CC BY
32
исследовательская статья
OPEN Q ACCESS (рс)
https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2023-2-11 УДК 331.526 JEL J21, J46, J64
Н. Н. Куницына dD X, А. В. Джиоев Ф
Северо-Кавказский федеральный университет, Ставрополь, Российская Федерация
зависимость неформальной занятости от уровня доходов населения российских регионов:
уроки пандемии»
Аннотация. Распространение новой коронавирусной инфекции трансформировало экономику и общественный уклад, пандемия нанесла сокрушительный удар по рынку труда. На фоне обострения проблем безработицы актуализировались задачи сокращения уровня неформальной занятости, обусловливающей прирост объемов теневой экономики. Гипотезой исследования стало предположение, что падение официальных доходов населения в период пандемии сопровождалось ростом неформальной занятости, дифференцированным по регионам России. Целью научного поиска явилось теоретическое обоснование и эмпирическое подтверждение взаимосвязи последствий пандемии, снижения уровня доходов населения и неформальной занятости в региональном разрезе и формулирование направлений нивелирования их негативного влияния на рынок труда. В основу методологии исследования положен подход Росстата к определению критериев занятости, поставленные задачи решались с использованием экспертно-аналитических методов, анализа статистических рядов, кластеризации и картографии. Группировка регионов выполнена на основе иерархического метода Уорда, кластеры построены по взвешенным стандартизированным данным. Эмпирическая база сформирована из официальной информации Федеральной службы государственной статистики РФ, Организации Объединенных Наций, Всемирного банка. Результаты исследования масштабов неформальной занятости в регионах России в условиях пандемии, вопреки гипотетическим ожиданиям, показали, что в период кризиса неформальная занятость населения в большинстве субъектов Федерации сократилась, при этом набольшее ее снижение отмечено в республиках Северного Кавказа. Кластеризация территорий позволила выявить группы российских регионов по степени зависимости неформальной занятости от доходов населения и валового регионального продукта на душу населения. Практическое значение результатов обусловлено возможностью их использования для выработки типовых решений в части формирования комплекса мер долгосрочной и краткосрочной поддержки работников на уровне государства, субъектов Федерации и на микроуровне в направлении снижения негативного влияния выявленных причин на рост неформальной занятости.
Ключевые слова: региональное развитие, формальная занятость, неформальная занятость, среднедушевые доходы населения, пандемия, кризис, коронавирус, кластеризация регионов
Благодарность: Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 20-010-00243 и Северо-Кавказского федерального университета.
для цитирования: Куницына Н. Н., Джиоев А. В. (2023). Зависимость неформальной занятости от уровня доходов населения российских регионов: уроки пандемии. Экономика региона, 19(2), 437-450. https://doi.org/10.17059/ekon. reg.2023-2-11
1 © Куницына Н. Н., Джиоев А. В. Текст. 2023
research article
Natalia N. Kunitsyna © И, Aleksandr V. Dzhioev ©
North-Caucasus Federal University, Stavropol, Russian Federation
Dependence of Informal Employment on Population Income in Russian Regions: Lessons from the Pandemic
Abstract. The coronavirus spread transformed the economy and social order, and dealt a crushing blow to the labour market. Considering the worsening unemployment, it becomes important to reduce informal employment, which leads to an increase in the shadow economy. It is hypothesised that the decline in official income is accompanied by an increase in informal employment differentiated across Russian region. The study aims to theoretically justify and empirically confirm the relationship between the consequences of the pandemic, decline in population income and dynamics of informal employment in regions, as well as to develop ways to reduce their negative impact on the labour market. The study utilised an approach of the Federal State Statistics Service (Rosstat) to determining employment criteria; additionally, expert and analytical methods, analysis of statistical series, clustering and cartography were applied. The regions were clustered according to Ward's hierarchical method based on weighted standardised data. To this end, official data from Rosstat, the United Nations, and the World Bank were examined. As a result, the analysis of informal employment in Russian regions during the pandemic did not confirm the hypothesis, showing that informal employment actually decreased in most constituent entities; the largest decrease was observed in the North Caucasus republics. The performed clustering revealed groups of Russian regions in terms of the dependence of informal employment on average per capita income and gross regional product per capita. The obtained findings can be used to develop standard solutions for establishing long- and short-term support measures for employees at the national, regional and micro-level aimed at reducing the negative impact of the identified reasons for the growth of informal employment.
Keywords: regional development, formal employment, informal employment, average per capita income, pandemic, crisis, coronavirus, clustering of regions
Acknowledgments: The article has been prepared with the support of the Russian Foundation for Basic Research, the project No. 20-010-00243, and North-Caucasus Federal University.
For citation: Kunitsyna, N. N. & Dzhioev, A. V. (2023). Dependence of Informal Employment on Population Income in Russian Regions: Lessons from the Pandemic. Ekonomika regiona / Economy of regions, 19(2), 437-450. https://doi.org/10.17059/ekon. reg.2023-2-11
Введение мени только во II квартале 2020 г. равно потере
С начала 2020 г. нестабильность экономиче- около 500 млн рабочих мест3, в 2021 г. от 110 ского развития приобрела глобальный харак- до 150 млн чел. на планете оказались в ни-тер. Пандемия новой коронавирусной инфек- щете 4, в 2022 г. общемировой недобор рабо-ции привела мировую экономику к глубокой чего времени был равен потере 52 млн рабо-рецессии. Правительствами ведущих держав чих мест5. Согласно исследованию Bloomberg6, предпринимались меры поддержки населения в период пандемии обострилась еще одна про-и отраслей экономики, однако падение гло- блема: значительно вырос сектор теневой эко-бального ВВП в 2020 г. составило 4,3 %1 с после-
дующей стабилизацией в 2021 г.2 В результате ограничительных мер значительная часть жи-
3 Что ждет рынок труда в 2021 году — обзор МОТ. Новости ООН. 25 января 2021. https://news.un.org/ru/ story/2021/01/1395062 (дата обращения: 15.04.2021).
телеи планеты потеряла средства к существо- m ^
v ^ J 4 COVID-19 и сфера труда. Обновленные оценки и анализ.
ванию: по °ценкам Междунар°дной °ргани- Вестник МОТ: Седьмой выпуск. 25 January 2021. http://
зации труда (МОТ), сокращение рабочего вре- www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---europe/---ro-geneva/---
__sro-moscow/documents/brieflngnote/wcms_767671.pdf (дата
1 World Economic Situation and Prospects 2021. United Nations. обращения: 29.04.2021).
25 January 2021. https://www.un.org/development/desa/dpad/ 5 МОТ снижает прогноз относительно восстановления
publication/world-economic-situation-and-prospects-2021/ рынка труда на 2022 год. Портал Международной организа-
(date of access: 29.04.2021). ции труда https://www.ilo.org/moscow/news/WCMS_834471/
2 Основные показатели развития мировой экономики. lang--ru/index.htm (дата обращения: 17.12.2022).
Мир в 2021 г. Официальный сайт ИМЭМО РАН https:// 6 Мир столкнулся с новой проблемой из-за корона-
www.imemo.ru/publications/electronic-resources/oprme/ вируса. Портал Lenta.ru. 03 апр. 2020. https://lenta.ru/
archive/2022/mir-v-2021-g (дата обращения: 17.12.2022). news/2020/04/03/informal/ (дата обращения: 25.04.2021).
номики, тесно связанный с неформальной занятостью.
Неформальная занятость, наряду с безработицей, выступает индикатором благополучия экономики. Главными критериями ее идентификации признаны отсутствие официального статуса работника, трудоустройство в незарегистрированных компаниях, получение серых зарплат. Очевидна ее «паразитарность и неэффективность, поскольку она не гарантирует стабильность дохода и социальную защищенность, не обеспечивает доступ к услугам системы государственного медицинского и социального страхования, не реализует возможности накопления средств в государственных и негосударственных пенсионных фондах, снижает доступность получения кредитов в коммерческих банках и др. В условиях кризисов социально-экономическая нестабильность нарастает, а с нею расширяются масштабы неформальной занятости, создавая „ловушку" устойчивого развития» (Ulyssea, 2018).
Неформальный вид занятости, функционирующий параллельно с официальным, существенно деформирует рынок труда, приводит к деградации общественных и морально-этических ценностей населения (Нуреев & Ахмадеев, 2019). Последнее, в свою очередь, неизбежно влечет рост организованной преступности и коррупции, поскольку расширение масштабов неформальной занятости ускоряет социальную стратификацию общества, ведет к асимметрии информации на рынке труда, искажает сложившиеся представления об успешных жизненных стратегиях и, в конечном итоге, к социальной трансформации всего общества.
Данные аргументы актуализируют задачу исследования динамики неформальной занятости в различных регионах России, отличающихся уровнем социально-экономического развития, и оценки адекватности мер ее регулирования.
Методологические особенности измерения неформальной занятости
Говоря о неформальной занятости, мы не отождествляем ее с нелегальной занятостью в криминальном секторе, подразумевая, что первая включает: а) занятость индивидуальных предпринимателей и самозанятых граждан, осуществляемую легитимно 1, б)
1 Согласно методологи Росстата, к занятым в неформальном секторе относятся: а) индивидуальные предпринима-
скрытую (теневую) занятость в некриминальных сферах экономики. Вместе с тем следует подчеркнуть, что не все предприниматели и самозанятые ведут бизнес прозрачно, часть из них занижает уровень полученных доходов с целью сокращения сумм уплачиваемых налогов либо оформляет в правовом поле не все виды деятельности, а лишь их часть. К категории неформально занятых относят также лиц, работающих в официально зарегистрированных компаниях, но получающих неофициальную заработную плату («в конверте») без оформления трудовых отношений, скрытых от властей с целью неуплаты налогов и страховых взносов.
Подчеркнем, что концепция занятости в неформальном секторе2 не идентична концепции неформальной занятости3: лица, работающие неофициально в организациях, не относящихся к неформальному сектору, не включаются в неформальный сектор, независимо от того, насколько сомнительна их занятость. В основе концепции занятости в неформальном секторе лежит характеристика производственной единицы, в основе концепции неформальной занятости — характеристика рабочих мест (а не конкретных работников, так как одно лицо может одновременно работать на двух и более формальных и / или неформальных рабочих местах). В итоге для целей настоящего исследования нами принято, что неформальная занятость включает в себя
тели (ИП); б) лица, работающие по найму у ИП и физических лиц; в) помогающие члены семьи в собственном деле, принадлежащем кому-либо из родственников; г) работающие на индивидуальной основе, без регистрации в качестве ИП; д) занятые в собственном домашнем хозяйстве по производству продукции сельского, лесного хозяйства, охоты и рыболовства для продажи или обмена. Большинство субъектов неформального сектора предоставляет товары и услуги законно, их деятельность не связана с преднамеренным уклонением от уплаты налогов и взносов, нарушением трудового законодательства, некоторые из них предпочитают оставаться незарегистрированными либо работать без лицензии с целью снижения издержек (см.: Рабочая сила, занятость и безработица в России (по результатам выборочных обследований рабочей силы). 2020 Стат. сб. Москва: Росстат, 2020. 145 с).
2 Методологические положения по измерению занятости в неформальном секторе экономики. https://www.gks.ru/ bgd/free/b99_10/isswww.exe/stg/d030/i030150r.htm (дата обращения: 24.06.2021).
3 Производственная деятельность в неформальном секторе и неформальная занятость определяются соответственно в Резолюции о статистике занятости в неформальном секторе, принятой на 15-й Международной конференции статистиков труда (МКСТ) и в 17-м Руководстве МКСТ по статистическому определению неформальной занятости.
формальные рабочие места в неформальном секторе и неформальные рабочие места за пределами неформального сектора1.
Очевидно, что неформальная занятость имеет целью получение трудовых доходов безработными или малоимущими, уклонение от уплаты налогов, нарушение трудового законодательства. Низкий уровень жизни населения (низкие доходы, включая заработную плату, пенсии и социальные выплаты, высокий уровень бедности, незначительный рыночный спрос на качество труда), а также приток нелегальных мигрантов обусловливают ее рост.
Разногласия в Системе национальных счетов порождают различную трактовку статистической информации, усложняя фискальные задачи государства и искажая верность прогнозов долгосрочных стратегий развития. Отдавая дань справедливости и подчеркивая негативные стороны рассматриваемого явления, следует отметить и скрытые плюсы: неформальный сектор обеспечивает лишенным официальной работы доход, зачастую случайный, позволяет накопить опыт профессиональной деятельности (Schwandt, ШасМег, 2020), сэкономить на налогах.
Неформальная занятость в период пандемии
Ряд отечественных и зарубежных исследователей пришли к выводу, что пандемия оказала сокрушительный удар по рынку труда, обострив проблемы неформальной занятости.
Согласно отчету МОТ2, в неформальной мировой экономике было занято свыше 2 млрд чел., или 62 % общего числа работающих. При этом в странах с низким уровнем дохода в 2020 г. отмечено 90 % неформально занятых, со средним — 67 %, с высоким уровнем дохода — 18 % общей численности занятых. В России количество неформально трудоустроенных в общей численности занятых по итогам 2021 г. превысило 15 млн чел.3 В ряде иссле-
1 Измерение занятости в неформальной экономике: Рекомендации по применению в статистической практике методологических положений по измерению неформальной занятости и занятости в неформальном секторе. Межгосударственный статкомитет СНГ и Всемирный Банк, 2018. 161 с.
2 Кризис COVID-19 и неформальная экономика: Срочные меры реагирования и политические вызовы. Отчет МОТ. Май 2020. https://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---ed_protect/---protrav/---travail/documents/briefingnote/ wcms_745853.pdf (дата обращения: 25.04.2021).
3 Рынок труда, занятость и заработная плата. Федеральная служба государственной статистики. https://rosstat.gov.
дований, например, Н. Радченко (Radchenko, 2017), М. Чен и Ф. Карье (Chen &, Carre, 2020), К. К. Уильяме и А. В. Хороднич (Williams & Horodnic, 2019), показано, что большее число неформально занятых наблюдается в регионах и территориях с высоким уровнем коррупции в государственном секторе и низким уровнем экономического развития, наибольшей частью вовлечена молодежь. Т. Карабчук и Н. Соболева (Karabchuk & Siboleva, 2019) отмечают, что неформальная занятость негативно влияет на субъективные представления (ощущения) о собственном благосостоянии даже в случае, если доходы сопоставимы с доходами официально трудоустроенных.
В. Канниайнен, Дж. Паакконен и Ф. Шнайдер (Kanniainen et al., 2004), М. Халла (Halla, 2012), Е. Люттмер и М. Синхал (Luttmer & Singhal, 2014), Р. Некк с коллегами (Neck et al., 2012) доказали, что безработица наряду с налоговой нагрузкой, социальным обеспечением и налоговой моралью, оказывает значительное влияние на размеры неформальной занятости. Дж. У. Сим, Х. Т. Хуам и А. Расли (Sim et al., 2011) оценили роль правительства в сфере регулирования налогообложения, социальной сфере и экономических вопросах как наиболее жизненно важных факторов, влияющих на неформальную занятость.
Безработица и нелегальная трудовая деятельность, как правило, способствуют росту правонарушений, создают угрозу общественной безопасности, влекут развитие антисанитарных условий в быту, социальную и психологическую напряженность, что крайне нежелательно в условиях пандемии (Волох, 2020).
По мнению А. Уэбб и соавторов (Webb et al., 2020), А. Флорес и Дж. Аргаэз (Flores & Argaez, 2020), пандемия имеет существенные последствия для неформальной занятости. Вместе с тем, как отмечается в исследованиях К. Ларсе-на (Larsen et al, 2019), В. Н. Бобкова (Бобков и др., 2015), В. Е. Гимпельсона и Р. И. Капелюшникова (В тени регулирования..., 2014), Ю. Чен и З. Ксу (Chen & Xu, 2017), Р. Моторина и К. Приходько (Motorin & Prikhodko, 2020), А. Муссурова, Д. Шолк и Г. Р. Арабшейбани (Mussurov et al., 2019), П. Адаир (Adair, 2021), масштабы неформальной занятости сильно различаются между странами, а также между регионами разных стран.
Согласно экспертным оценкам, объем зарплат «в конвертах» среди россиян в 2020-2021 гг.
ru/labor_market_employment_salaries (дата обращения: 05.09.2022).
достигал порядка 12,6 % от ВВП1; по уровню неформальной занятости Россия входит в топ-10 стран мира, а по размерам теневой экономики занимает четвертое место среди пяти крупнейших стран. Сумма недополученных бюджетами налоговых доходов (около 3 трлн руб., или 3 % ВВП ежегодно) снижает возможности государства по наращиванию объемов социальной поддержки2, ограничивает финансирование национальных проектов и государственных программ (Джиоев, 2021).
Масштабы неформальной занятости в России находятся под пристальным вниманием Правительства, начиная с 2011 г., когда, согласно официальным оценкам Росстата, ее уровень достиг порядка 13 млн чел.3, в 2013 г.
— 22 млн.4 Именно поэтому в Стратегии национальной безопасности России (2015) 5 сокращение неформальной занятости и легализация трудовых отношений, а также повышение инвестиций в развитие человеческого капитала рассматривались как меры обеспечения национальной безопасности и экономического роста.
Более поздние исследования показывают, что реализация мер по сокращению неформальной занятости принесла свои плоды. В частности, в 2019 г. при общем сокращении рабочей силы до 75 398 тыс. чел. она составила 32,5 %, в 2020 г. упала до 21 млн чел., или до 28 % от общей численности рабочей силы6, в 2021 г.
— соответственно 15 млн чел., или 20,3 % общей численности рабочей силы7.
1 Экономическое подполье. Онлайн-конференция ИД «Коммерсантъ». https://www.kommersant.ru/doc/4671291 (дата обращения: 12.04.2021); Обеление с тенью сомнения. RBK. https://www.rbc.ru/newspaper/2019/09/24/5d81ec209a7 947a916d86aad (дата обращения: 19.09.2022).
2 Эксперты оценили финансовые потери россиян из-за пандемии. Портал BFM.RU. 16 окт. 2020. https://www.bfm.ru/ news/455710 (дата обращения: 25.04.2021).
3 Теневая экономика в России официально оценена в 7 триллионов рублей. Портал NEWSru. 1 апр. 2011. https:// www.newsru.com/flnance/01apr2011/shadow.html (дата обращения: 25.04.2021).
4 Эксперт: 22 миллиона россиян работают в «теневом» секторе. Портал NEWSru. 24 апр. 2013. https://www. newsru.com/flnance/24apr2013/vteni.html (дата обращения: 25.04.2021).
5 О Стратегии национальной безопасности Российской Федерации. Указ Президента РФ от 31.12.2015 № 683 Доступ из справ.-правовой системы «Консультант Плюс».
6 Тень заразилась сокращением. В РФ снижается неформальная занятость. Коммерсантъ. 14 декабря 2020. https://www.kommersant.ru/doc/4613871 (дата обращения: 12.04.2021).
7 Рынок труда, занятость и заработная плата. Официальный
сайт Федеральной службы государственной статистики.
Постановка исследовательской проблемы
Пандемия новой коронавирусной инфекции привела к рецессии российской экономики, росту безработицы, снижению благосостояния и качества жизни населения. Гипотетически ожидалось, что вслед за падением официальных доходов населения последует рост неформальной занятости (Джиоев, 2021), однако анализ эмпирических данных показал, что численность неформально занятых в период первой волны COVID-19 (март — июнь 2020 г.), напротив, упала на 6,25 %, или на 925 тыс. чел.8 В этой связи представляется актуальным анализ причин сокращения неформальной занятости в России в течение кризисного года.
Подчеркнем, что сокращение численности неформально занятых граждан России произошло вопреки общемировым тенденциям ее роста в период пандемии. Данный процесс сопровождался приостановкой деятельности ряда производств, режимом ограничительных мер и самоизоляции работающего населения во всех регионах страны.
Отечественными учеными опубликованы результаты исследований, посвященных анализу занятости в период пандемии (Одинцова, 2020; Кубишин, 2020; Каримов & Фаткуллина, 2021), однако факт сокращения неформальной занятости не рассматривается
В этой связи нами сформулированы исследовательские вопросы: каковы параметры неформальной занятости в России, в каких регионах произошло наибольшее ее сокращение в кризис COVID-19, каковы предпосылки сохранения подобной тенденции в постпанде-мийный период, какие меры государственной поддержки населения повлияли на динамику занятости в 2020-2021 гг. Полагаем, что ответы на поставленные вопросы будут служить основанием для достижения поставленной цели исследования, состоящей в оценке влияния снижения уровня благосостояния населения российских регионов на динамику неформальной занятости в типологически неоднородных регионах России, и могут быть полезны для выра-
https://rosstat.gov.ru/labor_market_employment_salaries (дата обращения: 05.09.2022).
8 Число неформально занятых в России сократилось на 925 тыс. с марта. Коммерсантъ. 04 сентября 2020. https://www. kommersant.ru/doc/4476945. Следует отметить, что Росстат понимает под неформально занятыми тех, кто трудится на предприятиях без официальной регистрации в качестве юрлица, а также самозанятых и работников индивидуальных предпринимателей; неформальная занятость в данном случае не идентична теневой и необязательно связана с преднамеренным уклонением от налогов.
Таблица
Динамика неформальной занятости и безработицы в регионах Северо-Кавказского федерального округа
в период пандемии, 2020 г., %
Table 1
Dynamics of informal employment and unemployment in the regions of the North Caucasian Federal District during
the pandemic, 2020
Регион Уровень неформальной занятости по кварталам Уровень безработицы по кварталам
1 2 3 4 1 2 3 4
Северо-Кавказский федеральный округ 43,2 40,1 42,3 42,6 11,4 14,2 15,0 14,8
Республика Дагестан 53,9 45,5 46,2 49,5 13,9 17,4 15,7 15,9
Республика Ингушетия 43,6 55,1 49,2 51,6 26,6 30,1 31,2 31,2
Кабардино-Балкарская Республика 46,7 39,4 47,2 44,9 11,5 16,0 15,2 16,1
Карачаево-Черкесская Республика 30,5 31,0 35,8 32,2 13,1 16,2 14,7 14,9
Республика Северная Осетия — Алания 25,7 36,7 27,2 29,6 14,1 17,7 15,3 14,7
Чеченская Республика 52,5 55,0 48,7 51,1 13,3 16,0 23,3 21,0
Ставропольский край 33,5 29,7 37,9 35,2 4,4 6,1 7,0 7,2
Источник: Росстат. https://rosstat.gov.ru/labor_market_employ
ботки рекомендаций по ее сокращению в пост-ковидный период.
Материалы и методы
В ходе исследования нами использованы аналитические и экспертные методы, методы анализа рядов статистических данных, кластеризации и картографии. Кластеризация регионов выполнена на основе процедуры k-средних (k-Means) и иерархического метода Уорда (Ward), позволивших минимизировать дисперсию внутри групп. Для достижения этой цели первоначально выполнена z-стандартизация для всех переменных, а затем их взвешивание с помощью i-значения регрессии. В итоге кластеры построены по взвешенным стандартизированным данным.
В качестве базовой принята методология Росстата (2020)1, согласно которой к занятым в неформальном секторе (критерием определения единиц неформального сектора стало отсутствие государственной регистрации в качестве юридического лица) относятся лица, в течение обследуемого периода занятые по меньшей мере в одной из производственных единиц неформального сектора независимо от их статуса занятости и от того, являлась ли данная работа для них основной или дополнительной. Подчеркнем, что, не отождествляя концепцию неформальной занятости и заня-
1 Методологические положения по измерению занятости в неформальном секторе экономики. https://www.gks.ru/ bgd/free/b99_10/isswww.exe/stg/d030/i030150r.h1m (дата обращения: 24.06.2021)
lent_salaries (дата обращения: 03.04.2021).
тости в неформальном секторе, мы использовали официальную статистическую информацию, не проводящую границу между ними.
Результаты
Подтверждением тезиса о различном внутрирегиональном уровне и неравномерной тенденции изменения неформальной занятости служит информация о ее масштабах в период пандемии на примере Северо-Кавказского федерального округа, традиционно отличающегося ее высокими значениями (табл.).
На пике ограничительных пандемийных мер в 2020 г. в трех республиках СКФО неформальная занятость сократилась (Дагестан, Кабардино-Балкария и Чечня), в остальных, напротив, возросла: в Ингушетии — на 8,0 п. п., в Северной Осетии — Алании на 3,9 п. п., в Ставропольском крае и Карачаево-Черкессии — на 1,7 п. п. Наибольшее распространение она получила в секторах экономики с низкими рыночными барьерами, к числу которых относятся туристический и гостиничный бизнес, общепит, организация культмассовых мероприятий, сектор ремонтно-строительных работ и др.
Многие работники в период карантина полностью лишились заработных плат в связи с закрытием или простоем предприятий. Наиболее уязвимым сегментом рынка труда выступил неформальный, который не смог претендовать на господдержку. В этой связи именно по доходам неформально занятых пришелся более весомый удар последствий пандемии. Вместе
Дальневосточный федеральный округ
Сибирский федеральный округ
Уральский федеральный округ
Приволжский федеральный округ
Северо-Кавказский федеральный округ
Южный федеральный округ
Северо-Западный федеральный округ
Центральный федеральный округ
Российская Федеpация
■ 2021 □ 2020
□ 2019
□ 2018 ■ 2017
- 10,0 20,0 30,0 40,0 50,0
Рис. 1. Динамика доли неформально занятых граждан России в возрасте 15 лет и старше, % от общей численности занятых (источник: Росстат. https://rosstat.gov.ru/labour_force (дата обращения: 22.12.2022)) Fig. 1. The share of informal employees in Russia aged 15 years and older, percent of the total number of employees
с тем часть россиян официально зарегистрировала статус безработного в Центрах занятости населения, по большей мере ради пособия по безработице, при этом свыше половины подобных безработных продолжали трудиться в неформальном секторе.
Анализ статистики неформальной занятости в разрезе федеральных округов, фрагмент которой графически представлен на рисунке 1, также позволяет сделать ряд неоднозначных выводов.
1. В среднем в 2017-2021 гг. в российских регионах уровень неформальной занятости составлял 20,2 %, что также отмечалось в ДФО (21,4 %), ПФО (21,2 %) и СФО (21,9 %). В трех макрорегионах (ЦФО, СЗФО и УрФО) этот показатель на 5-7 п. п. ниже среднего (12,9 %, 14,5 % и 15,5 % соответственно), а в двух (ЮФО и СКФО) значительно выше среднего по стране (30,2 % и 44,2 % соответственно). Последний факт и обусловил необходимость особого внимания к исследованию занятости в южных регионах.
2. В течение 2017-2019 гг. отмечен общий рост неформальной занятости, значительный прирост наблюдался в Южном (с 28,6 % до 30,9 %) и Дальневосточном (с 19,2 % до 21,8 %) федеральных округах.
3. В 2020 г. доля неформально занятого населения, по сравнению с докризисным периодом, вопреки ожиданиям, сократилась во всех федеральных округах, кроме Дальневосточного, где прослеживался ее устойчивый рост в течение исследуемого периода. Наибольшее ее падение (на 2 п. п. за год и на 2,8 п. п. за трехлетний период — рис. 1, табл.) произошло, против прогнозов, в регионах Северного Кавказа. Вместе с тем, ее динамика не была однонаправленной во всех субъектах региона. По доле неформальной занятости во втором квартале 2020 г., на который пришелся пик карантинных мер, среди регионов лидировали Республика Ингушетия (в неформальном секторе трудилось 55,1 % работников), Чеченская Республика (55 %), Республика Дагестан (45,5 %), Республика Алтай (41 %), Кабардино-Балкарская Республика (39,4 %), Республика Северная Осетия — Алания (36,7 %), Республика Крым (34,1 %), Краснодарский край (33,5 %), Астраханская область (32,1 %), Карачаево-Черкесская Республика (31 %)1. Данный факт
1 Выход из тени: неформальная занятость в период пандемии сократилась почти на миллион человек. FINEXPERTIZA. https://flnexpertiza.ru/press-service/researches/2020/vykhod-iz-teni-zanyatost/ (дата обращения: 25.04.2021).
обусловлен традиционно низким уровнем доходов населения данных территорий, а также распространением сферы туризма, значительно пострадавшей в период пандемии.
4. Неизбежным следствием коронакризиса в 2021 г. стали переток части работников в неформальный сектор и получение статуса самозанятого: несмотря на общий рост занятых на 242 тыс. чел. по сравнению с 2020 г., численность официально трудоустроенных сократилась на 389 тыс.1 И если в развитых регионах альтернативой увольнению стала частичная занятость, то в менее развитых — неформальная и самозанятость; между показателями частичной занятости и неформальной занятости существует обратная зависимость2.
5. По итогам 2021 г. — начала 2022 г. самый высокий уровень неформальной занятости также зафиксирован в Северо-Кавказском федеральном округе: в Республике Ингушетия 56,6 % от всех работников, Республике Дагестан — 48,6 %, Чеченской Республике — 45,4 %, Ставропольском крае — 34,2 %3. Поскольку данный факт вызывает не только научный, но и практический интерес, нами проведен анализ его причин.
Для сопоставления тенденций и идентификации оснований территориальной локации неформальной занятости мы провели оценку ее уровня во взаимосвязи с показателями доходов населения и валового регионального продукта, рассчитанного на душу населения, и осуществили группировку субъектов Российской Федерации в кластеры (рис. 2, 3). Сформированные группы регионов по критериям «уровень ВРП на душу населения — неформальная занятость» и «уровень среднедушевых доходов — неформальная занятость» свидетельствуют о существенном влиянии регионального душевого продукта и среднедушевых доходов на неформальную занятость.
Так, первый кластер (низкий уровень душевого ВРП — высокая неформальная занятость)
1 Аномальная мобильность: посткризисный период поставил рекорд и по увольнениям, и по найму. FINEXPERTIZA. https://finexpertiza.ru/press-service/researches/2021/ anomalnaya-mobilnost/?sphrase_id=32283 (дата обращения: 22.12.2022).
2 Трудовой передел: в России установлен рекорд по увольнениям и найму работников. FINEXPERTIZA. https:// fmexpertiza.ru/press-service/researches/2022/trudovoy-peredel/?sphrase_id=32283 (дата обращения: 22.12.2022).
3 В России резко сократилась занятость в неформальном секторе. Портал РБК https://www.rbc.ru/economics/2 1/09/2022/632989989a79471c92e0fd96 (дата обращения: 22.12.2022).
в период пандемии формировали пять регионов СКФО и Республика Алтай, второй кластер, на графике тесно примыкающий по уровню душевого ВРП к первому, но демонстрирующий несколько меньший уровень неформальной занятости, включил два региона СКФО, Республику Бурятия и Краснодарский край, третий (нормализованный) объединил наибольшее число субъектов РФ, неформальная занятость и среднедушевой ВРП здесь в целом ниже среднероссийских. Названные три кластера включают в себя подавляющее большинство российских регионов — 77 из 85. Четвертый, за исключением Сахалинской области, образуют регионы с показателем душевого ВРП на уровне выше среднероссийского уровня и самой низкой неформальной занятостью: Москва, Санкт-Петербург, Мурманская область, Чукотка и Ханты-Мансийский автономный округ. Наконец, пятый кластер с высоким подушевым ВРП и незначительной неформальной занятостью образуют всего два субъекта РФ: Ненецкий и Ямало-Ненецкий автономные округа.
Согласно рисунку 3, между показателями неформальной занятости и уровнем среднедушевых доходов в пандемийный 2020 г. в российских регионах прослеживалась явная зависимость. В целях компаративного анализа тесноты связи анализируемых показателей при формировании этой типологии мы также объединили российские регионы в пять кластеров. Так, в группу регионов с низкими среднедушевыми доходами и высокой неформальной занятостью вошли пять субъектов СКФО и Республика Алтай; в кластер регионов с несколько большими среднедушевыми доходами и заметно меньшей неформальной занятостью — около 30 субъектов, при этом все регионы Северного Кавказа фактически формируют нижнюю реперную зону. Еще порядка 30 регионов России образовали нормализованный кластер с приближенными к среднероссийским показателями душевых доходов и неформальной занятости. В четвертую группу вошли 8 субъектов России, уровень среднедушевых доходов в которых выше среднероссийского. Наконец, пятый кластер включает 4 региона с самыми высокими доходами и самым низким значением неформальной занятости.
Для большей наглядности группировка российских регионов по критерию «среднедушевые доходы населения — уровень неформальной занятости» представлена графически (рис. 4).
5 centers
5
га
s
о.
о •&
а> X
The Chechen 1 epublic
The Kabar< The Republic of Ingushetia" The Rep ho-Balkar Republic ublic of Dagestan
The Republic of Crimea The Karachay-Cherkess Republic The ReDublic of Burva jJ. Altai Republic Stavropol Krai , \ Krasnodar Krai tia
«• 1 t*' •
Ai ' / ; / Sakhalin Oblast
V«^--r<ioscpw UDiasi \ Khabarovsk Krai -SSint Pet^sburg KhanV-Mansi Autonomous Okrug - Yugra Nenets Autonomous Okrug •Cxhukotka AutopomdusOkrug »-——® Murmansk Oblast Yamalo-Nenets Autonomous Okruq
Moscow
cluster
ВРП на душу населения
Рис. 2. Кластеризация российских регионов по критерию «уровень ВРП на душу населения — уровень неформальной занятости» в период пандемии, 2020 г. (источник: Рассчитано авторами на основании информации Росстата.
https://rosstat.gov.ru/ (дата обращения: 03.07.2021)) Fig. 2. Clustering of Russian regions by the criterion "gross regional product per capita — informal employment" during the
pandemic, 2020
5 centers
-e i
The ChecheryRepublic
The KaJjardjno-Balkar Republic The Republic of Ingushetia \ a« n \ u,' /The Republic of Dagestan Altai RepVWje^ s Stavropol KrakThe Republic of Crimea The Karachay-Cherkess Repubfcl-h<> ¿t^K&vtffli
\ .V ■■ ■ ■ • ! J 1 Щя я Magadan Oblast
cluster «
£ £
St.
Kamchatka H
' Mosa Khabarovsk У Murmansk Oblast -
Nenets Autonomous Okrug
B Saint Petersburg —„, Yamalo-NenetgStatepomous Okrug -Mansi Autonomous Okrug - Yuora^l——s—4
rhul^tbo Л.
Moscow
Chukotka Autonomous Okrug 5.0
Среднедушевые доходы населения
Рис. 3. Кластеризация российских регионов по критерию «среднедушевые доходы населения — уровень неформальной занятости» в период пандемии, 2020 г. (источник: Рассчитано авторами на основании информации Росстата.
https://rosstat.gov.ru/ (дата обращения: 03.07.2021)) Fig. 3. Clustering of Russian regions by the criterion «average per capita income — informal employment» during the pandemic,
2020
Как видно на рисунке 4, количество «благополучных» регионов с очень высокими среднедушевыми доходами населения и низкой неформальной занятостью в России крайне мало.
Подавляющее большинство населения страны проживает в регионах с доходами ниже среднероссийского уровня и высокой неформальной занятостью. Работа вне корпоративного
Рис. 4. Карта регионов России, сгруппированных по критерию «среднедушевые доходы населения — уровень неформальной занятости» в период пандемии, 2020 г. (источник: Рассчитано авторами на основании информации Росстата. https://rosstat.gov.ru/(дата обращения: 03.07.2021)) Fig. 4. Map of Russian regions grouped by the criterion «average per capita income — informal employment» during the
pandemic, 2020
сегмента особенно распространена в небогатых регионах Юга России и Северного Кавказа с самыми низкими доходами населения и самой высокой безработицей. Именно поэтому экономический кризис, наступивший вследствие распространения коронавирусной инфекции COVID-19, так быстро привел к скачку уровня бедности российского населения: в условиях остановки многих предприятий, введения режима самоизоляции, отсутствия дополнительных источников дохода потеря официальных заработков привела к росту относительной бедности неформально трудоустроенных и их семей. Они стали заинтересованы в выходе из тени и регистрации в качестве безработных граждан, поскольку Правительством России был представлен целый пакет антикризисных мер, значимая часть которых направлена на поддержку людей, потерявших из-за кризиса работу: введен упрощенный порядок регистрации в качестве безработного, увеличены размеры пособий по безработице, расширен круг лиц, имеющих право на эти пособия. Помимо мер прямой поддержки населения, использовались меры косвенной поддержки, состоящие в получении системы преференций предприятиям, не уволившим персонал, включая введение упрощенного режима налогообложения и облегчение процедур оплаты налогов и пошлин, расширение доступа к кредитным ресурсам и другие. Широкое распростра-
нение получили мобильная работа, совместная занятость, удаленная работа (в том числе платформенная занятость), которые государство всячески поддерживало на протяжении 20202022 гг. Общий пакет мер помощи бизнесу составил более 2 трлн руб. При этом 465 млрд руб. прямой поддержки пришлось на программу сохранения занятости в отраслях, наиболее пострадавших от пандемии: туризм, гостиничный бизнес, общепит, культура и др. Кроме того, был принят комплекс временных мер по снижению административной и надзорной нагрузки.
С позиции ВНИИ труда1 снижение уровня неформальной занятости в период пандемии и постпандемийного восстановления и, как следствие, рост занятости и сокращение безработицы обусловливают постепенное восстановление рынка труда: граждане стремятся легализовать свой статус, отдавая предпочтение работать «по-белому». Кроме того, официальный бизнес имеет более высокую финансовую устойчивость, ему доступны кредитные и другие меры поддержки.
Безусловно, эффективность мер поддержки занятости определяется возможностями бюджетной системы Российской Федерации, зави-
1 В России резко сократилась занятость в неформальном секторе. Портал РБК. https://www.rbc.ni/economics/2 1/09/2022/632989989a79471c92e0fd96 (дата обращения: 22.12.2022).
сит при этом и от гибкости институциональных рычагов и скорости реакции государства на возникающие проблемы, а также взвешенностью и целесообразностью тех или иных решений в конкретных обстоятельствах.
Заключение
Подводя итог, необходимо отметить, что наличие различных трактовок понятий «неформальная занятость», «скрытая занятость», «теневая занятость», «занятость в неформальном секторе», разногласия в определении их структурных элементов не только представителями научного сообщества, но и органами статистики, создает проблему адекватности их измерения и оценки. Ее решение видится в унификации подходов к идентификации деятельности в неформальном секторе, незаконной деятельности, неформальной занятости и характеристике их критериев, что может стать предметом дополнительных изысканий.
В ходе проведенного исследования оценены параметры неформальной занятости в России в территориальном разрезе, выявлено, что на ее величину существенное влияние оказали ограничительные пандемийные меры, институциональные факторы, а также стремление населения к выходу из тени с целью получения официальных доходов. В течение последних десяти лет серая экономика более чем наполовину была представлена наемными работниками, рискующими получить заниженную оплату труда либо не получить ее совсем, не получить оплату листка нетрудоспособности, отпускные, выходные пособия, лишиться социальных гарантий, получить отказ в выдаче банковского кредита, остаться без пенсионных начислений, что обусловлено неформальным характером труда.
В наибольшей степени подвержены формированию слоя неформально занятых субъекты РФ с низкими среднедушевыми доходами и низким уровнем ВРП на душу населения. К их числу относятся республики СевероКавказского федерального округа, Алтай и Бурятия, исторически выступающие депрессивными по особенностям развития и дотационными по бюджетной классификации. Неформальная занятость коррелирует с зоной «низкого благополучия»: чем ниже доходы населения, тем большая его часть трудится неформально, в отличие от прямой зависимости от безработицы: чем выше последняя, тем шире масштабы неформальной занятости. Подчеркнем, что выявленные причинно-след-
ственные связи нельзя трактовать однозначно, поскольку особенности местного рынка труда могут оказывать специфическое воздействие на структуру региональной экономики, а реальный масштаб неформальной занятости быть замаскирован частичной занятостью или отпуском без зарплаты.
Несмотря на то, что уровень неформальной занятости в постпандемийный период оставался высоким — более 20 % (при этом полагаем, что реальный показатель доли неформально занятых значительно превышает ее официальный уровень, по некоторым оценкам он достигает 46 %1), наметившуюся тенденцию к ее сокращению следует оценить положительно. В 2020 г. формализация трудовых отношений дала работу 21 млн чел., или 28 % общей численности рабочей силы, в 2021 г. — 15 млн чел., или 20,3 %, соответственно. Причинами этого стали выход из тени в период пандемии новой коронавирусной инфекции значительных слоев населения, регистрация в качестве безработных в службе занятости, ликвидация ряда неэффективных предприятий, использующих неофициальный наемный труд, реализация прямых и косвенных государственных мер поддержки бизнеса.
Опасения вызывает трансформация рынка труда в постпандемийный период, последствия которой для формальной и неформальной занятости способны стать критичными: уход с российского рынка иностранных компаний, отток специалистов за рубеж могут вызвать серьезные изменения в структуре занятости. Несмотря на то, что неформальный сектор рынка труда увеличивает социальную незащищенность занятых в нем, осложняет проведение социально-экономической политики, подрывает конкурентоспособность участников формального сектора, деформирует бюджетно-налоговую систему, следует и в дальнейшем предусматривать меры поддержки работников с целью создания справедливых и устойчивых условий труда, недопущения роста числа неформально занятых не только в ближайшей, но и в отдаленной перспективе. При этом важно ограничение прекаризованно-сти неформальной занятости, осуществляемой в правовом поле.
1 Значение численности неформально занятых, согласно методологии Росстата, не учитывает неформальную специализацию в виртуальном пространстве (блогеры, промоу-теры и проч. фрилансеры), что искажает статистику и сокращает эффект от предпринимаемых мер на рынке труда.
Список источников
Бобков, В. Н., Локтюхина, Н. В., Рожков, В.Д., Чернышова, М. И. (2015). Неформальная занятость: направления снижения и приоритеты исследования. Управление мегаполисом, 1(43), 29-43.
Гимпельсон, В. Е., Капелюшников, Р. И. (ред.) (2014). В тени регулирования: неформальность на российском рынке труда. Москва: Изд. дом Высшей школы экономики, 535.
Волох, В. А. (2020). Трудовая миграция в России во время и сразу после пандемии. Независимая газета, 16 апр. http://www.ng.ru/kartblansh/2020-04-16/3_7846_kartblansh.html?print=Y (дата обращения: 07.05.2021).
Джиоев, А. В. (2021). Масштабы и динамика неформальной занятости населения России. Экономика и управление: проблемы, решения, 12(120), 4-8. DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2021.12.02.001
Каримов, А. Г., Фаткуллина, Г. Р. (2021). Неформальная занятость как фактор бедности работающего населения. Фундаментальные исследования, 1, 61-65. DOI: 10.17513/fr.42950.
Кубишин, Е. С. (2020). Неформальная занятость в России: причины, влияние на экономику и общество, перспективы легализации в пост-коронакризисный период. Экономика: вчера, сегодня, завтра, 10(10A), 66-81. DOI: 10.34670/AR.2021.34.47.008
Нуреев, Р. М., Ахмадеев, Д. Р. (2019). Неформальная занятость: истоки, современное состояние и перспективы развития (опыт институционального анализа). Москва: Кнорус, 248.
Одинцова, Е. В. (2020). Легализация неформальной занятости в России: основные итоги и нерешённые проблемы. Уровень жизни населения регионов России, 16(1), 33-42. DOI: 10.19181/lsprr.2020.16.1.3.
Adair, P. (2021). Non-Observed Economy vs. Shadow Economy and informal employment in Poland: A range of mismatching estimates. In: Comparative economic studies in Europe: a thirty year review (pp. 249-278). Cham, Switzerland: Palgrave Macmillan. DOI: 10.1007/978-3-030-48295-4_13
Chen, M. & Carré, F. (2020). The Informal Economy Revisited. Routledge: London — New York, 326. Chen, Y. & Xu, Z. (2017). Informal employment and China's economic development. The Chinese Economy, 50(6), 425-433. DOI: 10.1080/10971475.2017.1380115
Flores, A. & Argaez, J. (2020). Poverty, gender and differences in participation and occupation in the informal sector in Mexico. Cuadernos de Economia, 39(79), 279-301. DOI: 10.15446/cuad.econ.v39n79.63246
Halla, M. (2012). Tax morale and compliance behavior: First evidence of a causal link. Journal of Economic Analysis and Policy, 12(1), 1-27.
Kanniainen, V., Pääkkönen, J. & Schneider, F. (2004). Fiscal and ethical determinants of shadow economy: theory and evidence. Discussion Papers No. 30. Helsinki Center of Economic Research, 28.
Karabchuk, T. & Soboleva, N. (2019). Temporary Employment, Informal Work and Subjective Well-Being Across Europe: Does Labor Legislation Matter? Journal of Happiness Studies, 21(5), 1879-1901. DOI: 10.1007/s10902-019-00152-4
Larsen, C., Rand, S., Schmid, A., Bobkov, V. & Lokosov, V. (2019). Assessing Informal Employment and Skills Needs: Approaches and Insights from Regional and Local Labour Market Monitoring. Rainer Hampp Verlag, Augsburg, München, 418.
Luttmer, E. & Singhal, M. (2014). Tax morale. Journal of Economic Perspectives, 28, 149-168. DOI: 10.1257/ jep.28.4.149
Motoryn, R. & Prykhodko, K. (2020). Adaptation of international recommendations on informal employment in Ukraine (problems of measurement and analysis). Statistical Journal of the IAOS, 36(2), 549-557. DOI: 10.3233/SJI-190603
Mussurov, A., Sholk, D. & Arabsheibani, G. R. (2019). Informal employment in Kazakhstan: a blessing in disguise? Eurasian Economic Review, 9(2), 267-284. DOI: 10.1007/s40822-018-0117-1
Neck, R., Wächter, J. U. & Schneider, F. (2012). Tax avoidance versus Tax evasion: on some determinants of the shadow economy. International Tax and Public Finance, 19(1), 104-117. DOI: 10.1007/s10797-011-9197-5
Radchenko, N. (2017) Informal Employment in Developing Economies: Multiple Heterogeneity. The Journal of Development Studies, 53(4), 495-513. DOI: 10.1080/00220388.2016.1199854
Sim, W. J., Huam, H. T., Rasli, A. & Lee, T. C. (2011). Underground economy: definition and causes. Business and Management Review, 1(2), 14-24.
Ulyssea, G. (2018). Firms, Informality, and Development: Theory and Evidence from Brazil. American Economic Review, 108(8), 2015-2047. DOI: 10.1257/aer.20141745
Webb, A., McOuaid, R. & Rand, S. (2020). Employment in the informal economy: implications of the COVID-19 pandemic. International Journal of Sociology and Social Policy, 40(9/10), 1005-1019. DOI: 10.1108/IJSSP-08-2020-0371
Williams, C. C. & Horodnic, A. V. (2019). Why is informal employment more common in some countries? An exploratory analysis of 112 countries. Employee Relations, 41(6), 1434-1450. DOI: 10.1108/ER-10-2018-0285
References
Adair, P. (2021). Non-Observed Economy vs. Shadow Economy and informal employment in Poland: A range of mismatching estimates. In: Comparative economic studies in Europe: a thirty year review (pp. 249-278). Cham, Switzerland: Palgrave Macmillan. DOI: 10.1007/978-3-030-48295-4_13.
Bobkov, V. N., Loktyuhina, N. V., Rozhkov, V. D. & Chernyshova, M. I. (2015). The informal employment: ways of reduction and priorities in research. Upravlenie megapolisom [Megapolis Management], 1(43), 29-43. (In Russ.) Chen, M. & Carré, F. (2020). The Informal Economy Revisited. Routledge: London — New York, 326. Chen, Y. & Xu, Z. (2017). Informal employment and China's economic development. The Chinese Economy, 50(6), 425-433. DOI: 10.1080/10971475.2017.1380115
Dzhioev, A. V. (2021). Scale and dynamics of informal employment of the population of Russia. Ekonomika i upravlenie: problemy, resheniya [Economics and management: problems, solutions], 12(120), 4-8. DOI: 10.36871/ek.up-.p.r.2021.12.02.001. (In Russ.)
Flores, A. & Argáez, J. (2020). Poverty, gender and differences in participation and occupation in the informal sector in Mexico. Cuadernos de Economia, 39(79), 279-301. DOI: 10.15446/cuad.econ.v39n79.63246
Gimpelson, V. E. & Kapeliushnikov, R. I. (Eds.) (2014). V teni regulirovaniya: neformalnost na rossiyskom rynke truda [In the Shadow of Regulation: Informality in the Russian Labour Market]. Moscow: HSE publishing house, 535. (In Russ.)
Halla, M. (2012). Tax morale and compliance behavior: First evidence of a causal link. Journal of Economic Analysis and Policy, 12(1), 1-27.
Kanniainen, V., Pääkkönen, J. & Schneider, F. (2004). Fiscal and ethical determinants of shadow economy: theory and evidence. Discussion Papers No. 30. Helsinki Center of Economic Research, 28.
Karabchuk, T. & Soboleva, N. (2019). Temporary Employment, Informal Work and Subjective Well-Being Across Europe: Does Labor Legislation Matter? Journal of Happiness Studies, 21(5), 1879-1901. DOI: 10.1007/s10902-019-00152-4
Karimov, A. G. & Fatkullina, G. R. (2021). Informal employment as a factor in poverty among the working population. Fundamentalnye issledovaniya [Fundamental research], 1, 61-65. DOI: 10.17513/fr.42950. (In Russ.)
Kubishin, E. S. (2020). Informal employment in Russia: causes, impact on the economy and society, and prospects for legalization in the post-coronacrisis period. Ekonomika: vchera, segodnya, zavtra [Economics: Yesterday, Today and Tomorrow], 10(10A), 66-81. DOI: 10.34670/AR.2021.34.47.008 (In Russ.)
Larsen, C., Rand, S., Schmid, A., Bobkov, V. & Lokosov, V. (2019). Assessing Informal Employment and Skills Needs: Approaches and Insights from Regional and Local Labour Market Monitoring. Rainer Hampp Verlag, Augsburg, München, 418.
Luttmer, E. & Singhal, M. (2014). Tax morale. Journal of Economic Perspectives, 28, 149-168. DOI: 10.1257/ jep.28.4.149
Motoryn, R. & Prykhodko, K. (2020). Adaptation of international recommendations on informal employment in Ukraine (problems of measurement and analysis). Statistical Journal of the IAOS, 36(2), 549-557. DOI: 10.3233/SJI-190603
Mussurov, A., Sholk, D. & Arabsheibani, G. R. (2019). Informal employment in Kazakhstan: a blessing in disguise? Eurasian Economic Review, 9(2), 267-284. DOI: 10.1007/s40822-018-0117-1
Neck, R., Wächter, J. U. & Schneider, F. (2012). Tax avoidance versus Tax evasion: on some determinants of the shadow economy. International Tax and Public Finance, 19(1), 104-117. DOI: 10.1007/s10797-011-9197-5
Nureev, R. M. & Akhmadeev, D. R. (2019). Neformalnaya zanyatost: istoki, sovremennoe sostoyanie i perspektivy razvitiya (opyt institutsionalnogo analiza) [Informal employment: origins, current state and development prospects (experience of institutional analysis)]. Moscow: Knorus, 248. (In Russ.)
Odintsova, E. V. (2020). Legalizing informal employment in russia: basic results and unsolved problems. Uroven zhizni naseleniya regionov Rossii [Living Standards of the Population in the Regions of Russia], 16(1), 33-42. DOI: 10.19181/ lsprr.2020.16.1.3. (In Russ.)
Radchenko, N. (2017) Informal Employment in Developing Economies: Multiple Heterogeneity. The Journal of Development Studies, 53(4), 495-513. DOI: 10.1080/00220388.2016.1199854
Sim, W. J., Huam, H. T., Rasli, A. & Lee, T. C. (2011). Underground economy: definition and causes. Business and Management Review, 1(2), 14-24.
Ulyssea, G. (2018). Firms, Informality, and Development: Theory and Evidence from Brazil. American Economic Review, 108(8), 2015-2047. DOI: 10.1257/aer.20141745
Volokh, V. A. (2020). Labor migration in Russia during and immediately after the pandemic. Nezavisimaya gazeta [Independent newspaper]. April 16, 2020. Retrieved from: http://www.ng.ru/kartblansh/2020-04-16/3_7846_kartblansh. html?print=Y (Date of access: 07.05.2021). (In Russ.)
Webb, A., McOuaid, R. & Rand, S. (2020). Employment in the informal economy: implications of the COVID-19 pandemic. International Journal of Sociology and Social Policy, 40(9/10), 1005-1019. DOI: 10.1108/IJSSP-08-2020-0371.
Williams, C. C. & Horodnic, A. V. (2019). Why is informal employment more common in some countries? An exploratory analysis of 112 countries. Employee Relations, 41(6), 1434-1450. DOI: 10.1108/ER-10-2018-0285
Информация об авторах
Куницына Наталья Николаевна — доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой финансов и кредита Северо-Кавказского федерального университета; Scopus Author ID: 56128000600; https://orrid.org/0000-0001-9336-8100 (Российская Федерация, 355017, г. Ставрополь, ул. Пушкина, 1; e-mail: nkunitcyna@ncfu.ru).
Джиоев Александр Валерьевич — аспирант кафедры финансов и кредита Северо-Кавказского федерального университета; https://orcid.org/0000-0002-4958-2860 (Российская Федерация, 355017, г. Ставрополь, ул. Пушкина, 1; e-mail: dzhioevsasha@gmail.com).
About the authors
Natalia N. Kunitsyna — Dr. Sci. (Econ.), Professor, Head of the Department of Finance and Credit, North-Caucasus Federal University; Scopus Author ID: 56128000600; https://orcid.org/0000-0001-9336-8100 (1, Pushkina St., Stavropol, 355017, Russian Federation; e-mail: nkunitcyna@ncfu.ru).
Aleksandr V. Dzhioev — PhD Student, Department of Finance and Credit, North-Caucasus Federal University; https://orcid.org/0000-0002-4958-2860 (1, Pushkina St., Stavropol, 355017, Russian Federation;e-mail: dzhioevsasha@gmail.com).
Дата поступления рукописи: 12.05.2021. Received: 12 May 2021.
Прошла рецензирование: 21.06.2021. Reviewed: 21 Jun 2021.
Принято решение о публикации: 24.03.2023. Accepted: 24 Mar 2023.
