30.09.2021
30.09.2021
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.
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.
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. Среднегодовая численность рабочей силы, занятой в отраслях экономики Российской Федерации (ОКОНХ) в 1990-2004 гг. / Average annual number of workers employed in sectors of the Russian economy (OKONH) in 1990-2004
| Структура, в % от численности занятых / Structure, % of the number of employees |
||||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1990 г. | 1998 г. | 2004 г. | 1990 г. | 1998 г. | 2004 г. | |
| Всего в экономике | 75 325 | 63 812 | 66 407 | 100,0 | 100,0 | 100,0 |
| Промышленность | 22 809 | 14 162 | 66 407 | 30,3 | 22,2 | 21,5 |
| Сельское хозяйство | 9 727 | 8 724 | 6 891 | 12,9 | 13,7 | 10,4 |
| Лесное хозяйство | 238 | 239 | 276 | 0,3 | 0,4 | 0,4 |
| Строительство | 9 020 | 5 094 | 5 216 | 12,0 | 8,0 | 7,9 |
| Транспорт | 4 934 | 4 013 | 4 405 | 6,6 | 6,3 | 6,6 |
| Связь | 884 | 839 | 919 | 1,2 | 1,3 | 1,4 |
| Оптовая и розничная торговля, общественное питание | 5 869 | 9 312 | 11 431 | 7,8 | 14,6 | 17,2 |
| Жилищно-коммунальное хозяйство, непроизводственные виды бытового обслуживания населения | 3 217 | 3 405 | 3 183 | 4,3 | 5,3 | 4,8 |
| Здравоохранение, физическая культура и социальное обеспечение | 4 238 | 4 458 | 4 698 | 5,6 | 7,0 | 7,1 |
| Образование | 6 066 | 5 919 | 5 958 | 7,9 | 9,3 | 9,0 |
| Культура и искусство | 1 165 | 1 116 | 1 274 | 1,7 | 1,7 | 1,9 |
| Наука и научное обслуживание | 2 804 | 1 302 | 1 165 | 3,7 | 2,0 | 1,8 |
| Финансы, кредит, страхование | 402 | 736 | 934 | 0,5 | 1,1 | 1,4 |
| Управление | 1 602 | 2 777 | 3 211 | 2,1 | 4,4 | 4,8 |
| Другие отрасли | 2 350 | 1 716 | 2 545 | 3,1 | 2,7 | 3,8 |
Таблица 2. Среднегодовая численность рабочей силы по видам экономической деятельности в 2000-2016 гг. (ОКВЭД-1) / Average annual number of workers by type of economic activity in 2000-2016 (OKVED-1)
| 2000 г. | 2005 г. | 2010 г. | 2015 г. | 2016 г. | |
|---|---|---|---|---|---|
| Всего в экономике | 64 517 | 66 792 | 67 577 | 72 425 | 72 065 |
| в том числе по видам экономической деятельности | |||||
| Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство | 8 996 | 7 381 | 6 656 | 5 418 | 5 374 |
| Рыболовство, рыбоводство | 138 | 138 | 143 | 128 | 129 |
| Добыча полезных ископаемых | 1 110 | 1 051 | 1 057 | 1 096 | 1 119 |
| Обрабатывающие производства | 12 297 | 11 506 | 10 292 | 10 295 | 10 247 |
| Производство и распределение электроэнергии, газа и воды | 1 886 | 1 912 | 1 945 | 1 988 | 1 991 |
| Строительство | 4 325 | 4 916 | 5 380 | 6 404 | 6 231 |
| Оптовая и розничная торговля; ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования | 8 806 | 11 088 | 12 057 | 13 685 | 13 633 |
| Гостиницы и рестораны | 948 | 1 163 | 1 183 | 1 626 | 1 652 |
| Транспорт и связь | 5 056 | 5 369 | 5 347 | 5 965 | 5 978 |
| Финансовая деятельность | 657 | 858 | 1 122 | 1 443 | 1 437 |
| Операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг | 4 490 | 4 879 | 5 380 | 7 176 | 7 157 |
| Их них научные исследования и разработки | 1 201 | 988 | 904 | 901 | 911 |
| Государственное управление и обеспечение военной безопасности; обязательное социальное обеспечение | 3 098 | 3 458 | 3 905 | 3 786 | 3 729 |
| Образование | 5 979 | 6 039 | 5 902 | 5 574 | 5 552 |
| Здравоохранение и предоставление социальных услуг | 4 408 | 4 548 | 4 621 | 4 625 | 4 606 |
| Предоставление прочих коммунальных, социальных и персональных услуг | 2 313 | 2 460 | 2 531 | 3 145 | 3 164 |
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).
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.:
(1)
где IS индекс качества сдвигов (ИКС) в отраслевой структуре занятости (спроса на труд);
(L PT - L PT-1) - разность чисел занятых в прогрессивной отрасли в текущем и ретроспективном периодах;
(L RT - L RT-1) - разность чисел занятых в регрессивной отрасли в текущем и ретроспективном переходах;
|L T - L T-1| - абсолютная величина разности чисел занятых в каждой их отраслей экономики (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. 3).
Таблица 3. Группировка отраслей и видов экономической деятельности согласно ОКОНХ, ОКВЭД-1, ОКВЭД-2 / Grouping of industries and types of economic activity according to OKONKH, OKVED-1, OKVED-2
| ОКОНХ | ОКВЭД-1. | ОКВЭД-2 |
|---|---|---|
| Условно-прогрессивные отрасли и ВЭД | ||
| -Промышленность - Строительство - Транспорт - Связь - Жилищно-коммунальное хозяйство, непроизводственные виды бытового обслуживания населения - Здравоохранение, физическая культура и социальное обеспечение - Образование - Культура и искусство - Наука и научное обслуживание - Финансы, кредит, страхование |
- Обрабатывающие производства - Строительства - Транспорт и связь - Финансовая деятельность - Научные исследования и разработки - Образования - Здравоохранение и предоставление социальных услуг |
- Обрабатывающие производства - Строительство - Транспортировка и хранение - Деятельность в области информации и связи - Деятельность финансовая и страховая - Деятельность профессиональная, научная и техническая - Образование - Деятельность в области здравоохранения и социальных услуг - Деятельность в области культуры, спорта, досуга и развлечений |
| Условно-нейтральные отрасли и ВЭД | ||
| - Оптовая и розничная торговля, общественное питание - Управление - Другие отрасли |
- Оптовая и розничная торговля, ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий, предметов личного пользования - Гостиницы и рестораны - Операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг (без научных исследований и разработок) - Государственное управление и обеспечение военной безопасности - Предоставление прочих коммунальных, социальных и персональных услуг |
- Торговля оптовая и розничная, ремонт автотранспортных средств и мотоциклов - Деятельность гостиниц и предприятий общественного питания - Деятельность по операциям с недвижимым имуществом - Деятельность административная и сопутствующие дополнительные услуги - Государственное управление и обеспечение военной безопасности; социальное обеспечение |
| Условно-регрессивные отрасли и ВЭД | ||
| - Сельское хозяйство - Лесное хозяйство |
- Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйством - Рыболовство, рыбоводство - Добыча полезных ископаемых - Производство и распределение электроэнергии, газа и воды |
- Сельское, лесное хозяйство, охота, рыболовство и рыбоводство - Добыча полезных ископаемых - Обеспечение электрической энергией, газом м паром, кондиционирование воздуха - Водоснабжение, водоотведение, организация сбора и утилизация отходов, деятельность по ликвидации загрязнений |
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. 3, 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 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.
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].
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.
А.В. Кашепов - Московский педагогический государственный университет, Москва.
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.