Макроэкономический анализ
и прогнозирование занятости и рынка труда

А. Г. Коровкин, О. В. Ахундова, И. Н. Долгова, И. Б. Королев,
Ю. В. Подорванова, А. В. Полежаев

Институт народнохозяйственного прогнозирования
Российской академии наук, г. Москва
ecfor1809@mail.ru;
akor@ecfor.ru; ecfor1809@ecfor.ru

Проблемы анализа и прогнозирования динамики занятости и рынка труда, их структурных характеристик должны рассматриваться в контексте многообразия прямых и обратных связей с другими важнейшими макроэкономическими и демографическими процессами. Это необходимо для решения актуальных задач согласования различных социально-экономических политик. Основа этого – комплексный прогноз развития экономики страны, ее отраслей и регионов.

Анализ сферы занятости и рынка труда России позволяет выделить ряд важных макроэкономических проблем, накопившихся за годы реформ.

·      Постоянное сокращение численности населения страны в сочетании с изменением структуры населения в сторону общего постарения, в том числе и его экономически активной части. Наряду с этим отмечаются ухудшение здоровья населения (особенно детей и молодежи) и падение качества трудовых ресурсов, сокращение способности к длительному и интенсивному труду.

·      Недостаточно согласованное развитие основных факторов производства. Возможности расширения занятости и сокращения безработицы зависят в первую очередь от интенсивности инвестиционных вложений в создание новых рабочих мест и темпов экономического роста. В настоящее время невысокий уровень совокупного спроса на труд из-за недостаточного объема инвестиций (прежде всего в реальный сектор производства) определяет существование заметной безработицы. Кроме того, сохраняется явно выраженная территориальная и отраслевая неоднородность спроса на труд.

·      Недостаточно эффективное использование рабочей силы, приводящее к низкому уровню производительности труда и сохранению скрытой безработицы.

·      Ограниченные возможности государственного, в частности бюджетно-налогового, регулирования сферы занятости и рынка труда (сокращение социальных программ, высокая ставка единого социального налога, унификация ставки налога на доходы физических лиц, отмена льготы по финансированию капитальных вложений по налогу на прибыль и др.).

·      Неэффективное распоряжение государством своей собственностью, слабое партнерство государства и бизнеса в социальной сфере.

·      Невысокий, значительно дифференцированный по отраслям и регионам средний уровень оплаты труда, который определяет соответствующий уровень доходов большей части населения. (По официальным оценкам, за чертой бедности проживает около 30 млн. российских граждан). По-прежнему сохраняется острота проблемы невыплаты заработной платы.

·      Качественное (структурное) несоответствие параметров спроса на труд и его предложения в региональном, отраслевом, профессиональном, половозрастном и других разрезах.

·      Нескоординированность функционирования системы образования с динамикой спроса экономики на рабочую силу определенных профессий и квалификаций.

·      Неадекватный потребностям экономики и ее секторов уровень межотраслевой и межрегиональной подвижности населения и рабочей силы, в которой значительна роль стихийных и случайных процессов; недостаточное развитие общероссийской составляющей информационной инфраструктуры рынка труда.

·      Отсутствие четкой внутренней и внешней миграционной политики, регулирующей региональную динамику и структуру населения и рабочей силы России в соответствии с перспективными социально-экономическими задачами.

·      Снижение численности занятых в науке и образовании. Так, доля отрасли «Наука и научное обслуживание» в общей численности занятых сократилась за 1990 – 2002 гг. более чем в два раза. Средний возраст работников отрасли приближается к 45 годам (максимальному среди всех отраслей показателю), что является следствием слабого притока молодых кадров (из-за снижения престижа профессии ученого) и приводит к уменьшению потенциала отрасли.

·      Сокращение притока молодежи в отрасли, требующие высокой квалификации труда, в силу сложившейся дифференциации заработной платы по отраслям и профессионально-квалификационным группам, а также изменений ценностных ориентиров, наблюдавшихся в последние годы. В результате не восполняется значительная потеря рабочих кадров. Выпуск квалифицированных рабочих в системе начального профессионального образования по сравнению с 1990 г. сократился на 40%. Отток работников из отраслей промышленности и науки в условиях инвестиционной пассивности не компенсируется организационно-технологическими инновациями.

Многообразие взаимосвязей и проблем не позволяет проанализировать их все в одной работе. Нами рассмотрены лишь следующие вопросы: обострение структурных диспропорций в период реформ и проблема сбалансированного развития; взаимосвязь номинальной заработной платы, инфляции и безработицы; проблема согласования спроса на рабочую силу и ее предложения, взаимосвязь налоговой нагрузки и эффективности занятости населения.

Обострение структурных диспропорций в период реформ и проблема сбалансированного развития. Для интегральной оценки сдвигов, происходящих в отраслевой структуре основных факторов производства, использован индекс (IE), характеризующий суммарный разброс значений их отраслевых приростов (более подробно см., например, [1]). Его значения рассчитаны для России по данным ИНП РАН за 1980–2003 гг. До 1989 г. колебания индекса для валовых выпусков, основных фондов и фондов оплаты труда происходят в некотором ограниченном интервале с условной средней порядка 0,04. Для структуры занятости она примерно в два раза ниже. Колебания значения индекса по годам связаны с приоритетами и мероприятиями социально-экономической политики государства в то время. В 90-е гг. значения индекса для валовых выпусков и фондов оплаты труда резко возросли. Фактически экономика в условиях спада перестала функционировать как единое целое, разбившись на слабо взаимодействующие хозяйственные анклавы (по экспортным возможностям, региональному признаку и т. п.). Заметно усилилась поляризация населения по уровню доходов: от работников экспортоориентированных отраслей и секторов до работников низкодоходных отраслей бюджетной сферы. В 1999-2000 гг. проявилась тенденция существенного сокращения интенсивности структурных сдвигов до уровня 0,02-0,03, которая, впрочем, не получила дальнейшего развития в сторону «консервации» структуры занятости, и в 2001-2003 гг. вновь отмечается некоторый рост значений исследуемого показателя.

Обобщая, стоит отметить, что аналогичные тенденции в отраслевых структурных сдвигах для показателей занятости и оплаты труда характерны в 90-е гг. и для стран СНГ [2]. Так, по динамике значений индекса отраслевых сдвигов исследованные страны можно условно разделить на четыре группы, где Армения, Молдова и Таджикистан образуют группу с наиболее высокой интенсивностью отраслевых сдвигов, а Россия, Украина и Беларусь – с наименьшей. Для большинства республик Средней Азии также характерны невысокие значения IE, что отражает стабильность отраслевой структуры занятости.

Отмеченные в 1990-е гг. интенсивные сдвиги в отраслевой структуре показателей основных факторов производства сопровождались формированием рыночного сектора экономики, расширением сферы услуг, возникновением малого бизнеса.

Одним из результатов несогласованного развития факторов производства явилось то, что безработица на российском рынке труда сегодня существует в значительной степени в ее структурной форме (более подробно см., например, [3]). Оценка величины структурной безработицы в территориальном и отраслевом разрезе проводилась нами с 1992 по 2002 г. на основе специальных индексов, показывающих ее долю в общей безработице [1]. После 1999 г. динамика отраслевой структурной безработицы была исследована непосредственно по данным об отраслевой безработице, представленным в обследовании населения по проблемам занятости в более подробном квартальном разрезе [4] (табл. 1).

Таблица 1

Динамика оценок отраслевой и региональной структурной
безработицы, % от общей безработицы

Показатели структурной безработицы

1999 г.

2000 г.

2001 г.

2002 г.

Отраслевой

43,2

39,2

40,0

41,0

Региональной

29,0

27,0

35,0

39,0

Результаты этих расчетов позволяют уточнить ранее полученные нами оценки в сторону их повышения, по крайней мере, для отраслевого разреза. Для показателя региональной структурной безработицы характерен постоянный рост с 18–19% от общего объема безработицы в начале 1990-х гг. до почти 40% в 2002 г. Следует учитывать, что отраслевые, региональные, а также, например, и профессиональные дисбалансы существуют на рынке одновременно, полностью не перекрывая друг друга. Следовательно, реальная доля структурной безработицы еще выше и, вероятно, близка к 100% общей.

Названные и другие проблемы определяют особенности функционирования рынка труда и специфику параметров сферы занятости в России. Это повышает актуальность применения новых подходов и методов в их исследовании, равно как и не снижает информативность анализа традиционными методами.

Взаимосвязь номинальной заработной платы, инфляции и безработицы. Одним из классических подходов к исследованию процессов на рынке труда является анализ в рамках концепции кривой Филлипса. Уровень начисленной номинальной  заработной платы рассматривается здесь как величина, балансирующая спрос и предложение труда. Вместе с иными факторами он определяет уровни безработицы и занятости в экономике. В зависимости от своей дифференциации уровень заработной платы определяет также стимулы к труду и его качество. Таким образом, он является одновременно и индикатором сложившейся социально-экономической ситуации на рынке труда, и одним из инструментов его регулирования. В соответствии с этим было проведено исследование влияния уровня заработной платы и потребительских цен на состояние рынка труда [5].

В качестве исходной модели изменения номинальной зарплаты принята следующая модификация модели Филлипса [6]:

,                                                     (1)

где  – темп прироста номинальной заработной платы; 1/ut – величина, обратная уровню безработицы; темп прироста потребительских цен; b0, b1, b2 – параметры модели;  – регрессионная ошибка, .

Полученные характеристики регрессионного уравнения (1) позволяют говорить о наличии сильной и статистически значимой взаимосвязи указанных величин для экономики России в целом в 1993–2002 гг. Совместная динамика годового темпа прироста номинальной заработной платы и уровня безработицы для экономики России и ее федеральных округов за 1992–2002 гг. показывает высокие отрицательные значения корреляции между исследуемыми показателями (наименьшее значение, равное 0,76, соответствует Северо-Западному федеральному округу, наибольшее (0,89) – Приволжскому). Это подтверждает существование обратной зависимости между рассматриваемыми параметрами рынка труда.

Анализ помесячной динамики номинальной заработной платы в течение рассматриваемого периода показывает ее неуклонный рост при наличии следующей особенности. В декабре каждого года наблюдался значительный скачок темпа роста заработной платы, тогда как в январе следующего года восстанавливался его прежний уровень. Подобную динамику показателя можно объяснить выплатами работникам в конце года премий и иных денежных сумм. В течение каждого года наблюдаются аналогичные, хотя и менее интенсивные, квартальные (в марте, июне и сентябре) всплески темпа роста номинальной заработной платы, что связано с выплатами квартальных премий и индексациями номинальной заработной платы, которые в большинстве случаев приурочиваются к концу квартала.

Анализ динамики базисных темпов прироста номинальной заработной платы и индекса потребительских цен (ИПЦ) (базовые значения соответствую декабрю 1993 г.) показывает, что с декабря 1993 г. по март 2003 г. номинальная заработная плата выросла почти на 2500%, в то время как цены выросли примерно на 3300%. Налицо значительное сокращение реальной оплаты труда, что отрицательно сказывается на социально-экономической ситуации. Следовательно, одним из важнейших направлений государственной политики занятости должно стать увеличение реальных доходов населения, а также повышение роли оплаты труда в формировании дохода и трудовой мотивации.

В современной российской экономике заработная плата – достаточно жесткая величина, и она может оставаться относительно неизменной в течение длительного периода. Следовательно, в процессе моделирования уместно рассмотреть гипотезу о запаздывании роста номинальной заработной платы по сравнению с ростом цен.

В соответствии с вышеотмеченными особенностями динамики исследуемых величин исходная модель (1) была модифицирована. В уравнение добавлен темп прироста индекса потребительских цен с лагом. Таким образом, был учтен фактор запаздывающего влияния темпа прироста потребительских цен на изменение номинальной заработной платы. В модель также введены пять фиктивных переменных, которые учитывают декабрьские, январские, а также внутригодовые квартальные колебания темпа прироста номинальной заработной платы:

, (2)

где D1,t – фиктивная переменная, характеризующая всплеск значений темпа прироста номинальной заработной платы в декабре (D1,t = 1, если есть всплеск, D1,t = 0, если всплеска нет); D2,t – переменная, отражающая январское «падение» заработной платы (D2,t = 1, наблюдается «падение», D2,t = 0, «падения» нет); К1,t, К2,t, К3,t – переменные, отражающие соответственно всплеск в марте, июне, сентябре (Кi,t = 1, квартальный всплеск, Кi,t = 0, всплеска нет, i = 1, 2, 3);  – месячный темп прироста потребительских цен с лагом τ мес.; ut – месячный уровень безработицы;  – регрессионная ошибка, .

Уравнение (2) обладает хорошими статистическими характеристиками. При его интерпретации следует отметить, что однопроцентный рост потребительских цен в соответствующий период времени в прошлом (при прочих равных факторах) увеличивает темп прироста номинальной заработной платы в среднем на 0,15% в текущем месяце. В то же время каждый декабрь номинальная заработная плата увеличивается в среднем на 21,7%, а в январе месяце сокращается на величину 18,2%. В конце 1, 2 и 3 кварталов темп прироста номинальной заработной платы увеличивается в среднем на 8,1, 6,4 и 3,7%.

Рост величины, обратной уровню безработицы, представляющей собой отношение совокупного предложения труда к его избыточной части, может означать: увеличение уровня занятости при неизменной численности безработных или рост численности экономически активного населения; сокращение числа безработных при неизменном уровне занятости или сокращение численности экономически активного населения; рост уровня занятости при уменьшающейся безработице.

Во всех этих случаях темп прироста номинальной заработной платы возрастает в среднем на 0,3% при условии, что прочие факторы остаются неизменными.

Региональные особенности модели динамики номинальной заработной платы. На основе помесячных данных за период с марта 1994 г. по декабрь 2002 г. для федеральных округов и субъектов РФ были построены аналогичные модели (2) регрессионной зависимости. Для проведения адекватного сравнительного анализа изучаемой взаимосвязи по федеральным округам была рассмотрена модель, сопоставимая с общероссийской, – зависимость темпа прироста начисленной номинальной заработной платы от величины, обратной уровню безработицы, темпа прироста потребительских цен с лагом в 3 мес. и введенных фиктивных переменных. Результаты оценивания параметров исследуемой зависимости для федеральных округов и экономики в целом показали следующее.

Исследуемая взаимосвязь статистически значима для шести федеральных округов (кроме Дальневосточного), которые по степени влияния безработицы на формирование заработной платы подразделяются на две группы в зависимости от значения коэффициента при переменной 1/ut. В первую группу, где он выше аналогичного российского коэффициента, вошли Южный и Уральский округа, во вторую, где ниже, – Центральный, Северо-Западный, Приволжский и Сибирский округа.

Для каждого региона были рассмотрены модификации модели с включением темпа прироста индекса потребительских цен (ИПЦ) со значениями лага 0–12. Сравнение показателей AIC и BIC [7] и выделение лага, соответствующего наименьшим значениям критериев, позволили выявить собственный лаговый шаг по каждому району. Во всех регионах, кроме Республики Коми, однопроцентное изменение ИПЦ способствует большему росту заработной платы, чем аналогичное изменение численности безработных. Таким образом, отмечается преобладающее влияние ценового фактора на темп прироста номинальной заработной платы.

Выявлен также круг регионов, где взаимосвязь темпа прироста номинальной заработной платы и безработицы статистически незначима, то есть, фактически, оплата труда не зависит от состояния рынка труда [8]. Это обусловлено, вероятно, действием разнообразных факторов: различиями в территориально-отраслевой структуре производства, недоинвестированием, концентрацией финансовых ресурсов в ограниченном числе регионов, природно-климатичес-кими условиями и др.

Используя опыт применения аппарата кривой Филипса к анализу рынков труда на основе помесячных данных, были построены регрессионные модели типа (2) для стран СНГ, устанавливающие взаимосвязь между темпом прироста номинальной заработной платы (), уровнем безработицы (ut) и темпом прироста потребительских цен с лагом в τ месяцев () (более подробно см. [2]). При оценивании для сопоставимости результатов по странам в качестве ut использовалась численность незанятых трудовой деятельностью граждан, состоящих на учете в органах государственной службы занятости. Сравнительный анализ оценок выявил, что для стран СНГ удалось построить адекватные зависимости динамики номинальной заработной платы от рассматриваемых параметров. Остановимся на общих моментах анализа.

1.    Для всех стран СНГ коэффициенты при переменных, описывающих декабрьский всплеск и январское падение прироста заработной платы, оказались статистически значимы. Сравнение средних значений коэффициентов при D1,t и D2,t и оценки январского уровня заработной платы относительно ноября показало, что только в Азербайджане, Белоруссии и Таджикистане наблюдается его рост.

2.    Исследование квартальных всплесков выявило неравномерность в изменении номинальной заработной платы в абсолютных величинах. Мартовское ее увеличение происходит во всех странах. В целом оно сопоставимо по странам. Июньский всплеск не наблюдается только в Азербайджане. Это может быть связано с влиянием факторов, не включенных в модель. Значимый сентябрьский рост зарплаты выявлен в Армении, Казахстане, России и Таджикистане.

3.    Верификация полученных зависимостей выявила запаздывающее влияние роста цен на изменение номинальной заработной платы. Выявлен специфический для каждой страны лаг.

4.    Для всех государств, за исключением Киргизии, где влияние ценовых колебаний оказалось статистически незначимо, величина коэффициента при инфляции оказалась выше значения параметра при уровне безработицы. То есть однопроцентное изменение ИПЦ способствует большему росту заработной платы, чем аналогичное изменение численности безработных. Таким образом, для стран СНГ, как и для России, отмечается преобладающее влияние ценового фактора на темп прироста номинальной заработной платы.

Для проведения углубленного анализа исследуемой взаимосвязи для стран СНГ требуется более детальное изучение, аналогичное проведенному нами для субъектов, федеральных округов и экономики России в целом [5, 8]. В то же время необходимо отметить, что рассмотренный подход не позволяет провести комплексную оценку существующих на рынке труда и в сфере занятости взаимосвязей. Между тем изучение динамики безработицы изолированно от процессов согласования спроса и предложения на рабочую силу без учета системы воздействующих на них социально-экономических факторов недостаточно. Это и определяет потребность в разработке соответствующего прогнозно-аналитического инструментария.

Согласование спроса и предложения рабочей силы. Традиционным методом исследования спроса и предложения труда является использование эконометрических моделей [10-12], в частности, функций занятости. Они отражают зависимость между показателем отраслевой занятости и основными макроэкономическими параметрами. В качестве измерителя затрат труда в рассматриваемых моделях может выступать как среднегодовая численность занятого населения, так и объем отработанных человеко-часов. Наш опыт построения таких моделей показывает их адекватность социально-экономическим условиям и достаточно высокую прогностическую способность (см., например, [1, 9]). Развитием представленного подхода может быть автономное эконометрическое моделирование спроса и предложения труда [1].

Наряду с методами, основанными на эконометрических моделях функций занятости, при моделировании процесса согласования динамики текущего спроса на труд, выраженного числом вакантных рабочих мест, и его предложения с учетом движения населения и трудовых ресурсов нами разрабатывается и отличный подход [1, 13, 14].

Принципиальная идея построения названных моделей может быть представлена следующим образом:

,                                                       (3)

где u(t) – численность «потенциальных работников», которые определяются как разность между численностью населения в трудоспособном возрасте и численностью занятых в исследуемых сферах занятости; w(t) – численность вакантных рабочих мест; e0 характеризует процессы демографического развития (рождаемость, смертность, миграцию); e1 характеризует тенденции изменения спроса на труд за счет создания новых и ликвидации старых рабочих мест; mхарактеризует взаимосвязь динамики рабочей силы и системы рабочих мест.

Прирост потенциальных работников e0 поддается лишь косвенному управлению факторами, определяющими процессы рождаемости, смертности и миграции. Как непосредственным (например, ограничение приема), так и косвенным (воздействуя на факторы, детерминирующие подвижность населения и трудовых ресурсов) управляющим воздействиям подвержен параметр m. Допустимо предположить, что m1 = m2 = m, так как увольнение работника ведет к увеличению на единицу потенциальных работников и вакансий, а прием потенциального работника на вакантное рабочее место – к уменьшению на единицу тех и других. Коэффициент m характеризует изменение численности потенциальных работников (и соответственно вакантных рабочих мест) за счет их взаимодействия. Прирост e1 можно варьировать путем изменения политики открытия новых и/или сокращения старых рабочих мест. Соотношение знаков параметров модели определяет характер процессов на рынке труда и динамику занятости населения. Конкретизировать особенности совместной динамики спроса и предложения рабочей силы позволяет анализ каждого из динамизированных коэффициентов модели. Опыт использования развиваемого подхода к анализу динамики локальных (отраслевых и региональных) рынков труда применительно к России рассматривается в работе [1]. Так, при построении и использовании многосекторной модели для 25 отраслей промышленности и экономики России при динамизации ее параметров были построены уравнения множественной регрессии. Они отражают взаимосвязь между показателями динамики локальных рынков труда и макроэкономическими параметрами (темпами прироста валового выпуска, основных фондов, инвестиций в основной капитал, реальной заработной платы). Следует отметить, что во многие отраслевые уравнения входит фактор производительности труда, в отличие от отраслевых функций занятости, где использование указанного фактора не принесло особо значимых результатов. Это, по-видимому, объясняется тем, что динамика вакансий по сравнению с инерционной динамикой занятости является более чувствительной к изменению эффективности использования труда. Указанный фактор включен, например, в уравнения отраслей ТЭК, на транспорте, в некоторых отраслях непроизводственной сферы.

Результаты использования односекторной модели согласования текущего спроса на рабочую силу и ее предложения применительно к рынкам труда стран СНГ показывают, что, например, динамика параметра спроса (ε1) по странам определяется темпами прироста ВВП (dY) и инвестиций с лагом (dIt-τ). Набор экзогенных переменных и лагов при темпе инвестиций в основной капитал обладает страновой спецификой.

Дальнейшее развитие предложенного подхода связано с рассмотрением более общего случая, когда вместо совокупного количества потенциальных работников u рассматривается множество u1, u2,..., un , где каждый элемент множества представляет собой группу потенциальных работников с определенными характеристиками, например, по уровню образования. Тогда рассматриваемая модель может быть использована для анализа процесса согласования спроса и предложения с учетом различий в уровне образования и в привязке к динамике системы подготовки и переподготовки кадров. Введем гипотезы, аналогичные описанному случаю. Пусть  – коэффициенты прироста потенциальных работников каждой группы за счет движения потенциальных работников. Отдельно необходимо описать динамику численности вакансий w, так, как это сделано в односекторной модели. Тогда рассматриваемая система примет вид:

.

 
                                                         (4)

Обсуждаемая модель может быть также обобщена на случай прямого взаимодействия локальных рынков труда [1]. Ключевым аспектом такого взаимодействия является мобильность населения и рабочей силы, определяющая высокую или низкую способность людей мигрировать в рамках рассматриваемого экономического пространства. Миграционные потоки, в свою очередь, играют важную роль в динамике и структуре предложения на локальных рынках труда, создавая дополнительную напряженность или покрывая возникающие при решении проблемы обеспечения экономики ресурсом труда дефициты.

Анализ тенденций внутренней миграции показывает, что наиболее значимым потоком во всех регионах является внутрирегиональный оборот. Основным регионом-потребителем является Центральный ФО, наиболее привлекательный для миграции в него населения из остальных регионов (за исключением Уральского и Сибирского ФО), что, вероятно, объясняется концентрацией в г. Москве финансовых ресурсов. Уральский ФО концентрирует потоки населения из Сибирского и Дальневосточного ФО. Анализ позволяет говорить о тесной взаимосвязи между регионами сибирской группы, что в первую очередь, вероятно, объясняется географическим положением, схожими климатическими условиями данных территорий, а также сходными профессионально-квалификационными требованиями и сопоставимым уровнем оплаты труда.

Общая тенденция для миграционных потоков состоит также в движении населения Северного, Центрального, Поволжского ФО на юг, а населения Уральского, Сибирского и Дальневосточного ФО – на запад. Подобное поведение населения естественно и связано как с экономической мотивацией (более высокий уровень доходов, большие возможности для трудоустройства и самореализации), так и с желанием переместиться в регионы с менее жесткими природно-климатическими условиями.

Исследование динамики миграции населения между странами СНГ на основе анализа коэффициентов тяготения во входящем и исходящем потоках позволило выделить три группы государств. В рамках этих групп преимущественно происходят циклические межстрановые перемещения людей. В первую из них входят: Россия, Белоруссия, Казахстан, Украина и Молдова. Вторую образуют Узбекистан, Туркменистан, Таджикистан, Кыргызстан и Казахстан. Третью группу формируют Армения, Азербайджан и Грузия. Во многом данное деление определяется территориальной общностью. Практически для всех стран отмечается наибольшая и возрастающая эмиграция в Россию[1] (на протяжении рассматриваемого периода времени коэффициент тяготения в исходящем потоке возрос в среднем с 50% в 1990 г. до 80% в 2001 г.), что характеризует ее привлекательность с точки зрения условий и уровня жизни. Данная тенденция ведет к усилению напряженности на локальных рынках труда РФ, а также (в условиях роста спроса на труд) к обострению проблемы несбалансированности рынков труда стран СНГ.

В связи с этим целесообразно более обстоятельное изучение миграционных взаимодействий стран СНГ. Примером таких исследований могут служить [15, 16] и другие. Однако возникает необходимость и в моделировании этих взаимодействий.

Для этих целей предлагается матричная модель неоднократных перемещений людей между состояниями (регионами, отраслями, профессиональными группами и т. п.), с учетом набора внешних по отношению к ним состояний. Она является развитием балансовых исследований движения населения и трудовых ресурсов и позволяет на основе соответствующей системы показателей реализовать расчетную схему трендового (пассивного) и факторного (активного) прогноза этого процесса [1, 13, 17].

В современных условиях анализ выявленных взаимосвязей позволяет поставить задачу о включении в схему исследования показателей, характеризирующих динамику налоговой нагрузки на отрасли и экономики субъектов Федерации.

Налоговая нагрузка и эффективность занятости населения. При формировании бюджетно-налоговой политики сегодня основные усилия государства сосредоточены на реформировании налогового законодательства и межбюджетных отношений, а не на проработке современных механизмов регулирующих воздействий на экономику, в частности, на сферу занятости и рынок труда [18, 19]. При определении направлений дальнейшего развития налоговой системы необходимо выработать консолидированную общественную позицию относительно взаимосвязи динамики налоговой нагрузки и эффективности экономических процессов в экономике страны, ее регионах и секторах. Для ответа на этот вопрос представляется целесообразным моделирование взаимосвязей уровня налоговой нагрузки и динамики основных макроэкономических параметров, в частности, сферы занятости и рынка труда.

Поставим задачу определения такого уровня налоговой нагрузки, которая обеспечит некоторую заданную чистую доходность факторов производства в отраслях (регионах) России с учетом фактора риска. Формальное описание модели и некоторые результаты ее использования рассмотрены нами в работах [20, 21]. В рамках поставленной задачи можно выделить ряд более конкретных подзадач, а именно продвижение к некоторому целевому уровню чистой доходности; улучшение («подтягивание») показателя чистой доходности относительно менее успешных до уровня лучших; поиск решения предложенных выше задач для отдельного сектора (их группы); решение задачи выравнивания на основе эталонных показателей на уровне народного хозяйства России в целом.

Принципиальным моментом реализации предлагаемой модели является рассмотрение факторов производства, и, прежде всего, фактора труда с точки зрения их (факторов) запасов и потоков. Такой подход позволяет, наряду с традиционными показателями (ВРП на душу населения, производительность труда, фондоотдача и т. д.) исследовать аналогичные по форме, но исчисленные для значений потоков факторов показатели, что, по нашему мнению, углубит содержательную постановку задачи.

Предлагаемая модель позволяет исследовать как изменение динамики налоговой нагрузки в зависимости от разных значений эффективности использования факторов производства, так и обратную задачу влияния налоговой нагрузки на соответствующие показатели эффективности.

Адекватность расчетов по предложенной модели может быть существенно повышена путем последовательной интеграции с ней комплекса разработок по анализу и прогнозу основных макроэкономических параметров, в частности, в рамках представленных выше результатов.

В заключение необходимо отметить, что использование предложенного инструментария позволяет разрабатывать вариантный прогноз основных параметров рынка труда, занятости населения и ее структур в зависимости от макроэкономических сценариев развития экономики. Ценность предлагаемых в работе методов и расчетов существенно возрастает при системном подходе к моделированию и прогнозированию экономики [14, 22, 23]. Они способны дать богатый прогнозно-аналитический материал для плодотворного решения обозначенных макроэкономических проблем в сфере занятости и на рынке труда, базируясь на реализации соответствующей государственной политики занятости, среди основных направлений которой можно выделить следующие: развитие единого экономического пространства в условиях интеграции в международное разделение труда; осуществление структурной перестройки экономики и промышленной политики; обеспечение населения легальной, полезной обществу и достойной для человека работой, а предприятий – квалифицированными специалистами и рабочими кадрами; эффективная политика в сфере профессионального образования; осмысленная политика доходов, ориентированная на корректировку межпрофессиональных, межотраслевых и межрегиональных деформаций в оплате труда; более полная и эффективная реализация возможностей бюджетно-налоговой политики по развитию экономики.

 

Список литературы

 

1.      Коровкин А. Г. Динамика занятости и рынка труда: вопросы макроэкономического анализа и прогнозирования / А. Г. Коровкин. М.: МАКС-Пресс, 2001.

2.      Коровкин А. Г. Рынки труда стран СНГ: опыт макроэкономической оценки / А. Г. Коровкин, И. Н. Долгова, И. Б. Королев,
Ю. А. Подорванова, А. В. Полежаев // Научные труды ИНП РАН. М.: МАКС-Пресс. 2004.

3.      Коровкин А. Г. Структурная асимметрия / А. Г. Коровкин // Отечественные записки. 2003. №3.

4.      Обследование населения по проблемам занятости. Федеральная служба государственной статистики.

5.      Белявский М. О. Рынок труда в России и динамика изменения номинальной заработной платы / М. О. Белявский, А. Г. Коровкин, А. В. Полежаев // Проблемы прогнозирования. 2000. №6.

6.      Lipsey R. G. The relation between unemployment and the rates of change of money wages rates in the United Kingdom, 1861-1957: a further analysis / R. G. Lipsey // Economica. 1960. № 27.

7.      Jonston J. Econometric methods. (4th ed.) / J. Jonston, J. DiNardo. McGrawHill Companies, 1997.

8.      Долгова И. Н. Взаимосвязь номинальной заработной платы и безработицы: региональные особенности / И. Н. Долгова, А. Г. Коровкин, Ю. А. Подорванова // Проблемы прогнозирования. 2003. №6.

9.      Коровкин А. Г. Анализ динамики российского рынка труда с учетом затрат рабочего времени / А. Г. Коровкин, А. В. Полежаев // Проблемы прогнозирования. 2003. №5.

10.      Семенов А. Модели прогнозирования спроса на рабочую силу / А. Семенов, С. Кузнецов // Человек и труд. 2001. №11.

11.      Hamermesh D. S. Econometric Studies of Labor Demand and Their Application to Policy Analysis / D. S. Hamermesh // The Journal of Human Resources. 1976. Vol. 11. №4.

12.      Coen R. Constrained Joint Estimation of Factor Demand and Production Functions / R. Coen, B. Hickman // Review of Economics and Statistics. 1970. №52.

13.      Коровкин А. Г. Движение трудовых ресурсов: анализ и прогнозирование / А. Г. Коровкин. М.: Наука, 1990.

14.      Коровкин А. Г. Социально-экономические преобразования в сфере занятости / А. Г. Коровкин, А. В. Наумов // Глава в монографии «Социальные ресурсы и социальная политика» / Отв. ред.
С. С. Шаталин, В. Г. Гребенников. М.: Наука, 1990.

15.      Топилин А. В. Рынок труда России и стран СНГ: реалии и перспективы развития / А. В. Топилин. М.: Экономика. 2004.

16.      Зайончковская Ж. А. СНГ через призму миграций /
Ж. А. Зайончковская // Миграционная ситуация в странах СНГ. М.: Комплекс-Прогресс, 1999.

17.      Бреев Б. Д. Подвижность населения и трудовых ресурсов /
Б. Д. Бреев. М.: Статистика, 1977.

18.      Христенко В. Б. Межбюджетные отношения и управление региональными финансами: опыт, проблемы, перспективы /
В. Б. Христенко. М.: Дело, 2002.

19.      Пчелинцев О. С. Региональные финансовые ресурсы в системе межбюджетных отношений / О. С. Пчелинцев, М. М. Минченко // Финансы. 1999. №10.

20.      Долгова И. Н. Оценка налоговой нагрузки с учетом фактора риска и эффективности использования труда и капитала: региональный аспект / И. Н. Долгова, И. Б. Королев // Сборник научных трудов ИНП РАН. М.: МАКС-Пресс. 2003.

21.      Долгова И. Н. Налоговая нагрузка и эффективность занятости населения регионов РФ: перспективная оценка взаимосвязи /
И. Н. Долгова, А. Г. Коровкин // Проблемы прогнозирования. 2004. №3.

22.      Узяков М. Н. Трансформация российской экономики и возможности экономического роста / М. Н. Узяков. М.: Изд-во ИСЭПН, 2000.

23.      Управление социально-экономическим развитием России: концепции, цели, механизмы. М.: Экономика, 2002.

 



[1] Источники формирования иммиграционных потоков носят менее однозначный характер.