Читать онлайн «Мобильность и стабильность на российском рынке труда». Страница 11

Рис. П1-1. Коэффициенты создания и ликвидации рабочих мест, вся экономика и промышленность, 2008–2014 гг., %

Рис. П1-2. Сальдо движения рабочих мест, вся экономика и промышленность, 2008–2014 гг., %

Рис. П1-3. Коэффициенты создания и ликвидации рабочих мест на непрерывно действовавших, вновь созданных и ликвидированных предприятиях, вся экономика, 2008–2014 гг., %

Рис. П1-4. Коэффициенты создания и ликвидации рабочих мест на непрерывно действовавших, вновь созданных и ликвидированных предприятиях, промышленность, 2008–2014 гг., %

Рис. П1-5. Показатели оборота организаций в секторе КСП, вся экономика, 2005–2013 гг., %

Рис. П1-6. Показатели оборота организаций в секторе КСП, промышленность, 2005–2013 гг., %

Рис. П1-7. Показатели оборота организаций в секторе КСП, обрабатывающие производства, 2005–2013 гг., %

Рис. П1-8. Распределение организаций в секторе КСП по датам образования, вся экономика и промышленность, 2013 г., %

Рис. П1-9. Распределение организаций в секторе КСП по датам образования, секторы промышленности, 2013 г., %

Рис. П1-10. Коэффициент создания рабочих мест на предприятиях разных форм собственности, 2008–2012 гг., %

Рис. П1-11. Коэффициент ликвидации рабочих мест на предприятиях разных форм собственности, 2008–2012 гг., %

Рис. П1-12. Сальдо движения рабочих мест на предприятиях разных форм собственности, 2008–2012 гг., %

Гимпельсон В.Е. Предприятия обрабатывающей промышленности на рынке труда: индикаторы приспособления: Серия WP3 «Проблемы рынка труда». Препринт WP3/2010/01. М.: ГУ ВШЭ, 2010.

Гимпельсон В., Капелюшников Р., Рыжикова З. Движение рабочих мест в российской экономике: в поисках «созидательного разрушения» // Экономическая политика. 2012. № 3. C. 99-114; № 4. С. 5–21.

Капелюшников Р.И. Российский рынок труда сквозь призму предпринимательских опросов: ретроспективный анализ. М.: ИМЭМО РАН, 2006.

Acquisti A., Lehmann H. Job Creation and Job Destruction in Russia: Some Preliminary Evidence from Enterprise-level Data. LICOS Discussion Paper, Discussion Paper 84/1999.

Brown D., Earle J. Gross Job Flows in Russian Industry Before and After Reforms: Has Destruction Become More Creative? // Journal of Comparative Economics. March 2002. Vol. 30(1). Р. 96–133.

Brown J.D., Earle J.S. The Reallocation of Workers and Jobs in Russian Industry: New Evidence on Measures and Determinants // Economics of Transition. June 2003. Vol. 11(2). Р. 221–252.

Davis S., Haltiwanger J. Gross Job Flows // Handbook of Labor Economics / ed. by O. Ashenfelter, D. Card. Vol. 3. Ch. 41. Elsevier, 1999.

Cahuc P. Search, Flows, Job Creations and Destructions // Labour Economics. October 2014. Vol. 30. P. 22–29.

Gomez-Salvador R., Messina J., Vallanti G. Gross Job Flows and Institutions in Europe // Labour Economics. 2004. Vol. 11. P. 469–485.

Haltiwanger J., Jarmin R., Miranda J. Who Creates Jobs? Small vs. Large vs. Young: NBER Working Paper № 16300. August 2010.

Haltiwanger J. Job Creation and Firm Dynamics in the U.S. // Innovation Policy and the Economy / ed. by J. Lerner, S. Stern. Vol. 12. Chicago: University of Chicago Press (forthcoming), (http://www.nber.org/ chapters/c12451.pdf)

Haltiwanger J., Scarpetta S., Schweiger H. Cross Country Differences in Job Reallocation: The Role of Industry, Firm Size and Regulations: EBRD Working Paper. № 116. EBRD, 2010.

ILO. Report II. Statistics of Work, Employment and Labour Underutilization: Report for discussion at the 19th International Conference of Labour Statisticians. Geneva, 2-11 October 2013. (http://www.ilo.org/ wcmsp5/groups/public/—dgreports/—stat/documents/publication/wcms_220535.pdf)

Martin-Barroso D., Nunez-Serrano J., Turrion J., Velazquez F. The European Map of Job Flows: MPRA Paper. № 33602. Madrid: Universidad Complutense de Madrid, Universidad Autonoma de Madrid, GRIPICO, 2011.

System of National Accounts 1993. Brussels/Luxembourg, New York, Paris, Washington, D.C., 1993. (https://unstats.un.org/unsd/nationalaccount/docs/1993sna.pdf)

System of National Accounts 2008. New York, 2009. (https://unstats.un.org/unsd/nationalaccount/ docs/SNA2008.pdf)

The World Bank. World Development Report 2013: Jobs. Washington DC, 2012.

Основная идея данной главы связана с активной дискуссией по поводу структурных изменений занятости в современных экономиках. Ключевой вопрос достаточно прост: какой из двух альтернативных сценариев качественной эволюции рабочих мест лучше описывает фактический ход событий – прогрессирующего улучшения или поляризации?

Первый предполагает последовательное повышение спроса на квалифицированный труд и соответствующее снижение на неквалифицированный. Основным драйвером этого процесса считается технологический прогресс, генерирующий более сложные рабочие места, предъявляющий все более высокие требования к образованию и квалификации и в итоге перераспределяющий плоды экономического роста в пользу обладателей таковых. Данный сценарий связан с гипотезой о технологических изменениях, смещенных в пользу квалифицированного труда (skill-biased technological change – SBTC) [Katz, Murphy, 1992]. Своего рода тестом на оправданность этой гипотезы выступает монотонная положительная связь между приростом занятости и качественными характеристиками рабочих мест.

В соответствии с альтернативным сценарием ситуация развивается иначе. Да, «хороших» рабочих мест становится больше, и в этом заслуга (в частности) технологического прогресса. Но одновременно становится больше и «плохих» рабочих мест – не рутинных, но и не требующих особой квалификации. Таких особенно много в сфере услуг, где занятость непрерывно растет. Принципиально нерутинный характер делает невозможной автоматизацию подобных рабочих мест, поэтому их число по мере развертывания компьютерной революции не сокращается, а увеличивается. Отсюда – поляризация, когда и «хороших», и «плохих» рабочих мест становится все больше, а середина «проваливается», так как промежуточные по качеству рабочие места активно свертываются (routine-biased technological change – RBTC) [Autor, Levy, Murnane, 2003]. Их нарастающая ликвидация обусловлена рутинным характером трудовых операций, относительно легко поддающихся автоматизации. В итоге возникает U-образная зависимость между ростом занятости и качеством рабочих мест. Этот сценарий также связывает структурные изменения с технологическим развитием, но иначе идентифицирует знаки эффектов и группы рабочих мест, подвергающихся его воздействию.

Наша работа – первая попытка взглянуть на российскую экономику под таким углом зрения. Есть несколько причин, почему российский случай может представлять особый интерес. Во-первых, российская экономика одна из самых крупных в мире. Во-вторых, в 2000-е годы она ускоренно росла, ВВП почти удвоился, что сопровождалось стремительным повышением реальной заработной платы. В-третьих, этот рост носил экспортоориентированный характер, что должно было оказывать неоднозначное влияние на структуру занятости. В-четвертых, в этот период серьезно изменилась отраслевая структура занятости: доля сельского хозяйства и промышленности быстро сокращалась, тогда как сферы услуг – расширялась. Наконец, в-пятых, происходила бурная экспансия высшего образования, в результате к началу 2010-х годов каждый третий российский работник стал обладателем вузовского диплома. Добавим, что все эти «драматические» сдвиги наблюдались в переходной экономике, только что вышедшей из глубокой и затяжной трансформационной рецессии. Причем некоторые изменения (предположительно) лучше согласуются со сценарием прогрессирующего улучшения структуры рабочих мест, а другие – со сценарием поляризации. Такая неоднозначность делает эмпирическое тестирование этих альтернативных гипотез вдвойне интересным.

Используемый нами эмпирический подход основан на ранжировании рабочих мест в зависимости от их качества [Fernandez-Macias, 2012; Fernandez-Macias, Storrie, Hurley, 2012].

В его рамках тот или иной тип, или кластер, рабочих мест определяется как ячейка, образуемая пересечением отраслевой и профессиональной принадлежности работников.

На первом этапе анализа мы ранжируем все рабочие места по их качеству, для чего используем данные об уровне образования и заработной плате во всех ячейках. Полученный рейтинг разбивается на пять равных частей (квинтилей), где первая соответствует «худшим», а последняя – «лучшим» рабочим местам. На втором этапе мы анализируем изменения в структуре рабочих мест как во всей экономике, так и в ее отдельных сегментах.

Технологический прогресс порождает структурные изменения в экономике, которые на рынке труда выражаются в перестройке структуры рабочих мест. Рабочие места неоднородны по своим качественным характеристикам: одни предполагают высокую, другие – низкую квалификацию рабочей силы; одни связаны с высокой, другие – с низкой оплатой; одни более привлекательны с точки зрения неденежных преимуществ, чем другие. Вопрос, в каком направлении меняется структура занятости под воздействием технологического прогресса (от «хороших» рабочих мест к «плохим» или, наоборот, от «плохих» к «хорошим»), уже несколько веков привлекает внимание исследователей.

Первоначальная точка зрения, сформировавшаяся под влиянием промышленной революции, была пессимистичной: развитие машинного производства должно было, как предполагалось, вести к постепенному вытеснению сложного, квалифицированного труда примитивным, неквалифицированным. В этом сходились такие разные мыслители, как А. Смит и К. Маркс. В рамках подобного подхода машины рассматривались как комплементарные по отношению к неквалифицированной рабочей силе, но как субституты по отношению к квалифицированной. В длительной исторической перспективе этот пессимистический прогноз не оправдался. И в XIX в., и в первой половине XX в. спрос на квалифицированных работников рос быстрее, чем на неквалифицированных, так что структура занятости постепенно сдвигалась от менее привлекательных рабочих мест к более привлекательным.