CC BY
50
ОРИГИНАЛЬНАЯ СТАТЬЯ
https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2020-4-13 УДК 331.554, 331.556.2, 331.56, 314.724, 332.133.2
Е. С. Вакуленко
Национальный исследовательский университет «высшая школа экономики», Москва, Российская Федерация
http://orcid.org/0000-0002-6457-3196, е-таН: evakulenko@hse.ru
Сравнительный анализ межрегиональной и межсекторной мобильности
в России1
Одной из важнейших характеристик рынка труда является трудовая мобильность, которая позволяет судить об эффективности использования труда в экономике. Для определения степени мобильности необходимо проводить сравнительный анализ. В данной работе оцениваются степень и динамика мобильности на российском рынке труда в пространственном и отраслевом разрезе по сравнению с рынками труда других стран на основании ранее опубликованных исследований, а также новых результатов, полученных автором. В работе структурируются подходы к определению степени мобильности, применяются как прямые (издержки мобильности, матрицы переходов), так и косвенные показатели (структурная безработица, дифференциация заработной платы, уровень безработицы, ВРП). Для анализа используются данные Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» и данные Росстата 2000-2016 гг. Полученные результаты свидетельствуют об относительно низкой межрегиональной и межсекторной мобильности в России по сравнению со странами ОЭСР. Низкая межсекторная мобильность может указывать на слабую взаимозаменяемость секторов и на высокие издержки перехода. Наибольшее число переходов наблюдается в торговлю, где от работников не требуется специфичных знаний. Другие переходы в основном совершаются между смежными секторами, требующими схожих по профилю знаний от работников. Самая низкая мобильность характерна для работников образования и здравоохранения. Если ориентироваться на индексы Шоррокса, то уровень межрегиональной мобильности в России ниже межсекторной. Низкая пространственная мобильность объясняется высокими издержками миграции, связанными, в часности, с «ловушками бедности», особенностью статистического учета мигрантов и масштабами регионов в России. Полученные результаты верны в рамках исследуемого временного периода и применяемых критериев. Изменения трудовой мобильности в России в период глобальной цифровизации экономики и при переходе к дистанционному формату работы требуют отдельного изучения.
Ключевые слова: мобильность, межсекторная мобильность, миграция населения, матрица переходов, индекс Шоррокса, издержки мобильности, регионы России, межрегиональная дифференциация, коэффициент Джини, РМЭЗ НИУ ВШЭ, страны ОЭСР
Благодарность
Исследование выполнено за счет гранта Всемирного банка и в рамках Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ в 2019 году. Работа подготовлена с использованием результатов проекта «Проблема неформальной занятости в России: причины и варианты решения» Всемирного банка, 2019. Автор выражает огромную благодарность Гурвичу Е. Т. за ценные рекомендации.
Для цитирования: Вакуленко Е. С. Сравнительный анализ межрегиональной и межсекторной мобильности в России // Экономика региона. 2020. Т. 16., вып. 4. С. 1193-1207. https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2020-4-13
1 © Вакуленко Е. С. Текст. 2020.
ORIGINAL PAPER
Elena S. Vakulenko
National Research University Higher School of Economics, Moscow, Russian Federation http://orcid.org/0000-0002-6457-3196, e-mail: evakulenko@hse.ru
Comparative Analysis of Interregional and Intersectoral Mobility in Russia
One of the most important characteristics of the labour market is labour mobility that allows assessing the economic efficiency of labour. A comparative analysis is necessary for determining the degree of mobility. In terms of spatial and sectoral characteristics, the paper assesses the degree and dynamics of mobility in the Russian labour market based on previously published studies, as well as the authors' findings. To determine the degree of mobility, the research uses various approaches, applying both direct (mobility costs, transition matrices) and indirect indicators (structural unemployment, wage differentiation, unemployment rate, gross regional product (GRP)). The analysis uses the data of the Russia Longitudinal Monitoring Survey — Higher School of Economics (RLMS-HSE) and Federal State Statistic Service (Rosstat) for 20002016. The obtained results demonstrate a relatively low intersectoral and interregional mobility in Russia compared to Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) countries. Low intersectoral mobility may indicate weak exchangeability of the sectors and high mobility costs. The largest number of transitions is observed in trade, where employees do not need any specific knowledge. Generally, other transitions are made between related sectors that require similar knowledge from employees. The lowest intersectoral mobility is characteristic for the education and health sectors. According to the Shorrocks index, in Russia, interregional mobility is lower than intersectoral mobility. Low spatial mobility is explained by high migration costs, including those associated with "poverty traps", the peculiarity of statistical accounting of migrants and the size of Russian regions. The obtained results are correct for the examined period and the applied criteria. The changes in labour mobility in Russia caused by global digitalisation of the economy and the transition to remote working require a separate study.
Keywords: mobility, intersectoral mobility, migration, Shorrocks index, mobility costs, Russian regions, interregional differentiation, Gini coefficient, RLMS-HSE, OECD countries
Acknowledgments
The research has been supported by the grant of the World Bank and the HSE Fundamental Research Program in 2019. The article has been prepared using the results of the project "The problem of informal employment in Russia: causes and solutions" of the World Bank, 2019. I would like to thank E. T. Gurvich for valuable advice.
For citation: Vakulenko, E. S. (2020). Comparative Analysis of Interregional and Intersectoral Mobility in Russia. Ekonomika regiona [Economy of region], 16(4), 1193-1207, https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2020-4-13
Введение
Согласно сложившемуся мнению, одной из основных проблем российского рынка труда является низкая мобильность работников [1]. Это косвенно подтверждается значительными межрегиональными различиями по уровню безработицы и заработной платы. Вместе с тем прямые сопоставления мобильности работников в России и других странах практически отсутствуют1, во многом в силу объективной сложности этой задачи. В настоящей работе мы пытаемся обобщить результаты ранее опубликованных исследований по данной теме и полученные автором новые результаты и сформулировать на этой основе общие выводы относительно мобильности рабочей силы в России, аргументировав свою позицию с разных сторон.
Заметим, что общий термин «мобильность» в данной работе включает два аспекта: пере-
1 Речь идет о той мобильности, которую рассматриваем мы в данной работе: межсекторная и межрегиональная.
мещение работников между секторами2 и территориальными единицами. В качестве таких единиц мы будем рассматривать регионы Российской Федерации, то есть проанализируем интенсивность межрегиональной миграции населения. Мы не рассматриваем мобильность в других определениях: переход между статусами занятости [2], внутри- и межфирменная мобильность [3], движение рабочих мест [4] и т. д.
Для того чтобы ответить на поставленный вопрос, необходимо определить базу, «эталон», сравнение с которым позволило бы сделать обоснованный вывод о высокой или низкой мобильности российского рынка труда. Самым простым способом в данном случае был бы некий агрегированный показатель мобильности в каждом из разрезов, который может быть рассчитан для разных стран, а затем проранжи-рован по уровню данного показателя. Однако
2 Здесь и далее термины «сектор», «отрасль» и «вид экономической деятельности» используются как синонимы, так же, как и термины «межсекторная мобильность» и «межотраслевая мобильность».
за внешней простотой скрывается много подводных камней. Так, например, для сравнения межрегиональной мобильности требуется принимать во внимание, что территориальные единицы, между которыми совершаются переходы, имеют разный физический размер (регионы, штаты, NUTS (территориальные единицы в Европе) и т. д.). Необходимо учитывать, что интенсивность перемещений между регионами имеет обратную зависимость от расстояния между ними [5]. Следовательно, при прочих равных межрегиональная миграция в России
— самой большой по площади страны в мире
— заведомо должна быть меньше, чем в европейских странах. Поэтому для сравнения будут выбраны страны с большими территориями. Другим важным фактором является статистический учет пространственных перемещений. Понятно, что многие переезды оказываются незафиксированными в статистике. Как при этом отделить трудовых мигрантов от всех остальных? Различия в методологиях и способах учета не позволяют однозначно проводить сравнения для разных стран. При анализе межсекторных различий также необходимо учитывать много нюансов. Необходимо обеспечить сопоставимость определения отраслей и видов экономической деятельности в разных странах. Другой важный аспект, который следует учесть, — проблема смены сектора занятости может быть изучена только на микроданных. В таком случае возникает масса вопросов, связанных с выборочными обследованиями: репрезентативность выборки, объем выборки, ошибка выборочного исследования, отказ от ответов, пропуски в данных, специфичность задаваемых вопросов, субъективизм при ответах и др. Перечисленные сложности объясняют почти полное отсутствие меж-страновых сравнений трудовой мобильности. В данной работе мы постараемся провести относительное сравнение мобильности российского рынка труда, используя как прямые (издержки мобильности, матрицы переходов), так и косвенные факторы (дифференциацию в заработных платах, уровнях безработицы и т. д.). Сравнения будут проводиться в основном со странами ОЭСР, по которым можно найти сопоставимые оценки исследуемых показателей. Таким образом, цель данного исследования
— оценить степень мобильности российского рынка труда в пространственном и отраслевом разрезе с учетом отмеченных выше проблем. Для сопоставления результатов мы также затронем другие формы трудовой мобильности, о которых было сказано выше.
Таким образом, в данной работе, с одной стороны, структурируются возможные подходы к определению степени трудовой мобильности, с другой стороны, оцениваются обсуждаемые показатели для России и сравниваются с оценками для других стран. Несмотря на эмпирическую направленность статьи, представленное исследование актуально не только для рассматриваемого временного периода, но и для сегодняшней ситуации. Применяемые подходы и используемые источники данных позволяют провести подобный анализ на современных данных.
Краткий обзор подходов к межстрановому сопоставлению мобильности рабочей силы
Издержки мобильности. Для межстрано-вых сопоставлений степени мобильности могут использоваться оценки издержек мобильности между секторами и регионами. Под издержками мобильности понимаются потери полезности работников, измеренные в среднегодовых заработных платах. При этом заработные платы приводятся к сопоставимому виду для разных стран, что дает возможность проводить межстрановые сравнения. Работники сравнивают издержки мобильности с ожидаемой выгодой от смены рабочего места и принимают решение о переходе. Так, в работе [6] показано, что для развивающихся стран в среднем издержки межсекторной мобильности меньше, чем межрегиональные издержки мобильности. Издержки мобильности одновременно между секторами и регионами выше, чем издержки мобильности, учитываемые отдельно только между секторами или регионами. В работе [6] показано, что издержки межсекторной мобильности объясняются информационной асимметричностью и доступом к интернету. В работе [7] отмечается, что, чем выше издержки мобильности, тем дольше подстраивается рынок к макроэкономическим шо-кам. Согласно результатам [7], средние по широкой выборке стран издержки мобильности равны 3,75. Это означает, что работник, который меняет сектор занятости, сталкивается с общими потерями своей полезности, которая эквивалентна 3,75 размеров годовых средних заработных плат в экономике. Издержки мобильности выше в развивающихся странах, чем в развитых, почти в два раза (4,93 против 2,41). В Южной Азии, Латинской Америке издержки выше, чем, например, в Северной Америке, где издержки мобильности самые низкие. Издержки мобильности в России (4,56 среднегодовых заработных плат) выше, чем в сред-
нем по всем странам. Это означает, что межсекторная мобильность в России должна быть ниже, чем в среднем по другим странам.
Авторы статьи оценили корреляцию между издержками мобильности и различными социально-экономическими показателями. Основные полученные ими результаты таковы:
1. В более богатых странах издержки мобильности ниже, но при этом нет корреляции между издержками мобильности и темпами экономического роста.
2. Значимая корреляция между издержками мобильности и неравенством (измеренным коэффициентом Джини) отсутствует, однако имеется значимая положительная корреляция с уровнем бедности.
3. Есть значимая положительная корреляция между издержками мобильности и долей занятых в секторах услуг и промышленности и отрицательная корреляция с долей занятых в сельском хозяйстве.
4. Найдена отрицательная корреляция между издержками мобильности и образованием работников.
Матрицы переходов и индекс Шоррокса. Еще одним подходом для изучения степени мобильности является построение матриц переходов между секторами, регионами, типами занятости и т. д., и расчет для них индексов Шоррокса [8] по следующей формуле:
n - trace (P)
M =-^,
n -1
где n — размерность матрицы переходов1; trace(P) — след матрицы переходов, то есть сумма элементов главной диагонали. При этом матрица переходов должна быть нормированной по строкам к единице. Индекс Шоррокса принимает значение от 0 до 1. Если M = 0, то это соответствует ситуации полной стабильности, то есть все индивиды остаются на прежних местах (диагональные элементы матрицы переходов равны единице). Если M = 1, то наоборот, все индивиды меняют свой статус (диагональные элементы равны нулю). Данная методология позволяет сравнивать страны по степени как межсекторной, так и межрегиональной мобильности. Схожая методология применялась, например, в работе [2] для исследования меж-
1 По строкам и столбцам матрицы переходов обозначены либо сектора, либо регионы и т. д. Например, по строкам обозначен сектор занятости на начальный период времени, а по столбцам — сектор занятости в следующий период времени. Если индивиды не меняли сектор, то их численность откладывается на диагонали матрицы.
статусных перемещений на российском рынке труда.
Косвенные индикаторы трудовой мобильности. Помимо прямых индикаторов, характеризовать степень мобильности на рынке труда могут косвенные индикаторы, о чем уже было сказано выше. В частности, высокая дифференциация по заработным платам как межсекторная, так и межрегиональная, говорит о том, что трудовая мобильность низкая, иначе работники перемещались бы между секторами (территориями), что приводило бы к выравниванию заработных плат между ними согласно неоклассической теории. Однако стоит заметить, что подход новой экономической географии, наоборот, объясняет рост различий вследствие миграции населения между территориями, поскольку приток мигрантов в регион приводит к росту спроса на продукты и услуги, что вызывает спрос на рабочую силу и, как следствие, приводит к росту заработных плат [9].
Таким же косвенным индикатором может служить межрегиональная дифференциация в ВРП на душу и в уровнях безработицы. Одним из косвенных показателей низкой мобильности рабочей силы также является наличие структурной безработицы, неадекватной системы профессиональной подготовки и переподготовки кадров и информационной системы, обслуживающей рынок труда [10]. Наличие структурной безработицы как результата низкой межотраслевой мобильности является показателем неэффективности российского рынка труда [10]. В работе [10] выделяется несколько видов структурной безработицы (отраслевая, региональная, профессиональная, квалификационная и т. д.). По оценкам [10], «в период 2000-2010 гг. значения региональной (территориальной) структурной безработицы колебались в диапазоне 30-40 % от общей безработицы». В период кризиса отмечался рост ее доли — до 39,5 % (2010 г.). Развитие экономики в 2011-2012 гг. характеризуется заметным снижением значений структурной безработицы. В настоящее время около 25 % общей безработицы приходится на региональные структурные дисбалансы. Отраслевая структурная безработица в начале 2000-х гг. составляла приблизительно 40-45 % общей безработицы. Однако, несмотря на определенную тенденцию к сокращению отраслевой структурной безработицы, она пока находится на достаточно высоком уровне. Во время кризиса 2008-2009 гг. вклад структурной безработицы (во всех ее проявлениях) доходил до 100 % в общей безработице.
Таблица
Сводная статистика численности занятых и трудовой мобильности по данным РМЭЗ НИУ ВШЭ
Table
Summary statistics of the employed and labour mobility according to the RLMS-HSE
Год Численность занятых, чел. Сменили работу или профессию, чел. Сменили работу или профессию, указали сектор занятости в двух ближайших опросниках, чел. Из них сменили сектор занятости, чел. Из них сменили сектор занятости (в долях) Индекс Шоррокса для матриц переходов при смене места работы
2005 5426 995 689 394 0.57 0.71
2006 6775 1278 689 353 0.51 0.63
2007 6843 1268 883 443 0.50 0.57
2008 6735 1108 837 427 0.51 0.62
2009 6666 1128 798 398 0.50 0.5
2010 10143 1631 786 386 0.49 0.6
2011 10296 1704 1095 555 0.51 0.62
2012 10483 1771 1125 570 0.51 0.61
2013 10096 1636 1092 567 0.52 0.61
2014 8434 1378 915 468 0.51 0.61
2015 8214 1167 783 364 0.46 0.6
2016 8326 1161 779 385 0.49 0.64
Источник: расчеты автора по данным РМЭЗ НИУ ВШЭ.
Поэтому, по мнению А. Г. Коровкина [10], дальнейшее снижение уровня безработицы требует серьезных усилий по созданию новых рабочих мест, переподготовке кадров, переселению населения.
Межсекторная мобильность в России
Межсекторная мобильность: матрицы переходов. Для анализа межсекторной мобильности мы рассчитали матрицы переходов между видами экономической деятельности по данным РМЭЗ НИУ ВШЭ1 за 2004-2016 г. Представленная в этом источнике выборка репрезентативна, что позволяет распространить полученные результаты на генеральную совокупность населения России. Заметим, что в данных РМЭЗ НИУ ВШЭ перечень отраслей несколько специфичен (32 наименования) и неоднозначно сопоставляется с классификацией ОКВЭД Росстата. Поэтому сначала была проведена агрегация до 15 видов, сопоставимых с Росстатом. В частности, легкая промышленность, гражданское машиностроение, ВПК, другая тяжелая промышленность, химическая промышленность и деревообработка были отнесены к отрасли «промышленность» ф в ОКВЭД). К операциям
1 Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ (ЯЬМЗ-ШЕ), проводимый Национальным исследовательским университетом «Высшая школа экономики» и ЗАО «Демоскоп» при участии Центра народонаселения Университета Северной Каролины в Чапел Хилле и Института социологии РАН (http://www.hse.ru/rlms)/
с недвижимым имуществом, аренде и предоставлению услуг ^ в ОКВЭД) были отнесены операции с недвижимостью, юриспруденция, ГС, реклама из РМЭЗ НИУ-ВШЭ. Такие виды деятельности, как наука и культура, ЖКХ, СМИ, НКО отнесены к «предоставлению прочих коммунальных, социальных и персональных услуг» ^ в ОКВЭД). Церковь, спорт и туризм, услуги домохозяйствам из РМЭЗ НИУ-ВШЭ отнесены к разделу «прочие». Все остальные виды экономической деятельности соответствуют классификации Росстата.
В таблице представлены агрегированные результаты численности занятых в выборке РМЭЗ НИУ-ВШЭ по годам. Для оценки матрицы переходов нас интересуют респонденты, которые сменили работу между двумя годами опроса. Предполагалось, что индивид сменил место работы, если на вопрос «Вы сменили место работы или профессию по сравнению с ноябрем предыдущего года, или все осталось по-прежнему?» он выбирал варианты ответов «сменили профессию», «сменили место работы» или «сменили профессию и место работы». Если респондент отвечал: «Профессия и место работы остались прежними», то предполагалось, что респондент не менял место работы. Также смена статуса оценивалась, например, в работах [2, 11]. Количество людей, сменивших место работы или профессию, также указано в таблице. Респонденты, которые сменили место работы и у которых различается сектор занятости в текущем и пре-
70 60 50 40 30 20 10
0
1
—•—•——»-
ч
2000
2016
201
2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 —•—Сменили работу или профессию (%) Ш Сменили сектор (%)
Рис. 1. Доля сменивших работу и сектор занятости (из тех, кто сменил работу и указал обе отрасли) (в %: исто'
ник:расчеты автора по данным РМЭЗ НИУ ВШЭ) Fig. 1. The share of people who changed jobs and employment sector (out of people who changed jobs and indicated both
sectors) according to the RLMS-HSE (%)
дыдущем году, считались сменившими сектор занятости.
На рисунке 1 изображена динамика доли респондентов (в %), сменивших работу и сектор занятости, по выборке РМЭЗ НИУ-ВШЭ. Видно, что доля сменивших работу была наибольшей в 2000 г. (30 %), затем эта доля снизилась до 18-19 % и оставалась такой до кризиса 2008 г. С этого года доля сменивших работу снизилась до 16 %. Второе падение до 14 % приходится на 2015 г. Новый кризис второй половины 2014 г. связан с очередным падением цен на энергоносители. Таким образом, если считать значимыми данные снижения, то можно сказать, что в периоды кризисов люди стремятся сохранить свое рабочее место и не менять работу, поскольку боятся остаться безработными. Похожие результаты получены в [11] при анализе переходов между частным и бюджетным сектором. Доля людей, сменивших вид экономической деятельности, среди тех, что сменили место работы или профессию, оказывается около 51 % с 2005 г. и несколько ниже — 46 % в 2015 г., однако уже 49 % в 2016 г. Таким образом, получается, что половина людей, сменивших работу, также меняют сектор занятости. Это достаточно большие значения. Если же обратиться к индексам Шоррокса, рассчитанным по матрицам переходов между 15 секторами, то наибольшая межсекторная мобильность была в 2005 г. (индекс 0.71). Возможно, это связано с переходом к новому отраслевому классификатору с ОКОНХ к ОКВЭД в 2004 г. Затем индекс колебался около 0,6. Самое низкое значение индекса Шоррокса приходится на кризисный 2009 г. — 0,5. Как и отмечалось в работе Е. А Клепиковой [11], в пе-
риоды кризиса люди менее склонны что-либо менять. Индексы Шоррокса для межсекторной мобильности оказались схожими с индексами в работе [2] при анализе переходов между статусами занятости. При этом авторы отмечают, что это большие значения, характеризующие относительно высокую мобильность. Среднее значение диагональных элементов в нашей матрице, например, для 2016 г. равно 0,43. Это означает, что в среднем меньше половины работников остаются в тех же отраслях при смене места работы.
Если же в матрице переходов также учитывать тех, кто не менял место работы, а оставался работать в том же секторе, то значительно возрастают диагональные элементы матрицы переходов. В таком случае, среднее значение диагональных элементов в 2016 г. становится равным 0,86, а индекс Шоррокса равен 0,15. Однако, если не учитывать сектор гостиниц и ресторанов, где было занято всего 2 респондента, то среднее значение диагональных элементов матрицы переходов равно 0,92, а индекс Шоррокса — 0,08, что говорит о низкой мобильности между секторами.
Сравним наши результаты с показателями для США. Для того чтобы добиться максимальной сравнимости с исследованием по США, мы также агрегировали отрасли для России в 4 сектора (сельское хозяйство и строительство, промышленность, торгуемые услуги, нетор-гуемые услуги), как это сделано в работе [12], и рассчитали переходы за 2015-2016 гг., учитывая также тех работников, которые не меняли работу, оставаясь в том же секторе. Тем самым диагональные элементы матрицы переходов пополнились на количество тех ра-
ботников, которые не меняли работу. Для США диагональные элементы матрицы переходов между секторами равны в среднем 0,95, а индекс Шоррокса 0,05 по данным 1975-2000 гг. Для России оказалось, что максимальный диагональный элемент составляет 0,96 (для не-торгуемых услуг), в среднем — 0,93, а индекс Шоррокса равен 0,09. Таким образом, межсекторная мобильность в России сопоставима с цифрами для США, если для сравнения используются матрицы переходов.
Рассмотрим, между какими секторами в основном совершаются переходы в России. Если оценить матрицы переходов с 2004 г. по 2016 г. отдельно для каждой пары лет1, а затем просуммировать все переходы, то окажется, что все работники видов экономической деятельности с И по О (по классификации ОКВЭД) и строительства в нашем определении за рассматриваемый период времени в основном переходили в сектор торговли. Из секторов производства электроэнергии, строительства и торговли в основном переходили в промышленность, из сектора добычи полезных ископаемых в строительство, а из сельского хозяйства — в строительство, промышленность и торговлю.
Самая низкая межсекторная мобильность или, другими словами, высокая приверженность сектору, — у работников здравоохранения и образования: 97 и 96 % работников соответственно остаются в том же секторе (здесь учитываются как те, кто менял, так и те, кто не менял работу в течение года). Также низкая мобильность для добычи полезных ископаемых (94 %), электричества и государственного управления (93 %), сельского хозяйства, предоставления прочих коммунальных и социальных услуг (92 %), промышленности, торговли, транспорта, финансовой деятельности (91 %). Самая высокая мобильность у работников сектора отелей и ресторанов: только 64 % работников остаются в том же секторе. Это связано, в честности, с тем, что не в каждый год опроса попадались респонденты, работающие в данном секторе, а также доля занятых в нем среди опрошенных очень низкая. Поэтому любые перемещения показывают высокую мобильность сектора.
1 Здесь стоит отметить, что при расчете матрицы переходов с учетом тех работников, которые не меняли работу, обнаруживались ошибки в данных РМЭЗ НИУ ВШЭ. В частности, зачастую респонденты отвечали, что не меняли работу за последний год, при этом сектор занятости оказывался разным в предыдущих и текущих данных опроса. Такие наблюдения не учитывались при расчетах, то есть считались ошибочными.
Описанная картина межсекторных переходов напрямую связана со структурой занятости по видам экономической деятельности в нашей выборке. В выборке РМЭЗ НИУ ВШЭ за рассматриваемый промежуток времени в среднем самый большой по численности сектор торговли (около 20 % занятых). На втором месте — промышленность (около 15 %). На третьем месте — образование и транспорт (около 10 % занятых в каждом секторе). Во всех остальных секторах менее 10 % занятых. В секторе добычи полезных ископаемых занято около 3 % в выборке. Для России в целом (по данным Росстата), наибольшая занятость в 2016 г. также была в секторе торговли (19 %). На втором месте обрабатывающая промышленность (14 %). В целом корреляция между структурами занятости по микроданным и макроданным Росстата составляет 85 %.
Другим важным фактором переходов между секторами является специфичность знаний, необходимых для работы в них. В секторе торговли такая специфичность наименьшая. Не требуется «инженерных» знаний для работы в этой области. Переходы в промышленность в основном происходят из смежных секторов, где требуются сходные по профилю знания. Исключения лишь составляют переходы работников торговли в промышленность. Но, скорее всего, это связано с профессиями, которые не требуют технических знаний, либо это переходы людей, которые в 1990-е гг., например, ушли из промышленности в торговлю из-за развала большинства предприятий (широко известны челноки, которые возили товары из других стран для перепродажи в России), а затем по мере восстановления производства возвращались к своим профессиональным секторам, где отдача от их специфического опыта больше. Переходы для сектора добычи полезных ископаемых также легко объяснимы. Добыча энергоносителей близка с отраслью производства и распределения электроэнергии. А добыча газа, например, тесно связана со строительством газопроводов и всеми сопровождающими сооружениями.
Понятна также замкнутость секторов образования и здравоохранения; вторая отрасль очень особенно специфична и требует специальных знаний. Переходы в эти сектора сопряжены с высокими издержками переобучения. Исключения составляют работники смежных профессий, например, бухгалтеры, ремонтники, наладчики медоборудования, которые заняты в медицинских учреждениях и при опросе могут отнести свой вид деятельности к отрасли здравоохранения.
Основной Основной Основной Основной Основной Основной Основной
Основной Основной Основной Основной Основной Основной Основной
Рис. 2. Коэффициент Джини для межсекторной дифференциации по заработным платам (источник:расчеты автора на основании данных Росстата) Fig. 2. Gini coefficient for intersectoral wage differentiation
Межсекторная дифференциация в заработных платах. В России наблюдаются значительные различия в заработных платах по видам экономической деятельности. Однако постепенно этот разрыв снижается. Если в 2004 г. отношение заработных плат в отрасли с максимальной заработной платой к отрасли с минимальной заработной платой составляло более двух заработных плат в целом по экономике, то к 2014 г. разрыв снизился до 1,5. При этом ранжирование видов экономической деятельности по уровню заработных плат оставалось практически неизменным на протяжении последних лет. К наиболее низкооплачиваемым видам экономической деятельности относятся сельское хозяйство, торговля, гостиницы и рестораны, а также образование, здравоохранение и предоставление прочих коммунальных услуг. Однако с 2012-2013 гг. начинается постепенный рост средних заработных плат в образовании и здравоохранении, что, скорее всего, связано с выполнением майских указов президента, подписанных 7 мая 2012 год [13].
К наиболее высокооплачиваемым видам экономической деятельности относятся добыча полезных ископаемых и финансовая деятельность, где средняя заработная плата более чем в 2 раза превышает средний уровень в экономике. Отметим, однако, что добывающая отрасль, удерживающая лидирующие позиции в конце 1990-х и начале 2000-х гг., с 2002 г. уступила финансовой, где в предкризисный период (до 2008 г.) средняя заработная плата в 2,5-3 раза превышала средний уровень в экономике [13]. Также к высокооплачиваемым отраслям относятся государственное
управление и предоставление социальных услуг. Начиная с 2012 г. государственное управление стабильно занимает третье место по среднему уровню заработных плат.
На рисунке 2 приведены оценки динамики межсекторной дифференциации по заработным платам (для каждого вида экономической деятельности заработная плата оценивалась как среднее значение) в виде коэффициентов Джини, рассчитанных на основании данных Росстата1. Коэффициент Джини для межсекторной дифференциации показывает, как заработные платы в различных секторах распределяются между занятыми в данных секторах. Чем ближе значение коэффициента Джини к единице, тем в большей степени высокие заработные платы сконцентрированы в отдельных секторах экономики. В период с 2004 г. по 2012 г. наблюдается значительное снижение межсекторной дифференциации. Стоит отметить, что данные оценки согласуются с результатами, приведенными в работе [14], где отмечается, что снижение вызвано уменьшением разброса между средним значением заработной платы в наиболее и наименее доходных отраслях. Тем не менее, сохраняющийся высокий уровень дифференциации связан, по-видимому, с тем, что вне зависимости от среднего уровня оплаты труда большинству видов экономической деятельности российской экономики присуща значительная внутриотраслевая дифференциация [15].
1 Мы рассматриваем распределение численности занятых по видам экономической деятельности с момента изменения классификатора с ОКОНХ на ОКВЭД в 2004 г.
4,5 4 3,5 3 2,5
/
2 1,5 1 j „______
/Я ~ ' '
//
0,5
1995 2000 2005 2010 2015
- Всего ----- Внутрирегиональная --- - Межрегиональная
Рис. 3. Внутренняя миграция населения в России, млн чел. Fig. 3. Internal migration of the Russian population, million people
С 2012 г. коэффициент Джини межсекторной дифференциации снова стал расти и достиг своих значений докризисного 2007 г. Такая динамика может быть объяснена снижением роста цен на энергоносители и, как результат, рецессией в экономике России.
Причиной сильной дифференциации между заработными платами может служить, в частности, низкая взаимозаменяемость между отраслями [16]. Чем выше для работников издержки мобильности между секторами, тем слабее происходит процесс выравнивания заработных плат. В числе видов экономической деятельности со средней оплатой труда ниже среднего уровня в экономике оказываются такие сектора, как сельское хозяйство, здравоохранение и образование, требующие специфических знаний и навыков.
Несмотря на постепенное снижение уровня дифференциации заработной платы, он остается значительным (коэффициент Джини 0,38), что соответствует верхней границе для стран — членов ОЭСР [1].
Таким образом, на основании высокой межсекторной дифференциации в заработных платах можно предположить, что межсекторная мобильность в России невысокая, по сравнению, например, со странами — членами ОЭСР.
Межрегиональная мобильность
Прежде чем рассуждать на тему межрегиональной мобильности населения, скажем несколько слов о методологии ее учета. С 1996 г. внутренним мигрантов в российской статистике считается индивид, сменивший регистрацию по месту жительства, до этого учет ос-
новывался на системе прописки. С этого момента до начала 2000-х гг. внутренняя миграция населения в России снижалась (рис. 3). Есть мнение, что это связано со сменой форм межтерриториальной мобильности: постоянная миграция заменяется временной миграцией [17]. С 2002 г. и до 2008 г. число регистрируемых внутренних мигрантов в России было равно 1,9 млн чел. в год. Затем в кризисные годы внутренняя миграция снизилась до 1,7 млн человек в год. Однако уже в 2010 г. вернулась к прежнему уровню [13].
В 2011 г. была принята новая методология учета внутренних мигрантов. С этого момента в статистический учет долгосрочной миграции населения стали включаться также лица, зарегистрированные по месту пребывания на срок 9 месяцев и более. Следовательно, данные о миграции до 2011 г. и после несопоставимы. «С 2013 г. число внутрироссийской миграции превысило 4 млн человек и продолжает находиться приблизительно на этом уровне. Формально миграционная активность в России вернулась на уровень конца 1980-х г.» [18]. Заметим, что общий объем внутренней миграции приблизительно поровну делится между межрегиональной и внутрирегиональной миграцией1.
1 Поскольку в данных Росстата отсутствует информация о масштабах трудовой миграции, в качестве некоторого приближения мы используем данные о постоянной или долговременной миграции. Данные о трудовой миграции возможно только получить из опросов населения. Имеющиеся у нас в распоряжении данные РМЭЗ НИУ ВШЭ нерепрезентативны по регионам, поэтому не дают возможности изучать межрегиональную трудовую миграцию.
Если рассмотреть матрицу межрегиональных переходов, то межрегиональная мобильность характеризуется интенсивным оттоком населения в основном из регионов Урала, Сибири и Дальнего Востока. Векторы миграционного перемещения населения (и, как мы полагаем, рабочей силы) направлены с востока на запад и с севера на юг. Индекс Шоррокса для межрегиональной матрицы переходов в 2016 г. равен 0,52. Если половина внутренней миграции в России — внутрирегиональная, это означает, что вторая половина мигрантов меняет регион занятости при миграции. Таким образом, индекс Шоррокса (как и ранее для межсекторной мобильности) достаточно высок, если учитываются только те люди, которые сменили место жительства. Если же учитывать также тех, кто остался проживать в том же месте, то диагональные элементы матрицы переходов вырастают до 0,98 в среднем по матрице переходов, а индекс Шоррокса равен 0,018. Это говорит о том, что в целом население России немобильное.
В 2002-2010 гг. доля регистрируемых внутренних мигрантов в России в процентах составляла всего 1,4 % населения, что совсем немного. «Для сравнения в США этот показатель составляет 13,7 % населения в среднем за период 2000-2006 годов, в Канаде 14,6 %, в Японии 4,6 %» [13]. Однако очень сложно сравнивать показатели миграции в разных странах: во-первых, из-за различий регистрации мигрантов в статистике разных стран, во-вторых, из-за различий в размерах территорий. Межтерриториальная мобильность населения в России одна из самых низких, при этом средние расстояния между регионами, а также площади регионов, — одни из самых больших. Средняя численность населения, проживающего в разных регионах, ниже, чем, например, в США или Канаде, которые сопоставимы по размерам территорий. Таким образом, «говоря о низкой межрегиональной мобильности населения России, нужно иметь в виду большой размах территорий и неравномерное распределение численности населения» [13].
Низкая межрегиональная мобильность в России отмечается также в работе [19]. К наиболее мобильным авторы относят исконно-переселенческие страны: США, Канаду, Австралию и Новую Зеландию. За исключением Южной Кореи и Японии, население стран Азии, как правило, менее мобильно. В Европе выделяется четкая пространственная закономерность: высокая внутренняя мобильность странах Северной Европы и сравнительно низ-
кая в странах бывшего соцлагеря. Для стран Африки качество данных вызывает наибольшие сомнения исследователей, но существующие данные показывают сравнительно высокие уровни мобильности населения (скорее всего, не всегда добровольной).
Низкую межтерриториальную мобильность подтверждают также опросы населения. В частности, опрос независимого исследовательского агентства «Башкирова и партнеры», проведенный в первой половине 2015 г., показал, что 84 % продолжали искать работу в том же населенном пункте, если столкнулись с проблемами при поиске работы. И только 3 % опрошенных сменят место жительства на тот населенный пункт, в котором смогут найти работу
В работе [20] низкая внутренняя миграция населения объясняется «ловушками бедности», то есть потенциальные мигранты хотели бы переехать, но у них нет возможности финансировать свой переезд. Однако [21] показывают, что к 2010 г. «ловушки бедности» исчезли.
В работе [18] ставится под сомнение тезис о низкой внутренней миграции населения в России в сравнении с другими странами, учитывая причины, названные ранее. По мнению авторов, Россия отстает от стран-лидеров примерно вдвое, но она превосходит ряд стран, прежде всего — восточной и южной Европы — по показателю интенсивности миграции.
Межрегиональная дифференциация в ВРП на душу населения, заработных платах и уровнях безработицы. Косвенным подтверждением низкой мобильности в России служат сравнительно высокие межрегиональные различия по ряду экономических показателей [22]. Для подтверждения этого факта обратимся к межстрановым сопоставлениям (рис. 4)2. Видно, что среднее значение логарифма ВРП на душу населения в России за пе-
1 Информация взята с сайта Демоскоп Weekly: Мобильность трудовых ресурсов в России // Демоскоп weekly. 2015. № 661-662 (2-15 нояб.). URL: http://www.demoscope.ru/ weekly/2015/0661/opros03.php).
2 Здесь мы прибегаем к межстрановым сравнениям по межрегиональной дифференциации в ВРП на душу населения и уровнях безработицы по МОТ. Во-первых, из-за того, что есть международные стандарты по расчету обоих показателей, а во-вторых, именно эти два показателя оказываются наиболее значимыми факторами в моделях межрегиональной миграции. Мигранты ориентируются на благосостояние регионов (ВРП) и на вероятность трудоустройства (уровень безработицы). Межстрановые сравнения межрегиональной дифференциации в заработных платах не проводились, так как нет единых стандартов их расчета.
з
£ ¡13 та о S <N
■fcb
s о о. о
го rs l_
О ct:
с; s
Ш AUS ^US GER UK > X FRA ' * • ITA ■—> ESP
nuj CAN sv *
tur mex •
RUS
w
I
ч
ф
Ср
и
CHN
IDN
IND
11,4 10,9 10,4 9,9 9,4 8,9 8,4 7,9
-2,7 -2,2 -1,7 -1,2 -0,7
Среднее значение логарифма межрегиональной дисперсии ВРП на душу, 2000-2005
Рис. 4. Межрегиональные различия в ВРП на душу в России и в мире (источник [22]) Fig. 4. Interregional variations in GRP per capita in Russia and in the world [22]
-0,2
-2-
izi-3
о
о
<N О О О <N
-2,5
-1,5
ESP TUR
-1
-0,5
AUS
FRA • CAN
UK
RUS
GER
ITA
w с
о
US KOR
MEX
average log(regional unemployment rate dispersion), 2000-2005
Рис. 5. Межрегиональные различия в уровнях безработицы в России и в мире (источник [22]) Fig. 5. Interregional variations in unemployment in Russia and in the world [22]
-2,2 -2,4 -2,6 -2,8 -3 -3,2 -3,4 -3,6 -3,8 -4
риод 2000-2005 гг. было одним из наименьших, но при этом дифференциация по ВРП наибольшая среди представленных государств, часть из них также с достаточно большими территориями (США, Китай, Индия, Австралия, Канада, Мексика, Германия, Великобритания, Испания, Франция, Италия, Турция, Индонезия).
Межрегиональные различия в заработных платах и уровнях безработицы в России также значительны. Для межстрановых сопоставлений по уровню безработицы, рассчитанной по методологии МОТ, обратимся к рисунку 5. Видно, что в России межрегиональные различия по уровню безработицы одни из самых высоких. Выше только в Мексике, Германии и Италии из представленных стран в 2000-2005 гг. (США, Канада, Великобритания,
Австралия, Франция, Испания, Турция, Южная Корея).
Если обратиться к динамике межрегиональной дифференциации в России за 2000-е гг. (рис. 6), то можно заметить, что дифференциация по ВРП и заработным платам снижалась. Для уровня безработицы динамика межрегиональных различий сильно колеблется от года к году и не имеет явно выраженного тренда.
Таким образом, межрегиональные различия по уровню ВРП на душу в России выше, чем, например, в странах ОЭСР, но они снижались в последние годы. При этом внутренняя миграция в России ниже, чем в других, сопоставимых по размерам территорий странах, и она не растет, а наоборот, достаточно стабильна. В работе [21] именно снижение межрегиональной диф-
0,75 0,7 0,65 0,6 0,55 0,5 0,45 0,4 0,35 0,3
Рис. Fig. 6.
/\ /ч
u
• gdp
• wage ^
/ \ / \
^ ' N
о .— гм 000 000 rs rs rs
3 0 0
rs
4 0 0
rs
5 0 0
<N
6 0 0
rs
7 0 0
rs
CO
0 0
rs
0 0
rs
0
rs
0
rs
0
rs
0
<N
0
rs
0
rs
0,31 0,29 0,27 0,25 0,23 0,21 0,19 0,17 0,15
6. Различия российских регионов в терминах логарифмов реальной заработной платы (wage), уровня безработицы (u) и реального ВВП на душу (gdp) (источник [22]) Variation between Russian regions in terms of logarithms of real wages (wage), unemployment rate (u) and gross domestic
product (GDP) per capita (gdp) [22]
ференциации называется причиной низкой внутренней миграции.
Заключение
Изучение трудовой мобильности должно начинаться с уточнения того, что понимается под мобильностью: внутрифирменная, межфирменная, между статусами занятости (занятый, безработный, неактивный), межсекторная, межрегиональная. А далее для определения степени мобильности и ответа на вопрос, насколько мобилен рынок труда, требуется проводить сравнения с сопоставимыми величинами. Поскольку мобильность может быть по-разному определена и сравнения могут проводиться с разными эталонами, то к суждениям о степени мобильности нужно подходить с определенной степенью критичности. В частности, в раннее опубликованных работах [2, 3, 23, 24] речь шла не о той мобильности, которая интересует нас в данной работе (межсекторная и межрегиональная). В этих работах обсуждается мобильность между статусами занятости (внутрифирменная или межфирменная) и делается вывод о высокой трудовой мобильности в России по сравнению с другими странами (по крайней мере, с теми, по которым удалось найти сопоставимые оценки). В работе [4] обсуждается «движение рабочих мест» (часть общего феномена движения рабочей силы) и отмечается, что российские показатели для всей экономики находятся ниже средних значений по другим странам. Однако если рассматривать только частный сектор, то такого отставания не наблюдается.
Нас же интересовала более «затратная» мобильность, при которой издержки перемеще-
ний между секторами и территориями выше, чем в случае, когда эти аспекты мобильности не затрагиваются. Поэтому заранее неизвестно, будет ли российский рынок труда более мобильным и в этом смысле. Все зависит от величины издержек, которые несет работник.
Проведенный анализ межсекторной и межрегиональной мобильности показал, что о степени мобильности можно судить только в относительных шкалах. Зачастую оказывается, что проводить сравнение либо не с чем, либо объекты сравнения являются несопоставимыми. Если межсекторную и межрегиональную мобильность измерять количеством людей, сменивших сектор / регион, по отношению к общей численности занятых, либо численности населения в регионе (для межрегиональной мобильности), то оказывается, что эти цифры в России в 2000-2016 гг. оказываются сравнительно ниже, чем в других странах. По оценкам издержек мобильности между секторами можно сделать вывод о сравнительно низкой межсекторной мобильности в России. Однако если проводить анализ матриц переходов и рассматривать только тех, кто решился поменять работу или регион проживания, а затем оценить степени мобильности с помощью индексов Шоррокса, то оказывается, что около половины из них, а иногда и больше, меняют сектор занятости или регион, что, наоборот, сравнительно высоко. Следовательно, в России, если уж люди решаются к смене рабочего места, то они готовы к кардинальным переменам (смене сектора / региона). Если учитывать также тех, кто не меняет работу, то межсекторная мобильность оказывается низкой, сопоставимой с оценками для США [12], где межсек-
торная мобильность считается низкой. Таким образом, работники в России достаточно стабильны, одной из причин этого может служить высокий «страх безработицы», о котором говорится в работе [25]. В России, как и в странах Центральной и Восточной Европы, страх безработицы наибольший, меньше боятся безработицы жители англосаксонских и Скандинавских стран.
Грубые сравнения показывают, что масштабы межсекторной мобильности в России выше, чем межрегиональной. Если доля сменивших сектор в численности занятых в процентах равна около 4,5-5 % (по нашим оценкам на данных РМЭЗ НИУ ВШЭ), то доля сменивших регион проживания по отношению к численности населения — 1,4 % после смены методологии учета в 2010 г. Как уже говорилось выше, доля сменивших сектор по отношению к тем, кто сменил работу, а также доля сменивших регион проживания по отношению к тем, кто сменил место жительства, равна около 50 % для обеих форм мобильности. Однако диагональные элементы матриц переходов (с учетом тех, кто не меняет место жительства/сектор), как и индекс Шоррокса для межсекторной мобильности выше, чем для межрегиональной, что также подтверждает большую межсекторную мобильность. Однако здесь стоит учесть, что межрегиональную мобильность мы изучаем по данным о постоянной (долговременной) миграции, в то время как трудовая миграция, как правило, временная, маятниковая, сезонная. Поэтому масштабы ее могут быть больше.
Косвенные индикаторы мобильности (межсекторная и межрегиональная дифференци-
ация в заработных платах, межрегиональная дифференциация в ВРП на душу населения и уровнях безработицы, наличие структурной безработицы) при сравнении с другими странами также свидетельствуют в пользу низкой пространственной и межсекторной мобильности.
В итоге можно заключить, что межсекторная и межрегиональная мобильность в России по ряду критериев ниже, чем в других странах, тогда как другие формы мобильности, о которых говорилось выше (между статусами занятости, внутрифирменная или межфирменная), сопоставимыми с показателями более «мобильных стран». Поэтому проводя сравнения трудовой мобильности, следует обязательно оговаривать, о какой мобильности идет речь, какие критерии применяются для сравнения и насколько сопоставимы оценки, с которыми проводится сравнение.
Проведенное исследование, несмотря на эмпирический характер и использование ретроспективных данных, является актуальным и в настоящее время, поскольку в нем структурируются подходы к определению степени трудовой мобильности, обозначаются критерии для проведения сопоставимых сравнений, обсуждаются полученные результаты, что позволяет судить об их применимости в других условиях. Однако требуется отдельно исследовать то, как изменится трудовая мобильность в России в период глобальной цифровизации экономики и при переходе к дистанционному формату работы. Это может стать направлением дальнейших исследований.
Список источников
1. OECD Employment Outlook 2011. Paris, 2011. 217 p.
2. Гимпельсон В. Е., Шарунина А. В. Потоки на российском рынке труда. 2000-2012 гг // Экономический журнал Высшей школы экономики. 2015. № 19(3). С. 313-348.
3. Гимпельсон В. Е., Капелюшников Р. И., Шарунина А. В. Дороги, которые мы выбираем». Перемещения на внешнем и внутреннем рынках труда // Экономический журнал Высшей школы экономики. 2016. № 20(2). С. 201-242.
4. Гимпельсон В. Е., Капелюшников Р. И., Жихарева О. Б. Движение рабочих мест. Что говорит российская статистика // Вопросы экономики. 2014. № 7. С. 93-126. DOI: 10.32609/0042-8736-2014-7-93-126.
5. Greenwood M. Internal Migration in Developed Countries // In Handbook of population and family economics, ed. M. Rosenzweig and O. Stark. 1997. Amsterdam: North-Holland. Vol. 1, P. b. P. 647-720. DOI: 10.1016/S1574-003X(97)80004-9.
6. Cruz M., Milet E., Olarreaga M. Labor Adjustment Costs across Sectors and Regions. Policy Research Working Paper 8233, 2017. 25 p.
7. Artug E., Lederman D., Porto G. A Mapping of Labor Mobility Costs in the Developing World // Journal of International Economics. 2015. Vol. 95. No 1. P. 28-41. DOI: 10.1016/j.jinteco.2014.10.007.
8. Shorrocks A. The Measurement of Mobility // Economertica. 1978. Vol. 79, No 5. P. 1013-1024. DOI: 10.2307/1911433.
9. Vakulenko E. Does migration lead to regional convergence in Russia? // International Journal of Economic Policy in Emerging Economies. 2016. Vol. 9. No 1. P. 1-25. DOI: 10.1504/IJEPEE.2016.074943.
10. Коровкин А. Г. Динамика занятости и рынка труда в РФ в перспективе до 2030 года // Проблемы прогнозирования. 2013. № 4. С. 79-96.
11. Клепикова Е. А. Мобильность работников частного и государственного секторов // Общественные науки и современность. 2016. № 3. С. 75-90.
12. Artug E., McLaren J. Trade Policy and Wage Inequality: A Structural Analysis with Occupational and Sectoral Mobility // NBER Working Paper No. 18503. 2012. 45 p. DOI: 10.3386/w18503.
13. Механизмы российского рынка труда / Гурвич Е. Т., Вакуленко Е. С., Иванова М. А., Клепикова Е. А., Дедова М. С., Леухин Р. С., Хазанов А. А. / Под общ. ред. Е. Т. Гурвич, Е. С. Вакуленко. М.: Издательский дом «Дело» РАНХиГС, 2016. 560 с.
14. Лукьянова А. Л. Дифференциация заработных плат в России. 1991-2008 гг. Факты и объяснения // Журнал Новой Экономической Ассоциации. 2011. № 12. C. 124-149.
15. Федорова Л. Н. Дифференциации заработной платы в условиях социально-экономической трансформации России // Научные записки НГУЭУ 2009. № 3. C. 1-7.
16. Public Employment and Labour Market Performance / Algan Y., Cahuc P., Zylberberg A., Pischke J.-S., Verdier T. // Economic Policy. 2002. Vol. 17, No 34. P. 9-65. DOI: 10.1111/1468-0327.00083.
17. Мкртчян Н. В. Миграционная мобильность в России. Оценки и проблемы // SPERO. 2009. № 11. С. 149-164.
18. Карачурина Л. Б., Мкртчян Н. В. Внутренняя долговременная миграция населения в России и в других странах // Вестник Московского университета. 2017. № 2. С. 74-80. (География).
19. Internal Migration and Development: Comparing Migration Intensities Around the World / Bell M., CharlesEdwards Е., Ueffing Р., Stillwell, J., Kupiszewski M., Kupiszewska D. // Population and Development Review. 2015. Vol. 41, No. 1. P. 33-58. DOI: 10.1111/j.1728-4457.2015.00025.x.
20. Andrienko Y., Guriev S. Determinants of interregional mobility in Russia. Evidence from panel data // Economics of Transition. 2004. Vol. 12. No 1. P. 1-27. DOI: 10.1111/j.0967-0750.2004.00170.x.
21. Guriev S., Vakulenko E. Breaking out of poverty traps: Internal migration and interregional convergence in Russia // Journal of Comparative Economics. 2015. Vol. 43. P. 633-649. DOI:10.1016/j.jce.2015.02.002.
22. Gurvich E., Vakulenko E. Macroeconomic and structural properties of the Russian labor market: A cross-country comparison // Russian Journal of Economics. 2017. Vol. 3, No. 4. P. 411-424. DOI: 10.1016/j.ruje.2017.12.006.
23. Мальцева И. Трудовая мобильность и стабильность. Насколько высока отдача от специфического человеческого капитала в России? // Экономический журнал Высшей школы экономики. 2009. № 13(2). С. 243-278.
24. Рощин С., Слесарева А. Межфирменная мобильность молодых работников на российском рынке труда. М.: Издательский дом ВШЭ. 52 с.
25. Гимпельсон В. Е., Монусова Г. А. Страх безработицы. Опыт межстрановых сопоставлений // Вопросы экономики. 2010. № 2. С. 117-138. DOI: 10.32609/0042-8736-2010-2-117-138.
References
1. OECD. (2011). Employment Outlook 2011. Paris, 217.
2. Gimpelson, V. E. & Sharunina, A. V. (2015). Flows in the Russian labor market: 2000-2012. Ekonomicheskiy zhurnal Vysshey shkoly ekonomiki [The HSE Economic Journal], 19(3), 313-348. (In Russ.)
3. Gimpelson, V. E., Kapeliushnikov, R. I. & Sharunina, A. V. (2016). The pathways we choose: intra- and interfirm transitions. Ekonomicheskiy zhurnal Vysshey shkoly ekonomiki [The HSE Economic Journal], 20(2), 201-242. (In Russ.)
4. Gimpelson, V. E., Kapeliushnikov, R. I. & Zhikhareva, O. B. (2014). Job Turnover: What the Russian Statistics Tells Us. Voprosy ekonomiki, 7, 93-126. DOI: 10.32609/0042-8736-2014-7-93-126 (In Russ.)
5. Greenwood, M. (1997). Internal Migration in Developed Countries. In: M. Rosenzweig, O. Stark (Eds.), Handbook of population and family economics, vol. 1b (pp. 647-720). Amsterdam: North-Holland. DOI: 10.1016/S1574-003X(97)80004-9.
6. Cruz, M., & Milet, E. & Olarreaga, M. (2017). Labor Adjustment Costs across Sectors and Regions. Policy Research Working Paper 8233, 25.
7. Artuf, E., & Lederman, D. & Porto, G. (2015). A Mapping of Labor Mobility Costs in the Developing World. Journal of International Economics, 95(1), 28-41. DOI: 10.1016/j.jinteco.2014.10.007.
8. Shorrocks, A. (1978). The Measurement of Mobility. Economertica, 79(5), 1013- 1024. DOI: 10.2307/1911433.
9. Vakulenko, E. (2016). Does migration lead to regional convergence in Russia? International Journal of Economic Policy in Emerging Economies, 9(1), 1-25. DOI: 10.1504/IJEPEE.2016.074943.
10. Korovkin, A. G. (2013). Employment and labor market dynamics in the Russian Federation until 2030. Problemy prognozirovaniya [Studies on Russian Economic Development], 4, 79-96. (In Russ.)
11. Klepikova, E. A. (2016). Job mobility of public and private sector workers. Obshchestvennye nauki i sovremennost [Social Sciences and Contemporary World], 3, 75-90. (In Russ.)
12. Artuf, E. & McLaren, J. (2012). Trade Policy and Wage Inequality: A Structural Analysis with Occupational and Sectoral Mobility. NBER Working Paper No. 18503, 45.
13. Gurvich, E. T. & Vakulenko, E. S. (Eds.). (2016). Mekhanizmy rossiyskogo rynka truda [Mechanisms of Russian labor market]. M.: «Delo» RANEPA. (In Russ.)
14. Lukiyanova, A. L. (2011). Wage Inequality in Russian Economic Transition (1991-2008): Stylized Facts and Explanations. Zhurnal Novoy Ekonomicheskoy Assotsiatsii [The Journal of the New Economic Association], 12, 124-149. (In Russ.)
15. Fedorova, L. N. (2009). Wage differentiation in the context of socio-economic transformation of Russia. Nauchnye zapiski NGUEU [Scientific notes of NSUEM], 3, 1-7. (In Russ.)
16. Algan, Y., Cahuc, P., & Zylberberg, A., & Pischke, J.-S., & Verdier T. (2002). Public Employment and Labour Market Performance. Economic Policy, 17(34), 9-65. DOI: 10.1111/1468-0327.00083.
17. Mkrtchyan, N. V. (2009). Migration mobility in Russia: assessments and analysis problems. SPERO, 11, 149-164. (In Russ.)
18. Karachurina, L. B. & Mkrtchyan, N. V. (2017). Long-term internal migration of population in Russia and other countries. Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 5, Geografia, 2, 74-80. (In Russ.)
19. Bell, M., Charles-Edwards, E., Ueffing, P., Stillwell, J., Kupiszewski, M. & Kupiszewska, D. (2015). Internal Migration and Development: Comparing Migration Intensities Around the World. Population and Development Review, 41(1), 33-58. DOI: 10.1111/j.1728-4457.2015.00025.x.
20. Andrienko, Y. & Guriev, S. (2004). Determinants of interregional mobility in Russia. Evidence from panel data. Economics of Transition, 12(1), 1-27. DOI: 10.1111/j.0967-0750.2004.00170.x.
21. Guriev, S. & Vakulenko, E. (2015). Breaking out of poverty traps: Internal migration and interregional convergence in Russia. Journal of Comparative Economics, 43, 633-649. DOI: 10.1016/j.jce.2015.02.002.
22. Gurvich, E. & Vakulenko, E. (2017). Macroeconomic and structural properties of the Russian labor market: A cross-country comparison. Russian Journal of Economics, 3(4), 411-424. DOI: 10.1016/j.ruje.2017.12.006.
23. Maltseva, I. (2009). Labor mobility and stability: how high is the return on specific human capital in Russia? Ekonomicheskiy zhurnal Vysshey shkoly ekonomiki [The HSE Economic Journal], 13(2), 243-278. (In Russ.)
24. Roshchin, S. & Slesareva, A. (2012). Mezhfirmennaya mobilnost molodykh rabotnikov na rossiyskom rynke truda [Job Mobility of Young Workers on the Russian Labor Market]. Moscow: HSE Publishing house, 52. (In Russ.)
25. Gimpelson, V. E. & Monusova, G. A. (2010). Fear of Unemployment: Cross-Country Comparisons. Voprosy ekonomiki, 2, 117-138. DOI: 10.32609/0042-8736-2010-2-117-138 (In Russ.)
Информация об авторе
Вакуленко Елена Сергеевна — кандидат экономических наук, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»; доцент; Scopus Author ID: 56538480700; http://orcid.org/0000-0002-6457-3196 (Российская Федерация, 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20; e-mail: evakulenko@hse.ru).
Author
Elena S. Vakulenko — Cand. Sci. (Econ.), Assistant Professor, National Research University "Higher School of Economics"; Scopus Author ID: 56538480700; http://orcid.org/0000-0002-6457-3196 (20, Myasnitskaya St., Moscow, 101000, Russian Federation; e-mail: evakulenko@hse.ru).
Дата поступления рукописи: 20.08.2019.
Прошла рецензирование: 05.11.2019.
Принято решение о публикации: 15.09.2020.
Received: 20 Aug 2019.
Reviewed: 05 Nov 2019.
Accepted: 15 Sep 2020.
