Программа «5.0» создана для того, чтобы помочь людям 50+ повысить свою конкурентоспособность на рынке труда. Задача программы — обучить человека умению находить себе работу, освоить новые компетенции и расширить профессиональные навыки. Предпенсионеры могут пройти курсы переквалификации и даже получить новую профессию в одном из 70 учебных заведений столицы. «В нашем центре созданы все условия для того, чтобы помочь людям старше 50 лет обрести уверенность в своих силах и найти занятия по душе. Ведь многие в этом возрасте чувствуют себя потерянными и ненужными. Часто не знают современных требований, предъявляемых работодателем к соискателю. Очень многие находят работу самостоятельно после посещения наших тренингов и консультаций», — говорит Ирина Швец.

Для людей с ограниченными возможностями здоровья в центре есть программа «Доступная работа». В ее рамках карьерные консультанты центра создают обратившемуся к ним человеку персонализированное резюме, а также готовят сопроводительное письмо для потенциального работодателя с результатами тестирования личностных компетенций и качеств. Специалист созванивается с работодателем и договаривается о собеседовании. При необходимости соискателя даже сопровождают на интервью. Если человек не может самостоятельно приехать в центр, услуга по поиску работы оказывается на дому.

Каждый трудоустроенный соискатель с инвалидностью курируется специалистом на протяжении всего испытательного срока, а если потребуется, то и больше. Центр оборудован для маломобильных граждан, а в зоне приема специально для людей с инвалидностью работают карьерные консультанты со специальным психологическим образованием, владеющие дактикологией — языком жестов. Ведется работа с крупными работодателями. Например, 15 соискателей с инвалидностью в настоящий момент проходят стажировку в международной консалтинговой компании PwC. Часть из них уже трудоустроены.

Для лиц 14–30 лет разработана программа «Прокачай карьеру». Она направлена на вовлечение современной молодежи в активную, ответственную и социально-значимую деятельность и содействие в становлении карьерного пути: профориентацию, обучение, стажировки, трудоустройство.

В рамках программы реализуется специальные проекты для подростков 14–18 лет, направленные на социальную адаптацию, саморазвитие и освоение разных видов деятельности. «Лето моей карьеры» — проект, который помогает молодым людям приобрести уверенность в собственных силах, познакомиться с рынком профессий, реализовать значимый социальный стартап. «Помощники спасателей» — теоретико-практические занятия с действующими сотрудниками пожарно-спасательной службы, включающие в себя пожарную безопасность и оказание первой помощи, профориентационные экскурсии на базы сотрудников МЧС, а также тренинги с участием психологов и практические мастер-классы с опытными преподавателями, нацеленные на повышение карьерных компетенций, развитие ответственности и умение работать в команде. «Стажировки для несовершеннолетних в государственных учреждениях города Москвы» — возможность получить начальный профессиональный опыт и заработать первые деньги для ребят из малообеспеченных семей.

Названы регионы-лидеры по динамике рынка труда

https://ria. ru/20210419/rabota-1728859904.html

Названы регионы-лидеры по динамике рынка труда

Названы регионы-лидеры по динамике рынка труда — РИА Новости, 19.04.2021

Названы регионы-лидеры по динамике рынка труда

Число занятых на рынке труда за последние три года выросло лишь в 14 российских регионах, 23 региона потеряли более пяти процентов рабочих мест, при этом… РИА Новости, 19.04.2021

2021-04-19T00:09

2021-04-19T00:09

2021-04-19T05:01

общество

риа рейтинг

россия

/html/head/meta[@name=’og:title’]/@content

/html/head/meta[@name=’og:description’]/@content

https://cdnn21.img.ria.ru/images/151230/59/1512305953_0:126:3192:1922_1920x0_80_0_0_a75d3372619d0ad24fc00c4b0e4e91fd.jpg

МОСКВА, 19 апр – РИА Новости. Число занятых на рынке труда за последние три года выросло лишь в 14 российских регионах, 23 региона потеряли более пяти процентов рабочих мест, при этом лидером за этот период стал Севастополь, а в конце списка оказалась Северная Осетия – Алания, свидетельствует исследование РИА Новости*. Динамика на рынке трудаКак отмечают эксперты, в конце непростого 2020 года и в начале текущего года российский рынок труда начал постепенно восстанавливаться на фоне стабилизации ситуации с пандемией COVID-19. Если в третьем квартале 2020 года безработица на максимуме достигала 6,3% по методике Международной Организации Труда (МОТ), то в марте 2021 года она опустилась до 5,8%.По сравнению со вторым кварталом 2020 года число работающих в России выросло на 650 тысяч человек, а всего трудоустроены примерно 71 миллион человек. Аналитики признают, что в начале пандемии число работающих сократилось намного сильнее (минус два миллиона работающих), что соответствует прогнозу РИА Новости, данному в прошлогоднем рейтинге. В целом в последние месяцы удалось «отыграть» лишь треть потерь в рабочих местах.Если брать более длительный период для анализа, например, три года, то эксперты отмечают повсеместное сокращение работающих, что связано как с пандемией коронавируса, так и с демографическими тенденциями. В трудоспособный возраст сейчас продолжают вступать малочисленное поколение рожденных в конце 90-х и в начале нулевых годов, а на пенсию выходят заметно более многочисленные поколения. В итоге за три последних года занятость в целом по России упала почти на 1,7 миллиона человек, что свидетельствует о пропорциональном сокращении занятых рабочих мест.Рейтинг показывает, что ситуация с динамикой рабочих мест в различных регионах России очень сильно отличается. Для выявления региональных различий эксперты РИА Новости провели очередное исследование и составили рейтинг регионов по динамике рынка труда.Динамика рынка труда в рейтинге определялась как разница в среднегодовом количестве занятых в возрасте 15-72 года. При оценке динамики за последние три года использованы данные по изменению численности работающих в 2018-2020 годах, за последние десять лет – в 2011-2020 годах. Положительные значения свидетельствуют об увеличении в регионе общего числа занятых рабочих мест, отрицательные – о сокращении. Рост занятых в 14 регионахУчитывая общую негативную динамику занятых рабочих мест, в разрезе отдельных регионов ситуация также в основном не очень хорошая, отмечают аналитики. Как свидетельствуют результаты исследования, за последние три года лишь в 14 регионах число занятых рабочих мест увеличилось, а в 70 сократилось (в рейтинге не представлена Тыва из-за отсутствия данных). При этом регионы с положительной динамикой не смогли компенсировать даже 10% сокращения в остальных регионах.Если рассматривать еще более длинный временной горизонт, то ситуация оказывается более оптимистичной. За последние 10 лет рост числа занятых рабочих мест фиксируется в 21 регионе, а суммарно наблюдается сокращение числа работающих на 0,6 миллиона. Менее масштабное сокращение числа рабочих мест в последнее десятилетие аналитики связывают в основном с результатами регионов-лидеров (Москва и область, Санкт-Петербург, Краснодарский край и др.). Можно сказать, что происходит постепенный переток работников в экономические центры России. Лидером по динамике занятых рабочих мест в последние три года стал Севастополь, где число работающих выросло на 7,4%, а число рабочих мест увеличилось на 14 тысяч, что можно объяснить продолжением развития этого региона после вхождения в состав России. Однако также, вероятно, повлияло улучшение качества статистического учета, считают составители рейтинга.Вторую строчку заняла Тюменская область, где в 2018-2020 годах число занятых выросло почти на 15 тысяч человек или на 2,1%. В данном случае динамика занятых рабочих мест может являться отражением экономических процессов.Также в первую десятку вошли: Камчатский край, Краснодарский край, Калининградская область, Московская область, Республика Адыгея, Республика Крым, Санкт-Петербург и Москва. В целом в первой десятке регионов за последние три года число занятых выросло на 166 тысяч человек. Эксперты обращают внимание на то, что среди лидеров по динамике рабочих мест в основном представлены регионы с сильной экономикой и хорошей динамикой экономических показателей в последние годы. В абсолютных величинах самый заметный прогресс по динамике занятых рабочих мест в последние три года отмечен в трех регионах: в Московской области (+49 тысяч), в Краснодарском крае (+35 тысяч) и в Москве (+23 тысяч). Во многом такая картина объясняется внутрироссийской миграцией.Потеря рабочих местВ нижней части рейтинга расположились регионы, в которых зафиксировано наибольшее относительное сокращение числа работающих. В процентном отношении наибольшая потеря рабочих мест наблюдается в последние три года в Республике Северная Осетия – Алания (-18,4%), также большое снижение числа работающих в Республике Хакасия (-10,9%) – это единственные два региона, в которых за три года число занятых рабочих мест снизилось более чем на 10%.Также в пятерку аутсайдеров входят Новгородская область (-9,8%), Республика Дагестан (-9,7%) и Архангельская область (-9,0%). А всего 23 региона потеряли более 5% занятых рабочих мест за последние три года.В шести регионах за этот же период число занятых рабочих мест сократилось на 50 тысяч и более. Еще в 18 регионах в 2018-2020 годах количество работающих снизилось на 30 тысяч. Главным фактором сокращения занятых рабочих мест в этих регионах, по мнению экспертов, являются демографические процессы, в том числе миграция населения, а экономическая динамика играет второстепенную роль.В абсолютных величинах наибольшее снижение числа работающих наблюдается в Республике Дагестан (-116 тысяч занятых рабочих мест за три года). На предпоследней строчке по абсолютному снижению занятых рабочих мест расположилась Республика Башкортостан, в которой наблюдается сокращение числа занятых рабочих мест на 95 тысяч за три последних года, а на третьей позиции по сокращению числа занятых – Оренбургская область (с результатом -81 тысяча занятых рабочих мест).Как полагают эксперты, в краткосрочной перспективе восстановление рынка труда после пандемии приведет к росту числа занятых, однако радикально исправить ситуацию это не позволит. Отрицательные демографические процессы, наблюдаемые почти повсеместно в России, будут способствовать продолжению тенденции сокращения численности рабочей силы. По оценкам аналитиков РИА Новости, при благоприятном развитии ситуации с пандемией в ближайший год можно ожидать создание порядка одного миллиона рабочих мест в России. *Рейтинг подготовлен по заказу агентства РИА Новости специалистами РИА Рейтинг.

https://ria.ru/20210419/rabota-1728641129.html

https://ria.ru/20210415/mintrud-1728338105.html

https://ria.ru/20210308/moskva-1600339419.html

https://ria.ru/20201114/rabota-1584587618.html

https://radiosputnik.ria.ru/20200726/1574670023.html

https://radiosputnik.ria.ru/20210303/rabota-1599760818.html

россия

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

2021

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

Новости

ru-RU

https://ria.ru/docs/about/copyright. html

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

общество, риа рейтинг, россия

Динамика на рынке труда

По сравнению со вторым кварталом 2020 года число работающих в России выросло на 650 тысяч человек, а всего трудоустроены примерно 71 миллион человек. Аналитики признают, что в начале пандемии число работающих сократилось намного сильнее (минус два миллиона работающих), что соответствует прогнозу РИА Новости, данному в прошлогоднем рейтинге. В целом в последние месяцы удалось «отыграть» лишь треть потерь в рабочих местах.

Если брать более длительный период для анализа, например, три года, то эксперты отмечают повсеместное сокращение работающих, что связано как с пандемией коронавируса, так и с демографическими тенденциями. В трудоспособный возраст сейчас продолжают вступать малочисленное поколение рожденных в конце 90-х и в начале нулевых годов, а на пенсию выходят заметно более многочисленные поколения. В итоге за три последних года занятость в целом по России упала почти на 1,7 миллиона человек, что свидетельствует о пропорциональном сокращении занятых рабочих мест.

Рейтинг показывает, что ситуация с динамикой рабочих мест в различных регионах России очень сильно отличается. Для выявления региональных различий эксперты РИА Новости провели очередное исследование и составили рейтинг регионов по динамике рынка труда.

Динамика рынка труда в рейтинге определялась как разница в среднегодовом количестве занятых в возрасте 15-72 года. При оценке динамики за последние три года использованы данные по изменению численности работающих в 2018-2020 годах, за последние десять лет – в 2011-2020 годах. Положительные значения свидетельствуют об увеличении в регионе общего числа занятых рабочих мест, отрицательные – о сокращении.

15 апреля 2021, 06:12

Рост занятых в 14 регионах

Учитывая общую негативную динамику занятых рабочих мест, в разрезе отдельных регионов ситуация также в основном не очень хорошая, отмечают аналитики. Как свидетельствуют результаты исследования, за последние три года лишь в 14 регионах число занятых рабочих мест увеличилось, а в 70 сократилось (в рейтинге не представлена Тыва из-за отсутствия данных). При этом регионы с положительной динамикой не смогли компенсировать даже 10% сокращения в остальных регионах.

Если рассматривать еще более длинный временной горизонт, то ситуация оказывается более оптимистичной. За последние 10 лет рост числа занятых рабочих мест фиксируется в 21 регионе, а суммарно наблюдается сокращение числа работающих на 0,6 миллиона. Менее масштабное сокращение числа рабочих мест в последнее десятилетие аналитики связывают в основном с результатами регионов-лидеров (Москва и область, Санкт-Петербург, Краснодарский край и др. ). Можно сказать, что происходит постепенный переток работников в экономические центры России.

Лидером по динамике занятых рабочих мест в последние три года стал Севастополь, где число работающих выросло на 7,4%, а число рабочих мест увеличилось на 14 тысяч, что можно объяснить продолжением развития этого региона после вхождения в состав России. Однако также, вероятно, повлияло улучшение качества статистического учета, считают составители рейтинга.

8 марта 2021, 11:49

Вторую строчку заняла Тюменская область, где в 2018-2020 годах число занятых выросло почти на 15 тысяч человек или на 2,1%. В данном случае динамика занятых рабочих мест может являться отражением экономических процессов.

Также в первую десятку вошли: Камчатский край, Краснодарский край, Калининградская область, Московская область, Республика Адыгея, Республика Крым, Санкт-Петербург и Москва. В целом в первой десятке регионов за последние три года число занятых выросло на 166 тысяч человек. Эксперты обращают внимание на то, что среди лидеров по динамике рабочих мест в основном представлены регионы с сильной экономикой и хорошей динамикой экономических показателей в последние годы.

В абсолютных величинах самый заметный прогресс по динамике занятых рабочих мест в последние три года отмечен в трех регионах: в Московской области (+49 тысяч), в Краснодарском крае (+35 тысяч) и в Москве (+23 тысяч). Во многом такая картина объясняется внутрироссийской миграцией.

14 ноября 2020, 09:04

Потеря рабочих мест

В нижней части рейтинга расположились регионы, в которых зафиксировано наибольшее относительное сокращение числа работающих. В процентном отношении наибольшая потеря рабочих мест наблюдается в последние три года в Республике Северная Осетия – Алания (-18,4%), также большое снижение числа работающих в Республике Хакасия (-10,9%) – это единственные два региона, в которых за три года число занятых рабочих мест снизилось более чем на 10%.

Также в пятерку аутсайдеров входят Новгородская область (-9,8%), Республика Дагестан (-9,7%) и Архангельская область (-9,0%). А всего 23 региона потеряли более 5% занятых рабочих мест за последние три года.

В шести регионах за этот же период число занятых рабочих мест сократилось на 50 тысяч и более. Еще в 18 регионах в 2018-2020 годах количество работающих снизилось на 30 тысяч. Главным фактором сокращения занятых рабочих мест в этих регионах, по мнению экспертов, являются демографические процессы, в том числе миграция населения, а экономическая динамика играет второстепенную роль.

В абсолютных величинах наибольшее снижение числа работающих наблюдается в Республике Дагестан (-116 тысяч занятых рабочих мест за три года). На предпоследней строчке по абсолютному снижению занятых рабочих мест расположилась Республика Башкортостан, в которой наблюдается сокращение числа занятых рабочих мест на 95 тысяч за три последних года, а на третьей позиции по сокращению числа занятых – Оренбургская область (с результатом -81 тысяча занятых рабочих мест).

Как полагают эксперты, в краткосрочной перспективе восстановление рынка труда после пандемии приведет к росту числа занятых, однако радикально исправить ситуацию это не позволит. Отрицательные демографические процессы, наблюдаемые почти повсеместно в России, будут способствовать продолжению тенденции сокращения численности рабочей силы. По оценкам аналитиков РИА Новости, при благоприятном развитии ситуации с пандемией в ближайший год можно ожидать создание порядка одного миллиона рабочих мест в России.

_{*Рейтинг подготовлен по заказу агентства РИА Новости специалистами РИА Рейтинг.}

3 марта 2021, 14:45

Рынок труда мутировал навсегда – Экономика – Коммерсантъ

Американская консалтинговая компания Bain & Company проанализировала трансформацию рынка труда во время и после пандемии COVID-19. Главные тренды — изменение мотивации для работы и представлений о «хорошей работе», рост значения человеческого участия во многих сферах, гибкая работа и растущий пессимизм молодых поколений.

«Работа никогда больше не будет прежней. Пандемия COVID-19 стала катализатором изменений, которые давно назревали»,— отмечают авторы доклада.

Как следует из опроса, проведенного Bain, 58% респондентов сказали, что пандемия заставила их пересмотреть баланс между работой и частной жизнью.

«Большая часть господствующих представлений об отношениях между работниками и компаниями была сформирована совсем в другом мире, не в том, в котором мы живем сейчас,— где набор возможностей был более ограниченным, а отношения более формальными. Нынешняя среда требует радикального переосмысления и структуры, и целей работы, но для этого нужно прежде всего понять изменения мотивации отдельных работников»,— считает партнер Bain и сопредседатель исследовательского центра Bain Futures Эндрю Шведель.

В опросе, проведенном Bain совместно с компанией Dynata, приняли участие более 20 тыс. сотрудников из 10 стран, на которые приходится 65% мирового ВВП. Это США, Китай, Германия, Франция, Италия, Япония, Индия, Индонезия, Нигерия и Бразилия. Помимо опроса было проведено более 100 глубинных интервью.

Аналитики компании выделили пять основных трендов, которые будут влиять на рынок труда в будущем. Первый из них — изменение мотивации для работы. Этот тренд связан с повышением уровня жизни.

Плата за труд остается важной мотивацией, но теперь она стала лишь одним из нескольких приоритетов.

Также среди них названы: интересная работа, гарантии занятости, гибкие условия труда. В целом соотношение значимости работы и досуга меняется: у молодых людей значимость отдыха становится более высокой, причем это происходит не только в западных странах, но и в Китае или Индии. Одновременно с этим снижается число тех, кто перестал бы работать, если бы у него было достаточно денег на жизнь. В США доля таких снизилась с 34% в 1995 году до 28% в 2017 году.

В Bain также отметили изменения в том, сколько времени тратится на работу в разных социальных слоях. Больше всего работают люди с высоким доходом, для которых их занятость является одним из признаков высокого статуса. Меньше всего — наиболее бедные люди, нередко не имеющие возможность стабильной занятости. Так, в 2018 году средняя продолжительность рабочей недели у сотрудников из верхних 10% по доходам в США составляла 42 часа, а из нижних 10% — 34,4 часа. Для сравнения, в 1973 году это было 39,7 и 41,2 часа в неделю соответственно, то есть разрыв был меньше и при этом дольше работали люди с низкими доходами.

Второй тренд заключается в том, что представления о «хорошей работе» не просто меняются, но и все сильнее расходятся. Аналитики Bain выделили шесть типов работников с разными представлениями о хорошей работе — от исполнителей, для которых важен заработок и самооценка которых мало связана с работой, до пионеров, думающих в первую очередь собственная миссия и изменение мира. Деление на типы шло по десяти параметрам, среди которых важность работы и статуса для человека, готовность рисковать, стремление работать индивидуально или в команде и др.

По мнению авторов исследования, расхождения в таких представлениях о работе нужно учитывать. Например, 25% топ-менеджеров в США относятся к «пионерам/первооткрывателям», то есть готовы на существенные жертвы ради выполнения своей миссии,— при этом среди работающих в целом таких лишь 9%.

А значит, таким руководителям нужно осознавать, что их представления о «хорошей работе», скорее всего, расходятся с представлениями большинства их сотрудников.

Третий тренд — автоматизация «регуманизирует» труд, то есть при автоматизации многих рутинных процессов человеческое участие становится более важным в других сферах. Повышается значимость в работе таких качеств, как межличностное общение, умение решать проблемы и договариваться, креативность и др. Развитие технологий будет по-прежнему требовать все больше IT-специалистов разного рода, а, например, старение населения приведет к росту спроса на медиков и социальных работников. Все это сильно изменит сферу занятости, будут появляться новые профессии, которых нет сейчас, а значит, будет нужна серьезная переподготовка.

Четвертый тренд — изменение «границ работы» и рост гибкости. Технологии и пандемия сильно изменили представления о работе: прошлой весной время, которое американцы работали из дома, резко выросло с 5% до 60%. Потом часть сотрудников вернулась в офис, тем не менее работа из дома стала более распространенным вариантом. В США 36% офисных сотрудников говорят, что они хотели бы и дальше все время работать из дома, при этом 22% заявляют о желании вернуться к работе исключительно из офиса.

В то же время некоторые формы гибкой работы не слишком устраивают работников.

Довольны условиями труда 69% людей с постоянной занятостью и лишь 55% с разными формами временной занятости (фриланс, работа по временному договору и др.).

Кроме того, при широком распространении удаленной работы она возможна далеко не для всех: в развитых странах на специальности, позволяющие работать из дома, приходится 30–40% всех работников, в развивающихся — лишь 10–20%.

Пятый тренд — молодые поколения все больше обеспокоены ситуацией на рынке труда. 61% респондентов младше 35 лет из западных стран называют среди серьезных сложностей на ближайшее десятилетие финансовые проблемы, беспокойство по поводу гарантий занятости, невозможность достичь карьерных целей. Среди респондентов старше 35 лет об этом говорит лишь 40%. Помимо всего прочего молодые люди довольно низко оценивают шансы того, что они будут зарабатывать больше, чем их родители. В США этого ожидают менее половины работников-миллениалов — самый низкий уровень со Второй мировой войны.

По мнению авторов исследования, из всего этого можно сделать три основных вывода для работодателей, по крайней мере, из компаний-лидеров. Во-первых, тем, кто ищет таланты для своей компании, придется начать эти таланты создавать. А значит, придется инвестировать в обучение сотрудников и способствовать их росту внутри компании. Во-вторых, компании больше не будут управлять сотрудниками как машинами, а будут поддерживать их карьерный рост и развитие личного потенциала. Все это означает реорганизацию рабочих процессов так, чтобы сотрудники могли развиваться наиболее успешно, а работа соответствовала их индивидуальным представлениям об осмысленной жизни. В-третьих, компании должны выстроить организацию так, чтобы дать сотрудникам чувство общности и более широких возможностей.

Яна Рождественская

В России отмечена рекордная безработица за последние восемь лет. Будет ли хуже?

• Алексей Ильин
• Би-би-си, Москва

20 июля 2020

Автор фото, Kirill Kukhmar/TASS

Уровень безработицы в России по итогам июня составил 6,2% — это рекорд с марта 2012 года. Во втором квартале 2020 года, на который пришелся разгар пандемии коронавируса и карантин, реальные располагаемые доходы россиян упали на 8% — это также рекорд за последние 20 лет. Нащупала ли экономика России дно или будет падать дальше?

В пятницу вечером Росстат отчитался о том, что в июле 2020 года без работы оказались 4,6 млн россиян — это 6,2% всего экономически активного населения.

Количество безработных в России в июне этого года выросло на 38,1% по сравнению с июнем 2019 года. Прирост к маю текущего года составил 2,1%.

При этом реальные располагаемые денежные доходы населения во втором квартале 2020 года, по данным Росстата, сократились на 8% в годовом выражении. Этот показатель оценивает, сколько у россиян остается денег на руках после всех обязательных платежей, а также с учетом инфляции.

Реальные располагаемые доходы падали почти пять с половиной лет подряд (небольшая пауза была в 2018 году). При этом Росстат менял методологию подсчета этого показателя. По итогам 2019 года реальные располагаемые доходы выросли на 0,8%, но уже в в первом квартале 2020 года вновь начали падать.

По данным опроса, проведенного на прошлой неделе сервисом по поиску работы HeadHunter, около 20% сотрудников компаний в конце мая попали под сокращение, а почти половина из опрошенных работодателей признались, что им пришлось уволить часть персонала. Другой опрос, проведенный фондом «Общественное мнение» (ФОМ), показал, что почти треть россиян, имеющих работу, опасаются увольнения, а 15% респондентов оценивают такую вероятность как высокую.

Действительно ли рынок труда оживает?

Президент Владимир Путин на совещании в Кремле 16 июля назвал восстановление уровня занятости главной задачей экономической политики. По его словам, рынок труда необходимо полностью восстановить в 2021 году.

На рынке труда уже видны косвенные признаки оживления экономики. Например, выросло число сделок по аренде офисных помещений, а также постепенное снижение числа обращений за пособиями по безработице. Так, в Москве с окончанием действия карантинных ограничений количество таких обращений сократилось на 90%, сообщила заммэра Анастасия Ракова.

По данным Росстата, реальные зарплаты на средних и крупных предприятиях снизились в апреле на 2% к апрелю 2019 года, но уже в мае они выросли на 1%.

Однако, как отмечает директор Центра трудовых отношений ГУ ВШЭ Владимир Гимпельсон, в приведенной ведомством статистике, вероятно, фигурируют только зарплаты в бюджетном секторе и в компаниях, которые не останавливали производство во время пандемии. «Это, скорее всего, означает, что вне этих сегментов падение зарплат должно быть очень большим, просто на месячных данных этого пока не видно», — полагает эксперт.

Автор фото, Kirill Kukhmar/TASS

В целом же, по мнению Гимпельсона, о реальном оживлении на рынке труда говорить пока рано.

«Рестораны открыты, но все еще не заполнены, та же ситуация с фитнес-клубами и торговыми центрами, самолеты по-прежнему не летают за границу. Восстановление началось, но оно происходит не быстро», — отметил он в беседе с Би-би-си.

Более оптимистичную оценку ситуации дает главный экономист Альфа-банка Наталья Орлова: в своем докладе она подчеркивает, что к концу июня безработица в России снизилась на 0,1% по сравнению с серединой месяца, номинальные зарплаты в мае увеличились на 4%, а рост розничных кредитов ускорился и в июне составил 1%, что является позитивным сигналом для экономики.

«В целом эти цифры соответствуют ускорению инфляции, которое наблюдалось в июне (рост цен на продовольственные товары ускорился с 3,3% в мае до 3,9%), и указывают на то, что спрос в июне был не таким уж и слабым», — говорится в отчете Орловой.

Будет ли восстановление экономики быстрым?

По мнению профессора Финансового университета при правительстве РФ Александра Сафонова, прогнозы о так называемом V-образном восстановлении экономики (резкий рост после столь же резкого падения) после пандемии не оправдались.

«Многие экономисты считали, что как только прекратится карантин, все вернется на круги своя. Но они не учитывали, что структура экономики по сравнению с 2008 годом изменилась, у нас появилось достаточно большое количество рабочих мест в сфере обслуживания, которые и стали жертвами кризиса», — объясняет эксперт в комментарии Би-би-си.

По словам Сафонова, многие отрасли были построены по модели cash-flow («денежного потока») — то есть прибыль от реализации услуг частично сразу шла на заработные платы сотрудникам и поддержку рабочих мест.

«Этот источник иссяк, а долги продолжали накапливаться — все это привело к тому, что многие предприятия из этого кризиса все-таки не вышли. Даже разрешение продавать товары после снятия ограничений попало в ситуацию снижения потребительского спроса», — рассуждает эксперт.

Сафонов также полагает, что кризис на рынке труда вызван не только вспышкой коронавируса, но и общемировыми тенденциями в экономике, которые назревали уже давно — падением цен не нефть и падением потребительского спроса.

«Сокращение числа рабочих место произошло и в силу пандемии, и в силу необходимости оптимизировать бизнес в условиях сокращающегося потребительского спроса, поэтому это естественная реакция экономики на те внешние обстоятельства, которые сложились на сегодняшний день», — объясняет эксперт.

Рынок труда в 2018 г улучшился во всех регионах РФ, кроме одного | Макроэкономика

МОСКВА, 9 сен. Положительные тенденции отмечаются на российском рынке труда: ситуация в 2018 году улучшилась во всех регионах, кроме одного – республики Хакасия, свидетельствуют результаты исследования агентства «Прайм».

По заказу АЭИ «Прайм» агентство РИА Рейтинг провело исследование и подготовило индекс рынка труда по итогам 2018 года, который дает возможность комплексно оценить положение дел в данной сфере. При расчете индекса были проанализированы 9 показателей, включая уровень оплаты труда, занятость, условия труда, а также емкость рынка труда.

По сравнению с 2017 годом снизился уровень безработицы, сократилось среднее время поиска работы, выросли зарплаты, снизился коэффициент напряженности на рынке труда (отношение среднегодовой численности безработных к среднегодовому числу вакансий). Однако ситуация по-прежнему достаточно неоднородна, отмечается в исследовании.

В 2019 году, по мнению экспертов РИА Рейтинг, на фоне стабильной экономической ситуации на рынке труда должна продолжиться позитивная тенденция. «В частности, можно ожидать увеличения заработных плат, сохранения уровня безработицы на низком уровне. Соответственно, в большинстве субъектов РФ значения индекса рынка труда по сравнению с прошлым годом, как минимум, не должны снизиться», — отмечают эксперты.

ЛИДЕРЫ НА СВОИХ МЕСТАХ

Пять регионов-лидеров 2017 года по индексу рынка труда сохранили свои позиции и по итогам 2018 года. Первые два места занимают Москва и Санкт-Петербург – у них значение индекса превышает 90 баллов. На третьем месте Московская область, где значение индекса составило 81,3 балла. В первую пятерку входят также Ханты-Мансийский автономный округ — Югра и Татарстан.

«Регионы – лидеры по значению индекса характеризуются высоким уровнем социально-экономического развития, у них низкий уровень безработицы, относительно короткое среднее время поиска работы, высокие зарплаты, большая емкость рынка труда», — отмечают авторы рейтинга.

В средней части списка субъекты РФ по значению индекса отличаются незначительно и располагаются достаточно плотно: разница между соседними в списке регионами практически везде менее одного балла.

У двух субъектов РФ значение индекса по итогам 2018 года составило менее 20 баллов — это республика Тыва и Карачаево-Черкесская республика, которые входят в группу регионов с невысокими социально-экономическими показателями. По сравнению с 2017 годом число таких регионов сократилось на пять. Среди аутсайдеров также республики Ингушетия, Калмыкия и Алтай. Ключевыми проблемами рынка труда этих регионов являются высокий уровень безработицы и низкие зарплаты.

РОСТ ИНДЕКСА

Наибольший прирост индекса по итогам 2018 года произошел в Ингушетии (+12,3 балла), Чечне (+10 баллов) и Псковской области (+9,9 балла).

В Ингушетии выросло соотношение зарплаты и минимального набора товаров и услуг, снизилась безработица, сократилось среднее время поиска работы, снизилась доля занятых на работах с вредными и опасными условиями труда, сократилась доля безработных, ищущих работу более трех месяцев.

Однако, несмотря на существенный рост, значение индекса рынка труда в республике остается на относительно невысоком уровне – по итогам 2018 года она занимает 83-е место среди всех субъектов РФ. В регионе по-прежнему высокая безработица и самое большое значение коэффициента напряженности на рынке труда.

В Чечне отмечается рост соотношения зарплаты и минимального набора товаров и услуг, снижение безработицы, сокращение среднего времени поиска работы, снижение коэффициента напряженности на рынке труда, увеличение емкости рынка труда.

Увеличению индекса в Псковской области способствовало снижение коэффициента напряженности на рынке труда, рост соотношения заработной платы и минимального набора товаров и услуг, снижение безработицы, сокращение среднего времени поиска работы.

По итогам 2018 года значение индекса рынка труда снизилось лишь у одного субъекта РФ – это республика Хакасия. При этом снижение было незначительное – всего 0,5 балла. В республике по сравнению с 2017 годом выросла безработица, увеличилось среднее время поиска работы, выросла доля занятых на вредных производствах.

2018 год должен стать «годом сборки» новых систем квалификаций

04.05.2018

2018 год должен стать «годом сборки» новых систем квалификаций

Об этих и других аспектах развития Национальной системы квалификаций рассказал генеральный директор Национального агентства развития квалификаций (НАРК) Александр Лейбович на социальном форуме «Ответственное взаимодействие бизнеса и власти в целях устойчивого социального развития». Форум состоялся в Москве 7 февраля в рамках Недели российского бизнеса под эгидой Российского союза промышленников и предпринимателей (РСПП).

В социальном форуме приняли участие более 400 представителей компаний, объединений работодателей, профсоюзов и органов власти.

По определению президента РСПП Александр Шохина, социальный форум – одно из ключевых событий для российского бизнеса. На нем, в частности, обсуждались пути развития человеческого капитала для достижения устойчивого экономического роста, в том числе необходимость роста вложений в квалификацию работников.

Как отметил министр труда и социальной защиты РФ Максим Топилин, «работник должен стать для работодателя ключевым ресурсом». А вице-премьер Ольга Голодец подчеркнула, что рабочие места, не требующие квалификации, не являются двигателем российской экономики.

Генеральный директор НАРК Александр Лейбович рассказал о трансформации рынка труда и управлении профессиональными квалификациями.

В одной из недавних работ Центра трудовых исследований Высшей школы экономики был сделан вывод, что технический прогресс не столько «пожирает» рабочие места, сколько создает их. Характерный пример – сфера IT, которая в последнее десятилетие порождала больше рабочих мест, чем сокращала. Неудивительно, что постоянно звучат призывы к увеличению контрольных цифр приема в вузы по направлениям и специальностям, связанным с IT. «Не нужно пугаться, что прогресс породит массовую безработицу, — подобные опасения никогда не оправдывались. При этом необходимо понимать, что содержание профессий и квалификаций будет меняться», — подчеркнул Александр Лейбович.

Генеральный директор НАРК призвал участников форума «уходить с рынка старых квалификаций и переходить на новые квалификации». Национальная система квалификаций создает для этого необходимые инструменты – появляются новые квалификации и формы их признания.

«Когда на дачном участке построен новый дом, старый нужно сносить, — добавил Александр Лейбович. – А у нас старый дом пока еще стоит. И хотя устаревшие квалификационные справочники и квалификационные характеристики не поддерживаются много лет, на рынок труда «вываливаются» старые квалификации, основанные на этих характеристиках, тем самым создавая ложные сигналы на рынке труда».

По мнению Александра Лейбовича, 2018 год должен стать «годом сборки» новых систем квалификаций. А пока мы работаем в системе 2016 года, когда нормативно-правовая база новой системы квалификаций только начала формироваться. Необходимо «сделать серьезный апгрейд» — подготовить систему к массовому внедрению новшеств, устранив существующие барьеры.

Прежде всего, необходимо заменить старые квалификационные справочники новыми профессиональными стандартами. Пока для этого недостаточно нормативно-правовой базы, не хватает процедур, а, возможно, есть и психологические барьеры, считает генеральный директор НАРК. При этом необходимо создать систему управления новыми квалификациями – поддерживать их, понимать, насколько они устойчивы и насколько их признает рынок. Отнюдь не всегда стоит сразу утверждать новую квалификацию – возможно, она не будет востребована рынком или станет частью других квалификаций.

Отдельная проблема, обозначенная Александром Лейбовичем, — «входные квалификации». Речь идет о квалификации, которую получают молодые люди, впервые входящие на рынок труда, или люди старшего возраста, меняющие профессию. Осваивая новый вид профессиональной деятельности, человек должен с чего-то начинать, а планка, которую задают профессиональные стандарты, для него, как правило, слишком высока. Поэтому «входные квалификации» должны получить право на существование, считает генеральный директор НАРК.

Формируя новую систему признания квалификаций, необходимо учитывать опыт лучших предприятий, заключил Александр Лейбович, и предложил представителям бизнеса участвовать в этой работе.

Национальное агентство развития квалификаций (www.nark.ru) является базовой организацией Национального совета при Президенте Российской Федерации по профессиональным квалификациям, оператором системы независимой оценки квалификаций, обеспечивает организационно-методическую поддержку отраслевых советов по профессиональным квалификациям, содействует развитию национальной системы квалификаций в Российской Федерации; формирует согласованную позицию организаций, представляющих бизнес сообщество, в их взаимодействии с государственными и негосударственными структурами, ответственными за развитие образования; содействует становлению независимых, в том числе общественно – государственных институтов, участвующих в развитии качества рабочей силы, оценке результатов образования, обучения и трудового опыта.

Пресс – служба: [email protected]

+7 (495) 966-16-86 доб. 1031

Использование административных данных для статистики рынка труда: пример Москвы

Автор

Abstract

Цель статьи — показать, как использование административных данных позволяет оперативно и с малыми затратами повысить точность и информативность официальных статистических показателей рынка труда. Российская официальная статистика труда в настоящее время использует только два источника статистической информации: статистическую отчетность предприятий и обследования населения.Авторы показывают, что имеющиеся индикаторы несовместимы друг с другом и не отвечают потребностям пользователей. На примере Москвы видно, что имеющиеся административные данные (данные Пенсионного фонда РФ) позволяют как повысить точность уже рассчитанных показателей занятости и заработной платы за счет полного охвата респондентов, так и ввести новые показатели, которые в настоящее время официальной статистикой не учитываются (заработная плата граждан России и иностранцев, заработная плата лиц, работающих у нескольких работодателей и т. д.). Обсуждаются ограничения данных Пенсионных фондов, а также рекомендации по включению административных данных в систему официальной статистики на региональном и национальном уровнях.

Предлагаемое цитирование

Скачать полный текст от издателя

Исправления

Все материалы на этом сайте предоставлены соответствующими издателями и авторами.Вы можете помочь исправить ошибки и упущения. При запросе исправления укажите дескриптор этого элемента: RePEc:nos:vgmu00:2018:i:2:p:7-29 . См. общую информацию о том, как исправить материал в RePEc.

По техническим вопросам, касающимся этого элемента, или для исправления его авторов, названия, реферата, библиографической информации или информации для загрузки, обращайтесь: . Общие контактные данные провайдера: http://vgmu.hse.ru/ .

Если вы создали этот элемент и еще не зарегистрированы в RePEc, мы рекомендуем вам сделать это здесь.Это позволяет связать ваш профиль с этим элементом. Это также позволяет вам принимать потенциальные ссылки на этот элемент, в отношении которых мы не уверены.

У нас нет библиографических ссылок на этот элемент. Вы можете помочь добавить их, используя эту форму .

Если вы знаете об отсутствующих элементах, ссылающихся на этот, вы можете помочь нам создать эти ссылки, добавив соответствующие ссылки таким же образом, как указано выше, для каждого ссылающегося элемента. Если вы являетесь зарегистрированным автором этого элемента, вы также можете проверить вкладку «Цитаты» в своем профиле RePEc Author Service, так как некоторые цитаты могут ожидать подтверждения.

По техническим вопросам, касающимся этого элемента, или для исправления его авторов, названия, аннотации, библиографической информации или информации для загрузки, обращайтесь: Ирина А. Зверева (адрес электронной почты доступен ниже). Общие контактные данные провайдера: http://vgmu.hse.ru/ .

Обратите внимание, что фильтрация исправлений может занять пару недель. различные услуги RePEc.

корпус Россия на JSTOR

Перейти к основному содержанию Есть доступ к библиотеке? Войдите через свою библиотеку

Весь контент Картинки

Поиск JSTOR Регистрация Вход

• Поиск
  • Расширенный поиск
  • Изображения
• Просматривать
  • По тематике
    Журналы и книги
  • По названию
    Журналы и книги
  • Издатели
  • Коллекции
  • Изображения
• Инструменты
  • Рабочее пространство
  • Анализатор текста
  • Серия JSTOR Understanding
  • Данные для исследований

О Служба поддержки

Оценка влияния экономических колебаний на безработицу в регионах России на основе модели Оукена кластеры, различающиеся по уровню безработицы и поведенческим реакциям на экономические потрясения.

Оценка спецификаций базовой модели Оукена на данных 2010–2020 гг. позволила выявить циклическую реакцию уровня безработицы в неоднородных региональных кластерах на изменение объемов выпуска.

Ключевые слова: Модель Оукена, эконометрическая оценка, уровень безработицы, экономические колебания, региональные кластеры 5.2% в 2020 году, что является худшим показателем за последние восемь десятилетий. Прогнозируемый спад в экономически развитых странах может составить 7,7%, в государствах еврозоны — 9,1%, в США и Японии — 6,1%, в России — 6,0%. Объемы производства и доходы на душу населения в подавляющем большинстве стран снижаются, что приводит к росту безработицы и бедности населения, провоцируя снижение внутреннего спроса на товары и услуги. Темпы восстановления мировой экономики, по прогнозам Всемирного банка, будут умеренными на уровне 4.2% в 2021 г., а восстановительный рост в Еврозоне составит 4,5%, в США – 4,0%, в Японии – 2,5%, в России – 2,7% [1]. По мнению экспертов, российская экономика в 2020-2021 гг. испытает три шока, которые негативно отразятся на динамике основных показателей социально-экономического развития [2]. Это подразумевает, во-первых, экономические последствия пандемии коронавируса, охватившей большинство стран мира, в том числе и Россию, во-вторых, падение цен на углеводороды на мировых рынках, в-третьих, изменение структуры и сокращение спроса на товары и услуги. из-за глобального экономического спада и сбоев в цепочке поставок.Экономический кризис и спад мировой экономики актуализируют исследования влияния динамики объемов производства на основные показатели национального рынка труда.

Связь между экономическим спадом и показателями рынка труда изучается как зарубежными, так и российскими авторами (см., например, [3–6]). Применение эконометрических моделей позволяет оценить степень чувствительности показателей рынка труда к циклическим колебаниям макропараметров.Инструментальной основой большинства исследований является одна из основных модификаций модели Оукена; кроме того, существует несколько уточнений взаимозависимости безработицы и объемов производства, подробно описанных в литературе [7]. Окун обнаружил устойчивую отрицательную связь между циклической безработицей (разницей между фактической и естественной безработицей) и изменением величины разрыва между реальным и потенциальным ВВП [8]. Снижение спроса на товары и услуги в период экономического спада снижает спрос на труд, что является производным фактором, подрывающим занятость и формирующим предпосылки для роста безработицы.Рост циклической безработицы, в свою очередь, увеличивает разрыв между реальным и потенциальным ВВП по мере увеличения «недопроизводства» товаров и услуг. Циклическая безработица имеет не только экономические, но и социальные издержки: расслоение населения по доходам, рост социальной напряженности, рост заболеваемости, преступности и др.

Циклические колебания выпуска в процентном отношении превышают колебания уровня безработицы и выпуска на одного работающего во время рецессии падает вместе с падением производства.В России падение производства несравненно больше, чем масштабы сокращения занятости и темпы роста безработицы по особым причинам. Анализ российского рынка труда, проведенный различными авторами, показывает, что при снижении спроса на труд уменьшается не только численность занятых, но и продолжительность рабочего времени, а также реальные доходы населения, в первую очередь заработная плата. Исследователи подчеркивают, что, адаптируясь к негативным экономическим шокам, российский рынок труда реагирует «не столько ростом безработицы, сколько сокращением продолжительности рабочего дня и снижением реальной заработной платы» [9, с.251].

Несмотря на многочисленные научные публикации, посвященные различным аспектам взаимосвязи «выпуск-безработица», поведенческие реакции гетерогенных региональных рынков труда на экономические колебания изучены недостаточно. Данное исследование расширяет подходы, представленные в литературе, с учетом уникального разнообразия российских регионов и высокой неоднородности российского рынка труда.

Цель исследования — оценить влияние изменения объемов выпуска на динамику уровня безработицы в трех группах регионов России, различающихся как уровнем безработицы, так и поведенческими реакциями на шоки.

В исследовании использовались официальные данные Федеральной службы государственной статистики [10] и данные Министерства экономического развития Российской Федерации [11]. Выборка включает 79 субъектов Российской Федерации ¹ . Период исследования – с 2010 г. по первый квартал 2020 г., используются квартальные данные ² . Рассмотрено изменение национального рынка труда после экономического шока мировой рецессии (2008–2009 гг.) и до наступления нового кризиса, вызванного последствиями эпидемии COVID-19.Темп изменения валового внутреннего продукта и валового регионального продукта определяется на основе годовых и квартальных показателей физического объема производства. Оценка региональных уровней безработицы основана на методологии Международной организации труда (МОТ), а величина валового регионального продукта основана на системе национальных счетов (СНС). Доля регионов, включенных в выборку, составляет 99 % ВВП России, а в численности безработных, подсчитанной по методике МОТ, превышает 96 % ³ . Для группировки регионов предлагается специально составленный алгоритм кластерного анализа, позволяющий учитывать межрегиональные различия, неоднородность структуры, неоднородность поведенческих реакций региональных рынков труда.

Модификации модели Оукена. Известно, что Окунь предложил несколько вариантов изучения связи между выпуском и безработицей, рассматривая как прямые, так и обратные зависимости. В современной научной литературе обсуждаются и используются различные модификации модели Оукена, одна из которых именуется «разрывной версией», другая – «разностной», отражающей взаимосвязь между «первыми разностями».Рассмотрены динамические модели, а также модификации с запаздывающими переменными или взятые в логарифмической форме. В «разрывной» модификации модели реальный ВВП сопоставляется с потенциальным (разрывом выпуска), а фактическая безработица с ее естественным или целевым уровнем. «Разрыв выпуска» для российской экономики неоднократно оценивался с использованием фильтров Калмана, Ходрика–Прескотта и других [12, 13]. Определенную трудность представляет измерение естественного уровня безработицы, что важно для оценки модели Оукена в гэп-варианте.Существующие в литературе подходы к анализу и оценке естественного уровня безработицы рассматриваются в отечественной и зарубежной литературе [14–16]. Наиболее часто используемые авторами инструменты измерения естественного уровня безработицы включают кривую Филлипса, кривую Бевериджа и различные фильтры. Следует сразу отметить, что связь между ростом (спадом) производства и отклонением фактической безработицы от ее естественного уровня опосредована влиянием многих других факторов, отражающих специфику развития страны и ее регионов.

Другая модификация модели Оукена, отражающая связь первых разностей, предполагает оценку регрессии между ростом уровня безработицы и темпами роста выпуска. В модификации, которую мы будем использовать для решения поставленных задач, переменные берутся в логарифмической форме, что дает определенные преимущества, поскольку позволяет избежать искажений, вызванных отклонениями региональных значений уровня безработицы и темпов роста производства. из нормального закона распределения для набора областей [17].На основе модифицированной модели Оукена [Окунь, 1962] оцениваются наличие и степень чувствительности рынка труда к деловому циклу [18, 19]. Модель имеет вид

1

где dU _it — абсолютное изменение уровня безработицы в регионе i за период t ; β _i обозначает коэффициент Оукена, который в модели имеет отрицательное значение, отражая рост безработицы при сокращении производства и спаде экономического роста; dG _it – темп роста добычи в районе i за период t в процентах; α _i – параметр, отражающий специфику региона i и подлежащий оценке; е обозначает случайную величину.

Модифицированная модель Оукена оценивалась для выборки из 79 регионов Российской Федерации с использованием квартальных и годовых данных. Панельная регрессия уточняет параметры силы воздействия экономических шоков на безработицу в региональном разрезе:

2

где dU _it — изменение уровня безработицы региона i за период t ; β _i – коэффициент Оукена для i -й территории; R _i – фиктивная переменная, отражающая региональные различия в безработице; dG _it – темп роста добычи в процентах [19]. В панельной выборке единицами наблюдения являются регионы. Панельные регрессии основаны на логарифмическом росте выпуска и переменных уровня безработицы. Модификации с использованием логарифмов уровня безработицы и темпов роста выпуска широко используются в научных исследованиях [3, 17].

3

где U _it уровень безработицы в районе i в t год ; G _it обозначает темп роста (индекс производства) в регионе i в t году.Параметры модели (3) оценивались методом наименьших квадратов OLS .

Кластеризация регионов. Уровень безработицы на российском рынке труда характеризуется высокой межрегиональной дифференциацией, которая снижается в период рецессии и увеличивается с началом экономического роста [20-22]. Для формирования относительно однородных групп был проведен кластерный анализ регионов России, входящих в выборку по уровню безработицы ⁴ .

Иерархическая кластеризация поэтапно объединила регионы, схожие по квартальной динамике уровня безработицы в 2010–2019 гг. Отметим, что квартальные данные позволяют получить кластеры (клубы) регионов РФ, близких по циклическим параметрам уровня безработицы. Используемый метод К-средних, широко применяемый в методологии кластерного анализа, позволил минимизировать различия внутри кластеров и максимизировать изменчивость между кластерами; Евклидовы расстояния, характеризующие качество кластеризации, представлены в Приложении (таблица).В результате иерархической кластеризации регионов РФ по уровню и динамике квартальной безработицы за 2010-2019 гг. сформированы три группы регионов или три клуба ().

Таблица 1

. состав региональных кластеров (клубы) Российской Федерации, 2010-2019

4 Республики: Кабардино — Балкарская, Карачаево-Черкесская, Алтайская, Дагестанская, Ингушетия, Калмыкия, Тыва, Северная Осетия-Алания, Забайкалье.

Club	Количество регионов	Количество регионов	Состав регионов	0
1	9
2	33	Республики: Адыгея, Башкортостан, Бурятия, Карелия, Коми, Марий Эл, Саха (Якутия), Хакасия, Чувашия. Области: Архангельская, Астраханская, Волгоградская, Вологодская, Иркутская, Калининградская, Омская, Кемеровская, Кировская, Курганская, Мурманская, Новосибирская, Орловская, Псковская, Ростовская, Сахалинская, Свердловская, Смоленская, Томская, Челябинская. Край: Алтайский, Пермский, Приморский. Еврейская автономная область
3	37	Москва, ул.Петербург. Республики: Татарстан, Мордовия, Удмуртия. Области: Амурская, Белгородская, Брянская, Владимирская, Воронежская, Ивановская, Калужская, Костромская, Курская, Ленинградская, Липецкая, Магаданская, Московская, Нижегородская, Новгородская, Оренбургская, Пензенская, Рязанская, Самарская, Саратовская, Тамбовская, Тверская, Тульская , Тюмень. Ярославль. Край: Камчатка, Краснодар, Красноярск, Ставрополь, Хабаровск. Чукотский автономный округ.

Выявленные кластеры (клубы) различаются не только уровнем безработицы, но и мерой неоднородности состава, связанной с отклонениями региональных значений уровня безработицы от среднего по кластеру ().

Таблица 2.

Коэффициент вариации в региональных ценности уровня безработицы в клубах, 2011-2019,%

9 9 9 9 9 9

года	1 Club	2 Club	3 Club
2011	30	10	9	19	9
2012		9		9			2013	32 9	4	27
2014	31	7	28
2015	2015	30	9	30 9
2016	9	9
2017	31	5	9
2019	31	5	26
2019	31	5	26

9000 Как видно из данных, второй клуб относительно однороден. Здесь отмечаются самые низкие значения коэффициента вариации: 4–10 %, причем этот показатель за последние пять лет не изменился (5 %). Наиболее неоднородным по составу является первый клуб, где значения коэффициента вариации достигают 30–32%. Среди регионов третьего клуба коэффициент вариации также высок, но диапазон его изменения по годам шире, чем в других клубах (19–30%).

Квартальная динамика среднего по каждому кластеру уровня безработицы за 2010–2020 гг., которая представлена ​​на рисунке, совершенно иная.

Данные на рисунке показывают разную глубину реакции среднего по кластеру уровня безработицы на экономические потрясения. Для первого клуба характерны самые высокие значения и амплитуда колебаний уровня безработицы, в том числе за первый квартал 2020 года. В третьем клубе они самые низкие. Промежуточное положение занимают регионы второго клуба, где амплитуда колебаний и уровень безработицы выше, чем в третьем клубе, но ниже, чем в первом.

Характеристики модели. В нашем исследовании коэффициенты Оукена были дифференцированы как общие, когда оценка проводится по народному хозяйству в целом, так и специальные, рассчитываемые по отдельным кластерам или регионам. В статье оцениваются как общие, так и специальные коэффициенты Оукена. Для этого для каждого кластера (клуба) регионов строилась панельная регрессия с фиксированными эффектами. В результате оценки, выполненной обычным методом наименьших квадратов (МНК) по квартальным данным за период 2010–2020 гг., получены следующие модели:

Club 1: ln U = –0.068 * LN G + 2.874

Club 2: LN U = -0.043 * LN G + 2.113

Club 3: LN U = -0,062 * LN G + 1.195

Анализ клубных спецификаций модели показывает, что среднесрочный коэффициент Оукена значим по критерию Стьюдента, модели непротиворечивы, а фиксированные эффекты регионов влияют на взаимосвязь между безработицей и экономическими колебаниями. Регионы кластера с самым высоким уровнем безработицы (клуб 1) имеют самый высокий коэффициент Оукена (–0. 068). Модель объясняет около 80% колебаний уровня безработицы ( R ² = 0,791). В третьем кластере (клуб 3), характеризующемся низким уровнем безработицы, коэффициент регрессии между экономической динамикой и колебаниями уровня безработицы ниже, чем в первом клубе (–0,062), а также коэффициент детерминации ( R ² = 0,611). Наименьшие значения коэффициента Оукена (–0,043) получены для второго клуба с низким коэффициентом детерминации ( R ² = 0.481).

Расчеты показали, что значения коэффициента Оукена, измеряющего циклическую реакцию, для всех трех кластеров и для России в целом имеют отрицательные знаки, что согласуется с теоретическими предположениями модели и рабочими гипотезами данного исследования. Из данных в , видно, что за 2010–2020 годы в среднем по выборке из 79 регионов при уровне безработицы 6,74 % и среднегодовом приросте производства 1,07 % коэффициент Оукена равен –0.050. Каждый кластер (клуб) отличается как уровнем безработицы, так и темпами роста (спада) производства. Разные значения специальных коэффициентов Окуна во многом объясняются существенными различиями в структуре экономики и рынков труда регионов, входящих в клубы. Также необходимо учитывать неравномерность и условия социально-экономического и демографического развития регионов России. Важную роль играет характер экономических шоков, влияющих на взаимодействие выпуска и безработицы в разные периоды.

Таблица 3.

Коэффициент Okun: Сравнение параметров клуба, 2010-20209

U ,% 9

Кластер (Club)	Средний уровень безработицы U ,%	Среднее рост производства г ,%	Коэффициент регрессии β *
1	14. 52	102.10	-0,068
2	6.96	100,92	-0,043
3	4.66	100.99	100.99	-0.062
RF	60310	101. 07	101.07	101.07	-028545	-0285

Межрегиональные различия влияют не только на уровень безработицы, но и поведенческие реакции показателей рынка труда к экономическим шокам. Регионы первого кластера с относительно высоким уровнем безработицы сильнее реагировали на рецессию и отставали от восстановительного роста, что объясняется структурой региональной экономики с низкой долей локомотивных производств, обеспечивающих растущий спрос на рабочую силу.Большинство регионов первого кластера отличает высокая доля молодежи в структуре населения, причем молодежь без опыта работы чувствительна к циклическому спаду и находится в группе риска на рынке труда, так как в кризис их увольняют в первую очередь. и нанят последним. Фактором риска для регионов первого кластера является также доля сельского населения, превышающая среднероссийские значения, среди которых безработица выше, чем в городах. Скорее всего, реальный масштаб безработицы в регионах этой группы выше, чем статистически измеренный, если принять во внимание скрытую безработицу.С другой стороны, здесь высока доля неформального сектора, что сдерживает рост фактической безработицы. Важно понимать, что «наличие скрытой безработицы, производства и занятости населения в теневом секторе приводит к искажениям исследуемой зависимости динамики ВВП и уровня безработицы» [7, ​​с. 484]. Высокие квартальные колебания уровня безработицы в течение года характерны для регионов первого кластера как наиболее неоднородного.

Регионы третьего кластера с относительно низким уровнем безработицы быстрее адаптировались как к кризисной ситуации, так и к восстановительному росту. Безработица увеличивалась в период рецессии, снижалась на этапе экономического роста, оставаясь на относительно низком уровне. Самый низкий уровень безработицы в периоды кризисов сохранялся в Москве и Санкт-Петербурге, что объясняется более высокой диверсификацией экономики, структуры занятости и источников доходов населения, а также наличием отраслей, формирующих растущий спрос для труда.

Второй кластер наиболее однороден, его реакция на циклические экономические потрясения, а также значение коэффициента Оукена близки к среднему по стране.

Для преодоления высоких межрегиональных контрастов на российском рынке труда выбор приоритетов развития и инвестирования должен исходить из задач, во-первых, обеспечения экономического роста в краткосрочной и среднесрочной перспективе, во-вторых, установления «полюсов роста». активизация межрегионального обмена за счет создания современных производств, в-третьих, учет особенностей развития конкретных территорий [23, с.7]. Результаты исследования показывают, что на уровне региональных кластеров (клубов) проявляются разные реакции циклической безработицы на экономические потрясения в стране. Помимо макроэкономических шоков необходимо учитывать влияние отраслевых шоков.

Исследование показало отрицательную связь между изменением валового регионального продукта и динамикой уровня безработицы, что подтверждает утверждения Окуня. Падение или рост выпуска объясняет лишь малую часть, а именно циклическую составляющую изменения уровня безработицы.Модельные расчеты позволили выявить разную степень чувствительности уровня безработицы к циклическим шокам, что объясняется особенностями институционального, социально-экономического и демографического развития регионов России. Значения коэффициентов Оукена для трех неоднородных кластеров (клубов), рассчитанные по квартальным данным временных рядов за 2010–2020 гг., отражают особенности поведения локальных рынков труда, на которых предприятия в период кризиса минимизируют издержки, как уже отмечалось, за счет сокращения реальная заработная плата и рабочее время, а не массовые увольнения персонала.Наши результаты согласуются с выводами других авторов, подтверждающих, что «адаптация к падению производства лишь в незначительной степени происходит за счет роста безработицы» [24, с. 205].

Оценка соотношения «выпуск-безработица», отражающая зависимость рынка труда от экономических колебаний, особенно актуальна в условиях современного «коронакризиса». Нисходящая экономическая динамика в январе-мае 2020 года показывает, что пандемия COVID-19 в разной степени повлияла на разные сегменты экономики, затронув одни виды экономической деятельности больше, чем другие.На тех региональных рынках труда, где сосредоточены наиболее «открытые» виды экономической деятельности, безработица выросла в большей степени. Сокращение персонала произошло в сфере обслуживания, на транспорте, в строительстве, торговле, учреждениях культуры и т. д. Гостиницы и рестораны пострадали из-за развала туристической отрасли. В результате резкого снижения спроса на авиаперевозки и железнодорожные перевозки пропорционально снизился спрос на топливо. При этом, судя по котировкам акций, как отмечают эксперты, химическая и нефтехимическая отрасли пострадали в меньшей степени.Известно, что после введения ряда социальных ограничений и перехода многих предприятий на дистанционный режим работы резко вырос спрос на услуги доставки еды, увеличились продажи дезинфицирующих средств и средств индивидуальной защиты, медикаментов и продуктов питания. Спад занятости и сокращение штатов в значительной степени коснулись малого и среднего бизнеса.

Анализ динамики физического объема продукции по основным видам экономической деятельности показывает, что в апреле 2020 года он достиг 88.8% к марту, в мае к апрелю 97,4% [11] Рост численности безработных, по предварительным данным Росстата, в апреле составил 123% к марту 2020 г., в мае 105% к апрелю 2020 г. По сравнению с соответствующим периодом 2019 года рост безработицы составил 120,6% в апреле и 132,7% в мае ().

Таблица 4.

Количество безработных 15 лет и старше, январь-мае 2020 мая

9054 88.8 99.6

месяц	Общее количество безработных			Количество зарегистрированных безработных
	тысячи человек	по отношению к аналогичный период 2019 года, %	по отношению к предыдущему периоду, %	тыс. человек	по отношению к аналогичному периоду 2019 года, %	по отношению к предыдущему, %
5 январь	3 3482	95.0	100,3	700	95,4	101,2
Февраль	3425	93,7	98,4	730	91,4	104,3
Март	3485	99,1	101,8	727	88. 8	99.6
4286
4286	4286	120,6	123,0	1311	160,5	180.4
май
май	4513 *	132,7	132.7	105. 9	105.3	2143	280245	280	163,5

Зарегистрированные безработицы в мае 2020 года по сравнению с 2019 годом увеличились в 2,8 раза.

Национальные рынки труда большинства стран, в том числе и России, отреагировали на замедление роста, а затем и спад производства не только падением занятости и ростом безработицы, но и сокращением продолжительности рабочего дня, сокращением заработной платы , а также отмену начисления премий.Так, по данным Минэкономразвития, за период пандемии COVID-19 и спада производства реальная заработная плата в марте-апреле 2020 г. снизилась на 6,3%, уровень занятости снизился с 59,4% (март 2020 г.) до 58,4%. в апреле и 58,3% в мае 2020 г. Уровень безработицы увеличился с 4,7% (март) до 5,8% (апрель) и 6,1% (май), а число безработных выросло с 3,5 млн в марте до 4,5 млн в мае 2020 г. 11]. Следует учитывать, что многие предприятия намерены сохранить дистанционный режим работы и после окончания пандемии.В настоящее время усиливается цифровизация экономики, расширяются объемы электронной коммерции, онлайн-продаж и других операций, увеличиваются инвестиции компаний в искусственный интеллект, внедрение которого становится одним из приоритетных направлений инвестирования. .

Рынок труда и структуру занятости в ближайшее время ждут кардинальные изменения. Важно понимать, что выход из пандемии означает не возврат к прежней экономической модели, а переход к концептуально иной, где рынок труда будет основан на гибких формах занятости и инструментах адаптации к циклическим экономическим колебаниям, а также о новой структуре спроса на труд.Для оценки региональных значений коэффициента Оукена за период экономического спада и восстановительного роста необходимы статистические данные за 2020–2021 годы и проведение исследований с учетом социально-экономических последствий «пандемического кризиса» и изменения модели экономического развития. В период циклического экономического спада следует ожидать значительного роста безработицы, поскольку модель Оукена предполагает более сильную реакцию уровня безработицы на спад, чем на восстановительный рост.

* * *

Пандемия коронавируса оказала значительное влияние на экономику России; эксперты прогнозируют глубокий спад производства, рост безработицы в 2020 г. и медленный восстановительный рост в 2021 г. Политика поддержки занятости в период экономического спада должна учитывать высокие межрегиональные различия на российском рынке труда. В статье раскрываются особенности поведенческих реакций на экономические колебания региональных рынков труда с разным уровнем безработицы.Исследование позволяет сделать следующие выводы.

Во-первых, значения коэффициента Оукена, рассчитанные для трех региональных кластеров, имеют отрицательный знак, что подтверждает теоретические предпосылки и рабочие гипотезы исследования. При этом взаимодействие спада (роста) производства с изменением уровня безработицы в инструменте адаптации к экономическим шокам опосредовано специфическими институциональными, социально-экономическими и демографическими особенностями развития локальных рынков труда в России. регионов, которые влияют на степень их восприимчивости к изменению объемов производства.

Во-вторых, получена статистически значимая оценка влияния темпов роста и спада производства на изменение уровня безработицы. Оценки коэффициентов Оукена для России в целом и для трех кластеров (клубов) в отдельности показывают, что региональные рынки труда имеют разную степень чувствительности к спаду и росту производства, а также устойчиво высокие (первый клуб) и низкие (третий клуб) ) уровень безработицы в 2010–2020 гг.

В-третьих, выявлены различия в поведенческих реакциях параметров рынка труда на экономические потрясения в регионах России.Регионы первого кластера с высоким уровнем безработицы отличаются более глубокой реакцией на рецессию и отставанием от восстановительного роста. Регионы третьего кластера с низким уровнем безработицы быстрее адаптировались как к ситуации кризиса, так и к восстановительному росту. Второй кластер наиболее однороден, а реакция на циклические экономические потрясения аналогична среднероссийской.

В-четвертых, расчеты показали, что значения коэффициентов Оукена в разрезе кластеров (клубов), как и в целом по России, оказались относительно низкими.Это означает, что российский рынок труда имеет сложный механизм приспособления к циклическим экономическим колебаниям. Увеличение или уменьшение безработицы — лишь один, но не единственный канал адаптации к потрясениям. В свою очередь, изменение уровня безработицы является следствием не только спада или роста производства, но и других факторов, влияние которых, хотя и косвенно, учитывается моделью Оукена.

Результаты могут быть использованы при разработке мер контрциклической экономической политики, учитывающих современные вызовы на рынке труда.Дальнейшие исследования будут направлены на изучение нелинейной асимметричной связи «выпуск-безработица» в условиях рецессии и восстановления экономического роста в России.

Экономика России при президенте Путине в диаграммах

Президент России Владимир Путин на встрече с президентом США Джо Байденом на вилле Ла Гранж в Женеве, Швейцария, 16 июня 2021 года.

СПУТНИК | via REUTERS

Любите вы его или ненавидите, нет никаких сомнений в том, что российский президент Владимир Путин сыграл важную роль в удержании России на мировой геополитической арене во время своего пребывания у власти.

Чередуя пост премьер-министра и президента России с конца 1999 года, Путин был номинальным главой российской экономики, стремящейся привлечь прямые иностранные инвестиции, развивать различные отрасли промышленности и использовать природные ресурсы России, в частности обилие нефти и газа в стране. .

Конечно, не все так гладко. Россия пострадала от экономических бедствий, как по ее собственной вине, таких как международные санкции, введенные в отношении ключевых секторов экономики после аннексии Крыма у Украины в 2014 году, так и ее вмешательство в дела США в 2016 году.S. выборы — и некоторые из них, которые он не мог контролировать, такие как финансовый крах 2008 года, падение цен на нефть в 2014 году и совсем недавно — пандемия Covid-19.

Спустя более 20 лет после того, как Путин стал известен, Россия — страна, простирающаяся от Европы до Азии и насчитывающая около 144 миллионов жителей, — сталкивается с проблемами, которые Кремлю придется решать достаточно скоро.

Они варьируются от более насущных вопросов уровня жизни и призрака инфляции, которая может ударить по российским потребителям в период уязвимости, до более долгосрочных проблем, таких как переход России от энергозависимой, ориентированной на экспорт экономики.

Туристы идут по Красной площади перед храмом Василия Блаженного в Москве, 6 ноября 2020 г.

АЛЕКСАНДР НЕМЕНОВ | АФП | Getty Images

CNBC изучил экономические данные Организации экономического сотрудничества и развития за два десятилетия пребывания Путина у власти, взглянув на темпы роста страны, ВВП на душу населения, картину занятости и историю инфляции. а также располагаемый доход домохозяйства по сравнению с его соседями в ЕС, более широкой ОЭСР (в которую входят 38 стран со всего мира) и США. S.

Экономический рост России

Экономика России, несомненно, выросла при Путине, хотя после финансового кризиса 2008 года она погрузилась глубже, чем другие, как показано на этом графике.

Рецессия, в которую Россия вступила после обвала цен на нефть в 2014-2016 годах (когда цены на нефть упали примерно со 114 долларов за баррель до 25 долларов в начале 2016 года), также очевидна, как и вызванный пандемией ущерб ВВП, когда Россия больше не защищена к блокировкам, остановкам промышленности и падению спроса на нефть, чем в остальном мире.При этом его снижение не было таким выраженным, как в целом в ЕС или ОЭСР.

Ледокол «Тор» (справа) в порту Сабетта на берегу Карского моря на полуострове Ямал за Полярным кругом, примерно в 2450 км от Москвы.

Кирилл Кудрявцев | АФП | Getty Images

На приведенном ниже графике показан ВВП на душу населения в России, который является основным показателем экономической деятельности и обычно используется в качестве общего показателя среднего уровня жизни или экономического благосостояния.

Инфляция

Рост потребительских цен был регулярным пугалом для российской экономики, а инфляция была ключевым фокусом для российского центрального банка в последние годы, особенно после нефтяного краха, когда курс российского рубля резко упал по отношению к доллару США. .доллар США, усиливая инфляционное давление.

В настоящее время уровень инфляции в России составляет 7,4%, что побудило центральный банк повысить процентные ставки на 25 базисных пунктов до 6,75% в сентябре. Целевой уровень инфляции банка составляет 4%.

Центральный банк отметил в прошлом месяце, что, хотя экономика России «возвращается на траекторию сбалансированного роста… вклад устойчивых факторов в инфляцию остается значительным». По словам банка, в этих условиях баланс рисков для инфляции смещен в сторону повышения.

Парикмахер в защитной маске и перчатках укладывает волосы клиентам 6 октября 2021 года в Москве, Россия.

Михаил Светлов | Новости Гетти Изображений | Getty Images

Располагаемые доходы домашних хозяйств сильно пострадали от безудержной инфляции в период нефтяного кризиса 2014-2016 гг. , но последние доступные данные показывают, что Россия восстановилась по этому показателю с ежегодными темпами роста располагаемых доходов домашних хозяйств в 2019 г. , стоящий на очень похожем уровне с U.S.

Занятость

Россия демонстрирует хорошие показатели занятости, и фактически показатели намного лучше, чем у ее коллег из ЕС и ОЭСР, при этом уровень занятости выше среднего по странам ОЭСР, а уровень безработицы ниже среднего по ОЭСР.

«Гибкое законодательство о рынке труда, слабое страхование по безработице и продолжающееся восстановление экономики снижают безработицу», — говорится в отчете ОЭСР за 2018 год. Тем не менее, Россия имеет относительно низкие показатели качества рабочих мест, а качество заработков близко к последним среди стран ОЭСР.

Сотрудники российского завода «Микрон» по производству микросхем для электронных паспортов.

Александр Рюмин | ТАСС | Getty Images

Он также ниже среднего по ОЭСР по основным показателям инклюзивности, при этом разрыв в занятости выше для групп, находящихся в неблагоприятном положении, таких как матери с детьми, молодые или пожилые работники, работники с ограниченными возможностями или иностранные работники, по сравнению со странами ОЭСР. .

— Хэдли Гэмбл из CNBC модерирует дискуссию с участием президента России Владимира Путина и руководителей компаний BP, TotalEnergies, ExxonMobil и Daimler на Российской энергетической неделе.Смотрите в прямом эфире в 13:00. Московское время/11:00 Лондонское время в среду, 13 октября.

Статистика по прошлым размещениям | Принстонский университет

S. Census Bureau» data-position=»economist» data-field=»labor,public-economics»> Penn — Wharton» data-position=»assistant-professor» data-field=»macroeconomics»> Louis» data-position=»assistant-professor» data-field=»economic-theory»> , Moscow» data-position=»associate» data-field=»economic-theory»> of Business» data-position=»assistant-professor» data-field=»applied-microeconomics»> , Antai Schl of Management» data-position=»assistant-professor» data-field=»finance»> Louis» data-position=»economist» data-field=»international,macroeconomics»> E. Shaw» data-position=»macro-strategist» data-field=»finance»> Louis» data-position=»economist» data-field=»international-trade,macroeconomics»>

2020-2021	Prudential Global Investment Management	Ассоциированный сотрудник	Финансы
2020-2021	Нью-Йоркский университет Шанхай	Доцент	Микроэкономическая теория
2020-2021	У.С. Бюро переписи населения	Экономист	Труд/общественная экономика
2020-2021	Цюрихский университет	Постдок	Микроэкономическая теория
2020-2021	Цюрихский университет	Постдок	Международная торговля
2020-2021	Университет Южной Калифорнии	Постдоктор/доцент	Труд/общественная экономика
2020-2021	Убер	Специалист по данным	Прикладная экономика/вычислительная экономика
2020-2021	Стэнфорд SIEPR/Северо-Западный университет	Постдоктор/доцент	Труд/общественная экономика
2020-2021	Корневая страховка	Специалист по данным	Государственные финансы
2020-2021	Лаборатории Ревелио	Экономист	Труд
2020-2021	Дж. П. Морган	Экономист	Международная макроэкономика/Международная торговля
2020-2021	Международный валютный фонд	Экономист	Макроэкономика
2020-2021	Гонконгский университет науки и технологий	Доцент	Микроэкономическая теория
2020-2021	Федеральный резервный банк Филадельфии	Экономист	Финансы/Макроэкономика
2020-2021	Северо-Западный Келлог (постдок)/Университет Дьюка (доцент)	Постдоктор/доцент	Экономика здравоохранения/промышленная организация
2020-2021	Бюджетное управление Конгресса	Экономист	Развитие/Макроэкономика
2020-2021	Амазонка	Экономист	Прикладная экономика/машинное обучение
2020-2021	Амазонка	Экономист	Государственные финансы
2020-2021	Амазонка	Экономист	Эконометрика
2020-2021	Амазонка	Экономист	Промышленная организация
2010-2011	Чикаго — Стенд	Доцент	Финансовая эконометрика
2010-2011	У.Пенн — Уортон	Доцент	Макроэкономика
2010-2011	Федеральный резервный банк Нью-Йорка (постдок)/NYU (доцент)	Доцент/постдоктор	Макроэкономика
2010-2011	Институт повышения квалификации, Вена	Доцент	Эконометрика
2010-2011	Университет Гонконга	Доцент	Макроэкономика
2010-2011	Вашингтонский университет Св.Луи	Доцент	Экономическая теория
2010-2011	Moody’s Analytics	Ассоциированный сотрудник	Поведенческая/политическая экономия
2010-2011	Герцог	Доцент	Эконометрика/Финансы
2010-2011	Краеугольное исследование	Ассоциированный сотрудник	Финансы/Макроэкономика
2010-2011	Университет Гонконга	Доцент	Финансы
2010-2011	Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе	Доцент	Торговля
2010-2011	Федеральный резервный банк Нью-Йорка	Экономист-исследователь	Экономическая теория/финансы
2010-2011	Мэрилендский университет	Доцент	Экономика труда/торговля
2010-2011	Краеугольное исследование	Ассоциированный сотрудник	Эконометрика
2010-2011	Университет Нового Южного Уэльса	Доцент	Международный
2010-2011	Женевский университет	Доцент	Финансы
2010-2011	Университет Нового Южного Уэльса	Доцент	Торговля
2011-2012	Венский университет	Доцент	Финансы
2011-2012	МакКинзи и Ко., Москва	Ассоциированный сотрудник	Экономическая теория
2011-2012	BlackRock Scientific	Ассоциированный сотрудник	Финансы
2011-2012	Чарльз Ривер Ассошиэйтс	Ассоциированный сотрудник	Финансы
2011-2012	Сингапурский университет менеджмента	Доцент	Финансы
2011-2012	Университет Дьюка, Fuqua Schl.Бизнес	Доцент	Прикладная микроэкономика
2011-2012	Стэнфордская высшая школа бизнеса	Доцент	Микроэкономическая теория
2011-2012	Коллегио Карло Альберто, Турин	Доцент	Теория игр/Политическая экономия
2011-2012	Фонд защиты окружающей среды (постдок)/Swarthmore (доцент)	Доцент/постдоктор	Экономика окружающей среды
2011-2012	Бюджетное управление Конгресса	Экономист-исследователь	Экономика здравоохранения/Экономика труда
2011-2012	Мичиганский университет, школа Росс	Доцент	Финансы
2011-2012	Бостонский университет	Доцент	Микроэкономическая теория
2011-2012	Группа анализа	Экономист	Экономика труда/государственная политика
2011-2012	Гарвард (постдок)/Техасский университет в Остине (доцент)	Доцент/постдоктор	Развитие/экономика здравоохранения
2011-2012	Институт Апджона (постдок)/Брандейс (доцент)	Доцент/постдоктор	Эконометрика/экономика труда
2011-2012	Федеральный резервный банк Нью-Йорка	Экономист	Финансы
2012-2013	Колледж Вассар	Приглашенный доцент	Экономика окружающей среды
2012-2013	Экс-Марсель	Постдок	Экономика труда
2012-2013	Корейский институт государственных финансов	Экономист-исследователь	Политическая экономия/Государственные финансы
2012-2013	Анализ/управление политикой Корнелла	Доцент	Экономика труда
2012-2013	Массачусетский технологический институт — Слоан	Доцент	Микроэкономическая теория
2012-2013	Университет Британской Колумбии	Доцент	Торговля
2012-2013	Тулузская школа экономики	Доцент	Промышленная организация
2012-2013	Корейский институт развития	Экономист-исследователь	Экономика труда
2012-2013	Колледж Хаверфорд	Доцент	Политическая экономия
2012-2013	Международный валютный фонд	Экономист	Финансы/Макроэкономика
2012-2013	Совет Федеральной резервной системы	Экономист	Финансы
2012-2013	Колледж Рид	Доцент	Экономика образования/Экономика труда
2012-2013	Краеугольное исследование	Экономист	Разработка
2012-2013	Банк Америки/Меррилл Линч	Экономист	Поведенческая/экономическая теория
2012-2013	Копенгагенский университет	Доцент	Экономика труда
2012-2013	Гавея Инвестиментос	Экономист	Международная макроэкономика
2012-2013	Fundacao Getulio Vargas	Доцент	Экономическая теория
2012-2013	Университетский колледж Лондона	Доцент	Финансы/Макроэкономика
2012-2013	Банк Канады	Экономист	Эконометрика/Торговля
2013-2014	Университет Бригама Янга	Доцент	Макроэкономика
2013-2014	Канзасский университет	Доцент	Экономика здравоохранения
2013-2014	Голдман Сакс	Ассоциированный сотрудник	Финансы
2013-2014	Пекинский университет, Guanghua Schl of Management	Доцент	Финансы
2013-2014	Бейтс Белый	Консультант	Международная торговля
2013-2014	Краеугольное исследование	Экономист	Развитие/Политическая экономия
2013-2014	Корнельский университет	Доцент	Микроэкономическая теория
2013-2014	Кембриджский университет (постдок)/Пеннский государственный университет (доцент)	Доцент/постдоктор	Микроэкономическая теория
2013-2014	Калифорнийский университет, Беркли	Доцент	Международная торговля
2013-2014	Китайский университет Гонконга	Доцент	Финансы
2013-2014	Браттл Групп	Экономист	Разработка
2013-2014	ИНСЕАД	Доцент	Поведенческий
2013-2014	Университет Саймона Фрейзера	Доцент	Международная торговля
2013-2014	Гонконгский университет, факультет финансов и экономики	Доцент	Международная торговля
2013-2014	Институт Беккера Фридмана (постдок)/Университет Чикаго (доцент)	Доцент/постдоктор	Микроэкономическая теория
2014-2015	U of Chicago, Бут Schl of Business	Доцент	Макроэкономика
2014-2015	Федеральный резервный банк Нью-Йорка	Экономист	Финансы
2014-2015	Бостонская консалтинговая группа	Экономист	Международный/Макроэкономика
2014-2015	Пекинский университет, Guanghua Schl of Management	Доцент	Микроэкономическая теория
2014-2015	Юридическая школа Джорджтауна	Доцент	Право и экономика
2014-2015	Нью-Йорк	Постдок	Микроэкономическая теория
2014-2015	Совет Федеральной резервной системы	Экономист	Международная торговля
2014-2015	Техасский университет в Остине	Доцент	Финансы
2014-2015	Чикагский университет	Доцент	Микроэкономическая теория
2014-2015	Федеральный резервный банк Бостона	Доцент	Финансы
2014-2015	Техасский университет в Остине	Доцент	Финансы
2014-2015	Федеральный резервный банк Нью-Йорка	Экономист	Финансы
2014-2015	Университет Флориды	Доцент	Разработка/эконометрика
2014-2015	Мичиганский университет	Доцент	Микроэкономическая теория
2014-2015	Университет Жэньминь (Пекин)	Доцент	Финансы
2014-2015	Национальный университет Сингапура	Доцент	Финансы
2014-2015	Международный валютный фонд	Экономист	Финансы
2014-2015	Шанхай Цзяотун Ю., Антай Шл Управления	Доцент	Финансы
2014-2015	Пенсильванский университет	Доцент	Эконометрика
2014-2015	Банко де Мехико	Экономист	Международная торговля
2014-2015	Банк Канады	Экономист	Макроэкономика
2014-2015	Штат Мичиган	Доцент	Макроэкономика
2014-2015	Корнелл, Школа менеджмента Джонсона	Доцент	Финансы
2014-2015	Северо-Западный Келлог	Постдок	Микроэкономическая теория
2015-2016	Тель-Авивский университет	Доцент	Прикладная микроэкономика/экономика здравоохранения
2015-2016	Йельский университет (постдок)/NYU (доцент)	Доцент/постдоктор	Международная торговля
2015-2016	Венский университет	Доцент	Прикладная микроэкономика/политэкономия
2015-2016	Банк Испании	Экономист	Политическая экономия/общественная экономика
2015-2016	Совет Федеральной резервной системы	Экономист	Международная/Международная торговля
2015-2016	Университет Мельбурна	Доцент	Международная торговля
2015-2016	Ситигруп	Экономист	Финансы
2015-2016	Богатство	Консультант	Макроэкономика/общественная экономика
2015-2016	CREI	Доцент	Международная торговля
2015-2016	Колумбия ГСБ	Доцент	Экономика труда/Макроэкономика/Экономика государства
2015-2016	СИДЕ	Доцент	Развитие/экономика здравоохранения
2015-2016	Университет Торонто	Доцент	Международная торговля
2015-2016	Бейтс Белый	Консультант	Эконометрика
2015-2016	Университет Квебека в Монреале	Доцент	Экономика труда/Экономика общества
2015-2016	Университет Эмори	Доцент	Финансы
2015-2016	Убер	Специалист по данным	Промышленная организация
2015-2016	Юридическая школа Стэнфорда	Доцент	Право и экономика
2015-2016	Колумбия ГСБ	Доцент	Финансы
2015-2016	Гарвард	Преподаватель	Развитие/Экономика труда/Экономика общества
2015-2016	Международный валютный фонд	Экономист	Развитие/Макроэкономика
2015-2016	Федеральный резервный банк Чикаго	Экономист	Экономика здравоохранения/Экономика труда/Экономика общества
2016-2017	WorldQuant	Экономист	Микроэкономическая теория
2016-2017	Военно-морская академия США	Доцент	Развитие/экономика труда
2016-2017	Университет Гонконга	Доцент	Микроэкономическая теория
2016-2017	Университет Гонконга	Доцент	Международная торговля
2016-2017	Кембриджский университет	Доцент	Международные финансы
2016-2017	Университет Калгари	Доцент	Микроэкономическая теория
2016-2017	Университет Токио (государственный порядок)	Доцент	Экономика труда/макроэкономика
2016-2017	Торонто Миссиссога	Доцент	Эконометрика/Промышленная организация
2016-2017	Сиракузский университет	Доцент	Эконометрика
2016-2017	Принстон	Преподаватель	Международная торговля
2016-2017	Пекинский университет, Гуанхуа	Доцент	Финансы/Макроэкономика
2016-2017	Банк Норвегии	Экономист	Макроэкономика
2016-2017	Ливанско-американский университет	Доцент	Микроэкономическая теория
2016-2017	Международный валютный фонд	Экономист	Развитие/Макроэкономика
2016-2017	Международный валютный фонд	Экономист	Макроэкономика
2016-2017	Гарвард	Постдок	Микроэкономическая теория
2016-2017	Дайвеллу	Экономист	Разработка
2016-2017	Федеральный резервный банк Сент-Луиса.Луи	Экономист	Международный/Макроэкономика
2016-2017	Европейский центральный банк	Экономист	Финансы/Макроэкономика
2016-2017	Дойче Банк	Экономист	Экономика труда/макроэкономика
2016-2017	Д.Э. Шоу	Макростратег	Финансы
2016-2017	Краеугольное исследование	Экономист	Разработка
2016-2017	Колумбия (Эконом)	Доцент	Финансы
2016-2017	Китайский университет Гонконг, Шэньчжэнь	Доцент	Финансы
2016-2017	Группа анализа	Экономист	Промышленная организация
2016-2017	Группа анализа	Экономист	Разработка
2016-2017	Амазонка	Экономист	Разработка
2017-2018	Йельский университет (постдок)/Университет Висконсина (доцент)	Доцент/постдоктор	Международный/Макроэкономика
2017-2018	Технологический университет, Сидней	Постдок	Поведенческая/экономическая теория
2017-2018	Орегонский университет	Доцент	Финансово-промышленная организация
2017-2018	SIEPR Stanford (Postdoc)/Northwestern (доцент)	Доцент/постдоктор	Экономика здравоохранения/промышленная организация
2017-2018	Квантко	Исследователь	Экономика здравоохранения/общественная экономика
2017-2018	CEMFI (постдок)/Университет Карлоса III, Мадрид (доцент)	Доцент/постдоктор	Международная торговля/макроэкономика
2017-2018	Университет Аризоны	Доцент	Экономика труда
2017-2018	Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе	Доцент	Экономика труда/Экономика общества
2017-2018	Убер	Экономист	Экономика труда
2017-2018	Массачусетский технологический институт Слоан	Доцент	Финансы/Макроэкономика
2017-2018	Федеральный резервный банк Миннеаполиса (постдок)/NYU Stern (доцент)	Доцент/постдоктор	Экономика труда/макроэкономика
2017-2018	Киевская школа экономики (постдок)/Национальный банк Украины (научный сотрудник)	Доцент/Исследователь	Международный/Макроэкономика
2017-2018	Краеугольное исследование	Экономист	Финансы/экономика труда
2017-2018	Корнельский университет	Доцент	Эконометрика/Промышленная организация
2017-2018	Кембридж (постдок)/Пеннский государственный университет (доцент)	Доцент/постдоктор	Развитие/Торговля
2018-2019	Йельский университет (постдок)/Центральный банк Чили (экономист)	Экономист/постдок	Международная торговля/макроэкономика
2018-2019	Принстонская школа общественных и международных отношений	Постдок	Экономика образования/Экономика труда
2018-2019	Университет Южной Каролины	Доцент	Экономика труда/Экономика общества
2018-2019	Неаполитанский университет Федерико II	Доцент	Экономическая теория
2018-2019	Университет Иллинойса Колледж бизнеса Урбана-Шампейн Гейс	Доцент	Финансы
2018-2019	Университет Британской Колумбии	Доцент	Финансы/общественная экономика
2018-2019	Бизнес-школа UNC Чапел-Хилл	Доцент	Финансы
2018-2019	Нью-Йоркский университет (постдок)/Дартмут (доцент)	Доцент/постдоктор	Финансы/общественная экономика
2018-2019	Исследование политики Mathematica	Экономист	Экономика образования/Экономика труда
2018-2019	Университет Индианы	Доцент	Макроэкономика/Государственные финансы
2018-2019	Университет Хитоцубаси	Доцент	Экономика труда/макроэкономика
2018-2019	Совет Федеральной резервной системы	Экономист	Экономика труда/Экономика общества
2018-2019	Федеральный резервный банк Ричмонда	Экономист	Эконометрика/макроэкономика
2018-2019	Китайский университет Гонконг, Шэньчжэнь	Доцент	Эконометрика
2018-2019	Центральный банк Чили	Экономист	Эконометрика
2018-2019	Банк Норвегии	Экономист	Международная торговля
2019-2020	Университет Питтсбурга	Доцент	Микроэкономическая теория
2019-2020	Калифорнийский университет, Сан-Диего	Доцент	Международная торговля
2019-2020	Калифорнийский университет, Сан-Диего	Доцент	Микроэкономическая теория
2019-2020	Калифорнийский университет, Сан-Диего	Ассистент профессора	Экономика труда/Экономика общества
2019-2020	Университетский колледж Лондона	Доцент	Эконометрика
2019-2020	Университет Райерсона	Доцент	Международная торговля
2019-2020	Беккер Фридман (постдок)/MIT (доцент)	Доцент/постдоктор	Макроэкономика
2019-2020	Стратегия Keystone	Экономист	Макроэкономика
2019-2020	Международный валютный фонд	Исследовательский отдел	Макроэкономика
2019-2020	Дартмут (постдок)/Джорджтаунская школа бизнеса (доцент)	Доцент/постдоктор	Международная торговля
2019-2020	Краеугольное исследование	Экономист	Промышленная организация
2019-2020	Федеральный резервный банк Сент-Луиса.Луи	Экономист	Международная торговля/макроэкономика
2019-2020	Чикагская школа государственной политики имени Харриса	Постдок	Разработка
2019-2020	Университет Брауна	Доцент	Финансы
2019-2020	Институт Брика (постдок)/Боннский университет (доцент)	Доцент/постдоктор	Микроэкономическая теория
2019-2020	Беккер Фридман (постдок)/Стэнфордская высшая школа бизнеса (доцент)	Доцент/постдоктор	Промышленная организация
2019-2020	Беккер Фридман (постдок)/Гарвард (постдок + доцент)	Доцент/постдоктор	Макроэкономика
2019-2020	Беккер Фридман (постдок)/Чикаго Бут (доцент)	Доцент/постдоктор	Международная торговля/экономика труда
2019-2020	Группа анализа	Экономист	Макроэкономика
2019-2020	Группа анализа	Экономист	Прикладная микроэкономика/общественная экономика

Уровень занятости: КФ: г.

Москва | Экономические показатели

Уровень занятости: CF: г. Москва (%)	66.100 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: СЗ: Калининградская область (%)	60.000 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: Центральный федеральный округ (ЦФО) (%)	61.300 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: КФ: Смоленская область (%)	56. 200 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: КФ: Тамбовская область (%)	54.700 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: КФ: Тверская область (%)	58.700 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: КФ: Тульская область (%)	59.600 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: КФ: Ярославская область (%)	57. 200 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: Северо-Западный федеральный округ (СЗ) (%)	60.300 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: СЗ: Республика Карелия (%)	53.500 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: СЗ: Республика Коми (%)	57.000 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: СЗ: Архангельская область (%)	53. 700 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: СЗ: Архангельская область: вл Ненецкий район (%)	59.400 2020	ежегодно	1997 — 2020
Уровень занятости: СЗ: Вологодская область (%)	56.200 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: СЗ: Ленинградская область (%)	58.900 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: СЗ: Мурманская область (%)	61. 500 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: СЗ: Новгородская область (%)	54.400 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: СЗ: Псковская область (%)	53.200 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: СЗ: г. Санкт-Петербург (%)	65.700 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: СФ: Республика Адыгея (%)	49. 900 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: СК: Республика Дагестан (%)	46.400 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: СК: Республика Ингушетия (%)	50.400 2020	ежегодно	1995 — 2020
Уровень занятости: СК: Республика Кабардино-Балкария (%)	56.100 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: СФ: Республика Калмыкия (%)	56. 600 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: СК: Республика Карачаево-Черкесия (%)	46.400 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: СК: Республика Северная Осетия Алания (%)	43.100 2020	ежегодно	1995 — 2020
Уровень занятости: Северная Каролина: Чеченская Республика (%)	53.700 2020	ежегодно	2006 — 2020
Уровень занятости: СФ: Краснодарский край (%)	57. 300 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: СК: Ставропольский край (%)	56.000 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: СФ: Астраханская область (%)	56.700 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: СФ: Волгоградская область (%)	54.900 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: СФ: Ростовская область (%)	56. 800 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: Приволжский федеральный округ (ПФО) (%)	57.400 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: ВР: Республика Башкортостан (%)	54.800 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: VR: Республика Марий Эл (%)	55.000 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: VR: Республика Мордовия (%)	56. 200 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: ВР: Республика Татарстан (%)	61.500 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: ВР: Удмуртская Республика (%)	59.400 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: ВР: Чувашская Республика (%)	56.800 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: ВР: Пермский край (%)	55. 100 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: VR: Кировская область (%)	56.800 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: ВР: Нижегородская область (%)	61.500 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: ВР: Оренбургская область (%)	55.300 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: VR: Пензенская область (%)	54. 300 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: VR: Самарская область (%)	60.300 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: VR: Саратовская область (%)	53.500 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: VR: Ульяновская область (%)	54.500 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: Уральский федеральный округ (УФ) (%)	59. 700 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: УФ: Курганская область (%)	50.000 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: УФ: Свердловская область (%)	56.600 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: УФ: Тюменская область (%)	64.400 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: УФ: Тюменская область: вл. Ханты-Мансийский район (%)	68.100 2020	ежегодно	1997 — 2020
Уровень занятости: УФ: Тюменская область: вл. Ямало-Ненецкий округ (%)	72.100 2020	ежегодно	1997 — 2020
Уровень занятости: УФ: Челябинская область (%)	61.000 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: ЮБ: Республика Алтай (%)	52. 900 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: СБ: Республика Бурятия (%)	50.700 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: ЮБ: Республика Тыва (%)	49.200 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: СБ: Республика Хакасия (%)	51.800 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: ЮБ: Алтайский край (%)	54. 100 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: ЮБ: Забайкальский край (%)	56.600 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: ЮБ: Красноярский край (%)	58.900 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: СБ: Иркутская область (%)	56.000 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: SB: Кемеровская область (%)	54. 700 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: СБ: Новосибирская область (%)	56.800 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: СБ: Омская область (%)	58.800 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: СБ: Томская область (%)	55.600 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: ИП: Республика Саха (Якутия) (%)	62. 700 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: ИП: Камчатский край (%)	67.500 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: ИП: Приморский край (%)	59.900 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: ИП: Хабаровский край (%)	64.000 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: ИП: Амурская область (%)	59. 200 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: ИП: Магаданская область (%)	69.800 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: ИП: Сахалинская область (%)	65.300 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: ДВ: Еврейская автономная область (%)	57.100 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: ИП: Чукотка (%)	76. 200 2020	ежегодно	1997 — 2020
Уровень занятости: КФ: Белгородская область (%)	61.000 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: КФ: Брянская область (%)	55.700 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: КФ: Владимирская область (%)	58.300 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: КФ: Воронежская область (%)	56. 700 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: КФ: Ивановская область (%)	57.400 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: КФ: Калужская область (%)	60.600 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: КФ: Костромская область (%)	55.600 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: КФ: Курская область (%)	56. 900 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: КФ: Липецкая область (%)	59.500 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: CF: Московская область (%)	63.500 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: КФ: Орловская область (%)	52.600 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: КФ: Рязанская область (%)	51. 700 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: СЗ: Архангельская область: Архангельская область без территории (%)	53.500 2020	ежегодно	2000 — 2020
Уровень занятости: СФ: Республика Крым (%)	54.800 2020	ежегодно	2015 — 2020
Уровень занятости: УФ: Тюменская область: Тюменская область без территории (%)	57.800 2020	ежегодно	2000 — 2020
Уровень занятости: СФ: г. Севастополь (%)	56.000 2020	ежегодно	2015 — 2020
Уровень занятости: Южный федеральный округ с 2010 г. (SF) (%)	56.200 2020	ежегодно	2000 — 2020
Уровень занятости: Северо-Кавказский федеральный округ (СК) (%)	51.100 2020	ежегодно	2000 — 2020
Уровень занятости: Дальневосточный федеральный округ (ДФО) (%)	60. 200 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости: Сибирский федеральный округ (СБ) (%)	56.200 2020	ежегодно	1992 — 2020
Уровень занятости в России (%)	59.800 2018	ежегодно	1992 — 2018 гг.

Положение на рынке труда выпускников вузов (по материалам обследования Росстата)

DOI: 10.31857/S013216250002789-0
ID Артикул: 7425

Для цитирования:

Чередниченко Г.А. Положение на рынке труда выпускников вузов (по материалам обследования Росстата).

Социологические исследования. 2018. № 11. С. 95-105

Реферат

На основе репрезентативного всероссийского опроса 2016 г. продолжен анализ трудоустройства выпускников вузов 2010–2015 гг.Их положение на рынке труда в 2016 г. характеризуется следующим образом: уровень занятости и безработицы по специальностям обучения и возрастной состав безработных; распределение занятых по месту основной работы и типу трудового договора. Приводится описание тех, кто меняет место работы, причины этого и более подробное описание группы, меняющей место работы по собственному желанию. Происходит сравнение распределения выпускников по начальному и текущему месту работы (по группам специальностей) плюс сравнение степени связи текущей работы со специальностью.Это позволяет выявить сферы деятельности, где труднее найти работу по специальности и где ситуация более благоприятна. Проведен анализ средней заработной платы в группах бакалавров и специалистов/магистров, различающихся по возрасту, полу, месту жительства, видам экономической деятельности, профессиональным группам, и в сравнении со всеми работающими.

No related posts.