CC BY
308ОРИГИНАЛЬНАЯ СТАТЬЯ
DOI: 10.34022/2658-3712-2020-38-1-19-30 УДК 331.526
СТРУКТУРА ЗАНЯТОСТИ В ЭКОНОМИКЕ ПО ВИДАМ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ И ОСНОВНЫМ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫМ ГРУППАМ
А.В. Кашепов
Московский педагогический государственный университет,
Москва, Россия https://orcid.org/0000-0003-1348-0093
АННОТАЦИЯ
Объектом данного исследования является отраслевая структура занятости населения, как характеристика уровня экономического развития и сфера государственного регулирования. Цель работы - демонстрация возможностей использования авторской методики «Индекс качества структурных сдвигов» для мониторинга соответствующих изменений на основе официальных отчетных данных статистики занятости. В качестве методов проведения работ использован «Индекс качества структурных сдвигов (ИКС)», методы математико-статистического анализа и представления его результатов в виде диаграмм и уравнений регрессии, анализ таблиц данных Федеральной службы государственной статистики (Росстата). Результат исследования - подготовка предложений о дополнении качественного анализа изменений структуры экономики и занятости количественными показателями, в том числе в виде индексов. Рекомендована возможность использования автоматизированного мониторинга изменений структуры экономики на основе индексов, очищенного от субъективных суждений («хорошо - плохо») и от механических сопоставлений с другими странами, опирающийся на отчетные данные. Краткое рассмотрение вопроса о цифровизации занятости позволило сделать вывод, что в обозримом будущем это не приведет к массовому высвобождению занятых и росту безработицы. Содержащиеся в исследовании материалы могут быть использованы федеральными и региональными органами исполнительной власти для анализа изменений структуры экономики при разработке структурной политики и политики занятости населения.
Ключевые слова: структура экономики; структура занятости; структурные сдвиги; измерение качества сдвигов; цифровизация; прогнозы уровня и структуры занятости.
Для цитирования: А.В. Кашепов. Структура занятости в экономике по видам деятельности и основным профессиональным группам. Социально-трудовые исследования. 2020;38(1):19-30. DOI: 10.34022/2658-3712-2020-38-1-19-30.
ОRIGINAL PAPER
EMPLOYMENT STRUCTURE IN THE ECONOMY BY TYPES OF ACTIVITY AND BASIC PROFESSIONAL GROUPS
A.V. Kashepov
Moscow State Pedagogical University, Moscow, Russian Federation https://orcid.org/0000-0003-1348-0093
ABSTRACT
The object of this study is the sectoral structure of employment, as a characteristic of economic development and the sphere of state regulation. The aim of the article is to demonstrate the possibilities of using the author's methodology, "Quality Index of Structural Shifts", to monitor the relevant changes based on official employment statistics. The work employed the methods of "Quality Index of Structural Shifts (QISS)", mathematical and statistical analysis, presentation of the results by diagrams and regression equations, analysis of data tables of the Federal State Statistics Service (Rosstat). The study result is the proposals to supplement the qualitative analysis of changes in the economic structure and employment with quantitative indicators, including by indices.
© А.В. Кашепов. 2020.
The author recommended to use automated monitoring of changes in the economic structure based on indices cleared of subjective judgments ("good - bad") and of mechanical comparisons with other countries, using reporting data. A brief review of the digitalization of employment allowed for the conclusion that in the near future this will not lead to a massive release of the employed and an increase in unemployment. The study materials may be of further use by federal and regional executive bodies to analyze changes in the economic structure when developing structural and employment policies.
Keywords: economic structure; employment structure; structural shifts; measuring the quality of shifts; digitalization; forecasts of the level and structure of employment.
Для цитирования: A.V. Kashepov. Employment structure in the economy by types of activity and basic professional groups. Social and labor research. Social and labor research. 2020;38(1):19-30. DOI: 10.34022/2658-3712-2020-38-1-19-30.
ВВЕДЕНИЕ
Один из основоположников современной теории аграрного, индустриального, постиндустриального, информационного обществ Д. Белл писал в 1973 году: «В самом начале двадцатого века лишь трое из каждых десяти работников в США были заняты в сфере услуг, а остальные семеро - в производстве материальных благ. К 1940 году это соотношение фактически выровнялось. К 1960-му уже шестеро из 10 трудились в сфере услуг. К 1980 году, учитывая растущий вес этой сферы, в ней будут заняты почти семеро из каждых 10 работников» [1]. Таким образом, в основе современной классификации типов обществ лежит отраслевая структура занятости.
Многие российские и зарубежные ученые в последующие десятилетия после первых публикаций на эту тему Д.Белла высказывали тезис о том, что доля услуг, инновационных отраслей и т.д. в экономике является индикатором уровня развития экономики, и драйвером этого развития. Ранее мы писали о том, что в экономике не существует «законов», подобных законам в естественных науках, есть фактические, в том числе статистические, данные и гипотезы о наличии взаимосвязей между ними. При этом научное сообщество большинством голосов, и каждый ученый для себя лично, решает, целесообразно ли ему придерживаться той или иной гипотезы [2]. В связи с этим мы хотим подтвердить, что присоединяемся к широко распространенному мнению о наличии корреляционной взаимосвязи между уровнем развития экономики и структурой занятости. В трактовке корреляционных взаимосвязей обычно сложно определить, что является причиной, а что следствием. Мы исходим из предположения, что уровень развития можно рассматривать, как причину, а долю сферы услуг и высоких технологий - как следствие и индикатор этого уровня. При этом не будем забывать о высокой
доле промышленности в экономике высокоразвитой Германии и высокой доле сельского хозяйства в развитой, хотя и пораженной хроническим кризисом, Греции. В Германии это вызвано историческими традициями, в Греции - географическим положением и природными условиями.
Для иллюстрации данной гипотезы мы использовали данные Росстата из сборника «Россия и страны мира. 2018». Мы рассчитали долю занятых в сфере услуг как сумму долей занятых в следующих видах деятельности по классификатору МСОК 4 (К1С 4): торговля, транспорт и хранение, гостиницы и общественное питание, информация и связь; финансовая и страховая деятельность, операции с недвижимым имуществом, деятельность профессиональная, научная, техническая, административная и сопутствующие услуги; государственное управление, оборона, социальное обеспечение, образование, здравоохранение и социальные услуги; прочие виды деятельности. Расчеты были сделаны по 40 странам, доступным в названном источнике. Данные по ВВП на Интернет-портале ООН доступны практически по всем странам мира, гораздо меньше в международных источниках данных по общей численности занятых, и еще более ограничены сведения о структуре занятости по странам. Поэтому мы использовали данные, проверенные Росстатом1. Назовем для примера уровни занятости в сфере услуг в некоторых странах согласно данному расчету: Люксембург - 89,7%, США - 78,7%, Россия -67,2%, Таджикистан - 30%.
На рисунке 1 показана диаграмма по 40 странам, линейный тренд и его уравнение, где У -доля занятых в сфере услуг в %, а Х - ВВП по паритету покупательной способности на 1 занятого. Диаграмма и тренд достаточно очевидно демон-
1 Статистический сборник "Россия и страны мира". 2018. Москва, 2018. с. 59.
Рис. 1 / Fig. 1. Соотношение доли занятых в сфере услуг и ВВП по ППС на 1 занятого в экономике по 40 странам мира, включая Россию, на 2016 г. / Ratio of the share of the employed in the service sector and GDP at PPP per 1 employed in the economy in 40 countries of the world, including Russia, for 2016.
Источник/Source: данные Росстата. Статистический сборник «Россия и страны мира. 2018», Москва, 2018. с. 59; с. 91 / / Rosstat data. Statistical collection "Russia and the countries of the world. 2018", Moscow, 2018. p. 59; p. 91.
ш
о
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
1 • •
• • * £ • • • •
• %
• * • •
• • y = 0,0 r2 002x + 4 = 0,4973 9,936
20000 40000 60000 80000 100000 120000 140000 160000 180000 ВВП по ППС на 1 занятого в экономике (долл.)
0
0
стрируют прямую связь между уровнем занятости в сфере услуг и ВВП по ППС на 1 занятого (этот второй показатель можно интерпретировать как производительность труда и рассматривать как индикатор уровня экономического развития). В то же время коэффициент детерминации R2 составляет около 0,5, что свидетельствует о невысокой надежности уравнения. Это вызвано множественностью факторов уровня занятости в сфере услуг (выше мы приводили примеры Германии и Греции), которые в каждой стране составляют комплекс, во многом уникальный, и далеко не сводятся только к уровню экономического развития.
РАЗРАБОТКА И ПРИМЕНЕНИЕ ИНДЕКСА КАЧЕСТВА СТРУКТУРНЫХ СДВИГОВ
Перейдем к анализу изменений структуры занятости в РФ и к представлению нашей методики анализа структурных сдвигов.
Сравнение структуры занятого населения в течение различных периодов осложнено тем обстоятельством, что с 2004 г. определитель ОКОНХ был сначала заменен на ОКВЭД, который теперь называют ОКВЭД 1, далее в 2017 г. был введен ОКВЭД 2. Отраслевые статистические ряды, суще-
ствовавшие десятки лет, в 2004 г. были прерваны, и начались новые - по видам экономической деятельности (ВЭД). Некоторые ВЭД можно суммировать и даже целиком «закладывать» в таблицы, частично совместимые с прежними отраслевыми таблицами. Однако для корректного проведения таких расчетов желательно, чтобы их проделал сам Росстат, исходя из детальных данных, имеющихся в его базе. На основе публикуемых таблиц это можно сделать только очень приблизительно, поэтому в наших работах мы были вынуждены выделить отраслевую структуру экономики и занятости до 2004 г., структуру ВЭД - 1 и ВЭД-2 за более поздние периоды. Сопоставление прежней, логически выверенной системы отраслей народного хозяйства с новой номенклатурой видов экономической деятельности было затруднено объединением в одну строку государственного управления, военной службы и социального обеспечения в одну строку, науки с риэлтерской деятельностью и другими изменениями.
Деградация отраслевой структуры занятости была одной из острых проблем 1990-х. В наших работах высказывалась позиция о том, что необходимо отличать «нормальную» структурную безработицу, когда работники высвобождаются
Таблица 1 / Table 1
Среднегодовая численность рабочей силы, занятой в отраслях экономики Российской Федерации (ОКОНХ) в 1990-2004 гг. / Average annual number of workers employed in sectors of the Russian economy (OKONH)
in 1990-2004
Структура, в % от численности занятых / Structure, % of the number of employees
1990 г. 1998 г. 2004 г. 1990 г. 1998 г. 2004 г.
Всего в экономике 75325 63812 66407 100,0 100,0 100,0
Промышленность 22809 14162 14301 30,3 22,2 21,5
Сельское хозяйство 9727 8724 6891 12,9 13,7 10,4
Лесное хозяйство 238 239 276 0,3 0,4 0,4
Строительство 9020 5094 5216 12,0 8,0 7,9
Транспорт 4934 4013 4405 6,6 6,3 6,6
Связь 884 839 919 1,2 1,3 1,4
Оптовая и розничная торговля, общественное питание 5869 9312 11431 7,8 14,6 17,2
Жилищно-коммунальное хозяйство, непроизводственные виды бытового обслуживания населения 3217 3405 3183 4,3 5,3 4,8
Здравоохранение, физическая культура и социальное обеспечение 4238 4458 4698 5,6 7,0 7,1
Образование 6066 5919 5958 7,9 9,3 9,0
Культура и искусство 1165 1116 1274 1,7 1,7 1,9
Наука и научное обслуживание 2804 1302 1165 3,7 2,0 1,8
Финансы, кредит, страхование 402 736 934 0,5 1,1 1,4
Управление 1602 2777 3211 2,1 4,4 4,8
Другие отрасли 2350 1716 2545 3,1 2,7 3,8
Источник/Source: данные официального сайта Федеральной службы государственной статистики (Росстата) https://www.gks.ru (дата обращения: 10.12.2019) / data from the official website of the Federal state statistics service (Rosstat) https://www.gks.ru (accessed on 10.12.2019)
из технологически отсталых отраслей экономики, и российскую безработицу 1990-х, когда происходило массовое разрушение науки, высокотехнологичной промышленности, и безработными становились элитные представители этих отраслей.
В рассматриваемый период (табл. 1 и 2) численность занятых в промышленности сократилась более чем на 8,5 млн человек, а доля промышленности в экономике с 30,3% до 21,5%. Существенно сократилось сельское хозяйство, строительство, доля науки уменьшилась в 2 раза. Устойчивый рост в 1990-е годы демонстрировала только торговля, которая стала лидирующей отраслью экономики.
Изменилось ли (в какой степени) положение дел за последние 20 лет? Обрабатывающая промышленность продолжает сжиматься. Наука, которую в 2017 г. перестали показывать отдельной строкой, впервые за 25 лет приостановила снижение численности занятых (в рамках методологии ОКВЭД-1) в 2016 г. Поскольку сопоставимых данных по занятости в науке за 2016-2018 гг. нет, используем показатель Росстата «Численность персонала, занятого исследованиями и разработ-
ками». Слегка увеличившись в 2015 г. до 738,9 тыс. человек, затем он снова пошел вниз и в 2017 г. составлял 707,9 тыс. человек. Таким образом, кадровая деградация важнейших сфер экономики, в первую очередь науки - до сих пор не остановлена (табл. 2, табл. 3).
Торговля прочно закрепилась на позиции самой массовой отрасли в экономике, образование сокращается (хотя на то есть объективная причина - демографическое снижение численности школьников и студентов), здравоохранение колеблется от снижения к небольшому росту. Стабильно растет строительство и снижается сельское хозяйство. Самая динамичная в последние 25 лет, наряду с торговлей, отрасль «финансовая деятельность», с 2015 г. начала сокращаться, что может быть связано с западными санкциями в банковско-финансовой сфере, и с массовой санацией российских банков ЦБ РФ.
Проблему «количественной оценки качества» структурных изменений в занятости отечественные ученые начали рассматривать еще в 1980-х годах. При этом многие авторы основным кри-
Источник/Source: данные официального сайта Федеральной службы государственной статистики (Росстата) https://www.gks.ru (дата обращения: 10.12.2019) / data from the official website of the Federal state statistics service (Rosstat) https://www.gks.ru (accessed on 10.12.2019)
Таблица 2/ Table 2
Среднегодовая численность рабочей силы по видам экономической деятельности в 2000-2016 гг. (ОКВЭД-1) / Average annual number of workers by type of economic activity in 2000-2016 (OKVED-1)
2000 г. 2005 г. 2010 г. 2015 г. 2016 г.
Всего в экономике 64517 66792 67577 72425 72065
в том числе по видам экономической деятельности:
сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство 8996 7381 6656 5418 5374
рыболовство, рыбоводство 138 138 143 128 129
добыча полезных ископаемых 1110 1051 1057 1096 1119
обрабатывающие производства 12297 11506 10292 10295 10247
производство и распределение электроэнергии, газа и воды 1886 1912 1945 1988 1991
строительство 4325 4916 5380 6404 6231
оптовая и розничная торговля; ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования 8806 11088 12057 13685 13633
гостиницы и рестораны 948 1163 1183 1626 1652
транспорт и связь 5056 5369 5347 5965 5978
финансовая деятельность 657 858 1122 1443 1437
операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг 4490 4879 5380 7176 7157
из них научные исследования и разработки 1201 988 904 901 911
государственное управление и обеспечение военной безопасности; обязательное социальное обеспечение 3098 3458 3905 3786 3729
образование 5979 6039 5902 5574 5552
здравоохранение и предоставление социальных услуг 4408 4548 4621 4625 4606
предоставление прочих коммунальных, социальных и персональных услуг 2313 2460 2531 3145 3164
терием положительных структурных изменений называли производительность труда, что было бы логично, если бы существовали способы корректного и сопоставимого расчета производительности по всем отраслям. Поскольку статистически наблюдаемая производительность в отраслях материального производства находилась под влиянием ценового диспаритета (в промышленности, она была существенно выше, чем в сельском хозяйстве), а в «нематериальном» секторе вообще не поддавалась расчету, соответствующие расчеты приводили к совершенно неадекватному выводу - что для максимизации производства в стране вся рабочая сила должна была быть сосредоточена в промышленности, прочие отрасли не должны существовать.
Экономисты-математики Центрального экономико-математического института (ЦЭМИ) РАН и Института народнохозяйственного прогнозирования (ИНП) РАН при разработке математических моделей занятости также использовали критерий производительности, приводящий к подобным выводам. Поэтому они были вынуж-
дены ограничивать свои модели некими экспертными ограничителями. Одна из самых последовательных реализаций этой модели была сделана З.А. Котляром [3]. Только в конце 1980 - начале 1990 гг. появились первые отечественные публикации, авторы которых предлагали отказаться от производительности труда, как единственного критерия качества структурных сдвигов. Более подробно история вопроса рассмотрена в наших предшествующих работах [4].
Во второй половине 1990-х в различных публикациях появились индексы, предназначенные для оценки структурных изменений. А.С. Семенов предложил оценить качество структурных изменений по формуле, в которой доля определенной отрасли в российской экономике сравнивалась со своей долей в экономике США [4]. В более поздней публикации Р.И. Капелюшников использовал индекс интенсивности (но не качества) структурных изменений американского экономиста Д. Лилиэна [5].
В течение 1990-х мы писали о структурном регрессе занятости в результате системного
Таблица 3 / Table 3
Среднегодовая численность рабочей силы по видам экономической деятельности в 2017-2018 гг. (ОКВЭД-2) / Average annual number of workers by type of economic activity in 2017-2018 (OKVED-2)
Тыс. человек / Thousand people В процентах/ %
2017 г. 2018 г. 2017 г. 2018 г.
Всего 71842,7 71726,3 100 100
сельское, лесное хозяйство, охота, рыболовство и рыбоводство 5074,5 4976,5 7,1 6,9
добыча полезных ископаемых 1126,8 1117,4 1,6 1,6
обрабатывающие производства 10173,2 10151 14,2 14,2
обеспечение электрической энергией, газом и паром; кондиционирование воздуха 1632,5 1607,9 2,3 2,2
водоснабжение; водоотведение, организация сбора и утилизации отходов, деятельность по ликвидации загрязнений 746 733,1 1 1
строительство 6318,9 6309,4 8,8 8,8
торговля оптовая и розничная; ремонт автотранспортных средств и мотоциклов 13685,7 13707,8 19 19,1
транспортировка и хранение 5240,4 5313,6 7,3 7,4
деятельность гостиниц и предприятий общественного питания 1661,6 1800,9 2,3 2,5
деятельность в области информации и связи 1446,5 1445,7 2 2
деятельность финансовая и страховая 1423,5 1411,5 2 2
деятельность по операциям с недвижимым имуществом 1933,9 1909,3 2,7 2,7
деятельность профессиональная, научная и техническая 2921,9 2836,4 4,1 4
деятельность административная и сопутствующие дополнительные услуги 1885,1 1928,8 2,6 2,7
государственное управление и обеспечение военной безопасности; социальное обеспечение 3702,5 3648,1 5,2 5,1
образование 5525,1 5417,3 7,7 7,6
деятельность в области здравоохранения и социальных услуг 4450,3 4505 6,2 6,3
деятельность в области культуры, спорта, организации досуга и развлечений 1155 1171,8 1,6 1,6
Источник/Source: данные официального сайта Федеральной службы государственной статистики (Росстата) https://www.gks.ru (дата обращения: 10.12.2019) / data from the official website of the Federal state statistics service (Rosstat) https://www.gks.ru (accessed on 10.12.2019)
кризиса, также вместе с коллегами по Институту макроэкономических исследований (ИМЭИ) сравнивали структуру занятости РФ с развитыми странами, но одновременно пытались построить индекс структурных изменений, который бы не был критериально зависим от структуры экономики США, или любой другой страны. В результате нами был предложен метод «индекс качества сдвигов» (ИКС), довольно простой по форме, и легко воспроизводимый с использованием открытой статистической информации Росстата2. При его разработке мы объединили статистическую оценку объема межотраслевых структурных сдвигов и экспертную оценку относительной «прогрессивности-регрессивности» отраслей эко-
2 Кашепов А.В. Методология анализа, прогнозирования и регулирования конъюнктуры рынка труда. Диссертация на соискание ученой степени доктора экономических наук. Москва, 1999. СС.205-207.
номики. После первой публикации данной методики в 1999 г., мы неоднократно воспроизводили формулу и результаты расчетов за различные периоды в своих статьях. Покажем ее здесь со ссылкой на работы 2013 г.:
« ^S
У (LT L-p-j) У (LT L-p-j)
У |LT LT
(1)
где ^ индекс качества сдвигов (ИКС) в отраслевой структуре занятости (спроса на труд);
(Ьрт — Ьрт—1) - разность чисел занятых в прогрессивной отрасли в текущем и ретроспективном периодах;
(Ь^ — Ь1Г-1) - разность чисел занятых в регрессивной отрасли в текущем и ретроспективном периодах;
|ьт — Ьт-1| - абсолютная величина разности чисел занятых в каждой из отраслей экономики
Таблица 4/ Table 4
Группировка отраслей и видов экономической деятельности согласно ОКОНХ, ОКВЭД-1, ОКВЭД-2 / Grouping of industries and types of economic activity according to OKONKH, OKVED-1, OKVED-2
ОКОНХ ОКВЭД-1 ОКВЭД-2
Условно-прогрессивные отрасли и ВЭД
- Промышленность - Строительство - Транспорт - Связь - Жилищно-коммунальное хозяйство, непроизводственные виды бытового обслуживания населения - Здравоохранение, физическая культура и социальное обеспечение - Образование - Культура и искусство - Наука и научное обслуживание - Финансы, кредит, страхование - Обрабатывающие производства - Строительство - Транспорт и связь - Финансовая деятельность - Научные исследования и разработки - Образование - Здравоохранение и предоставление социальных услуг - Обрабатывающие производства - Строительство - Транспортировка и хранение - Деятельность в области информации и связи - Деятельность финансовая и страховая - Деятельность профессиональная, научная и техническая - Образование - Деятельность в области здравоохранения и социальных услуг - Деятельность в области культуры, спорта, досуга и развлечений
Условно-нейтральные отрасли и ВЭД
- Оптовая и розничная торговля, общественное питание - Управление - Другие отрасли - Оптовая и розничная торговля, ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий, предметов личного пользования - Гостиницы и рестораны - Операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг (без научных исследований и разработок) - Государственное управление и обеспечение военной безопасности - Предоставление прочих коммунальных, социальных и персональных услуг - Торговля оптовая и розничная, ремонт автотранспортных средств и мотоциклов - Деятельность гостиниц и предприятий общественного питания - Деятельность по операциям с недвижимым имуществом - Деятельность административная и сопутствующие дополнительные услуги - Государственное управление и обеспечение военной безопасности; социальное обеспечение
Условно-регрессивные отрасли и ВЭД
- Сельское хозяйство - Лесное хозяйство - Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство - Рыболовство, рыбоводство - Добыча полезных ископаемых - Производство и распределение электроэнергии, газа и воды - Сельское, лесное хозяйство, охота, рыболовство и рыбоводство - Добыча полезных ископаемых - Обеспечение электрической энергией, газом и паром, кондиционирование воздуха - Водоснабжение, водоотведение, организация сбора и утилизации отходов, деятельность по ликвидации загрязнений
Источник/Source: данные официального сайта Федеральной службы государственной статистики (Росстата) https://www.gks.ru (дата обращения: 10.12.2019) / data from the official website of the Federal state statistics service (Rosstat) https://www.gks.ru. (accessed on 10.12.2019)
(включая прогрессивные, нейтральные и регрессивные) в текущем и ретроспективном периодах» [6].
«Согласно этой формуле, сумма прироста числа занятых в условно «регрессивных» отраслях промышленности вычтена из суммы прироста числа занятых, в отраслях, отнесенных к категории условно «прогрессивных». Изменения в «нейтральных» отраслях промышленности в числителе дроби не рассматриваются. В знаменателе представлена сумма модулей (абсолютные величины) прибыли числа на всех отраслях экономики. Таким образом, в определении в числителе знака (+) или (-) диагностируется качество происходящих изменений, а деление на
знаменатель позволяет определять долю баланса прогрессивных и регрессивных изменений в абсолютной величине всех притоков и оттоков численности занятых по отраслям экономики, которые произошли в течение рассматриваемого периода» [7].
Основная проблема предложенной методики - в субъективности эмпирического подразделения отраслей экономики на «прогрессивные», «нейтральные» и «регрессивные». Техника может быть улучшена, если сделать классификацию отраслей промышленности методом опроса широкого спектра экспертов. Но пока мы исходим из российских и зарубежных футурологических и
Рис. 2/ Fig. 2. Индекс качества структурных изменений в занятости (ИКС-1) в экономике Российской Федерации в 1975-2004 гг. / Quality index of structural changes in employment (ICS-1) in the Russian economy in 1975-2004.
Источник/Source: составлено автором на основании данных официального сайта Федеральной службы государственной статистики (Росстата) https://www.gks.ru (дата обращения: 10.12.2019) / data from the official website of the Federal state statistics service (Rosstat) https://www.gks.ru. (accessed on 10.12.2019)
экономических публикаций, авторы которых делили экономику на «первичный», «вторичный» и «третичный» сектора и предлагаем на этой теоретической основе собственное деление российской экономики (табл. 4).
В качестве комментария к табл. 4, добавим, что «условно-регрессивными» названы отрасли, которые не просто полезны, а необходимы экономике (в частности, добыча полезных ископаемых и сельское хозяйство). Но в большинстве исследований они относятся к «первичному» сектору, доля которого в экономике во всех развитых странах сокращается.
Индекс, вычисляемый исходя из классификатора ОКОНХ по формуле 1, мы назвали «индекс качества структурных сдвигов - ИКС-1.
Неожиданно в процессе расчетов выяснилось, что самый высокий положительный индекс ИКС-1 относится к периоду 1975-1980 гг. (0,861) и к последующим годам советского периода, которые принято именовать «застоем». Именно в период «застоя» происходили самые мощные положительные сдвиги в структуре занятости, в конце 1980-х годов они уменьшались, и в 1990-е годы резко перешли в отрицательную зону. Это означало, что слабый рост числа в отдельных регрессивных и нейтральных отраслях экономики в 1990-х сопровождался массовым сокращением числа работающих в прогрессивных отраслях, при одновременном выбросе миллионов работников прогрессивных отраслей в зоны безрабо-
тицы и эмиграции. Самый низкий индикатор индекса ИКС-1 пришелся на 1991-1992 гг. (-0,718), в 1997-1998 гг. он начал восстанавливаться и прошел исторический максимум (0,488) в 2003 г.
В дальнейшем, вследствие отмеченных выше изменений методологии Росстата мы должны были перейти к расчету индекса ИКС ВЭД, который также считался по формуле 1, но уже по новому составу отраслей (теперь они именуются видами экономической деятельностью) согласно данным, представленным в табл. 2.
На рис. 3 показаны результаты расчетов индексов ИКС ВЭД за весь период существования сопоставимых статистических данных 2001-2016 гг. Расчеты показывают, что ИКС ВЭД за последние 20 лет дал два пика: 0,383 в 2003 г. и 0,416 в 2007 г. Во время глобального финансового кризиса 20082009 гг. абсолютный объем перераспределения занятых резко увеличился, но качество структурных изменений было отрицательным (-0,627). Скачок индекса до 0,456 в 2015 г., когда наблюдался спад экономики вследствие санкций, возможно, является следствием операции Росстата, который не меняя названия строк в таблице ВЭД, за один год пересчитал показатель по «операциям с недвижимым имуществом» с 4,9 млн чел. до 6,3 млн чел., торговли - с 12,7 млн чел. до 13,7 млн чел. и понизил численность в строке «сельское хозяйство» с 6,2 млн чел. до 5,4 млн чел. Маловероятно, что эти пересчеты могли быть связаны со спадом в экономике, хотя сельское хозяйство, хронически страда-
Рис. 3/ Fig. 3. Индекс качества структурных сдвигов в занятости (ИКС ВЭД) Российской Федерации в 2000-2018 гг., график годовых данных и линейный тренд / Quality Index of Structural Shifts in Employment (QISS FEA) of the Russian Federation in 2000-2018, annual data schedule and linear trend.
Источник/Source: составлено автором на основании данных официального сайта Федеральной службы государственной статистики (Росстата) https://www.gks.ru (дата обращения: 10.12.2019) / data from the official website of the Federal state statistics service (Rosstat) https://www.gks.ru. (accessed on 10.12.2019)
ющее от недофинансирования, могло негативно отреагировать на санкции. Так или иначе, спад в сельском хозяйстве, как «условно-регрессивной» отрасли, мог привести к повышению нашего индекса. Расчет за 2017-2018 гг. сделан по ОКВЭД-2, поэтому его результаты не полностью сопоставимы с предшествующим периодом. Разумеется, было бы хорошо, если бы началось повышение индекса ИКС ВЭД, но пока мы осторожно предположим, что положительная тенденция 2017-2018 гг. связана с пересмотром номенклатуры отраслей.
Рекомендации по совершенствованию структуры экономики не являются темой и предметом данной статьи, но, по крайней мере, мы можем рекомендовать нашу разработку ИКС для мониторинга структурных изменений занятости в России.
ЦИФРОВИЗАЦИЯ ЭКОНОМИКИ
И ПЕРСПЕКТИВЫ ЗАНЯТОСТИ
На протяжении последних десятилетий в литературе по футурологии и экономике высказывались идеи о том, что автоматизация и роботизация производства неизбежно приведут к массовой безработице. Однако за время, прошедшее с тех пор, как американские футурологи впервые предсказали коллапс занятости из-за автоматизации производства, численность занятого населения в США увеличилась с 71 млн человек в 1960 г. [8] до
138 млн чел. в 2010 г. [9]. Волны алармизма перед лицом новых технологий поднимались и спадали, но в целом большинство экономистов не считали информатизацию, переходящую в цифрови-зацию, существенным фактором, влияющим на численность занятого населения. На фоне увеличения числа компьютеров, производство которых в мире росло до 2015 г., а потом пошло на спад, уступая место компактным гаджетам, численность рабочих мест выросла в последние десятилетия на десятки миллионов в развитых и на сотни миллионов в развивающихся странах, в первую очередь в Китае и Индии.
На рис. 4 показана обратная зависимость между компьютеризацией и безработицей в США за 2005-2017 гг.
Если в стране, которая уступив мировое лидерство по абсолютному ВВП по ППС, остается очевидным лидером в сфере технологий, где постоянно растет число рабочих мест и компьютеров, а также промышленных роботов, а безработица к ноябрю 2019 г. упала до 3,5%, - то есть ли тема для обсуждения?
Очевидно, есть, поскольку российские ученые через 50 лет вернулись к обсуждению данной проблемы. Одним из поводов для этого послужила статья К. Фрея и М. Осборна, опубликованная в 2013 г. [10]. Авторы статьи выделили несколько
Рис. 4/ Fig. 4. Численность безработных, уровень безработицы в % от рабочей силы и уровень подключения к интернету в % от численности населения США / Number of unemployed, the unemployment rate (% of the workforce) and Internet connection (% of the US population).
Источник/ Source: US Bureau of the Census (USCB); US Bureau of Labour Statistics (BLS) https://www.bls.gov/home.htm (accessed on 10.12.2019)
крупных профессиональных групп, в которых в ближайшие десятилетия компьютеры (роботы) полностью или частично заменят людей, что приведет к сокращению рабочих мест на десятки процентов в развитых странах. Наиболее рискованными видами деятельности авторы сочли услуги, торговлю, сельское хозяйство.
Исходя из методики К. Фрея и М. Осборна (наложением коэффициентов на численность занятых по ВЭД и ключевым профессиям в РФ), а также принимая во внимание планы Правительства России по цифровизации и повышению производительности труда3, российские специалисты также предположили возможность сокращения рабочих мест в нашей стране на 20-30 млн. человек к 2030 г. Наиболее подробно разрабатывает эту проблему С.П. Земцов, который считает, что 26,3% занятых в России - около 20 млн человек -в перспективе до 2030 г. относятся к профессиональным группам, рискованным с точки зрения автоматизации - водители, продавцы, грузчики,
3 Программа «Цифровая экономика Российской Федерации» Распоряжение Правительства Российской Федерации от 28 июля 2017 г. № 1632-р.
«Стратегия развития информационного общества в Российской Федерации на 2017-2030 годы» Указ Президента Российской Федерации от 09.05.2017 г. № 203.
уборщики и ряд других групп [11]. По мнению автора, проблема состоит не только в возможности их полного вытеснения из экономики, но и в принципиальной сложности переподготовки этих категорий для работы в высокотехнологичных секторах.
Мы согласны с С.П. Земцовым и другими отечественными специалистами, пишущими на эту тему, что проблема недостаточной эффективности системы образования и повышения квалификации в нашей стране существует. Однако мы полагаем, что в перспективе до 2030 г. могут сохраниться невысокие темпы роста производительности труда. Согласно оценкам Минтруда РФ в настоящее время и на среднесрочную перспективу в России сохраняется проблема нехватки работников по профессиям среднего специального уровня подготовки: среднего медицинского персонала; рабочих, занятых в сфере строительства; технических специалистов в промышленности, машиностроении и других производственных областях [12]. Этот список частично совпадает с теми перечнями подлежащих сокращению профессий, которые выделены учеными-исследователями в сфере цифровизации. Мы считаем дискуссионными отдельные предложения о
возможности замены роботами представителей профессий, предназначенных для квалифицированной работы с людьми - работников образования, государственных служащих, которые ведут непосредственный прием граждан и ряд других.
По нашим расчетам, сделанным исходя из соотношения официальных прогнозов ВВП, который будет расти быстрее производительности труда [13, 14, 15], численность функционирующих рабочих мест увеличится к 2024 г. до 72,8-72,9 млн единиц (от базы 2017 г. в 71,8 млн единиц) и к 2036 г. до 75,5-75,7 млн единиц.
Поскольку сторонники теории массового сокращения занятости к 2030 г. в качестве базы для расчетов используют оценки из английских и американских публикаций, уместно в качестве аргумента использовать расчеты ответственных экспертных организаций США, и в частности, Бюро трудовой статистики (BLS). Согласно докладу этой организации от 4.09.2019 г., в 2018-2028 гг. численность рабочих мест в этой стране увеличится на 8,4 млн единиц и достигнет 169,4 млн единиц. Сокращение численности на несколько процентов (не более 10%) в рамках общего роста, по расчетам Бюро, ожидает следующие профессиональные группы: топ-менеджеров, торговых и страховых агентов, программистов, преподавателей литературы, фотографов, аудиторов, офис-менеджеров и некоторые другие категории работников. Суммарное сокращение составит несколько сотен тысяч человек и будет многократно перекрыто ростом в других видах деятельности [16].
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Согласно предложенной нами методологии расчета Индексов качества структурных сдвигов (ИКС) приходится на основе расчетов признать, что в российской экономике соответствующие процессы колеблются вблизи нулевых отметок, что соответствует оценкам общей ситуации как недостаточно эффективного развития. Поэтому правдоподобно выглядят прогнозы Министерства экономического развития о том, что в перспективе ВВП будет расти экстенсивно (быстрее производительности труда).
В условиях более медленного, чем в развитых странах, внедрения информационных технологий (ускоренный рост демонстрируют только мобильная связь и Интернет) это приведет к увеличению численности рабочих мест и занятого населения. Риски безработицы будут связаны главным образом с демографическими факторами (включая изменения границ трудоспособного возраста). Колебания численности занятых в отдельных ВЭД и группах профессий также будут связаны с демографическими волнами (например, численность занятых в сфере образования снова начнет расти, когда подойдет положительная демографическая волна детей и молодежи), а также с изменениями конъюнктуры мировых рынков (вследствие зависимости экономики от сырьевого экспорта) и внутренних рынков. Задачей прогнозистов будет являться своевременное предупреждение органов исполнительной власти об этих волнах и колебаниях.
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. Белл Д. Грядущее постиндустриальное общество. Опыт социального прогнозирования. М.: Academia. 1999.
2. Кашепов А.В. Взаимосвязи экономики и демографии. М., Макс-пресс; 2019.
3. Котляр З.А. Структура занятости населения: проблемы совершенствования. М., Наука; 1989.
4. Семенов А.С. Обоснование распределения рабочей силы по отраслям материального производства // Известия АН СССР, сер. экономика. 1988;(2).
5. Капелюшников Р.И. Российский рынок труда: адаптация без реструктуризации. M., ГУ ВШЭ, 2001.
6. Кашепов А.В. Структура занятости населения по видам экономической деятельности. Вестник Российского нового университета. Серия: Человек и общество. 2013;(2)56-61.
7. Кашепов А. Методы оценки качества структурных сдвигов в занятости населения. Социальная политика и социальное партнерство. 2013;(6)5-13.
8. Statistical Abstract of USA. 1960. US Bureau of the Census. 1960. p. 205.
9. Statistical Abstract of USA. 2009. US Bureau of the Census. 2011. p. 380.
10. Frey C.B., Osborne, MA. The Future of employment: How susceptible are jobs to computerisation. Oxford. University of Oxford. 2013
11. Земцов С.П. Цифровая экономика, риски автоматизации и структурные сдвиги в занятости в России. Социально-трудовые исследования. 2019;3(36)6-17.
12. Официальный сайт Министерства труда и социальной защиты РФ https://rosmintrud.ru/ (дата обращения: 01.12.2019)
13. Прогноз социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2024 года. Официальный сайт Министерства экономического развития РФ. Режим доступа: http://economy.gov.ru/minec/activity/sections/macro/201801101 (дата обращения: 01.12.2019)
14. Основные направления деятельности Правительства Российской Федерации на период до 2024 года. Консультант-плюс. Режим доступа: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_307872/ (дата обращения: 01.12.2019).
15. Прогноз социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2036 года. Режим доступа: http:// economy.gov.ru/minec/about/structure/depmacro/201828113 (дата обращения: 01.12.2019).
16. US Bureau of Labour Statistics Режим доступа: https://www.bls.gov/news.release/pdf/ecopro.pdf.
REFERENCES
1. Bell D. The coming post-industrial society. Experience of social forecasting. M.: Academia. 1999.
2. Kashepov A.V. The relationship between Economics and demography. Moscow. Max press, 2019.
3. Kotlyar Z. A. Employment structure: problems of improvement. Moscow, Nauka, 1989.
4. Semenov A. S. Justification of labor distribution by branches of material production / / Izvestiya AN SSSR, Economika, 1988; No. 2.
5. Kapelyushnikov R. I. Russian labor market: adaptation without restructuring. M, HSE, 2001.
6. Kashepov A.V. Structure of employment by type of economic activity. Vestnik Rossiiskogo novogo universiteta. Ser.: Chelovek i obshchestvo, 2013; No. 2 (56-61).
7. Kashepov A. Methods for assessing the quality of structural shifts in employment. Social policy and social partnership, 2013; No. 6 (5-13).
8. Statistical Abstract of USA. 1960. US Bureau of the Census, 1960; (205).
9. Statistical Abstract of USA. 2009. US Bureau of the Census, 2011; (380).
10. Frey C. B., Osborne, M. A. The Future of employment: How susceptible are jobs to computerisation. Oxford. University of Oxford, 2013.
11. Zemtsov S. P. Digital economy, automation risks and structural shifts in employment in Russia. Social and labor research, 2019; No. 3 (36); (6-17).
12. Official website of the Ministry of labor and social protection of the Russian Federation. URL: https://rosmintrud.ru/ (accessed on 01.12.2019)
13. Forecast of social and economic development of the Russian Federation for the period up to 2024. Official website of the Ministry of economic development of the Russian Federation. URL: http://economy.gov.ru/minec/activity/sections/ macro/201801101 (accessed: 01.12.2019)
14. The main activities of the Government of the Russian Federation for the period up to 2024. Consultant plus. URL: http://www. consultant.ru/document/cons_doc_LAW_307872/ (accessed: 01.12.2019)
15. Forecast of social and economic development of the Russian Federation for the period up to 2036. URL: http:// economy.gov. ru/minec/about/structure/depmacro/201828113 (accessed: 01.12.2019)
16. Press release US Bureau of labor Statistics 4.09.2019 https://www.bls.gov/news.release/pdf/ecopro.pdf.
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРЕ
Алексей Владимирович Кашепов - доктор экономических наук, профессор Московского педагогического
государственного университета, Москва, Россия
avkash@list.ru
ABOUT THE AUTOR
Aleksei V. Kashepov - Dr. Sci. (Econ.), Professor, Moscow State Pedagogical University, Moscow, Russia avkash@list.ru
Статья поступила 17.12.2019; принята к публикации 20.01.2020 Автор прочитал и одобрил окончательный вариант рукописи. The article was received on 17.12.2019; accepted for publication on 20.01.2020. The author read and approved the final version of the manuscript.
