CC BY
0
1т/АУотЛ0.52944Ш12023.55А001 Научная статья
Образование молодежи и ее положение на рынке труда
М. Л. Агранович, О. В. Зайцева, М. А. Ливенец н, И. В. Селиверстова
Федеральный институт развития образования РАНХиГС, Москва, Российская Федерация н ¡vs2606@yandex.ru
Аннотация
Введение. Несмотря на рекордный в 2023 году рост занятости в России, проблема молодежной безработицы остается весьма актуальной. Молодежь, особенно в период кризисов и социоэкономической напряженности, находится в более уязвимом положении на рынке труда. Российские и международные исследования подтверждают, что занятость молодых людей в значительной степени связана с уровнем их образования.
Цель. Анализ влияния уровня образования российской молодежи на показатели ее трудоустройства и его изменения в зависимости от внешних факторов. Методы. В ходе исследования был реализован динамический сравнительный анализ различных факторов, определявших трудоустройство молодежи в 2022 году в сравнении с 2019 годом. Расчеты корреляционных связей и регрессионных моделей опирались на первичные данные об исполнении консолидированного бюджета субъектов РФ, статистику Росстата, Минпросвещения, Минобрнауки и Минтруда России в разрезе субъектов РФ. Анализ проводился по трем группам регионов с опорой на авторскую методику кластеризации.
Результаты. Выявлены связи между образовательным статусом молодежи и социально-экономическими факторами, а также параметрами системы образования по группам регионов; обозначены тенденции изменения показателей трудоустройства и экономической активности в зависимости от влиявших на них социально-экономических факторов в 2022 году (по сравнению с «доковидным» 2019 годом). Научная новизна. Динамический анализ показателей проводился с опорой на уникальную методику кластеризации субъектов РФ, согласно которой регионы группировались в зависимости не только от уровня социально-экономического развития, но и от других факторов, оказывающих влияние на занятость населения, например параметров образовательных систем.
Практическая значимость. Конкретизация факторов, влияющих на занятость молодежи с разным уровнем образования по разным группам регионов, позволит повысить эффективность социальной политики, направленной на активизацию молодежи на рынке труда.
Ключевые слова: молодежная занятость, молодежная безработица, образование молодежи, трудоустройство молодежи, образовательный уровень, рынок труда
Для цитирования: Агранович М. Л., Зайцева О. В., Ливенец М. А., Селиверстова И. В. Образование молодежи и ее положение на рынке труда // Профессиональное образование и рынок труда. 2023. Т. 11. № 4. С. 6-24. https://d0i.0rg/10.52944/P0RT.2023.55.4.001
Статья поступила в редакцию 12 октября 2023 г.; поступила после рецензирования 8 ноября 2023 г.; принята к публикации 10 ноября 2023 г.
© Агранович М. Л., Зайцева О. В., Ливенец М. А., Селиверстова И. В., 2023
Original article
Youth education and their status in the labour market
Mark L. Agranovich x, Olga V. Zaitseva, Marina A. Livenets, Irina V. Seliverstova
FIRO RANEPA, Moscow, Russian Federation H agranovich-ml@ranepa.ru
Abstract
Introduction. Despite record employment growth in Russia in 2023, the issue of youth unemployment remains highly relevant. Young people are particularly vulnerable in the labour market compared to other age groups. Russian and international studies have confirmed a significant relationship between the employment of young people and their level of education.
Aim. The aim of this study is to analyse the influence of the educational level of Russian youth on their employment rates and how this is affected by external factors. Methods. The study implemented a dynamic comparative analysis of various factors determining the employment of young people in 2022 compared to 2019. This involved calculating correlations and regression models based on primary data from the consolidated budget of the constituent entities of the Russian Federation, as well as statistics from Rosstat, the Ministry of Education and Science of Russia, and the Ministry of Labour of Russia. The analysis was conducted upon three groups of regions based on the author's clustering methodology..
Results. The study revealed the links between the status of young people with different levels of education in the labour market and socio-economic factors, as well as the impact of the education system on employment and economic activity indicators in 2022 compared to 2019.
Scientific novelty. The unique methodology of clustering the Russian Federation subjects allowed for a dynamic analysis of indicators from 2019 to 2022, grouping regions not only based on socio-economic development but also other factors affecting the population's status in the labour market, particularly educational parameters. Practical significance. The study's findings will help to specify factors influencing the employment of youth with different levels of education in different regions, ultimately increasing the effectiveness of social policies aimed at activating youth in the labour market.
Keywords: labour market, youth employment, youth unemployment, youth education, educational level
For citation: Agranovich, M. L., Zaitseva, O. V., Livenets, M. A., & Seliverstova, I. V. (2023). Youth education and their status in the labour market. Vocational Education and Labour Market, 11 (4), 6-24. https://doi.org/10.52944/P0RT.2023.55.4.001
Received October 12, 2023; November 8, 2023; November 10, 2023.
Введение
Несмотря на рекордный в 2023 году рост занятости в России, проблема молодежной безработицы по-прежнему остается весьма актуальной. Молодежь остается наиболее уязвимой группой населения на рынке труда. В августе 2023 года 561,2 тыс. молодых людей в возрасте до 25 лет числились безработными, что составило 24,4 % от всех безработных нашей страны1. Во втором квартале 2023 года уровень безработицы среди молодежи в возрасте 15-29 лет достиг 6,4 %2, в то время как доля безработных среди всего населения за аналогичный период была 3,2 %3.
Проблема молодежной безработицы существует в подавляющем большинстве стран. При этом среди молодежи не только выше уровень безработицы, но и ниже уровень экономической активности. Проблема усугубляется тем, что в период кризисов и других экстраординарных событий, как, например, во время пандемии COVID-19, статус молодежи на рынке труда (экономическая активность, уровень безработицы) ухудшается сильнее, чем населения в целом. Уровень молодежной безработицы и уровень экономической активности зависят от общего уровня безработицы и уровня экономического развития. Вместе с тем, как показывают и статистика, и многие исследования, положение молодежи на рынке труда в значительной степени связано с уровнем образования.
Проблема связи образования и занятости исследуется во многих аспектах. J. Mincer (1991) подтвердил, что более высокий уровень образования закономерно понижает вероятность стать безработным или не найти работу при повторном трудоустройстве. К наиболее значимым исследованиям, посвященным проблемам взаимосвязи образования и рынка труда, можно отнести работы G. Becker (1993), а также С. Riddell, X. Song (2011), С. Рощина, А. Слесаревой (2012), K. Mok, A.Wu (2016), В. Гимпельсона, Р. Капелюшникова, А Шаруниной (2018), показавших влияние уровня образования на мобильность рабочей силы. Связь качества образования и успешности трудоустройства наглядно продемонстрирована M. Jacob (Jacob et al., 2019). Была и остается популярной темой исследование корреляции уровня образования и заработка, здесь можно выделить более раннюю работу D. Checchi (2006), в которой показано, как размер заработной платы людей с разным уровнем образования зависит от страны и ситуации на местном рынке труда. Важно отметить, что сам по себе уровень образования не является первостепенным фактором успешности трудоустройства, а определяется иными детерминантами, в том числе социально-экономическим положением семьи и / или уровнем образования родителей (Coleman, 1991; Dale, 2002; Pusterla, 2017; Российский работник..., 2011), подтверждением чего является текущая ситуации на рынке труда, когда получение диплома о третичном образовании уже не является гарантией трудоустройства, более высоких доходов или восходящей социальной мобильности.
1 Социально-экономическое положение России, январь-август 2023 года. Москва: Федеральная служба государственной статистики (РОССТАТ). https://rosstat.aov.ru/storaqe/mediabank/osn-08-2023.pdf
2 Татьяна Голикова обсудила с регионами реализацию мер поддержки занятости 5 сентября 2023 // Правительство Российской Федерации, 5 сентября 2023. http://qovernment.ru/news/49426
3 Безработные в возрасте 15 лет и старше по данным издания «Социально-экономическое положение России. Январь-август 2023 года». https://rosstat.qov.ru/storaqe/mediabank/osn-08-2023.pdf
Резюмируя мнения авторов, исследующих связь между образованием и рынком труда, можно выделить три основные функции образования.
1. Образование как ключевой фактор, влияющий на трудоустройство молодых людей - образование как предиктор.
Результаты исследований указывают на тесную взаимосвязь (хотя и не всегда линейную, зависящую от многих других внешних факторов) между уровнем образования и вероятностью успешного трудоустройства молодых людей.
2. Образование как конкретизирующая характеристика - образование как детерминанта.
Образование детерминирует характерные особенности молодых людей, которые влияют на их способности и возможности при устройстве на конкретные рабочие места. Детерминирующей характеристикой может выступать и качество образования.
3. Образование как средство при трудоустройстве - образование как инструмент.
Образование играет роль важного средства при трудоустройстве, предоставляя необходимые инструменты для успешного поиска и получения работы. Диплом или сертификат о наличии конкретной специализации может стать формой допуска к определенному сектору или отрасли рынка труда, профессии или должности.
В 2023 году Центром мониторинга и статистики образования ФИРО РАНХиГС было реализовано исследование, направленное на выявление связи показателей трудоустройства молодежи с уровнем образования и социально-экономическими показателями развития регионов. В статье представлены основные результаты исследования по блоку трудоустройства молодежи и его связи с уровнем образования и внешними факторами.
Методы
В рамках данного исследования под группой «молодежь» понимаются лица в возрасте от 15 до 34 лет1. Возрастные группы 15-24 и 25-34 лет считаются оптимальными с точки зрения полноты и актуальности для понимания динамики молодежного рынка труда. Для первой возрастной группы (15-24 года) характерны переход от образования к работе, получение раннего опыта работы, развитие навыков и наличие проблемы выхода на рынок труда. Возрастная группа 25-34 года отражает следующий этап ранней взрослости, характеризующийся становлением карьеры, дальнейшим приобретением навыков и потенциальной карьерной мобильностью.
Исходя из задач исследования, анализ проводился по двум направлениям:
1) выявлялась связь между уровнем полученного образования молодежи (15-24 года), молодых взрослых (25-34 года) и населения в трудоспособном возрасте в целом, с одной стороны, и уровнем безработицы или занятости этих групп населения;
1 В соответствии с ФЗ от 30.12 2020 г. № 489-ФЗ «О молодежной политике в Российской Федерации» к категории молодежь в России относятся граждане от 14 до 35 лет. Ранее молодежью считалось население в возрасте 14-30 лет.
2) выявлялся набор внешних факторов (от уровня безработицы в целом и показателей валового регионального продукта до доступности профессионального образования разного уровня в регионе), влияющих на занятость молодежи с разным уровнем образования;
Необходимость учитывать широкую дифференциацию субъектов Федерации по социально-экономическим показателям, уроню развития и ресурсному обеспечению региональных образовательных систем, а также гипотеза о дифференцированном влиянии сходных факторов в разных условиях определили задачу кластеризации регионов РФ, группировка регионов (табл. 1) проводилась в соответствии с теми факторами, которые были выявлены в ходе корреляционного анализа как связанные со статусом молодых людей на рынке труда (в первую очередь с занятостью), а именно:
- уровнем занятости населения;
- подушевым валовым региональным продуктом (далее - ВРП);
- долей обрабатывающей промышленности в ВРП;
- долей профессиональной, научной и технической деятельности (далее - НТД) в ВРП;
- относительным к общей численности населения количеством студентов, обучающихся по программам бакалавриата, специалитета, магистратуры.
Для группировки показатели, отражающие значения факторов, нормировались, после чего рассчитывался сводный индекс для разбиения регионов на группы. Расчет веса входящих в сводный индекс частных индексов производился с использованием коэффициентов корреляции, и на их основе определялись весовые коэффициенты. Такой подход позволил учесть важность влияния каждого из факторов, характеризуемых частными индексами, на значение сводного индекса.
Для выявления потенциальных взаимосвязей между переменными был проведен корреляционный анализ. Этот этап позволил выявить предварительные тренды и зависимости, которые затем учитывались при выборе переменных для включения в регрессионные модели. Выбор индикаторов, включаемых в регрессионные модели, осуществлялся на основе нескольких критериев, включая их теоретическую обоснованность, статистическую значимость и возможность интерпретации результатов. Важным здесь было стремление избежать мультиколлинеарности и подбор набора переменных, наилучшим образом описывающих взаимосвязи между статусом молодежи на рынке труда, уровнем образования и характеристиками регионов.
Анализ проводился по нескольким важным зависимым переменным, включающим уровень безработицы и долю экономически неактивных среди населения в возрасте 25-29 лет, а также 25-64 лет, с разбивкой по уровням образования. В ходе исследования было построено 72 регрессионные модели, включающих широкий спектр независимых переменных, таких как подушевой ВРП, отраслевая структура валовой добавленной стоимости, численность студентов в системах профессионального и высшего образования, расходы на образование, уровень городского населения, демографические и миграционные характеристики, а также данные об инновационной активности в регионах.
Таблица 1 / Table 1
Группировка регионов Region grouping
Группа 1 Группа 2 Группа 3
г. Москва - Московская область* Удмуртская Республика Брянская область
г. Санкт-Петербург - Ленинградская область* Чувашская Республика Республика Коми
Челябинская область Ивановская область Орловская область
Калужская область Белгородская область Ставропольский край
Нижегородская область Пермский край Кемеровская область
Омская область Ханты-Мансийский АО Республика Хакасия
Свердловская область Томская область Псковская область
Тульская область Волгоградская область Астраханская область
Красноярский край Амурская область Республика Саха (Якутия)
Владимирская область Рязанская область Архангельская область
Самарская область Республика Марий Эл Кабардино-Балкарская Республика
Ямало-Ненецкий авт. округ Кировская область Республика Адыгея
Республика Башкортостан Курская область Чукотский авт. округ
Республика Татарстан Ульяновская область Республика Крым
Липецкая область Пензенская область Курганская область
Мурманская область Хабаровский край Республика Калмыкия
Воронежская область Камчатский край Забайкальский край
Новосибирская область Ростовская область Чеченская Республика
Калининградская область Саратовская область Республика Бурятия
Республика Мордовия Смоленская область Еврейская авт. область
Ярославская область Сахалинская область Карачаево-Черкесская Республика
Тюменская область (без АО) Магаданская область Республика Алтай
Новгородская область Краснодарский край Республика Дагестан
Тверская область г. Севастополь Республика Северная Осетия-Алания
Вологодская область Приморский край Республика Ингушетия
Иркутская область Республика Тыва
Алтайский край
Оренбургская область
Республика Карелия
Ненецкий авт. округ
Костромская область
Тамбовская область
* Москва и Московская область, Санкт-Петербург и Ленинградская область рассматривались не по отдельности, а как единые агломерации. Это обусловлено масштабами образовательной и трудовой миграции между парами данных регионов.
Важно отметить, что в рамках данного исследования также были проанализированы связи с трудоспособным населением в возрасте 25-64 лет, что позволило выявить уникальные факторы, оказывающие влияние на трудоустройство молодежи, и сопоставить их с общими тенденциями на рынке труда.
Расчеты корреляционных связей и регрессионных моделей опирались на первичные данные об исполнении консолидированного бюджета субъектов РФ, статистику Росстата, Минпросвещения, Минобрнауки и Минтруда России в разрезе субъектов РФ.
В ходе исследования был реализован динамический сравнительный анализ различных факторов в 2022 году по сравнению с 2019 годом.
Результаты и обсуждение
Реализованный в рамках исследования анализ результатов статистических моделей продемонстрировал, что уровень безработицы и доля экономически неактивных отрицательно коррелирует с большинством анализируемых социальных явлений. Это означает, что при более высоком уровне безработицы другие социальные явления имеют тенденцию к снижению и наоборот.
Наиболее сильная и устойчивая взаимосвязь статуса молодежи на рынке труда прослеживается со следующими показателями1:
1) удельный вес городского населения (коэффициент корреляции -0,61) (рис. 1). Более высокий уровень городского населения коррелирует с более низким уровнем безработицы среди молодежи. Это указывает на то, что городская среда предоставляет больше возможностей для трудоустройства молодежи;
2) отраслевая структура валовой добавленной стоимости (Обрабатывающие производства) (коэффициент корреляции - 0,45);
3) отраслевая структура валовой добавленной стоимости (Деятельность профессиональная, научная и техническая) (коэффициент корреляции - 0,41); производство и профессиональная, научная и техническая деятельность являются относительно высокооплачиваемыми отраслями, в этих отраслях существует более высокий спрос на работников, что может помочь снизить безработицу среди молодежи с высоким уровнем образования;
4) подушевой ВРП (коэффициент корреляции - 0,45); обратная корреляция с подушевым ВРП указывает на то, что более низкий уровень безработицы связан с более высокой экономической активностью и производительностью;
5) удельный вес организаций, осуществлявших технологические инновации (коэффициент корреляции - 0,46). Более высокий уровень занятости в организациях, осуществлявших технологические инновации, связан с более низким уровнем безработицы. Это говорит о том, что технологические инновации могут помочь снизить безработицу среди молодежи.
Также сильные, но менее устойчивые связи наблюдаются со следующими показателями:
1 Здесь и далее расчеты сделаны на основе данных Росстата.
Рис. 1. Взаимосвязь уровня безработицы среди населения в возрасте 3034 лет, имеющего среднее профессиональное образование (специалисты
среднего звена), и уровня урбанизации региона Fig.1 The relationship between the unemployment rate among the population aged 30-34 years with secondary vocational education (mid-level specialists) and the level of urbanization of the region
Рис. 2. Доля экономически неактивного населения в возрасте 25-29 лет, имеющего высшее образование (специалитет, магистратура), относительно численности студентов СПО на 10000 населения в регионе
Fig. 2 The share of the economically inactive population aged 25-29 years with higher education (specialty, master's degrees), relative to the number of vocational education students per 10,000 population in the region
1) численность студентов СПО на 10 000 населения (коэффициент корреляции - 0,61361) (рис. 2);
2) объем инновационных товаров, работ, услуг (коэффициент корреляции - 0,41421);
3) расходы на 1 учащегося, ОО (коэффициент корреляции - 0,54175).
Это свидетельствует не только о том, что в регионах с более низким
уровнем урбанизации и региональных доходов молодые люди чаще сталкиваются с проблемами трудоустройства, но и о том, что повышение инновационной активности в регионе и расширение сети образовательных организаций СПО повышают шансы молодежи на трудоустройство.
Анализ показывает, что факторы, связанные с уровнем безработицы и долей экономически неактивного населения, оказывают неравномерное воздействие на различные социальные группы. Значимость и сила этого воздействия подвергаются изменениям в зависимости от уровня образования населения и варьируются в контексте анализа различных возрастных категорий (25-29, 30-34 и 25-64 лет).
Доля экономически неактивных среди населения в возрасте 25-29 лет также отрицательно коррелирует с образовательными расходами на общее образование и СПО, что свидетельствует о том, что увеличение инвестиций в образование может снизить уровень экономической неактивности молодежи. При этом данная взаимосвязь более устойчива и статистически значима в 2022 году по сравнению с 2019 годом.
Более высокий уровень образования (высшее образование) коррелирует с более низким уровнем безработицы, что подтверждает значимость более высокого уровня образования для успешности молодежи на трудовом рынке.
В целом показатели молодежи свидетельствуют о том, что она сталкивается с некоторыми уникальными проблемами на рынке труда, не характерными для всего населения или имеющими большее в сравнении с другими возрастными группами влияние.
Анализ показал, что чем выше уровень научных и технологических инноваций в регионе, тем ниже уровень молодежной безработицы, что подтверждается растущей умеренно сильной статистически значимой связью с рядом первичных показателей по данному направлению за два года (2019 и 2022).
Чем выше доля сектора обрабатывающего производства в отраслевой структуре региона, тем ниже уровень молодежной безработицы. Например, сила корреляционной связи для группы молодежи в возрасте 30-34 лет, имеющей среднее профессиональное образование (далее - СПО) (квалифицированные рабочие и служащие), составляет «-0,43».
Чем выше уровень образования у молодежи, тем меньше влияют внешние социоэкономические факторы на возможность трудоустройства. Например, сила корреляционной связи между удельным весом городского населения и уровнем безработицы для группы молодежи с основным общим образованием составляет «-0,47», а для группы с ВО (магистратура, специалитет) - «-0,28».
Безработица среди молодежи с СПО в среднем по стране в 2,5 раза превышает безработицу среди молодежи с другим уровнем образования (СПО ССЗ - 12 %, ВО бакалавриат - 4,8 %).
Более высокий уровень городского населения, доминирование определенных отраслей в экономике (особенно в обрабатывающих производствах и профессиональной сфере), общий экономический уровень и технологические инновации могут способствовать снижению уровня безработицы среди молодежи.
Молодые люди (и население в целом) с более низким уровнем образования находятся в группе риска (рискуют оказаться безработными) в результате обстоятельств непреодолимой силы и резко меняющихся социально-политических условий.
Результаты анализа демонстрируют динамические изменения во взаимосвязях между социально-экономическими явлениями и статусом молодежи на рынке труда в сравнении 2022 с 2019 годом, которые могут быть обусловлены рядом факторов, таких как пандемия COVID-19 и другие внешние причины, связанные с экономическим, социальным и политическим контекстом.
Данные об уровне безработицы молодежи двух возрастных групп 2529 лет и 30-34 года, а также населения в целом (25-64 года) приведены в табл. 2.
Таблица 2 / Table 2
Уровень безработицы населения по уровню образования, возрасту и группам регионов в 2022 г.
Unemployment rate by education level, age and regional groups in 2022
Уровень полученного образования
Основное общее образование
Среднее общее образование
СПО по программе подготовки квалифицированных рабочих (служащих)
СПО по программе подготовки специалистов среднего звена
Бакалавриат
Специ-алитет и магистратура
25-29 лет
Группа 1 0,09 0,08 0,03 0,03 0,03 0,03
Группа 2 0,09 0,07 0,05 0,03 0,03 0,04
группа 3 0,19 0,17 0,10 0,09 0,09 0,08
30-34 лет
Группа 1 0,07 0,05 0,04 0,02 0,03 0,02
Группа 2 0,09 0,06 0,04 0,03 0,02 0,02
группа 3 0,17 0,14 0,09 0,07 0,08 0,05
25-64 лет
Группа 1 0,07 0,04 0,03 0,02 0,02 0,02
Группа 2 0,09 0,05 0,04 0,02 0,02 0,02
группа 3 0,14 0,11 0,07 0,05 0,07 0,04
Анализ данных, представленных в табл. 2, показывает:
- снижение уровня безработицы с ростом уровня образования;
- рост уровня безработицы от более благополучных регионов к менее благополучным - характерно для всех возрастных групп и всех уровней образования, особенно велик разрыв между второй и третьей группой регионов;
- снижение уровня безработицы с повышением возраста.
Те же закономерности наблюдаются и при анализе данных за 2019 год (табл. 3)
Таблица 3 / Table 3
Уровень безработицы населения по уровню образования, возрасту и группам регионов в 2019 г.
Unemployment rate by education level, age and groups regions in 2019
Уровень полученного образования
СПО по про- СПО по про-
Основное общее образование Среднее общее образование грамме подготовки квалифицированных рабочих (служащих) грамме подготовки специалистов среднего звена Бака-лав-риат Специали-тет и магистратура
25-29 лет
Группа 1 0,14 0,06 0,05 0,04 0,04 0,03
Группа 2 0,12 0,08 0,07 0,05 0,04 0,04
группа 3 0,22 0,13 0,10 0,10 0,10 0,07
30-34 лет
Группа 1 0,10 0,05 0,05 0,03 0,03 0,03
Группа 2 0,12 0,07 0,05 0,04 0,03 0,03
группа 3 0,13 0,13 0,08 0,08 0,07 0,06
25-64 лет
Группа 1 0,08 0,05 0,04 0,03 0,03 0,02
Группа 2 0,10 0,06 0,05 0,03 0,03 0,02
группа 3 0,12 0,11 0,08 0,07 0,07 0,05
Если сравнивать показатели безработицы в 2022 году с 2019 годом (табл. 4), то можно отметить следующее:
- снижение уровня безработицы во всех возрастных группах;
- рост безработицы среди наименее образованной части населения -с основным общим и средним общим образованием;
- в первой группе наблюдалось несколько большее снижение безработицы, чем во второй и третьей группах.
Таблица 4 / Table 4
Изменение показателей безработицы населения по уровню образования и возрастным группам по группам регионов в 2022 г. в сравнении с 2019
годом
Changes in unemployment rates by level of education and age groups by regional groups in 2022 compared to 2019
Уровень полученного образования
Основное общее образование Среднее общее образование СПО по программе подготовки квалифицированных рабочих (служащих) СПО по программе подготовки специалистов среднего звена Бака-лаври-ат Специ-а-литет и магистратура
25-29
Группа 1 -0,05 0,02 -0,01 -0,01 -0,01 0,00
Группа 2 -0,03 -0,01 -0,02 -0,02 -0,01 0,00
группа 3 -0,02 0,03 0,00 -0,01 -0,01 0,01
30-34
Группа 1 -0,03 0,00 0,00 0,00 -0,01 -0,01
Группа 2 -0,02 -0,01 -0,01 -0,01 -0,01 -0,01
группа 3 0,04 0,01 0,00 -0,01 0,00 -0,01
25-64
Группа 1 -0,01 0,00 -0,01 -0,01 -0,01 0,00
Группа 2 -0,01 -0,01 -0,01 -0,01 -0,01 -0,01
группа 3 0,01 0,00 -0,01 -0,01 0,00 -0,01
Рассмотрим связь уровня безработицы молодежи в 2022 году с социально-экономическими факторами и некоторыми параметрами системы образования по группам регионов.
В первой группе представляется важным отметить положительную корреляцию между уровнем безработицы среди выпускников программ СПО по подготовке специалистов среднего звена и доступностью этого уровня образования в регионе. Иными словами, чем больше студентов (относительно) обучается в системе СПО, тем выше уровень безработицы среди выпускников этой системы в регионе. Аналогичная картина наблюдается и для бакалавриата - чем больше в регионе студентов вузов, тем выше уровень безработицы среди молодых людей с дипломом бакалавра. Интересно также отсутствие связи между безработицей среди обладателей диплома специалиста или магистра и каким-либо из рассматриваемых социально-экономических факторов и параметрами региональной системы образования.
Это существенно отличается от ситуации 2019 года, когда корреляция между доступностью СПО в регионе и уровнем безработицы среди окончивших программы подготовки квалифицированных рабочих и специалистов среднего звена была отрицательной, то есть чем больше студентов обучалось по этим программам, тем ниже был уровень безработицы среди выпускников. Также в 2019 году наблюдалась отрицательная корреляция между уровнем безработицы среди магистров и специалистов с долей профессиональной, научной и технической деятельности в формировании ВРП региона. Таким образом, можно говорить об изменении в 2022 году характера связи уровня безработицы молодежи с социально-экономическими факторами и параметрами региональных систем образования.
В регионах второй группы в 2022 году наблюдалась статистически значимая связь уровня безработицы молодежи с долей обрабатывающей промышленности в ВРП - чем больше вклад обрабатывающей промышленности в ВРП региона, тем ниже уровень безработицы населения в возрасте 25-29 лет. Причем эта связь наблюдалась вне зависимости от уровня образования, хотя коэффициент корреляции для наименее образованной группы населения, получивших только основное среднее образование, и для бакалавров очень низок. Обращает на себя внимание также факт наличия положительной корреляции между доступностью высшего образования и уровнем безработицы среди специалистов и магистров. Последнее указывает на то, что предложение на рынке труда со стороны наиболее образованной части молодежи превысило спрос на наиболее квалифицированную рабочую силу. Здесь важно подчеркнуть, что в 2019 году такая связь не наблюдалась. К другим отличиям 2019 года можно отнести положительную корреляцию между доступностью обучения по программам СПО в регионе и уровнем безработицы среди окончивших программы СПО по подготовке квалифицированных рабочих. Отсутствие в 2022 году такой связи указывает на рост спроса на рабочую силу с этим уровнем квалификации в условиях трансформации экономики.
В субъектах Федерации третьей группы в 2022 году наблюдалась статистически значимая корреляция между уровнем экономического
развития региона, вкладом обрабатывающей промышленности и НТД в ВРП, с одной стороны, и уровнем безработицы населения с образованием ниже высшего. Для лиц с высшим образованием можно отметить только корреляцию уровня безработицы среди обладателей диплома специалиста или магистра с вкладом НТД в региональный ВРП. Это заметно отличает ситуацию 2022 года от ситуации 2019, когда наблюдалась существенная отрицательная корреляция уровня безработицы не только выпускников СПО, но и обладателей дипломов о ВО как с уровнем экономического развития субъекта Федерации, так и вкладом обрабатывающей промышленности и НТД в региональный ВРП. Таким образом, можно зафиксировать снижение спроса на наиболее квалифицированную рабочую силу на рынках труда регионов третьей группы.
Анализируя различия между связью молодежной безработицы с различными факторами по группам регионов, в первую очередь можно отметить рост связи между безработицей молодежи и экономикой региона (подушевой ВРП и его структура) от первой к третьей группе. Причем в наименьшей степени эта связь проявляется для обладателей дипломов о ВО всех уровней. Связь безработицы среди населения в возрасте 25-29 лет и доступности высшего и среднего профессионального образования практически не прослеживается, за исключением магистров / специалистов в регионах второй группы, где доступность ВО негативно сказывается на их трудоустройстве.
Если сравнить уровень безработицы населения в целом по уровням образования и структуру спроса на рабочую силу по образованию на рынке труда (табл. 5), то можно увидеть, что, с одной стороны, работники с СПО более востребованы, чем с высшим, с другой стороны, уровень безработицы среди населения с ВО ниже, чем среди лиц с СПО
Таблица 5 / Table 5 Спрос на рынке труда и уровень безработицы населения в возрасте
25-64 года по уровням образования Labour market demand and unemployment rate of the population aged 25-64 by education levels
Уровень образования
Не указано Среднее Среднее профессиональное Высшее
Уровень безработицы 0,08 0,04 0,03
Доля вакансий в общем количестве 0,27 0,13 0,34 0,26
Кроме того, данные таблицы однозначно указывают на преимущества лиц с профессиональным образованием на рынке труда и по показателям спроса, и по показателям безработицы.
Если сопоставлять показатели спроса и безработицы по уровням образования по группам регионов (табл. 6), то складывается несколько иная картина.
Таблица 6 / Table 6 Спрос на рынке труда и уровень безработицы населения в возрасте 25-64 года по уровням образования и группам регионов Demand in the labor market and unemployment rate of the population aged 25-64 years by education level and regional groups
Группа регионов Не указано Среднее Среднее профессиональное Высшее
Уровень безработицы Группа 1 0,04 0,02 0,02
Группа 2 0,05 0,03 0,02
Группа 3 0,09 0,05 0,04
Доля в общем количестве Группа 1 0,29 0,13 0,33 0,25
Группа 2 0,26 0,13 0,34 0,27
вакансий Группа 3 0,24 0,10 0,32 0,33
Здесь можно наблюдать, что, во-первых, показатели спроса на рабочую силу без профессионального образования и показатели безработицы для этой группы населения существенно хуже, чем для работников с СПО и ВО, во-вторых, в третьей группе регионов, в отличие от регионов первой и второй групп, спрос на рабочую силу с ВО превышает, хоть и незначительно, спрос на работников с СПО.
Заключение
Резюмируя вышесказанное об образовании как основном факторе, влияющем на трудоустройство молодежи, можно сделать следующие выводы:
- зависимость уровня занятости молодежи от уровня имеющегося образования носит нелинейный характер и подвержено влиянию комплекса факторов, различным образом влияющих в различных условиях и на различные социодемографические группы молодежи, имеющие одинаковый уровень образования;
- взаимосвязь между уровнем образования и результатами трудоустройства может различаться в разных регионах одной страны в зависимости от целого ряда социоэкономических характеристик территории и ситуации на региональном рынке труда. Для эффективного и адекватного анализа данной взаимосвязи необходима кластеризация регионов в зависимости от их отраслевой структуры и социально-экономического положения;
- уровень и качество образования молодежи, за редким исключением, не может полностью нейтрализовать проблему молодежной безработицы
и более высокой степени уязвимости молодежи на рынке труда. Молодые люди имеют более низкие в сравнении с остальным населением шансы на «достойный труд» и активную занятость;
- уровень безработицы и экономическая активность молодежи в 2022 году претерпели заметные изменения по сравнению с показателями последнего «доковидного» 2019 года. Также изменилась и связь этих показателей с социально-экономическими факторами;
- тенденции изменения положения молодежи на рынке труда и ее связь с социально-экономическими факторами отличается от тенденций и связей, выявленных для населения в целом. Это указывает на необходимость выработки отдельных мер политики для повышения занятости молодежи.
Вытекающие из проведенного анализа выводы указывают на необходимость усиления внимания к политическим мерам, которые должны быть направлены не только на повышение уровня образования, но на комплексную поддержку молодежи в периоды экономических спадов, включающую в себя как разработку востребованных рынком труда новых программ профессионального обучения, так и предоставление пособий по безработице с целью обеспечения стабильности и поддержки молодежного сектора в данных условиях.
Выстраивание региональной образовательной политики с учетом выявленных в исследовании связей позволит снизить молодежную безработицу, повысить экономическую активность молодых людей и тем самым снизить социальную напряженность и нагрузку на бюджет в изменившихся социально-экономических условиях
Рекомендуется расширить аналитическую базу формирования контрольных цифр приема (ВО, СПО) за счет учета связи между показателями безработицы молодежи в возрастных группах 25-29 лет и 30-34 года и социоэкономическими факторами, включая научно-техническое развитие территорий.
В качестве дополнительного инструмента анализа рекомендуется использовать сравнение показателей безработицы молодежи по возрастным группам 25-29 лет и 30-34 года с учетом уровня полученного образования и отклонения от средних значений по РФ.
В качестве продолжения исследования перспективным и важным является изучение положения молодежи на рынке труда с учетом полученного образования в части влияния отраслевой структуры регионального рынка труда на трудоустройство и соответствия предложения системы образования рынку труда.
Список литературы
1. Вишневская Н. Т., Зудина А. А., Капелюшников Р. И., Лукьянова А. Л., Ощепков А. Ю., Шарунина А. В. Неравенство в оплате труда: динамика, основные факторы, региональные различия, влияние институтов рынка труда. Москва: НИУ ВШЭ, 2021. 98 с. http://doi.org/10.17323/978-5-7598-2632-3
2. Гимпельсон В. Е., Капелюшников Р. И., Шарунина А. В. Низкооплачиваемые рабочие места на российском рынке труда: есть ли выход
и куда он ведет? // Экономический журнал ВШЭ. 2018. Т. 22. №. 4. С. 489530. https://doi.org/10.17323/1813-8691-2018-22-4-489-530
3. Российский работник: образование, профессия, квалификация / под ред. В. Е. Гимпельсона, Р. И. Капелюшникова. Москва: Изд. дом ВШЭ, 2011. 576 с.
4. Рощин С., Слесарева А. Межфирменная мобильность молодых работников на российском рынке труда. Москва: Изд. дом ВШЭ, 2012. 52 с.
5. Becker G. S. Human capital: a theoretical and empirical analysis with special reference to education. The University of Chicago Press, 1993. https:// doi.org/10.7208/chicago%2F9780226041223.001.0001
6. Checchi D. The economics of education: Human capital, family background and inequality. London: Cambridge University Press, 2006. https://doi.org/10.1017/CB09780511492280
7. Coleman J. S. Matching processes in the labor market // Acta Sociologica. 1991. Vol. 34. No. 1. P. 3-12. https://doi.org/10.1177/000169939103400101
8. Dale S., Krueger A. Estimating the payoff to attending a more selective college: an application of selection on observables and unobservables // The Quarterly Journal of Economics. 2002. Vol. 117. No. 4. P. 491-1527. http:// dx.doi.org/10.1162/003355302320935089
9. Jacob M., Kühhirt M., Rodriguez M.. Labor market returns to graduates' international experience: exploring cross-country variations in Europe // European Sociological Review. 2019. No. 35. P. 491-505. https://doi. org/10.1093/esr/jcz022
10. Mincer J. Education and unemployment // National Bureau of Economic Research. 1991. No. 3838. https://doi.org/10.3386/W3838
11. Mok K. H., Wu A. M. Higher education, changing labor market and social mobility in the era of massification in China // Journal of Education and Work. 2016. Vol. 29. No. 1. P. 77-97. https://doi.org/10.1080/13639080.2015.1 049028
12. Pusterla F. How active are youth? The interplay between education, youth unemployment and inactivity // Fourth Release of the KOF Youth Labour Market Index. Zurich: KOF Studies, 2017. https://doi.org/10.3929/ ethz-b-000196905
13. Riddell W. C., Song X. The impact of education on unemployment incidence and re-employment success: Evidence from the U.S. labor market // Labor Economics. 2011. Vol. 18. No. 4. P. 453-463. https://doi.org/10.1016/j. labeco.2011.01.003
References
Becker, G. S. (1993). Human capital: a theoretical and empirical analysis with special reference to education. The University of Chicago Press. https://doi. org/10.7208/chicago%2F9780226041223.001.0001 Checchi, D. (2006). The economics of education: Human capital, family background and inequality. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/ CB09780511492280 Coleman, J. S. (1991). Matching processes in the labor market. Acta Sociologica, 34
(1), 3-12. https://doi.org/10.1177/000169939103400101 Dale, S., & Krueger, A. (2002). Estimating the payoff to attending a more selec-
tive college: an application of selection on observables and unobservables. The Quarterly Journal of Economics, 117 (4), 1491-1527. http://dx.doi. org/10.1162/003355302320935089 Gimpelson, V. E., Kapelyushnikov, R. I., & Sharunina, A. V. (2018). Low-paid jobs in the Russian labor market: is there a way out and where does it lead? V. Low-paid jobs in the Russian labor market: is there a way out and where does it lead? HSE Economic Journal, 22 (4), 489-530. (In Russ.) https://doi. org/10.17323/1813-8691-2018-22-4-489-530 Gimpelson, V. E., & Kapelyushnikov, R. I. (Eds.). (2011). Russian worker: education, profession, qualification. HSE Publishing House. (In Russ.) Jacob, M., Kühhirt, M., & Rodriguez, M. (2019). Labor market returns to graduates' international experience: exploring cross-country variations in Europe. European Sociological Review, 35, 491-505. https://doi.org/10.1093/esr/jcz022 Mincer, J. (1991). Education and unemployment. National Bureau of Economic Research, 3838. https://doi.org/10.3386/W3838 Mok, K. H., & Wu, A. M. (2016). Higher education, changing labor market and social mobility in the era of massification in China. Journal of Education and Work, 29 (1), 77-97. https://doi.org/10.1080/13639080.2015.1049028 Pusterla, F. (2017). How active are youth? The interplay between education, youth unemployment and inactivity. In Fourth Release of the KOF Youth Labour Market Index. KOF Studies. https://doi.org/10.3929/ethz-b-000196905 Roshchin, S., & Slesareva, A. (2012). Interfirm mobility of young workers in the Russian labor market. HSE Publishing House (In Russ.) Vishnevskaya, N. T., Zudina, A. A., Kapelyushnikov, R. I., Lukyanova, A. L., Osh-chepkov, A. Yu., & Sharunina, A V. (2021). Inequality in labour remuneration: dynamics, main factors, regional differences, influence of labour market institutions. HSE (In Russ.) http://doi.org/10.17323/978-5-7598-2632-3 Riddell, W. C., & Song, X. (2011). The impact of education on unemployment incidence and re-employment success: Evidence from the U.S. labor market. Labor Economics, 18 (4), 453-463. https://doi.org/10.1016/Uabeco.2011.01.003
Информация об авторах
Агранович Марк Львович, канд. экон. наук, научный руководитель Центра мониторинга и статистики образования Федерального института развития образования РАНХиГС, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5403-6875, agranovich-ml@ranepa.ru
Зайцева Ольга Викторовна, канд. техн. наук, старший научный сотрудник Центра мониторинга и статистики образования Федерального института развития образования РАНХиГС, ORCID: https://orcid. р^/0000-0002-9935-636, zaytseva-olv@ranepa.ru
Ливенец Марина Александровна, старший научный сотрудник Центра мониторинга и статистики образования Федерального института развития образования РАНХиГС, ORSID: https://orcid.org/0000-0002-1948-5402, meril64@yandex.ru
Селиверстова Ирина Валериевна, заместитель директора по науке Центра мониторинга и статистики образования Федерального института развития образования РАНХиГС, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-3880-5202, ivs2606@yandex.ru
Конфликт интересов: авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.
Information about the authors
Mark L. Agranovich, Cand. Sci. (Economics), Scientific Director of the Centre for Monitoring and Statistics of Education, FIRO RANEPA, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5403-6875, agranovich-ml@ranepa.ru
Olga V. Zaitseva, Cand. Sci. (Engineering), Senior Researcher of the Centre for Monitoring and Statistics of Education, FIRO RANEPA, ORCID: https:// orcid.org/0000-0002-9935-636, zaytseva-olv@ranepa.ru
Marina A. Livenets, Senior Researcher of the Centre for Monitoring and Statistics of Education, FIRO RANEPA, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1948-5402, meril64@yandex.ru
Irina V. Seliverstova, Deputy Director for Science, Centre for Monitoring and Statistics of Education, FIRO RANEPA, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-3880-5202, ivs2606@yandex.ru
Conflict of interests: the authors declare no conflict of interest. Authors have read and approved the final manuscript.
