- численность студентов на программах среднего профессионального образования на 10 тыс. населения;
- доля работников в возрасте 50-59 лет, прошедших программы дополнительного профессионального образования, в общей численности работников данной возрастной группы.
Уровень доходов:
- доля населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума;
- соотношение средней пенсии и величины прожиточного минимума, установленного в регионе.
Выбор перечисленных показателей обусловлен предположением, что уровень шансов на занятость связан с уровнем экономического развития региона, структурой его экономики, демографическими характеристиками (уровнем урбанизации, демографической нагрузкой, миграционным приростом), степенью развития системы среднего профессионального и высшего образования, уровнем бедности населения. При формировании списка показателей учитывались также результаты российских и зарубежных исследований.
Анализ парных корреляций показал, что наибольшая связь между шансами на занятость работников старших возрастов наблюдается для следующих факторов: подушевого ВРП (скорректированного по индексу бюджетных расходов https://www.minfin.ru/common/upload/library/2014/10/main/RBO_i_IBR_na_2015_-_2017.pdf/.), уровня экономической активности населения, уровня образования населения (доли населения с образованием не ниже среднего профессионального). При этом корреляция между первыми двумя факторами сравнительно невысока -- 38%.
Слабая связь между шансами на трудоустройство и социально-экономическими факторами прослеживается для таких факторов, как численность студентов СПО на 10 тыс. населения (отрицательная), число малых предприятий на 10 тыс. населения, коэффициент миграционного прироста, уровень безработицы (отрицательная), доля населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума (отрицательная).
Практически отсутствует корреляция ОШЗО с отраслевой структурой ВРП, уровнем инвестиций в основной капитал, демографическими характеристиками (доля сельского населения, демографическая нагрузка), соотношением средней пенсии и величины прожиточного минимума, численностью студентов вузов на 10 тыс. населения, долей работников, получивших дополнительное профессиональное образование.
Эти результаты позволили выдвинуть следующую гипотезу: связь шансов на занятость для работников пенсионного и предпенсионного возрастов проявляется при анализе (а) по отдельным группам работников по возрасту и образованию и (б) не на основе парных корреляций, а с использованием групп факторов. Результаты проведенного множественного регрессионного анализа подтвердили эту гипотезу.
Для множественного регрессионного анализа были выбраны ОШЗО четырех групп работников с разным образованием и разного возраста, для которых наблюдалась значимая корреляция с наибольшим количеством социально-экономических факторов:
- женщины предпенсионного возраста с полным средним образованием;
- мужчины предпенсионного возраста с полным средним и средним профессиональным образованием;
- женщины пенсионного возраста с высшим образованием;
- мужчины пенсионного возраста с начальным профессиональным образованием.
В регрессионных моделях использовались в разных комбинациях следующие факторы:
- уровень экономической активности населения в возрасте 25-64 лет;
- уровень безработицы;
- подушевой ВРП, скорректированный по индексу бюджетных расходов (ИБР) Рассчитано по уровню расчетной бюджетной обеспеченности и индексу бюджетных расходов субъектов Российской Федерации на 2015-2017 годы. https://www.minfin.ru/common/upload/ library/2014/10/main/RBO_i_IBR_na_2015_-_2017.pdf.;
- соотношение средней пенсии и величины прожиточного минимума;
- доля населения с образованием не ниже среднего профессионального;
- доля обрабатывающих производств, строительства и энергетики в отраслевой структуре ВРП;
- доля государственного управления, образования и здравоохранения в отраслевой структуре ВРП.
Модель рассчитывалась для каждой из четырех групп работников и включала в качестве зависимой переменной ОШЗО для соответствующей группы и пять независимых переменных:
- уровень экономической активности населения в возрасте 25-64 лет,
- уровень безработицы,
- валовой региональный продукт на душу населения с поправкой на ИБР,
- соотношение средней пенсии и величины прожиточного минимума,
- долю населения с образованием не ниже среднего профессионального.
Результаты расчета всех моделей статистически значимы и объясняют от 28% (для женщин пенсионного возраста с высшим образованием) до 85% (для мужчин предпенсионного возраста со средним профессиональным образованием) вариаций зависимых переменных. При этом добавление в модель новых независимых переменных влияет на результаты расчета по-разному. В частности, добавление в модель показателя «Доля работников в возрасте 50-59 лет, получивших дополнительное профессиональное образование, в численности работников списочного состава» повышает объясняющую силу модели для женщин предпенсионного возраста на три процентных пункта (с 38 до 41), не оказывая значимого влияния на модели для других возрастных и образовательных групп.
Это позволяет предположить, что комбинации факторов по- разному связаны с шансами на занятость мужчин и женщин разных возрастных групп и с разным уровнем образования и что для каждой группы можно сформировать свой набор факторов, в наибольшей степени объясняющий межрегиональную вариацию ОШЗО этой группы.
Заключение
экономический занятость региональный пенсионный
Проведенный анализ состояния и динамики шансов на занятость работников старших возрастов показал, что уровень экономической активности населения пенсионного возраста, особенно мужчин, существенно ниже среднего значения этого показателя, что ожидаемо, но мужчины и в предпенсионном возрасте также менее экономически активны, чем население в возрасте 25-64 лет в целом.
Только у наиболее образованных групп работников предпенсионного возраста шансы на занятость такие же или лучше, чем в среднем для всех работников в возрасте 25-64 лет. Среди работников пенсионного возраста более высокие, чем в среднем, шансы на занятость имеют только женщины с высшим образованием. Шансы остальных работников пенсионного и предпенсионного возрастов ниже, чем для населения в возрасте 25-64 лет в среднем.
За 2010-2017 годы шансы на трудоустройство у мужчин старших возрастов снизились для всех работников, кроме мужчин предпенсионного возраста со средним профессиональным образованием. Причем это снижение было сильнее для всех групп (кроме работников с полным средним и средним профессиональным образованием), чем для работников в возрасте 25-64 лет с аналогичным уровнем образования.
В отличие от мужчин шансы на трудоустройство для женщин предпенсионного возраста возросли для всех групп по образованию, кроме наименее образованных. Причем это произошло на фоне снижения шансов на трудоустройство женщин в возрасте 25-64 лет по всем уровням, кроме начального профессионального.
Анализ данных по регионам показал, что вариация значений ОШЗО для лиц предпенсионного и пенсионного возрастов выше, в большинстве случаев существенно выше, чем вариация аналогичных значений ОШЗО для населения в возрасте 25-64 лет.
Для выявления связи социально-экономических характеристик регионов и ОШЗО для работников предпенсионного и пенсионного возрастов был сформирован набор из 18 показателей, характеризующих уровень экономического развития и структуру экономики регионов, демографические условия, уровень доходов, развитость системы образования.
Расчет парных корреляций показал, что сформированный набор показателей можно разделить на три группы по значимости корреляции со значениями ОШЗО для групп работников пенсионного и предпенсионного возрастов по полу и уровню образования. Причем связь между шансами на занятость работников старших возрастов и социально-экономическими показателями существенно варьируется по группам работников.
Эти результаты показывают, что шансы на занятость не только связаны с социально-экономическими показателями регионов, но и что анализ этих связей надо проводить (а) по отдельным группам работников по возрасту и образованию и (б) не на основе парных корреляций, а с использованием групп факторов. Расчет регрессионных моделей для разных возрастных групп с разным уровнем образования показал, что шансы на занятость мужчин и женщин разных возрастных групп и с разным уровнем образования связаны с разными наборами факторов, и позволил предположить, что для каждой группы можно сформировать свой набор факторов, в значительной степени объясняющий межрегиональную вариацию ОШЗО этой группы.
С точки зрения политики результаты проведенного исследования показывают, что мужчины и женщины предпенсионного возраста, за исключением наиболее образованных, ожидаемо находятся в сложном положении -- имеют более низкие шансы на трудоустройство, чем работники в среднем, при этом экономическая активность мужчин не только пенсионного, но и предпенсионного возрастов также ниже среднего значения для населения в возрасте 25-64 лет. Шансы на занятость работников серебряного возраста в значительной степени связаны с разнообразными социально-экономическими факторами, причем для разных групп по-разному. Поэтому повышение пенсионного возраста должно сопровождаться выработкой и реализацией мер по обеспечению занятости мужчин и женщин серебряного возраста, причем эти меры следует разрабатывать отдельно по регионам (или их группам), а не по стране в целом, и адресно для каждой группы работников по уровню образования, полу и возрасту.
Литература
1. Агранович М. Молодежь на рынке труда в странах ОЭСР: межстрановой сравнительный анализ шансов на занятость // Образовательная политика. 2019. № 1. С. 17-41.
2. Вишневская Н. Работники старших возрастов на рынке труда в странах ОЭСР // Экономический журнал ВШЭ. 2017. № 4. С. 680-701.
3. Горлин Ю., Ляшок В., Малева Т. Повышение пенсионного возраста: позитивные эффекты и вероятные риски // Экономическая политика. 2018. № 1. С. 148-179.
4. Ляшок B. Ю., Рощин C. Ю. Молодые и пожилые работники на российском рынке труда: являются ли они конкурентами? // Журнал Новой экономической ассоциации. 2017. № 1(33). С. 117-140.
5. Российский работник: образование, профессия, квалификация / Под ред. В. Е. Гимпельсона, Р. И. Капелюшникова. М.: Издательский дом ВШЭ, 2011.
6. Кратт О., Кірнос И. Чинники роботи в пенсійному віці // Економіка розвитку. 2017. № 4(84). С. 82-90.
7. Banerji A., Saksonovs S., Lin H., Blavy R. Youth Unemployment in Advanced Economies in Europe: Searching for Solutions. International Monetary Fund, Staff Discussion Notes. No 14. 2014.
8. Education at a Glance 2017. P.: OECD, 2017.
9. Marth S. How Strong Is the Correlation Between Unemployment and Growth Really? The Persistence of Okun's Law and How to Weaken It. Policy Paper WIFO. No 23. 2015.
10. Micheel F, RoloffJ., Wickenheiser I. The Impact of Socioeconomic Characteristics on Older Employees' Willingness to Continue Working in Retirement Age // Comparative Population Studies. 2010. Vol. 35. No 4. P. 869-902.
11. Okun A. Potential GNP & Its Measurement and Significance // Proceedings of the Business and Economics Statistics Section. American Statistical Association. 1962. P. 98-104.
12. Riddell W. C., Song X. Does Education Reduce Unemployment? New Evidence on the Impact of Education on Unemployment and Re-Employment // Intereconomics: Review of European Economic Policy. 2012. Vol. 47(1). P. 16-21.
13. Mark L. AGRANOVICH, Cand. Sci. (Econ.). Center for Monitoring and Statistics of Education, Federal Institute of Education Development, Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration, Moscow.
References
1. Agranovich M. Molodezh' na rynke truda v stranakh OESR: mezhstranovoy sravnitel'nyy analiz shansov na zanyatost' [Youth in the Labor Market in OECD Countries: Cross-Country Comparative Analysis of the Chance to Be Employed]. Obrazovatelnayapolitika [Educational Policy], 2019, no. 1, pp. 17-41.
2. Vishnevskaya N. Rabotniki starshikh vozrastov na rynke truda v stranakh OESR [Older Workers in the OECD Labour Market]. Ekonomicheskiy zhurnal VShE [HSE Economic Journal], 2017, no. 4, pp. 680-701.
3. Gorlin Yu., Lyashok V, Maleva T Povyshenie pensionnogo vozrasta: pozitivnye effekty i veroyatnye riski [Pension Age Increase: Positive Effects and the Possible Risks]. Ekonomicheskaya politika [Economic Policy], 2018, no. 1, pp. 148-179.
4. Lyashok V. Yu., Roshchin S. Yu. Molodye i pozhilye rabotniki na rossiyskom rynke truda: yavlyayutsya li oni konkurentami? [Young and Older Workers in the Russian Labor Market: Are They Competitors?]. Journal of the New Economic Association, 2017, no. 1(33), pp. 117-140.
5. Gimpelson V., Kapeliushnikov R. (eds.). Rossiyskiy rabotnik: obrazovanie, professiya, kvalifikatsiya [Russian Employee: Education, Occupation, Qualification]. Moscow, Izdatel'skiy dom VShE, 2011.
6. Kratt O., Kirnos I. Chynnyky roboty v pensiynomu vici [The Factors of Employment at the Retirement Age]. Ekonomika rozvitku [Economics of Development], 2017, no. 4(84), pp. 82-90.
7. Banerji A., Saksonovs S., Lin H., Blavy R. Youth Unemployment in Advanced Economies in Europe: Searching for Solutions. International Monetary Fund, Staff Discussion Notes, no. 14, 2014.
8. Education at a Glance 2017. P., OECD, 2017.
9. Marth S. How Strong Is the Correlation Between Unemployment and Growth Really? The Persistence of Okun's Law and How to Weaken It. Policy Paper WIFO, no. 23, 2015.
10. Micheel F., Roloff J., Wickenheiser I. The Impact of Socioeconomic Characteristics on Older Employees' Willingness to Continue Working in Retirement Age. Comparative Population Studies, 2010, vol. 35, no. 4, pp. 869-902.
11. Okun A. Potential GNP & Its Measurement and Significance. Proceedings of the Business and Economics Statistics Section. American Statistical Association, 1962, pp. 98-104.
12. Riddell W. C., Song X. Does Education Reduce Unemployment? New Evidence on the Impact of Education on Unemployment and Re-Employment. Intereconomics: Review of European Economic Policy, 2012, vol. 47(1), pp. 16-21.