Блог

30.09.2021

Структура занятости в экономике по видам деятельности и основным профессиональным группам

Трудовые отношения

Автор

А.В. Кашепов

Московский педагогический государственный университет,

Москва.

Аннотация

Объектом данного исследования является отраслевая структура занятости населения, как характеристика уровня экономического развития и сфера государственного регулирования. Цель работы – демонстрация возможностей использования авторской методики «Индекс качества структурных сдвигов» для мониторинга соответствующих изменений на основе официальных отчетных данных статистики занятости. В качестве методов проведения работ использован «Индекс качества структурных сдвигов (ИКС)», методы математико-статистического анализа и представления его результатов в виде диаграмм и уравнений регрессии, анализ таблиц данных Федеральной службы государственной статистики (Росстата). 

Результат исследования – подготовка предложений о дополнении качественного анализа изменений структуры экономики и занятости количественными показателями, в том числе в виде индексов. Рекомендована возможность использования автоматизированного мониторинга изменений структуры экономики на основе индексов, очищенного от субъективных суждений («хорошо – плохо») и от механических сопоставлений с другими странами, опирающийся на отчетные данные. Краткое рассмотрение вопроса о цифровизации занятости позволило сделать вывод, что в обозримом будущем это не приведет к массовому высвобождению занятых и росту безработицы. Содержащиеся в исследовании материалы могут быть использованы федеральными и региональными органами исполнительной власти для анализа изменений структуры экономики при разработке структурной политики и политики занятости населения.

Введение

Один из основоположников современной теории аграрного, индустриального, постиндустриального, информационного обществ Д. Белл писал в 1973 году: «В самом начале двадцатого века лишь трое из каждых десяти работников в США были заняты в сфере услуг, а остальные семеро – в производстве материальных благ. К 1940 году это соотношение фактически выровнялось. К 1960му уже шестеро из 10 трудились в сфере услуг. К 1980 году, учитывая растущий вес этой сферы, в ней будут заняты почти семеро из каждых 10 работников» [1]. Таким образом, в основе современной классификации типов обществ лежит отраслевая структура занятости.

Многие российские и зарубежные ученые в последующие десятилетия после первых публикаций на эту тему Д.Белла высказывали тезис о том, что доля услуг, инновационных отраслей и т.д. в экономике является индикатором уровня развития экономики, и драйвером этого развития. Ранее мы писали о том, что в экономике не существует «законов», подобных законам в естественных науках, есть фактические, в том числе статистические, данные и гипотезы о наличии взаимосвязей между ними. При этом научное сообщество большинством голосов, и каждый ученый для себя лично, решает, целесообразно ли ему придерживаться той или иной гипотезы [2]. В связи с этим мы хотим подтвердить, что присоединяемся к широко распространенному мнению о наличии корреляционной взаимосвязи между уровнем развития экономики и структурой занятости. В трактовке корреляционных взаимосвязей обычно сложно определить, что является причиной, а что следствием. Мы исходим из предположения, что уровень развития можно рассматривать, как причину, а долю сферы услуг и высоких технологий – как следствие и индикатор этого уровня. При этом не будем забывать о высокой доле промышленности в экономике высокоразвитой Германии и высокой доле сельского хозяйства в развитой, хотя и пораженной хроническим кризисом, Греции. В Германии это вызвано историческими традициями, в Греции – географическим положением и природными условиями.

Для иллюстрации данной гипотезы мы использовали данные Росстата из сборника «Россия и страны мира. 2018». Мы рассчитали долю занятых в сфере услуг как сумму долей занятых в следующих видах деятельности по классификатору МСОК 4 (ISIC 4): торговля, транспорт и хранение, гостиницы и общественное питание, информация и связь; финансовая и страховая деятельность, операции с недвижимым имуществом, деятельность профессиональная, научная, техническая, административная и сопутствующие услуги; государственное управление, оборона, социальное обеспечение, образование, здравоохранение и социальные услуги; прочие виды деятельности. Расчеты были сделаны по 40 странам, доступным в названном источнике. Данные по ВВП на Интернет-портале ООН доступны практически по всем странам мира, гораздо меньше в международных источниках данных по общей численности занятых, и еще более ограничены сведения о структуре занятости по странам. Поэтому мы использовали данные, проверенные Росстатом1. Назовем для примера уровни занятости в сфере услуг в некоторых странах согласно данному расчету: Люксембург – 89,7%, США – 78,7%, Россия – 67,2%, Таджикистан – 30%.

На рисунке 1 показана диаграмма по 40 странам, линейный тренд и его уравнение, где У – доля занятых в сфере услуг в %, а Х – ВВП по паритету покупательной способности на 1 занятого. Диаграмма и тренд достаточно очевидно демонстрируют прямую связь между уровнем занятости в сфере услуг и ВВП по ППС на 1 занятого (этот второй показатель можно интерпретировать как производительность труда и рассматривать как индикатор уровня экономического развития).

Рис. 1 / Fig. 1. Соотношение доли занятых в сфере услуг и ВВП по ППС на 1 занятого в экономике по 40 странам мира, включая Россию, на 2016 г. / Ratio of the share of the employed in the service sector and GDP at PPP per 1 employed in the economy in 40 countries of the world, including Russia, for 2016.

В то же время коэффициент детерминации R2 составляет около 0,5, что свидетельствует о невысокой надежности уравнения. Это вызвано множественностью факторов уровня занятости в сфере услуг (выше мы приводили примеры Германии и Греции), которые в каждой стране составляют комплекс, во многом уникальный, и далеко не сводятся только к уровню экономического развития.

Разработка и применение индекса качества структурных сдвигов

Перейдем к анализу изменений структуры занятости в РФ и к представлению нашей методики анализа структурных сдвигов.

Сравнение структуры занятого населения в течение различных периодов осложнено тем обстоятельством, что с 2004 г. определитель ОКОНХ был сначала заменен на ОКВЭД, который теперь называют ОКВЭД 1, далее в 2017 г. был введен ОКВЭД 2. Отраслевые статистические ряды, существовавшие десятки лет, в 2004 г. были прерваны, и начались новые – по видам экономической деятельности (ВЭД). Некоторые ВЭД можно суммировать и даже целиком «закладывать» в таблицы, частично совместимые с прежними отраслевыми таблицами. Однако для корректного проведения таких расчетов желательно, чтобы их проделал сам Росстат, исходя из детальных данных, имеющихся в его базе. На основе публикуемых таблиц это можно сделать только очень приблизительно, поэтому в наших работах мы были вынуждены выделить отраслевую структуру экономики и занятости до 2004 г., структуру ВЭД – 1 и ВЭД-2 за более поздние периоды. Сопоставление прежней, логически выверенной системы отраслей народного хозяйства с новой номенклатурой видов экономической деятельности было затруднено объединением в одну строку государственного управления, военной службы и социального обеспечения в одну строку, науки с риэлтерской деятельностью и другими изменениями.

Деградация отраслевой структуры занятости была одной из острых проблем 1990-х. В наших работах высказывалась позиция о том, что необходимо отличать «нормальную» структурную безработицу, когда работники высвобождаются из технологически отсталых отраслей экономики, и российскую безработицу 1990-х, когда происходило массовое разрушение науки, высокотехнологичной промышленности, и безработными становились элитные представители этих отраслей.

Таблица 1 / Table 1

Среднегодовая численность рабочей силы, занятой в отраслях экономики Российской Федерации (ОКОНХ) в 1990-2004 гг. / Average annual number of workers employed in sectors of the Russian economy (OKONH) in 1990-2004

Таблица 2 / Table 2

Среднегодовая численность рабочей силы по видам экономической деятельности в 2000-2016 гг. (ОКВЭД-1) / Average annual number of workers by type of economic activity in 2000-2016 (OKVED-1)

В рассматриваемый период (табл. 1 и 2) численность занятых в промышленности сократилась более чем на 8,5 млн человек, а доля промышленности в экономике с 30,3% до 21,5%. Существенно сократилось сельское хозяйство, строительство, доля науки уменьшилась в 2 раза. Устойчивый рост в 1990-е годы демонстрировала только торговля, которая стала лидирующей отраслью экономики.

Изменилось ли (в какой степени) положение дел за последние 20 лет? Обрабатывающая промышленность продолжает сжиматься. Наука, которую в 2017 г. перестали показывать отдельной строкой, впервые за 25 лет приостановила снижение численности занятых (в рамках методологии ОКВЭД-1) в 2016 г. Поскольку сопоставимых данных по занятости в науке за 2016-2018 гг. нет, используем показатель Росстата «Численность персонала, занятого исследованиями и разработками». Слегка увеличившись в 2015 г. до 738,9 тыс. человек, затем он снова пошел вниз и в 2017 г. составлял 707,9 тыс. человек. Таким образом, кадровая деградация важнейших сфер экономики, в первую очередь науки – до сих пор не остановлена (табл. 2, табл. 3).

Торговля прочно закрепилась на позиции самой массовой отрасли в экономике, образование сокращается (хотя на то есть объективная причина – демографическое снижение численности школьников и студентов), здравоохранение колеблется от снижения к небольшому росту. Стабильно растет строительство и снижается сельское хозяйство. Самая динамичная в последние 25 лет, наряду с торговлей, отрасль «финансовая деятельность», с 2015 г. начала сокращаться, что может быть связано с западными санкциями в банковско-финансовой сфере, и с массовой санацией российских банков ЦБ РФ.

Проблему «количественной оценки качества» структурных изменений в занятости отечественные ученые начали рассматривать еще в 1980-х годах.

При этом многие авторы основным критерием положительных структурных изменений называли производительность труда, что было бы логично, если бы существовали способы корректного и сопоставимого расчета производительности по всем отраслям. Поскольку статистически наблюдаемая производительность в отраслях материального производства находилась под влиянием ценового диспаритета (в промышленности, она была существенно выше, чем в сельском хозяйстве), а в «нематериальном» секторе вообще не поддавалась расчету, соответствующие расчеты приводили к совершенно неадекватному выводу – что для максимизации производства в стране вся рабочая сила должна была быть сосредоточена в промышленности, прочие отрасли не должны существовать.

Экономисты-математики Центрального экономико-математического института (ЦЭМИ) РАН и Института народнохозяйственного прогнозирования (ИНП) РАН при разработке математических моделей занятости также использовали критерий производительности, приводящий к подобным выводам. Поэтому они были вынуждены ограничивать свои модели некими экспертными ограничителями. Одна из самых последовательных реализаций этой модели была сделана З.А. Котляром [3]. Только в конце 1980 – начале 1990 гг. появились первые отечественные публикации, авторы которых предлагали отказаться от производительности труда, как единственного критерия качества структурных сдвигов. Более подробно история вопроса рассмотрена в наших предшествующих работах [4].

Во второй половине 1990-х в различных публикациях появились индексы, предназначенные для оценки структурных изменений. А.С. Семенов предложил оценить качество структурных изменений по формуле, в которой доля определенной отрасли в российской экономике сравнивалась со своей долей в экономике США [4]. В более поздней публикации Р.И. Капелюшников использовал индекс интенсивности (но не качества) структурных изменений американского экономиста Д. Лилиэна [5].

В течение 1990-х мы писали о структурном регрессе занятости в результате системного кризиса, также вместе с коллегами по Институту макроэкономических исследований (ИМЭИ) сравнивали структуру занятости РФ с развитыми странами, но одновременно пытались построить индекс структурных изменений, который бы не был критериально зависим от структуры экономики США, или любой другой страны. В результате нами был предложен метод «индекс качества сдвигов» (ИКС), довольно простой по форме, и легко воспроизводимый с использованием открытой статистической информации Росстата. При его разработке мы объединили статистическую оценку объема межотраслевых структурных сдвигов и экспертную оценку относительной «прогрессивности-регрессивности» отраслей экономики. После первой публикации данной методики в 1999 г., мы неоднократно воспроизводили формулу и результаты расчетов за различные периоды в своих статьях. Покажем ее здесь со ссылкой на работы 2013 г.:

(включая прогрессивные, нейтральные и регрессивные) в текущем и ретроспективном периодах» [6].

«Согласно этой формуле, сумма прироста числа занятых в условно «регрессивных» отраслях промышленности вычтена из суммы прироста числа занятых, в отраслях, отнесенных к категории условно «прогрессивных». Изменения в «нейтральных» отраслях промышленности в числителе дроби не рассматриваются. В знаменателе представлена сумма модулей (абсолютные величины) прибыли числа на всех отраслях экономики. Таким образом, в определении в числителе знака (+) или (-) диагностируется качество происходящих изменений, а деление на знаменатель позволяет определять долю баланса прогрессивных и регрессивных изменений в абсолютной величине всех притоков и оттоков численности занятых по отраслям экономики, которые произошли в течение рассматриваемого периода» [7].

Основная проблема предложенной методики – в субъективности эмпирического подразделения отраслей экономики на «прогрессивные», «нейтральные» и «регрессивные». Техника может быть улучшена, если сделать классификацию отраслей промышленности методом опроса широкого спектра экспертов. Но пока мы исходим из российских и зарубежных футурологических и экономических публикаций, авторы которых делили экономику на «первичный», «вторичный» и

«третичный» сектора и предлагаем на этой теоретической основе собственное деление российской экономики (табл. 4).

Таблица 4 / Table 4

Группировка отраслей и видов экономической деятельности согласно ОКОНХ, ОКВЭД-1, ОКВЭД-2 / Grouping of industries and types of economic activity according to OKONKH, OKVED-1, OKVED-2

Рис. 2 / Fig. 2. Индекс качества структурных изменений в занятости (ИКС-1) в экономике Российской Федерации в 1975-2004 гг. / Quality index of structural changes in employment (ICS-1) in the Russian economy in 1975-2004.

В качестве комментария к табл. 4, добавим, что «условно-регрессивными» названы отрасли, которые не просто полезны, а необходимы экономике (в частности, добыча полезных ископаемых и сельское хозяйство). Но в большинстве исследований они относятся к «первичному» сектору, доля которого в экономике во всех развитых странах сокращается.

Индекс, вычисляемый исходя из классификатора ОКОНХ по формуле 1, мы назвали «индекс качества структурных сдвигов – ИКС-1.

Неожиданно в процессе расчетов выяснилось, что самый высокий положительный индекс ИКС-1 относится к периоду 1975-1980 гг. (0,861) и к последующим годам советского периода, которые принято именовать «застоем». Именно в период «застоя» происходили самые мощные положительные сдвиги в структуре занятости, в конце 1980-х годов они уменьшались, и в 1990-е годы резко перешли в отрицательную зону. Это означало, что слабый рост числа в отдельных регрессивных и нейтральных отраслях экономики в 1990-х сопровождался массовым сокращением числа работающих в прогрессивных отраслях, при одновременном выбросе миллионов работников прогрессивных отраслей в зоны безработицы и эмиграции. Самый низкий индикатор индекса ИКС-1 пришелся на 1991-1992 гг. (-0,718), в 1997-1998 гг. он начал восстанавливаться и прошел исторический максимум (0,488) в 2003 г.

В дальнейшем, вследствие отмеченных выше изменений методологии Росстата мы должны были перейти к расчету индекса ИКС ВЭД, который также считался по формуле 1, но уже по новому составу отраслей (теперь они именуются видами экономической деятельностью) согласно данным, представленным в табл. 2.

На рис. 3 показаны результаты расчетов индексов ИКС ВЭД за весь период существования сопоставимых статистических данных 2001-2016 гг. Расчеты показывают, что ИКС ВЭД за последние 20 лет дал два пика: 0,383 в 2003 г. и 0,416 в 2007 г. Во время глобального финансового кризиса 20082009 гг. абсолютный объем перераспределения занятых резко увеличился, но качество структурных изменений было отрицательным (-0,627). Скачок индекса до 0,456 в 2015 г., когда наблюдался спад экономики вследствие санкций, возможно, является следствием операции Росстата, который не меняя названия строк в таблице ВЭД, за один год пересчитал показатель по «операциям с недвижимым имуществом» с 4,9 млн чел. до 6,3 млн чел., торговли – с 12,7 млн чел. до 13,7 млн чел. и понизил численность в строке «сельское хозяйство» с 6,2 млн чел. до 5,4 млн чел. Маловероятно, что эти пересчеты могли быть связаны со спадом в экономике, хотя сельское хозяйство хронически страдающее ющее от недофинансирования, могло негативно отреагировать на санкции. Так или иначе, спад в сельском хозяйстве, как «условно-регрессивной» отрасли, мог привести к повышению нашего индекса. Расчет за 2017-2018 гг. сделан по ОКВЭД-2, поэтому его результаты не полностью сопоставимы с предшествующим периодом. Разумеется, было бы хорошо, если бы началось повышение индекса ИКС ВЭД, но пока мы осторожно предположим, что положительная тенденция 2017-2018 гг. связана с пересмотром номенклатуры отраслей.

Рекомендации по совершенствованию структуры экономики не являются темой и предметом данной статьи, но, по крайней мере, мы можем рекомендовать нашу разработку ИКС для мониторинга структурных изменений занятости в России.

Рис. 3 / Fig. 3. Индекс качества структурных сдвигов в занятости (ИКС ВЭД) Российской Федерации в 2000-2018 гг., график годовых данных и линейный тренд / Quality Index of Structural Shifts in Employment (QISS FEA) of the Russian Federation in 2000-2018, annual data schedule and linear trend.

Цифровизация экономики и перспективы занятости

На протяжении последних десятилетий в литературе по футурологии и экономике высказывались идеи о том, что автоматизация и роботизация производства неизбежно приведут к массовой безработице. Однако за время, прошедшее с тех пор, как американские футурологи впервые предсказали коллапс занятости из-за автоматизации производства, численность занятого населения в США увеличилась с 71 млн человек в 1960 г. [8] до 138 млн чел. в 2010 г. [9]. Волны алармизма перед лицом новых технологий поднимались и спадали, но в целом большинство экономистов не считали информатизацию, переходящую в цифровизацию, существенным фактором, влияющим на численность занятого населения. На фоне увеличения числа компьютеров, производство которых в мире росло до 2015 г., а потом пошло на спад, уступая место компактным гаджетам, численность рабочих мест выросла в последние десятилетия на десятки миллионов в развитых и на сотни миллионов в развивающихся странах, в первую очередь в Китае и Индии.

На рис. 4 показана обратная зависимость между компьютеризацией и безработицей в США за 2005-2017 гг.

Рис. 4 / Fig. 4. Численность безработных, уровень безработицы в % от рабочей силы и уровень подключения к интернету в % от численности населения США / Number of unemployed, the unemployment rate (% of the workforce) and Internet connection (% of the US population).

Если в стране, которая уступив мировое лидерство по абсолютному ВВП по ППС, остается очевидным лидером в сфере технологий, где постоянно растет число рабочих мест и компьютеров, а также промышленных роботов, а безработица к ноябрю 2019 г. упала до 3,5%, – то есть ли тема для обсуждения?

Очевидно, есть, поскольку российские ученые через 50 лет вернулись к обсуждению данной проблемы. Одним из поводов для этого послужила статья К. Фрея и М. Осборна, опубликованная в 2013 г. [10]. Авторы статьи выделили несколько крупных профессиональных групп, в которых в ближайшие десятилетия компьютеры (роботы) полностью или частично заменят людей, что приведет к сокращению рабочих мест на десятки процентов в развитых странах. Наиболее рискованными видами деятельности авторы сочли услуги, торговлю, сельское хозяйство.

Исходя из методики К. Фрея и М. Осборна (наложением коэффициентов на численность занятых по ВЭД и ключевым профессиям в РФ), а также принимая во внимание планы Правительства России по цифровизации и повышению производительности труда3, российские специалисты также предположили возможность сокращения рабочих мест в нашей стране на 20-30 млн. человек к 2030 г. Наиболее подробно разрабатывает эту проблему С.П. Земцов, который считает, что 26,3% занятых в России – около 20 млн человек – в перспективе до 2030 г. относятся к профессиональным группам, рискованным с точки зрения автоматизации – водители, продавцы, грузчики, уборщики и ряд других групп [11]. По мнению автора, проблема состоит не только в возможности их полного вытеснения из экономики, но и в принципиальной сложности переподготовки этих категорий для работы в высокотехнологичных секторах.

Мы согласны с С.П. Земцовым и другими отечественными специалистами, пишущими на эту тему, что проблема недостаточной эффективности системы образования и повышения квалификации в нашей стране существует. Однако мы полагаем, что в перспективе до 2030 г. могут сохраниться невысокие темпы роста производительности труда. Согласно оценкам Минтруда РФ в настоящее время и на среднесрочную перспективу в России сохраняется проблема нехватки работников по профессиям среднего специального уровня подготовки: среднего медицинского персонала; рабочих, занятых в сфере строительства; технических специалистов в промышленности, машиностроении и других производственных областях [12]. Этот список частично совпадает с теми перечнями подлежащих сокращению профессий, которые выделены учеными-исследователями в сфере цифровизации. Мы считаем дискуссионными отдельные предложения о возможности замены роботами представителей профессий, предназначенных для квалифицированной работы с людьми – работников образования, государственных служащих, которые ведут непосредственный прием граждан и ряд других. По нашим расчетам, сделанным исходя из соотношения официальных прогнозов ВВП, который будет расти быстрее производительности труда [13, 14, 15], численность функционирующих рабочих мест увеличится к 2024 г. до 72,8-72,9 млн единиц (от базы 2017 г. в 71,8 млн единиц) и к 2036 г. до 75,5-75,7 млн единиц.

Поскольку сторонники теории массового сокращения занятости к 2030 г. в качестве базы для расчетов используют оценки из английских и американских публикаций, уместно в качестве аргумента использовать расчеты ответственных экспертных организаций США, и в частности, Бюро трудовой статистики (BLS). Согласно докладу этой организации от 4.09.2019 г., в 2018-2028 гг. численность рабочих мест в этой стране увеличится на 8,4 млн единиц и достигнет 169,4 млн единиц. Сокращение численности на несколько процентов (не более 10%) в рамках общего роста, по расчетам Бюро, ожидает следующие профессиональные группы: топ-менеджеров, торговых и страховых агентов, программистов, преподавателей литературы, фотографов, аудиторов, офис-менеджеров и некоторые другие категории работников. Суммарное сокращение составит несколько сотен тысяч человек и будет многократно перекрыто ростом в других видах деятельности [16].

Заключение

Согласно предложенной нами методологии расчета Индексов качества структурных сдвигов (ИКС) приходится на основе расчетов признать, что в российской экономике соответствующие процессы колеблются вблизи нулевых отметок, что соответствует оценкам общей ситуации как недостаточно эффективного развития. Поэтому правдоподобно выглядят прогнозы Министерства экономического развития о том, что в перспективе ВВП будет расти экстенсивно (быстрее производительности труда).

В условиях более медленного, чем в развитых странах, внедрения информационных технологий (ускоренный рост демонстрируют только мобильная связь и Интернет) это приведет к увеличению численности рабочих мест и занятого населения. Риски безработицы будут связаны главным образом с демографическими факторами (включая изменения границ трудоспособного возраста). Колебания численности занятых в отдельных ВЭД и группах профессий также будут связаны с демографическими волнами (например, численность занятых в сфере образования снова начнет расти, когда подойдет положительная демографическая волна детей и молодежи), а также с изменениями конъюнктуры мировых рынков (вследствие зависимости экономики от сырьевого экспорта) и внутренних рынков. Задачей прогнозистов будет являться своевременное предупреждение органов исполнительной власти об этих волнах и колебаниях.

Список источников

  1. Белл Д. Грядущее постиндустриальное общество. Опыт социального прогнозирования. М.: Academia. 1999.
  2. Кашепов А.В. Взаимосвязи экономики и демографии. М., Макс-пресс; 2019.
  3. Котляр З.А. Структура занятости населения: проблемы совершенствования. М., Наука; 1989.
  4. Семенов А.С. Обоснование распределения рабочей силы по отраслям материального производства // Известия АН СССР, сер. экономика. 1988;(2).
  5. Капелюшников Р.И. Российский рынок труда: адаптация без реструктуризации. M., ГУ ВШЭ, 2001.
  6. Кашепов А.В. Структура занятости населения по видам экономической деятельности. Вестник Российского нового уни- верситета. Серия: Человек и общество. 2013;(2)56-61.
  7. Кашепов А. Методы оценки качества структурных сдвигов в занятости населения. Социальная политика и социальное партнерство. 2013;(6)5-13.
  8. Statistical Abstract of USA. 1960. US Bureau of the Census. 1960. p. 205.
  9. Statistical Abstract of USA. 2009. US Bureau of the Census. 2011. p. 380.
  10. Frey C.B., Osborne, M.A. The Future of employment: How susceptible are jobs to computerisation. Oxford. University of Oxford. 2013
  11. Земцов С.П. Цифровая экономика, риски автоматизации и структурные сдвиги в занятости в России. Социально-трудо- вые исследования. 2019;3(36)6-17.
  12. Официальный сайт Министерства труда и социальной защиты РФ https://rosmintrud.ru/ (дата обращения: 01.12.2019)
  13. Прогноз социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2024 года. Официальный сайт Ми- нистерства экономического развития РФ. Режим доступа: http://economy.gov.ru/minec/ac... (дата обращения: 01.12.2019)
  14. Основные направления деятельности Правительства Российской Федерации на период до 2024 года. Консультант-плюс. Режим доступа: http://www.consultant.ru/docum... (дата обращения: 01.12.2019).
  15. Прогноз социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2036 года. Режим доступа: http:// economy.gov.ru/minec/about/structure/depmacro/201828113 (дата обращения: 01.12.2019).
  16. US Bureau of Labour Statistics Режим доступа: https://www.bls.gov/news.release/pdf/ecopro.pdf.

Материалы данной статьи не могут быть использованы, полностью или частично, без разрешения редакции журнала «Социально-трудовые исследования». При цитировании ссылка на ФГБУ «ВНИИ труда» Минтруда России обязательна.


Другие записи