CC BY
3
УДК 314.93
Ьо1: 10.19181Zlsprr2022.18A6 EDN: RXJDPU
Использование потенциала социальных медиа в профилировании и атрибутизации неустойчивой занятости социально-демографических групп населения России
Игорь Алексеевич Шичкин
Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова, Москва, Россия, (shichkinia@mail.ru), (https://orcid.org/0000-0002-3158-0648)
Аннотация
В последние три десятилетия наблюдается стремительное развитие Интернета и его широкое распространение по странам и социально-демографическим группам. Использование социальных медиа в исследовательских целях может быть действительно утилитарным, поскольку пользователи медиа платформ часто размещают информацию или вводят запросы, посвящённые текущей работе или поиску нового места приложения труда. В данном исследовании приведены результаты анализа найденных в социальных медиа и открытых информационных ресурсах данных, связанных с неустойчивой занятостью в России. В процессе обработки информации с помощью тезауруса, составленного на основе научных статей и публичных обсуждений, произведён автоматический мониторинг новостных поводов и обсуждений проблемы неустойчивой занятости. Идентификация субъектов неустойчивой занятости производилась с помощью технологии обработки больших массивов данных (Big Data). Установлена половозрастная и профессиональная принадлежность субъектов неустойчивой занятости, а также их географическое расположение в России. Автор оценивает масштабы неустойчивой занятости в разрезе федеральных округов России.
В результате анализа данных социальных медиа, охватывающих наиболее часто встречающиеся упоминания неустойчивой занятости, определены факторы, атрибуты и последствия прекаризации труда в России. Составлен социально-демографический, профессиональный и региональный профиль субъекта, подверженного рискам неустойчивой занятости в России. На основании проведённого мониторинга упоминаний о неустойчивой занятости в социальных сетях, блогах и открытых информационных ресурсах, произведена систематизация её манифестаций в контексте негативного влияния на качество трудовой жизни, доходы от занятости и уровень жизни домохозяйств.
Ключевые слова: неустойчивая занятость, прекаризация занятости, социальные медиа, качество трудовой жизни, социальные гарантии, доходы, уровень жизни, социальные сети, социально-демографический профиль
Благодарность
Исследование выполнено за счёт гранта Российского научного фонда № 22-28-01043, https://rscf.ru/project/22-28-01043/, в Российском экономическом университете им. Г.В. Плеханова.
Для цитирования: Шичкин И.А. Использование потенциала социальных медиа в профилировании и атрибутизации неустойчивой занятости социально-демографических групп населения России // Уровень жизни населения регионов России. 2022. Том 18. No 4. С. 491-501. DOI 10.19181/lsprr.2022.18.4.6
RAR (Research Article) doi: 10.19181/lsprr.2022.18.4.6 EDN: RXJDPU
Using the Potential of Social Media in Profiling and Attributing Precarious Employment of Socio-Demographic Groups in Russia
Igor A. Shichkin
Plekhanov Russian University of Economics, Moscow, Russia, (shichkinia@mail.ru), (https://orcid.org/0000-0002-3158-0648)
Abstract
In the past three decades have seen the rapid development of Internet and its wide distribution across countries and socio-demographic groups. The use of social media for researches may be really useful, as users of media platforms often post data or enter queries related with their current work or job search. The research presents the results of an analysis of data found in social media and open information resources related to precarious employment in Russia. There was used thesaurus technology in the processing of information which consists of scientific articles and public discussions. Automatic monitoring of news, posts and discussions of precarious employment issue was carried out. Identification of precarious employment actors were carried out using the Big Data processing technology. The gender, age and professional connection of precarious employment actors, as well as their geographical location in Russia, has been revealed. The author evaluates the scale of precarious employment in the context of Russian federal districts.
There are factors, attributes and consequences of labor precarisation in Russia are identified in result of social media data analysis. Socio-demographic, professional and regional profile of a subject with high risks of precarious employment in Russia has been compiled. Based on the monitoring of references to precarious employment in social networks, blogs and public information resources, its manifestations were systematized in the context of a negative impact on the quality of working life, employment incomes and households' standard of living.
Keywords: precarious employment, precarisation of work, social media, quality of working life, social guarantees, incomes, living standards, social networks, socio-demographic characteristics
Acknowledgments. The research was carried out at the expense of a grant from the Russian Science Foundation No. 22-28-01043, https://rscf. ru/en/project/22-28-01043/, at Plekhanov Russian University of Economics
For citation: Shichkin I.A. Using the Potential of Social Media in Profiling and Attributing Precarious Employment of Socio-Demographic Groups in Russia. Living Standards of the Population in the Regions of Russia. 2022. Vol. 18. No. 4. P. 491-501. DOI 10.19181/lsprr.2022.18.4.6
Введение
По данным ежегодного глобального исследования компаний We Are Social и Hootsuite, число Интернет-пользователей в мире к январю 2021 г. составило 4,66 млрд. чел. или 59,5 % мирового населения.1 По мере развития сети Интернет, исследователи проявляют всё больший интерес к всемирной паутине не только как к объекту исследования, но и как к потенциальному источнику данных. В период 1980-1990-х гг. опубликованы первые научные труды, в которых для проведения анализа использовался Интернет [1; 2; 3]. Наиболее ранние исследования в Интернет-пространстве были сосредоточены на социальном измерении Сети [4; 5]. По мере расширения данной области были разработаны новые подходы и методы сбора данных, которые часто были прочно встроены в существующую методологическую основу и обогащались идеями технического прогресса.
Аскитас и Циммерманн указывают на важность использования данных Интернета для гуманитарных наук, уделяя особое внимание вопросам использования человеческих ресурсов [6]. В статьях Куна и Скутеруда утверждается, что веб-данные могут быть достаточно ценными для исследования рынка труда [7]. Для наглядности приведём некоторые примеры. Используя выборку вакансий от Burning Glass, исследователи предоставляют доказательства о необходимости повышения квалификации в сегментах рынка труда с более высоким уровнем безработицы [8]. Используя аналогичный подход и набор данных, ряд авторов исследуют поведение работодателей во время Великой рецессии (2007-2012 гг.) и последующего восстановления (2010-2012 гг.). Установлено, что на трудоизбыточных рынках труда работодатели более требовательны как к образованию, так и к опыту работы соискателей [9].
В работе Кудляка, Лхагвасурена и Сысуева произведено сопоставление данных соискателей и вакансий из Snagajob (онлайн-площадка для почасовой работы), на основе чего сделаны выводы о том, что энтузиазм и поисковые усилия соискателей сокращаются с увеличением продолжительности поиска работы [10].
Бренчич исследовал сбор информации через порталы для трудоустройства и базы данных с резюме соискателей [11]. В исследованиях Агравала
1 Hootsuite and We Are Social. Digital 2021: Global Overview Report. URL: https://datareportal.com/reports/digi-tal-2021-global-overview-report (дата обращения: 20.08.2022).
и Тамбе используются онлайн-резюме для отслеживания карьерного роста сотрудников, уделяя особое внимание работникам, ранее занятым в фирмах, приобретённым путём выкупа за счёт заёмных средств [12].
Современный научно-технический прогресс и Интернет-технологии выступили катализатором бурного развития социальных медиа. В настоящее время существует множество категорий социальных медиа, включая, помимо прочего, социальные сети (Facebook, VK, LinkedIn), ми-кроблоги (Twitter), сервис обмена фотографиями (Instagram, Flickr, Photobucket, Picasa), агрегирование новостей (Google Reader, StumbleUpon, Feedburner), обмен видео (YouTube, TikTok, MetaCafe), стриминг (Ustream или Twitch.tv), виртуальные миры (Kaneva), игры (World of Tanks), поисковые системы (Google, Yandex) и мгновенный обмен сообщениями (Google Talk, Skype, WhatsApp, Viber, Telegram, Yahoo! мессенджер) [13]. Численность активных пользователей социальных медиа в мире на 1 января 2021 г. превысила 4,2 млрд. чел. (53,6 %).
Пользователи медиа платформ нередко ищут информацию о вакансиях, предполагающих постоянную либо временную занятость в отдельных населённых пунктах, или же они могут «твитнуть» в процессе поиска работы, а также в случаях начала трудовой деятельности. Аккаунты в социальных сетях позволяют определить социально-демографический, профессиональный портрет кандидатов и их территориальную принадлежность [14]. Пользователи Сети вводят текстовые обзоры и оставляют комментарии, содержащие информацию, которая может быть использована для получения конкретных объяснений по различным социально-трудовым проблемам [15].
Глобальные трансформации в сфере труда привели к распространению в социальных медиа общественных и академических дискуссий с центральными вопросами о «неустойчивой занятости» и «прекариате». Эта проблема широко исследуется в отечественной и зарубежной литературе [16; 17]. Наряду с этими источниками, атрибути-зации этого глобального явления будет способствовать получившее широкое распространение его обсуждение в социальных медиа.
Современные информационно-коммуникационные технологии дают возможность производить мониторинг упоминаний о неустойчивой
занятости в социальных сетях, блогах и открытых информационных ресурсах. Поиск субъектов неустойчивой занятости возможен с помощью использования технологий обработки больших массивов данных. Таким образом, анализируя профили и сообщения пользователей социальных медиа, можно получить информацию о масштабах, формах и проявлениях неустойчивой занятости. Данная информация представляет собой ценный ресурс для решения этой значимой проблемы в социально-трудовой сфере. Интернет-данные могут способствовать нашему пониманию рынка труда, заполняя пробелы, существующие в настоящее время в научной литературе [18].
Несомненно, социальные медиа можно использовать как вместо традиционных источников данных, так и в качестве дополнения к ним. Анте-нуччи и его коллеги по исследовательской группе утверждают, что преобразование данных из социальных медиа в экономические показатели может быть полезным для политиков и исследователей, которые должны анализировать и принимать решения до публикации в СМИ официальной информации или статистики [19]. Кроме того, данные социальных медиа представляют собой недорогой источник информации, в отличие от традиционных источников (социологические опросы, национальные системы сбора и хранения информации).
Однако Интернет-данные также имеют некоторые ограничения для исследователя [20]. Есть этические и технические вопросы (например, конфиденциальность). Кроме того, онлайн-дан-ные и сведения о вакансиях, в частности, неполны по своей природе, а вакансии представляют лишь небольшую часть спроса на рабочую силу. Данные о вакансиях могут быть смещены в сторону конкретных видов экономической деятельности, регионов или кандидатов. Например, в одном из докладов Карневале обнаружена субъективность в отношении высококвалифицированных белых воротничков и должностей в перечне опубликованных в Интернете вакансий из раздела «Наука, технологии, инженерия и математика».2 Американский экономист Дэвид Аутор указывает на неэффективный отбор соискателей (подать заявление о приёме на работу легко и недорого, поэтому соискатели откликаются на множество вакансий для которых они могут быть недостаточно квалифицированными) [21]. Веб-сайты или онлайн-платформы привлекают конкретных пользователей, что влияет на репрезентативность
2 Carnevale A. P., Jayasundera T., Repnikov D. Understanding Online Job Ads Data: A Technical Report, Georgetown University // McCourt School on Public Policy, Center on Education and the Workforce. 2014. 28 pages.
данных. Поэтому для формирования репрезентативной выборки в процессе исследования социальных медиа, следует изучить качество и релевантность Интернет-данных.
Объектом настоящей статьи является социально-демографический, профессиональный и региональный профиль субъекта, подверженного рискам неустойчивой занятости в России, предметом - совокупность факторов, атрибутов и последствий неустойчивой занятости по данным мониторинга пользователей социальных медиа.
Целью настоящего исследования является анализ упоминаний о неустойчивой занятости в социальных сетях, блогах и открытых информационных ресурсах для формирования профиля субъекта, подверженного рискам неустойчивой занятости в России, определения факторов и атрибутов прекаризации труда в России, а также систематизация её манифестаций в контексте негативного влияния на качество трудовой жизни, доходы от занятости и уровень жизни домохо-зяйств.
Гипотеза исследования состоит в том, что использование потенциала социальных медиа позволяет осуществлять профилирование и атрибутизацию неустойчивой занятости социально-демографических групп населения России, что выступает в качестве базиса для совершенствования социально-экономической политики государства, направленной на обеспечение достойного труда и повышение социальной защиты российских граждан.
Методология исследования
В качестве эмпирической базы проведённого исследования выступила выборка пользователей из социальных сетей, блогов и открытых информационных ресурсов, выявленных через автоматический поиск с помощью тезауруса, составленного на основе научных статей, публичных обсуждений и открытых информационных материалов, затрагивающих тему неустойчивой занятости, неформальной экономики и скрытых доходов. В процессе исследования произведён автоматический мониторинг упоминаний о неустойчивой занятости в социальных сетях, блогах и открытых информационных ресурсах. Поиск субъектов неустойчивой занятости осуществлялся с помощью использования технологии обработки больших массивов данных.
В общей сложности в процессе исследования обработано свыше 2 млн. веб-страниц, а генеральная выборка исследуемых данных составила более 4200 уникальных пользователей. Методика исследования базируется на алгоритме, состоящем из нижеприведённых этапов:
1. Составление первичного тезауруса - исходного списка ключевых слов для дальнейшего поиска обсуждений в автоматическом и полуавтоматическом режимах. В тезаурус вошли более 190 исходных запросов.
2. Проведение автоматизированного поиска по полученному первичному тезаурусу, а также обогащение его выражениями (терминами) близкими по семантике и словоформам с помощью технологий машинного обучения. В результате список ключевых слов был увеличен на 23,6 %, а итоговое количество выявленных упоминаний о неустойчивой занятости превысило 43 тысячи.
3. Полуавтоматическая сегментация найденных упоминаний о неустойчивой занятости: вы-
явление принадлежности к определённой половозрастной группе, профессиональной сфере, а также к региону и федеральному округу. География исследования неустойчивой занятости в России основывалась на квотной выборке. Результаты представлены на рисунках 1 и 2.
В результате полуавтоматической сегментации найденных в социальных сетях, блогах и открытых информационных ресурсах упоминаний о неустойчивой занятости, выявлена принадлежность субъектов неустойчивой занятости к определённой половозрастной группе и профессиональной сфере, а также их территориальное размещение в Российской Федерации.
Рисунок 1. Распределение участников выборки по федеральным округам
Figure 1. Distribution of Sample Participants by Federal Districts
Источник: составлено автором на основе данных мониторинга пользователей социальных медиа.
Рисунок 2. География исследования неустойчивой занятости в разрезе крупных городов России
Figure 2. Big Russian Cities Covered by Survey of Precarious Employment
Источник: составлено автором на основе данных мониторинга пользователей социальных медиа.
Результаты исследования
Представленный на рисунке 3 график иллюстрирует частоту партисипативности возрастных когорт в выборке (столбчатая диаграмма), а кривая линия показывает долю неустойчиво занятых.
Согласно результатам исследования, рискам неустойчивой занятости в наибольшей степени подвержены молодые люди до 23 лет, а также представители старшего поколения. Это обусловлено тем, что низкая востребованность на рынке труда и невысокая конкурентоспособность относительно других возрастных когорт вынуждает молодёжь и лиц предпенсионного возраста (работающих пенсионеров) занимать сегменты рынка труда с высоким риском неустойчивой занятости. Таким образом, для данных социально-уязвимых групп населения сам факт наличия оплачиваемой занятости является более важным, чем условия труда, размер вознаграждения и социальные гарантии. В возрастном интервале от 24 до 58 лет наблюдается
стабилизация численности неустойчиво занятых, вследствие активного периода трудоспособности.
Внутренний круг графика, изображённого на рисунке 4, подразумевает разбивку выборки по половому признаку. Внешний круг показывает долю мужчин и женщин, подверженных рискам неустойчивой занятости.
В гендерном разрезе пользователей сети Интернет, затронувших тему неустойчивой занятости, наблюдается преобладание мужского пола (рисунок 4). Данное обстоятельство свидетельствует о том, что для женщин преимущества и выгоды официального трудоустройства являются более значимыми. Мужчинам, зачастую, более важен размер фактически получаемого дохода чем широкий перечень социальных гарантий, льгот и компенсаций. Кроме того, зачастую именно мужчины выступают в качестве трудовых мигрантов, которые в наибольшей степени подвержены рискам неустойчивой занятости.
Рисунок 3. Возрастная структура субъектов неустойчивой занятости
Figure 3. Age of Precarious Employment Actors
Мужчины, %
49
61
Жешшшы, %
Ш
39
Доля подверженных рискам неустойчивой занятости
Рисунок 4. Гендерная структура субъектов неустойчивой занятости
Figure 4. Gender of Precarious Employment Actors
Источник: составлено автором на основе данных мониторинга пользователей социальных медиа.
Источник: составлено автором на основе данных мониторинга пользователей социальных медиа.
По результатам исследования уровня образования субъектов неустойчивой занятости, установлена достаточно высокая доля лиц (50 %), имеющих высшее и среднее профессиональное образование (рисунок 5).
Несмотря на то, что в экономически развитых странах мира высшее образование повышает востребованность специалиста и шансы на официальное трудоустройство с высоким уровнем обеспечения трудовых прав и социальных гарантий, в российских реалиях оно не является гарантией защиты от неустойчивой занятости. Дефицит достойного труда, который выражается в нестабильной и краткосрочной занятости, низкой оплате труда специалистов с высшим и средним профессиональным образованием в регионах России, приводит к распространению рисков неустойчивой занятости даже среди лиц с высоким образовательным и профессионально-квалификационным уровнем. Автоматизация технологических процессов, распространение
цифровых технологий и гибких форм занятости, способствуют усилению конкуренции на отдельных региональных рынках труда и увеличению прекаризации занятости.
В результате исследования выяснено, что в отраслевом разрезе большинство неустойчиво занятых принадлежат к сфере торговли (24,3 %), что корреспондирует с данными Росстата о численности занятых по видам экономической деятельности, которые свидетельствуют о том, что в сфере оптовой и розничной торговли, ремонта автотранспортных средств и мотоциклов в России занято 19 % от общей численности рабочей силы. Наряду с этим, значимая доля неустойчиво занятых задействована в сельском хозяйстве (16 %) и строительной отрасли (17 %), что объясняется массовостью представляемых ими профессий, особенностями организации производства и труда в этих сферах деятельности, а также невысокими требованиями работодателя к образованию и уровню квалификации работников (рисунок 6).
Высшее профессиональное Среднее профессиональное Среднее общее Основное общее Отсутствует
Рисунок 5. Уровень образования субъектов неустойчивой занятости
Figure 5. Education Level of Precarious Employment Actors
Источник: составлено автором на основе данных мониторинга пользователей социальных медиа.
Торговля
24% J V
Прочие / X Сельское
\
7% / ]
Образование *' /0Д /'"Промышленность
V- 13%
17%
Строительство Транспорт
Рисунок 6. Отраслевая принадлежность субъектов неустойчивой занятости
Figure 6. Share of Precarious Employment Actors in Sectors of the Economy
Источник: составлено автором на основе данных мониторинга пользователей социальных медиа. -©0 УРОВЕНЬ ЖИЗНИ НАСЕЛЕНИЯ РЕГИОНОВ РОССИИ • 2022 Том 18 № 4 • С. 491-501
По данным социальных медиа, наибольшие масштабы и распространение неустойчивой занятости наблюдаются в Северо-Кавказском (48,6 %), Дальневосточном (30,4 %) и Приволжском федеральных округах (29 %) (рисунок 7). Наиболее уязвимыми себя считают жители Карачаево-Черкесской Республики, Республики Ингушетия, Республики Дагестан, Республики Алтай, Республики Тыва, Республики Мордовия, Республики Марий Эл и др.
Это объясняется тем, что в субъектах РФ с высоким уровнем безработицы и напряжённости на рынке труда, население, не рассматривающее переезд в другой регион, вынуждено соглашаться на неформальные трудовые отношения, отсутствие социальных и трудовых гарантий, сверхурочную работу либо на временную занятость и другие формы прекаризованной занятости. Кроме того, исследование установило, что отдалённость федерального округа от центра страны влияет на возрастание рисков неустойчивой занятости для местного населения. Главным образом, это обусловлено межрегиональными диспропорциями социально-экономического развития России.
Выводы
1. По итогам проведённого исследования на основе данных социальных медиа, составлен социально-демографический, профессиональный и региональный профиль субъекта, подверженного рискам неустойчивой занятости в России. Резуль-
таты представлены на рисунке 8. Формируется образ мужчины в возрасте до 23, либо старше 58 лет со средним общим образованием, проживающим в моноэтнических республиках Северо-Кавказского, Дальневосточного и Приволжского федеральных округов, занятый оплачиваемой деятельностью в сферах торговли, сельского хозяйства и строительства, для которого характерны: дефицит или отсутствие востребованных навыков; сложности с трудоустройством; нерегулярные доходы; неудовлетворительный уровень жилищного обеспечения.
2. В результате анализа данных социальных медиа, охватывающих наиболее часто встречающиеся упоминания неустойчивой занятости, определены факторы и атрибуты прекаризации труда в России:
■ Срочные трудовые соглашения, договоры гражданско-правового характера, отсутствие трудовых соглашений либо временная работа без оформления трудовых отношений;
■ Оплата наличными за неофициальную / временную работу (фриланс, подработки, шабашки);
■ Нестабильная, неконкурентоспособная и необоснованно заниженная оплата труда;
■ Получение всей суммы заработной платы неофициально («на руки в конверте»);
■ Работодатель не выплачивает налоги и страховые взносы, не оплачиваются больничные и отпуска;
■ Работодателем не осуществляется предварительное уведомление об изменениях условий труда
Рисунок 7. Соотношение неустойчивой занятости и безработицы в разрезе федеральных
округов России
Figure 7. Ratio of Precarious Employment and Unemployment by Federal Districts of Russia
Источник: составлено автором по данным Росстата и на основе результатов мониторинга пользователей социальных медиа.
Рисунок 8. Профиль субъекта неустойчивой занятости в России
Figure 8. Profile of a Subject with High Risks of Precarious Employment in Russia
Источник: составлено автором на основе данных мониторинга пользователей социальных медиа.
(введение неполной рабочей недели, предстоящее сокращение, перевод на другую работу и т.д.);
■ Задержка заработной платы более 5 рабочих дней и не менее одного раза в год либо её невыплата (частичная оплата);
■ Отсутствие либо ненадлежащее обеспечение норм безопасности при выполнении работ и грубое несоблюдение требований по охране труда;
■ Недостаток или отсутствие обучения, повышения квалификации и карьерного развития;
■ Сверхнормативная (10-15 часов в день) продолжительность рабочего дня, в том числе неоплачиваемые переработки.
В разрезе потенциальных негативных эффектов прекаризированного положения, пользователи социальных сетей, блогов и открытых информационных ресурсов зачастую упоминали следующие последствия:
■ Отсутствие защищённости и уверенности в работе и в завтрашнем дне;
■ Нестабильный доход, невысокий уровень социальной защиты, отсутствие социальных гарантий;
■ Нарушение баланса работа-личная жизнь;
■ Риски для физического и психического здоровья (стресс и эмоциональное выгорание), а также безопасности;
■ Социальная и профессиональная изоляция.
На основании проведённого мониторинга
упоминаний о неустойчивой занятости в социальных сетях, блогах и открытых информацион-
ных ресурсах, произведём систематизацию её манифестаций в контексте негативного влияния на качество трудовой жизни, доходы от занятости и уровень жизни домохозяйств:
■ Оплачиваемая занятость, характеризующаяся нестабильностью и неопределённостью, которая предполагает высокий риск её утраты, что приведёт к потере заработка (доходов) и снижению уровня жизни домохозяйств. Этот аспект также связан с ненормированными и неоплачиваемыми подработками, которые определяют вола-тильность доходов от неустойчивой занятости;
■ Работа, имеющая слабые экономические эффекты и ограниченные социальные гарантии, в том числе медицинское страхование или пенсионное обеспечение. Нередко уровень оплаты труда на прекаризированных рабочих местах сопоставим либо незначительно превосходит региональный прожиточный минимум и МРОТ, что в свою очередь не способствует повышению реальных доходов населения и преодолению бедности многими российскими домохозяйствами. Серая зарплата и отсутствие возможностей осуществлять сбережения в результате прекаризации труда, в долгосрочной перспективе обрекают неустойчиво занятых на бедную старость и иждивенчество;
■ Оплачиваемая занятость, предполагающая недостаточный уровень социальных гарантий и низкую нормативно-правовую защиту трудовых прав работников. В случае перевода сотрудника на неполную занятость, понижения заработной пла-
ты или сокращения перечня социальных гарантий, задержек по выплате заработной платы и пособий, необоснованного увольнения, а также других трудовых споров и конфликтов, наёмному работнику в условиях прекаризации его труда, гораздо сложнее отстоять собственные права и гарантии, что отражается на доходе от занятости либо приводит к утрате оплачиваемой занятости, дестабилизируя экономическую устойчивость домохозяйства;
■ Рабочие места, ограниченные в резервах оптимизации до уровня качественных и достойных рабочих мест. Инвестиции в человеческий капитал на прекаризированных рабочих местах жёстко лимитированы либо отсутствуют. Это обусловливает потребительское отношение к работнику, который рассматривается как максимально эксплуатируемый ресурс, не требующий вложений, при исчерпании которого можно от него избавиться. В этой связи, кардинально сужены возможности долговременной занятости, увеличения доходов и повышения качества трудовой жизни.
■ Оплачиваемая занятость, подвергающая опасности здоровье и жизнь работника, не обеспечивающая надлежащий уровень охраны труда. Занятость на прекаризированных рабочих местах сопряжена с высоким риском потери трудоспособности или получения более тяжёлого увечья, в том числе с летальным исходом. Подобные случаи предполагают временную либо постоянную утрату домохозяйством доходов от занятости и отражаются на их уровне жизни.
Заключение
Трансформация сферы труда в процессе современного этапа революции 4.0 и формирование в России цифровой экономики, а также стремительное и широкое распространение цифровых инструментов, интерактивных платформ и информационных технологий (в том числе применение технологий BIG DATA) на рынке труда предоставляют возможность осуществлять мониторинг, анализ и оценку качества социально-трудовых отношений, способствуя более эффективному решению проблемы неустойчивой занятости.
Спецификация социально-демографического, профессионального и регионального профиля субъекта, подверженного рискам неустойчивой занятости в России, обусловливает необходимость обеспечения достойного труда и усиления государственной поддержки уязвимых групп населения. Государство должно стимулировать работодателей к заключению цивилизованных трудовых соглашений, гарантируя долговременную занятость и инвестиции в человеческий капитал наёмных работников. Отсутствие действенной государственной политики, направленной на минимизацию проявлений неустойчивой занятости, выступает в качестве одного из ключевых факторов консервации низкого уровня жизни российских граждан.
Список литературы
1. Foster G. Fishing with the Net for Research Data // British Journal of Educational Technology. 1994. Vol. 25. Issue 2. P. 91-97. DOI: 10.1111/j.1467-8535.1994.tb00094.x.
2. Kehoe C. M., Pitkow J. E. Surveying the Territory: GVU's Five WWW User Surveys // The World Wide Web Journal. 1996. Vol. 1. No. 3. P. 77-84.
3. Kiesler S., Sproull L. S. Response Effects in the Electronic Survey // Public Opinion Quarterly. 1986. Vol. 50. Issue 3. P. 402-413. EDN IYAQAV
4. Finholt T, Sproull L. S. Electronic Groups at Work // Organization Science. 1990. Vol. 1. Issue 1. P. 41-64. DOI: 10.1287/ orsc.1.1.41.
5. Freeman L. C. The Impact of Computer-Based Communication on the Social Structure of an Emerging Social Scientific Specialty // Social Networks. 1984. Vol. 6. Issue 3. P. 201-221. DOI: 10.1016/0378-8733(84)90011-X.
6. Askitas N., Zimmermann K.F. The Internet as a Data Source for Advancement in Social Sciences // International Journal of Manpower. 2015. Vol. 36. Issue 1. P. 2-12. DOI 10.1108/IJM-02-2015-0029, EDN WNLTGX
7. Kuhn P., Skuterud M. Internet Job Search and Unemployment Durations // American Economic Review. 2004. Vol. 94. No. 1. P. 218-232. DOI: 10.1257/000282804322970779.
8. Hershbein Brad and Lisa B. Kahn. Do Recessions Accelerate Routine-Biased Technological Change? Evidence from Vacancy Postings // American Economic Review. Vol. 108. No. 7. P. 1737-1772. DOI: 10.1257/aer.20161570.
9. Sasser Modestino A., Shoag D., Ballance J. Upskilling: Do Employers Demand Greater Skill When Skilled Workers Are Plentiful? // The Review of Economics and Statistics. 2020. Vol. 102. Issue 4. P. 793-805. DOI: 10.1162/rest_a_00835.
10. Kudlyak M., Lkhagvasuren D., Sysuyev R. Systematic Job Search: New Evidence from Individual Job Application Data // FRB Richmond Working Paper No. 12-03R. 2012. 42 Pages. DOI: 10.2139/ssrn.2191172.
11. Brencic V. Search Online: Evidence from Acquisition of Information on Online Job Boards and Resume Banks // Journal of Economic Psychology. 2014. Vol. 42. P. 112-125. DOI: 10.1016/j.joep.2014.02.003.
12. Agrawal A., Tambe P. Private Equity and Workers' Career Paths: The Role of Technological Change // The Review of Financial Studies. 2016. Vol. 29. P. 2455-2489. DOI: 10.1093/rfs/hhw025, EDN YXWHHB
13. Reza Zafarani, Mohammad Ali Abbasi, and Huan Liu. Social Media Mining: An Introduction // Cambridge University Press. 2014. 320 Pages. ISBN: 9781107018853. DOI: 10.1017/СВ09781139088510.
14. Современные информационные технологии регулирования занятости от неустойчивых к устойчивым формам /
B.Н. Бобков, И.В. Новикова, И.А. Шичкин, Н.В. Бобков // Уровень жизни населения регионов России. 2016. № 4(202).
C. 47-59. EDN YGFWJN
15. Castells M. The Rise of the Network Society // Oxford: Blackwell Publishing Ltd. Vol. 1, Second Edition. 2010. 656 Pages. ISBN: 9781444319514. DOI: 10.1002/9781444319514.
16. Неустойчивая занятость в Российской Федерации: теория и методология выявления, оценивание и вектор сокращения / В.Н. Бобков, В.Г. Квачёв, И.Б. Колмаков, И.А. Шичкин и др. // Москва: Общество с ограниченной ответственностью «Издательство КноРус», 2018. 342 с. EDN YZIMCL
17. Kalleberg A. L. Precarious Work, Insecure Workers: Employment Relations in Transition // American Sociological Review. 2009. Vol. 74. P. 6-8. DOI: 10.1177/000312240907400101.
18. Kurekova L., Miroslav B., Thum A. Using Internet Data to Analyse the Labour Market: A Methodological Enquiry // IZA Journal of Labor Economics. Vol. 4. 2015. DOI: 10.1186/s40172-015-0034-4.
19. Ringtail: Feature Selection for Easier Nowcasting / D. Antenucci, M. J. Cafarella, M. Levenstein, M. Shapiro // WebDB. 2013. P. 49-54.
20. Benfield J. A., Szlemko W. J. Internet-Based Data Collection: Promises and Realities // Journal of Research Practice. 2006. Vol. 2. Issue 2. Article D1. Retrieved from https://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ805689.pdf.
21. Autor David H. Wiring the Labor Market // Journal of Economic Perspectives. 2001. Vol. 15. Issue 1. P. 25-40. EDN DMBJWH Информация об авторе:
Игорь Алексеевич Шичкин - к.э.н., доцент базовой кафедры Торгово-промышленной палаты РФ «Управление человеческими ресурсами», ведущий научный сотрудник научного Центра экономики труда Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова.
(E-mail: shichkinia@mail.ru), (elibrary AuthorID: 509646), (ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3158-0648),
(ResearchID: AAC-6086-2022)
Автор заявляет об отсутствии конфликта интересов.
Статья поступила в редакцию 21.08.2022; одобрена после рецензирования 21.10.2022; принята к публикации 11.11.2022.
References
1. Foster G. Fishing with the Net for Research Data. British Journal of Educational Technology. 1994;25(2):91-97. DOI: 10.1111/ j.1467-8535.1994.tb00094.x.
2. Kehoe C. M., Pitkow J. E. Surveying the Territory: GVU's Five WWW User Surveys. The World Wide Web Journal. 1996;1(3):77-84.
3. Kiesler S., Sproull L. S. Response Effects in the Electronic Survey. Public Opinion Quarterly. 1986;50(3):402-413.
4. Finholt T., Sproull L. S. Electronic Groups at Work. Organization Science. 1990;1(1):41-64. DOI: 10.1287/orsc.1.1.41.
5. Freeman L. C. The Impact of Computer-Based Communication on the Social Structure of an Emerging Social Scientific Specialty. Social Networks. 1984;6(3):201-221. DOI: 10.1016/0378-8733(84)90011-X.
6. Askitas N., Zimmermann K.F. The Internet as a Data Source for Advancement in Social Sciences. International Journal of Manpower. 2015;36(1):2-12. DOI: 10.1108/IJM-02-2015-0029.
7. Kuhn P., Skuterud M. Internet Job Search and Unemployment Durations. American Economic Review. 2004;94(1):218-232. DOI: 10.1257/000282804322970779.
8. Hershbein Brad and Lisa B. Kahn. Do Recessions Accelerate Routine-Biased Technological Change? Evidence from Vacancy Postings. American Economic Review. 2018;108(7):1737-1772. DOI: 10.1257/aer.20161570.
9. Sasser Modestino A., Shoag D., Balance J. Upskilling: Do Employers Demand Greater Skill When Skilled Workers Are Plentiful? The Review of Economics and Statistics. 2020;102(4): 793-805. DOI: 10.1162/rest_a_00835.
10. Kudlyak M., Lkhagvasuren D., Sysuyev R. Systematic Job Search: New Evidence from Individual Job Application Data. FRB Richmond Working Paper No. 12-03R. 2012. 42 p. DOI: 10.2139/ssrn.2191172.
11. Brencic V. Search Online: Evidence from Acquisition of Information on Online Job Boards and Resume Banks. Journal of Economic Psychology. 2014;42:112-125. DOI: 10.1016/j.joep.2014.02.003.
12. Agrawal A., Tambe P. Private Equity and Workers' Career Paths: The Role of Technological Change. The Review of Financial Studies. 2016;29:2455-2489. DOI: 10.1093/rfs/hhw025.
13. Reza Zafarani, Mohammad Ali Abbasi, and Huan Liu. Social Media Mining: An Introduction. Cambridge University Press. 2014. 320 p. ISBN: 9781107018853. DOI: 10.1017/CBO9781139088510.
14. Modern Information Technologies for Regulating Employment from Precarious to Sustainable Forms. V. N. Bobkov, I. V. Novikova, I. A. Shichkin, N. V. Bobkov. Living Standards of the Population in the Regions of Russia. 2016;4(202):47-59. DOI: 10.12737/24233. (In Russ.).
15. Castells M. The Rise of the Network Society. Oxford: Blackwell Publishing Ltd. Vol. 1, Second Edition. 2010. 656 p. ISBN: 9781444319514. DOI: 10.1002/9781444319514.
16. Precarious Employment in Russian Federation: Theory and Methodology of Detection, Assessment and Reduction. V. N. Bobkov, V. G. Kvachev, I. B. Kolmakov, I. A. Shichkin and others. Moscow: Limited Liability Company KNORUS Publishing House. 2018. 342 p. (In Russ.).
17. Kalleberg A. L. Precarious Work, Insecure Workers: Employment Relations in Transition. American Sociological Review. 2009;74:6-8. DOI: 10.1177/000312240907400101.
18. Kurekova L., Miroslav B., Thum A. Using Internet Data to Analyse the Labour Market: A Methodological Enquiry. IZA Journal of Labor Economics. 2015;4:18. DOI: 10.1186/s40172-015-0034-4.
19. Ringtail: Feature Selection for Easier Nowcasting. D. Antenucci, M. J. Cafarella, M. Levenstein, M. Shapiro. WebDB. 2013; 49-54.
20. Benfield J. A., Szlemko W. J. Internet-Based Data Collection: Promises and Realities. Journal of Research Practice. 2006;2(2). Article D1. Retrieved from https://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ805689.pdf.
21. Autor David H. Wiring the Labor Market. Journal of Economic Perspectives. 2001;15(1):25-40.
Information about the author:
Igor A. Shichkin - Ph.D. (Economy), Associate Professor of the Basic Department under Chamber of Commerce and Industry of the Russian Federation «Human Resource Management», Leading Researcher of Scientific Center of Labour Economics at Plekhanov Russian University of Economics.
(E-mail: shichkinia@mail.ru), (elibrary AuthorID: 509646), (ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3158-0648),
(ResearchID: AAC-6086-2022)
The authors declare no conflicts of interests.
The article was submitted 21.08.2022; approved after reviewing 21.10.2022; accepted for publication 11.11.2022.
