер его реакции во время трех основных фаз: 1) острой кризисной, когда происходил основный прирост безработицы; 2) адаптационной, когда часть ограничительных мероприятий была снята и рынок труда начал адаптироваться к изменившейся ситуации; 3) трансформационной, когда рынки труда стабилизировались и на них стали проявляться долгосрочные последствия «коронокризиса» (Подробнее).

Фаза 1. Кризисная резилиентность.
Предшествующие кризисы рынка труда в России имели ярко выраженную детерминанту – отраслевую структуру (Подробнее), которая в силу большого разнообразия по регионам имела и региональную проекцию. Например, трансформационный кризис 90-х гг. слабее повлиял на регионы с экспортными отраслями (нефте- и газодобычи, химической промышленности). В кризис 2008-2009 гг. напротив сильнее пострадала обрабатывающая промышленность, в частности машиностроение и металлургия. В регионах с этой специализацией состояние рынка труда было гораздо более проблемным, чем даже в слаборазвитых регионах с доминированием бюджетных отраслей сферы услуг, в которых стабильность рынка труда обеспечило государство.

Современный кризис 2020 года демонстрирует совсем иную отраслевую специфику и скорость восстановления (Рисунок 1). Если говорить о рынке труда России в целом, то общее число отработанного работниками времени снизилось лишь на 4% во 2 квартале, а уже в 3 квартале вернулось на докризисный уровень. При этом наиболее пострадавшими стали отрасли рыночных бытовых и персональных услуг, в наибольшей степени затронутых ограничительными мероприятиями; достаточно сильно просела обрабатывающая промышленность (-7,4%), образование (-7%), сфера транспорта (-5,8%), здравоохранение (-5,2%). Общенациональный локдаун во 2 квартале существенно слабее отразился на отрасли финансовой и страховой деятельности (-1,9%), сельском и лесном хозяйстве (-1,9%), торговле (-1,2%), добыче полезных ископаемых (-0,7%). Некоторые отрасли, прежде всего в сфере информации и связи (+8,4%) продолжали демонстрировать устойчивый рост. К третьему кварталу уже в половине отраслей российской экономики кризисное падение было преодолено. Таким образом, региональная отраслевая структура должна была бы прямо детерминировать интенсивность роста безработицы, если бы основным адаптационным механизмом работодателя было сокращение занятых.


Примечание:

Представленные результаты базируются на статистических данных, собранных по категории предприятий и организаций, и не учитывают занятых в малом бизнесе, у индивидуальных предпринимателей и среди неформально занятых, данные по которым отсутствуют.

Рисунок 1 (Подробнее)
Но, как и в предыдущие кризисы этого не случилось. В целом по стране вынужденный простой практически не привел к сокращению числа рабочих мест – их число уменьшились лишь на 0,8% во втором квартале и на 0,4% в третьем по сравнению с началом года, что полностью укладывается в естественные сезонные тенденции предыдущих лет. Не произошло и снижения заработных плат в целом в экономике; более того – во все кварталы 2020 года они были выше, чем в 2019 году даже с учетом инфляции. Но такая в целом благополучная картина была обусловлена разнонаправленными тенденциями в различных отраслях. По итогам получилась нормальная, но все же средняя температура по больнице. В максимально пострадавших отраслях сферы услуг занятость и заработная плата все же существенно сократились. Ситуация в регионах оказывалась еще сложнее и разнообразнее.


На такую ситуацию повлияла уже упоминавшаяся небывалая самостоятельность российских регионов в избрании тактики борьбы с распространением пандемии: продолжительность и степень ограничительных мероприятий различалась между регионами очень сильно (ссылка).

Если бы ограничения во всех регионах носили одинаковый и синхронный характер, то снижение отработанного времени всеми работниками определялось бы преимущественно структурой отраслей занятости/экономики – такую ожидаемую величину отработанного времени несложно рассчитать. Но реальные ограничения для одной и той же отрасли сильно отличались от региона к региону. Например, сейчас уже очевидно, что курортный сезон побил все рекорды в Крыму, Краснодарском крае, Калининградской области, где власти вовремя осознали, что вводить столь же строгие ограничения для работы туристической отрасли, сферы общественного питания, как в других регионах – это путь к коллапсу отрасли и неминуемо отразится на состоянии рынка труда всего субъекта. В итоге, реальное количество отработанного времени в регионе отличалось от ожидаемого, а их соотношение можно считать мерой региональных ограничительных мероприятий (Подробнее).

Количество отработанного времени – лишь один из доступных индикаторов состояния рынка труда, к тому же доступный лишь для весьма ограниченного и более устойчивого его сегмента – крупных и средних предприятий и организаций. В то же время, повышенная уязвимость отраслей сферы рыночных услуг указывает, что серьезный урон должен был понести малый бизнес и частное (индивидуальное) предпринимательство. Для них эти отрасли гораздо более значимы, но и доступными оперативными индикаторами мы не располагаем.

В этой ситуации интегральным маркером состояния всего рынка труда выступает уровень занятости и уровень безработицы. В России в целом уровень безработицы по МОТ вырос с начала 2020 года с 4,6% до 6,4% по итогам 3 квартала, в то время как уровень зарегистрированной безработицы увеличился с менее чем 1% до 4,9%, т.е. в 5 раз – непропорционально сильнее. В отдельных регионах рост зарегистрированной безработицы превышал рост реальной в 7-8 раз (Республика Крым, Ульяновская, Нижегородская, Астраханская области и др.), а сами значения практически сравнялись. Помимо объективных причин роста обращений в службу занятости, важным фактором стало, по всей видимости, существенное облегчение процедуры и увеличения размеров пособия по безработице. Учитывая, что занятость в предприятиях и организациях сохранялась на стабильном уровне, этому есть два возможных объяснения: основной приток безработных (как реальных, но в гораздо большей степени зарегистрированных) произошел за счет высвобождения занятых в малом бизнесе и неформальной занятости, либо за счет тех лиц, которые ранее на рынке труда не присутствовали (не работали, не искали работу). Действительно ли в малом бизнесе во втором и третьем квартале происходит обвальное сокращение занятости мы по имеющимся у нас данным сказать не можем. Как не знаем и мотивации значительной части людей, которые, по всей видимости, все же могли вернуться на рынок труда.

Источники данных:
уровень безработицы по методологии МОТ https://www.fedstat.ru/indicator/43062, уровень зарегистрированной безработицы https://www.fedstat.ru/indicator/43418


Фаза 2. Адаптивная резилиентность.
Адаптационные возможности российского рынка труда оцениваются на основе результативности трудоустройства людей, потерявших работу во время пандемии, но успешно нашедших работу. Для того, чтобы лучше понимать, какие персональные характеристики на это могли повлиять, все эти люди были обобщены в рамках собирательных портретов, характеризующих типичных представителей. Для них стало возможны определить пол, возраст, образование, продолжительность поиска профессии, а также некоторые другие играющие решающие значения для успешного трудоустройства параметры. Для обнаружения кластеров использовался метод k-медоидов, а их визуализации - алгоритм машинного обучения t-SNE (Подробнее). Этот метод позволяет объединить похожие по многим параметрам наблюдения в группы. Далее мы анализировали описательную статистику по получившимся кластерам.

В итоге, было получено 6 коллективных портретов «успешных» безработных:

1) Кочегар. Мужчина 42-52 лет который из года в год нанимается кочегаром, истопником или на подобную должность. Он проходит через центры занятости для того, чтобы "переждать" наступление своего сезона

2) Синий воротничок. Мужчина 33-42, закончил колледж или просто школу, зрелый и уже больше полугода ищущий работу, а быть может и работавший ранее в "серой" зоне и решивший легализовать труд. Не исключено, что он крутит баранку или занимается иным не слишком специализированным трудом.

3) Умудрённая опытом или степенная не по годам, женщина 28 - 42 лет, даже скорее ей около 40, закончила, с равной вероятность, вуз или только среднюю школу/колледж. Она нашла работу на полную рабочую неделю. Её главный секрет в тайне того, почему она нашла работу быстрее всех остальных женщин.

4) Женщина среднего возраста 28-48, но скорее ей между 30 и 40 и последние полгода она без работы.

5) Женщина до 37 и пожалуй её отличает от предыдущей только то, что она быстрее находит работу.

6) Молодой сине-белый воротничок, парень с высшим образованием и ему около тридцати. Она находит работы быстрее всех, полгода не пройдёт прежде чем он уже будет трудиться на новой позиции.

Фаза 3. Трансформационная резилиентность.
О долговременных эффектах в трансформации на рынке труда судить представляется преждевременным по причине того, что адаптационная фаза кризиса завершилась еще далеко не во всех регионах: многие из них только начинают демонстрировать восстановительную динамику. С учетом «второй волны» распространения заболеваний и ужесточения ограничиетельных мероприятий в ряде регионов в конце 2020 года пока даже не совсем ясно, когда можно ожидать возвращения экономики и рынка труда в нормальное состояние. Определенные выводы о произошедших отраслевых сдвигах, распределению занятых между различными секторами (в т.ч. формальным и неформальным) можно будет сделать только итогам всего года, когда для анализа будут доступны данные, охватывающие полный круг предприятий и организаций, в том числе по малому и среднему бизнесу, положение в котором вызывает максимальное число вопросов.

Тем не менее, на основе данных о гражданах, обратившихся за содействием в трудоустройстве в период пандемии, представляется возможным оценить, насколько интенсивна была межотраслевая мобильность трудовых ресурсов. Ключевым исследовательским вопросом является определение, происходил ли переток трудовых ресурсов из более пострадавших отраслей в более благополучные, и если да, то в каком масштабе.

Данные о гражданах, признанных безработными и трудоустроившихся в период пандемии, показывают, что значительного перетока между отраслями экономики не происходило, а если и имело место, то в ограниченном масштабе и происходило в рамках родственных отраслей сферы услуг - гостиничного бизнеса, общественного питания, торговли, в меньше степени – в образовании, операциях в сфере недвижимости и в транспорте.
Оценка перетока граждан, успешно трудоустроившихся в период пандемии между отраслями занятости.

Источник: рассчитано по обезличенным сведениям об отдельных характеристиках граждан, признанных безработными в период с 1 марта 2020 года по 30 сентября 2020 года (Датасет Безработные-1). Для оценки использовались данные только тех заявителей, профессия на последнем месте работы и профессия по месту нового трудоустройства позволяют соотнести их c конкретной отраслью ОКВЭД2. Например, врач – здравоохранение и социальные услуги, преподаватель – образование, литейщик – обрабатывающие производства и т.п.
Заключение
Исследование состояния рынка труда России и её регионов в период пандемии позволило сделать следующие выводы:

1. Кризис на рынке труда имеет отраслевую специфику, которая выделяет текущий кризис на фоне предыдущих. В гораздо более уязвимом положении оказались рыночные отрасли сферы услуг за счет ограничения потребительского спроса и карантинных мероприятий. Различия в отраслевой структуре обеспечили разные сценарии развития кризисной ситуации на рынках труда регионов.

2. Возможность избрания региональными властями собственной стратегии борьбы с пандемией и ее последствиями внесла корректирующее влияние на состояние рынков труда. Ожидаемый и реальный спад на рынках труда разнятся во многих регионах как в лучшую, так и в худшую сторону, что может выступать мерой региональных ограничительных мероприятий.

3. Текущий кризис на рынке труда имеет, по всей видимости, большие различия по секторам занятости – в корпоративном (крупных и средних предприятий и организаций), малом бизнесе, в индивидуальном предпринимательстве и в сфере самозанятости. Наиболее устойчивым оказался первый, в котором в целом не произошло значительно снижения ни занятости, ни заработных плат. В гораздо более уязвимом положении оказался малый бизнес, не располагающий значительными ресурсами для сохранения занятости и более уязвимый за счет более высокой доли пострадавших отраслей экономики.

4. Взрывной рост зарегистрированной безработицы отражает не только ухудшение ситуации на рынке труда, но и институциональные изменения – упрощение процедуры регистрации безработных, получения пособия по безработице, одновременно с увеличением его размера. Остается неясным, в каком направлении происходило перемещение трудовых ресурсов между секторами занятости в малом и среднем бизнесе, неформального сектора и сектором вне рынка труда. Вероятно, что значительная часть новых зарегистрированных безработных лишь временно и формально вернулась на рынок труда для получения финансовой поддержки от государства.

5. Кластерный анализ показал наличие 6 характерных типов успешной адаптации (трудоустройства) безработных в период пандемии.

6. Долгосрочные эффекты пандемии для рынка труда пока не изучены, но отдельные индикаторы указывают, что значительного межотраслевого перетока рабочей силы не наблюдалось.

1 попап
В приложении к рынку труда, резилиентность территории определяется как его способность противостоять, адаптироваться и трансформироваться при возникновении шоков/в период кризисов с минимальными негативными экстерналиями для экономики и населения. В большинстве случаев объектом изучения резилиентности на рынках труда выступает рабочая сила(Diodato Weterings 2015 [1]; Martini, Platania 2019 [2] ), хотя возможен и подход в отношении самих фирм, например в отношении числа рабочих мест в них, спроса и предложения на работников. Принципиальное различие между этими, казалось бы, схожими подходами заключается в том, что рабочая сила мобильна, а фирмы в большинстве случаев малобильны или немобильны вовсе. Иными словами, шоковые явления в экономике и сокращение спроса на труд на одной территории являются индикатором негативных процессов и низкой резилиентности самих фирм (которые не могут достаточно быстро переместиться в пространстве с приемлемыми издержками), но вовсе не говорят о низкой резилиентности рабочей силы, которая может демонстрировать высокую адаптационную способность и мгновенно перераспределиться между секторами внутри своей территории или переориентироваться на внешние рынки труда, особенно, если исследуемая территория входит в состав развитой агломерации. В настоящий момент среди исследований резилиентности рынка труда преобладает концепция оценки именно рабочей силы в качестве объекта, а значит ключевой мерой резилиентности является способность в кратчайшие сроки и с минимальными издержками (потеря в заработной плате, квалификации, транспортных и временных затратах и др.) адаптироваться к трудностям конкретного регионального/локального рынка труда.
2 попап
В первую фазу кризиса, когда происходит кризисное падение спроса или предложения на рабочую силу, работодатели стремятся минимизировать свои издержки. Они могут пытаться делать это различными способами: сокращать общее число занятых путем увольнения или приостановки найма, переводить работников на неполную занятость, сокращать или временно не выплачивать заработную плату; либо не делать ничего из этого, терпеть убытки и надеяться, что государство их компенсирует. Опыт России показывает, что предыдущие кризисы имели минимальную эластичность по числу занятых, а адаптация происходила преимущественно за счет сокращения или невыплаты заработной платы (90-е гг.) или за счет неполной занятости и частичной компенсации убытков со стороны государства (кризис 2008-2009 гг.). Уязвимость или напротив стойкость региона к негативным явлениям на рынке труда во время первой острой фазы кризиса будем называть кризисной резилиентностью.

Во время второй фазы развития кризисных явлений на рынке труда ключевое значение играет способность рабочей силы оправиться от шока. Благоприятным исходом адаптации в таком случае будет максимально быстрое трудоустройство лиц, потерявших работу. При этом желательно, чтобы это не приводило к ухудшению условий труда – снижению заработной платы, потери квалификации и т.д. Неблагоприятный исход адаптации – длительное пребывание в состоянии безработицы, либо исключение с рынка труда. Способность работников успешно адаптироваться к кризисным явлениям на рынке труда во время второй фазы будем называть адаптационной резилиентностью.

Во время третьей, трансформационной фазы кризиса, когда острая фаза уже пройдена и адаптационные механизмы реализуются, рынок труда демонстрирует долгосрочные тенденции трансформации, или способности к обучению. Это относится как к фирмам и работодателям, так и к самой рабочей силе. При трансформации первых сокращаются отрасли, показавшие наибольшую уязвимость в последний кризис (легко автоматизируемые, оптимизируемые за счет аутсорсинга и т.д.) и быстро растут те, востребованность которых резко возросла (сектор информационно-коммуникационных технологий), что в итоге приводит к переформатированию всей отраслевой структуры экономики. Вторые – рабочая сила – трансформируются иначе, повышают квалификацию, уровень образования, меняют профессию, изменяют зарплатные ожидания или, иначе говоря, приводят свои персональных характеристики в соответствии с новым состоянием рынка труда. Если мы фиксируем эти процессы на рынке труда в долгосрочной перспективе, то говорим, что наблюдаем трансформационную резилиентность. Такая трансформационная резилиентность не обязательно будет наблюдаться по итогам кризиса: где-то процесс восстановления может закончиться лишь адаптационной резилиентностью, просто вернувшись до докризисного состояния, без принципиальных сдвигов в структуре рынка труда и рабочей силы.

3 попап
Поскольку кризис затрагивает различные отрасли в разной мере, то отраслевая структура экономики и занятости выступает важнейшим фактором, обуславливающим глубину падения регионального рынка труда или кризисной резилиентности. Как правило, предполагается, что регионы с более диверсифицированной структурой менее чувствительны к экономическим шокам, поскольку риск быть пораженным шоком распределен между этими секторами (Frenken et al., 2007 [1] ) и реализуется, как правило, не единомоментно. Однако возможна и другая ситуация, когда масштабы шока могут быть усилены в том случае, если пострадавшая отрасль имеет тесные связи с другими отраслями внутри региона и, таким образом, обратные связи локализованы (McCann and Ortega - Argile s, 2013 [2] ).

4 попап
Источники данных:

Количество отработанных человеко-часов работниками списочного состава (без внешних совместителей) организаций, не относящихся к субъектам малого предпринимательства https://www.fedstat.ru/indicator/57851

Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работающих в экономике https://www.fedstat.ru/indicator/57824, скорректированная на величину инфляции по изменении стоимости фиксированного набора потребительских товаров и услуг https://www.fedstat.ru/indicator/40532

Численность и динамика численности занятых рассчитана на основе Средней численность работников за отчетный период по https://www.fedstat.ru/indicator/57822
5 попап
Ожидаемое отработанное время по региону рассчитывается исходя из отраслевой структуры занятости и средней динамике соответствующей каждой отрасли в стране. Иначе говоря, отработанное время будет равно ожидаемому, если глубина спада в каждой отрасли будет точно соответствовать среднему спаду по стране, но при этом учтена внутренняя отраслевая структура занятости по региону.

Отношение реально отработанного времени к ожидаемому покажет, насколько специфичной была динамика в регионе в зависимости от принятых ограничительных мероприятий, в меньшей или большей степени повлиявших на отрасли региона, чем в среднем в России.



Источник данных: рассчитано на основе Количества отработанных человеко-часов работниками списочного состава (без внешних совместителей) организаций, не относящихся к субъектам малого предпринимательства
https://www.fedstat.ru/indicator/57851

7 попап
В исходный набор данных для кластеризации вошли данные о 600001 безработном, которые смогли найти работу в период пандемии. Далее на основе экспертного заключения удалены малозначимые признаки и наблюдения с неполным набором данных. Из полученной выборки (206 тыс. человек) случайным образом отобраны 10 тыс. наблюдений.

Для кластеризации использованы следующие характеристики:
  • пол
  • возраст
  • образование
  • средняя заработная плата за последние 3 месяца по последнему месту работы в рублях
  • профессия по последнему месту работы
  • причина увольнения с последнего места работы
  • факт направления на профессиональное обучение
  • режим работы трудоустройства
  • причина снятия гражданина с учета в качества ищущего работу
  • время поиска новой работы, мес.

Расстояние между индивидами рассчитано на основе метрики Говера (для смешанных данных). Для полученной матрицы расстояний с помощью иерархической кластеризации оценено оптимальное число кластеров - 6. Проведен кластерный анализ с помощью метода k-медоидов (partition around medoids, PAM). Данный метод так называемой плоской кластеризации позволяет разбить имеющиеся данные на однородные группы-кластеры. При этом ожидаемые группы не задаются пользователем наперед, а формируются самим алгоритмом. Данная функция кластеризации как разведочного метода анализа данных позволила выделить многомерную структуру с учетом полного набора переменных. Характерным отличием метода k-медоидов от самого распространенного плоского метода k-средних состоит в "собирании" кластеров не вокруг произвольной точки (центроида), а реального наблюдения - члена этого кластера (медоида). В нашем случае это означает, что получения кластерной структуры автоматически приводит к выделению самого репрезентативного "типажа" из множества лиц, попавших в кластер индивидов.

ссылка на таблицу с медоидами

Для визуализации кластеров использован метод понижения размерности tSNE. Этот метод позволяет на основе полученной ранее матрицы расстояний изобразить все наблюдения на новой координатной плоскости. Главная задача метода - сближение схожих объектов без сохранения расстояний между группами. На графике видна многомерная сложная структура данных и иерархия кластеров, предоставляющая возможность судить о более дробных группировках.