Текст книги "Мобильность и стабильность на российском рынке труда"

4.5. Интенсивность потоков: индексы Шоррокса

Выше мы неоднократно говорили об интенсивности межстатусных перемещений на российском рынке труда, иллюстрируя этот тезис косвенными сопоставлениями. Для прямой оценки мы используем индексы мобильности M, впервые предложенные в работе А. Шоррокса [Shorrocks, 1978]. Они рассчитываются на основе матрицы P_ij, элементы которой представляют собой вероятности перехода из статуса i в статус j. В случае c тремя статусами на рынке труда матрица P имеет размер 3 × 3, где сумма вероятностей по строкам равна единице. Формула расчета индекса мобильности Шоррокса имеет вид

где n – размерность матрицы, а trace (P) – это след матрицы P, т. е. сумма всех элементов на главной диагонали.

При достаточно высоком пособии по безработице поиском лучше заниматься и будучи безработным.

Индекс Шоррокса принимает значения от нуля до единицы, где M = 0 соответствует ситуации полной стабильности (все индивиды остаются в своих статусах между ежегодными наблюдениями, т. е. все диагональные элементы равны единице), а M = 1 представляет совершенную или полную мобильность (perfect mobility, по Шорроксу). Однако, как отмечает Шоррокс [Shorrocks, 1978], индекс ограничен сверху значением единица только при условии, что трансакционная матрица имеет максимальные элементы на главной диагонали (p_ii ≥ p_ij для всех i, j ). Если это условие не выполняется, то матрицу P необходимо преобразовать в , элементы которой удовлетворяли бы условию, μ_ip_ii ≥ μ_jp_ij для всех i, j .В нашем случае это условие соблюдается.

Значения М для перемещений между тремя состояниями {E, U, IN} для всех пар лет с 2000 г. по 2012 г. для всей выборки и для отдельных демографических групп представлены в табл. П4-5. Мобильность в данном контексте ассоциируется с волатильностью статуса и с более высокой вероятностью межстатусных перемещений. Это означает, в частности, что безработица не является застойно-хронической, но и занятость также не гарантирована.

Как следует из табл. П4-5, максимальной межстатусной мобильностью отличаются представители самой младшей из рассматриваемых групп, причем с возрастом мобильность ожидаемо снижается. Самые низкие показатели – у лиц со средним образованием. Мобильность женщин и мужчин различается слабо. При этом динамика показателя по годам трудно поддается интерпретации, поскольку выглядит как совокупность случайных колебаний. Единственное, что можно отметить с определенной уверенностью, – это постепенное снижение мобильности в младшей возрастной группе и тенденцию к конвергенции индексов для разных групп. В принципе, это согласуется с «успокоением» рынка труда в целом, индикатором чего является и тенденция снижения безработицы. Если в Европе максимальная мобильность наблюдается в группе лиц с высшим образованием [Ward-Warmedinger, Mac-chiarelli, 2013], то в России – в группе со средним. По-видимому, лица с высшим образованием «мобильны» внутри занятости, а «границы» состояний чаще пересекают обладатели среднего образования.

Межстрановые сопоставления позволяют делать выводы о том, являются ли полученные значения высокими или низкими. Здесь мы ориентируемся на оценки по странам Европейского союза за период 1998–2008 гг., приведенные в работе [Ward-Warmedinger, Mac-chiarelli, 2013] и полученные по сопоставимой методологии. В обоих случаях (Россия и страны ЕС) показатели рассчитываются на основе матрицы переходов размерностью 3*3 и периоды, за которые оценивается мобильность, почти совпадают.

Российские значения индекса Шоррокса оказываются устойчиво выше, чем в европейских странах, и эти различия существенны. Например, среднее значение индекса для России за период 2000–2012 гг. равно 0,555 против 0,295 для стран ЦВЕ, входящих в ЕС, 0,272 для стран еврозоны, и оно максимально для Дании – 0,449 и Швеции – 0,44. В целом же Дания оказывается самой «мобильной» страной, Швеция идет вслед, а население стран Восточной Европы наименее склонно к мобильности такого рода.

4.6. Драйверы потоков

Матрицы мобильности и построенные на их основе индексы дают усредненное представление об интенсивности и направлении перемещений и не учитывают неоднородность индивидов. Например, в одну сторону могут двигаться более молодые и образованные, а в другую – пожилые и менее образованные. Поэтому закономерен вопрос: как влияют характеристики респондентов на выбор ими соответствующего статуса на рынке труда при условии равенства всех остальных характеристик? Ответ на него мы ищем с помощью динамической мультиномиальной логит-модели (Д-МНЛ) выбора статуса на рынке труда.

Модель выглядит следующим образом:

(4–1)

Наша зависимая переменная принимает три значения, соответствующие состояниям занятости, безработицы и неактивности {j = E,U,IN}. Регрессорами служат основные индивидуальные характеристики респондентов (X) (пол, возраст, образование, поселение, семейное положение, наличие детей), год проведения обследования, проживание в определенном федеральном округе, а также дихотомические переменные для статусов занятости в предшествующем периоде (вектор Z_t-1).

Коэффициенты при лагированных переменных для статусов характеризуют зависимость от предыдущих состояний[66]66
  Мы отдаем отчет в том, что неслучайный отбор на рынке труда может объясняться как действием ненаблюдаемых характеристик, так и неслучайным выбором статуса в первый год попадания в панель. Однако эконометрическое решение этой проблемы связано с наложением целого ряда сильных ограничивающих предположений, во многом снижающих прикладную ценность полученных в итоге результатов [Slonimczyk, Gimpelson, 2015].


[Закрыть]. Поскольку коэффициенты Д-МНЛ-регрессии неудобны для интерпретации, далее мы симулируем условные вероятности выбора статуса для индивидов по всем выделенным группам. Для этого мы фиксируем определенные значения лагированнных статусов для всех индивидов и, используя полученные коэффициенты, рассчитываем вероятность каждого состояния в настоящем периоде для «усредненного» индивида, зафиксировав для него все прочие характеристики на уровне средних значений по выборке.

В таблице П4-6 представлены симулированные вероятности выбора индивидами статуса на рынке труда. Согласно ей, вероятность быть занятым для мужчин выше, чем для женщин, а вероятность неактивности – наоборот, выше для женщин. Что же касается вероятности безработицы, то она невелика для обоих полов, но чуть выше для мужчин. Риск безработицы снижается с возрастом (достигая 5,3 % в группе 20–29 лет), а риски неактивности выше в крайних возрастных группах. С ростом образования вероятность быть занятым растет, а риск неактивности снижается. Максимальный риск безработицы при этом наблюдается в группе со средним образованием. Влияние типа поселения выражено не очень явно, но вероятность неактивности оказывается выше в столицах и в сельской местности. Для пенсионеров и студентов возрастает риск экономической неактивности.

Особый интерес для нас представляют условные вероятности межстатусных переходов (вероятности перехода из состояния i в году t – 1 в соответствующее состояние j в году t). Они представлены по строкам табл. П4-7. Эти оценки подтверждают и уточняют выводы, которые были получены на основе безусловных матриц переходов (в разделе 4.4). Мы видим, что вероятности движения через состояние экономической неактивности высоки и существенно превышают вероятности движения через безработицу. С вероятностью в 62 % безработные мужчины и 49 % безработные женщины находят работу в течение года и с вероятностью в 17 и 36 % соответственно уходят с рынка труда. Что же касается неактивных, то они в 73 % (мужчины) и 47 % (женщины) случаев переходят в занятые и лишь с вероятностью меньше 5 % попадают в безработицу.

Результаты симуляционных расчетов условных вероятностей еще нагляднее демонстрируют и высокий общий уровень мобильности на российском рынке труда, и особую транзитивную роль состояния неактивности. Так, условная вероятность перехода из занятых в неактивные составляет 10 % по сравнению с 8 % в безусловных матрицах переходов, а из неактивности в занятые она равна 57 % по сравнению с 16 % в безусловном случае. При этом условные вероятности других переходов изменились незначительно.

В таблицах П4-4 и П4-9 представлены матрицы безусловных и условных (симулированных) вероятностей межстатусных переходов для мужчин и для женщин с дальнейшей дезагрегацией пула занятых на бюджетников, небюджетников и неформалов (симулированные вероятности представлены в табл. П4-8). В этом случае наша зависимая переменная в уравнении (4–1) принимает пять значений. Основной вывод из расчетов заключается в том, что подтверждается высокая степень стабильности низкой мобильности работников бюджетного сектора. Если мужчины покидают его, то ради работы в небюджетном. Женщины же, покидая его, часто совсем уходят с рынка труда. Сопоставление двух наборов оценок (безусловных и условных) показывает, что результаты качественно близки, но «сырые» вероятности недооценивают интенсивность мобильности. Оценки вероятности сохранения статуса снижаются – значения соответствующих диагональных элементов в таблицах при контроле наблюдаемых переменных оказываются ниже, хотя и не намного. Это происходит, прежде всего, за счет повышения вероятности ухода в неактивность у женщин и выхода из неактивности у мужчин. Например, у мужчин вероятность перехода из неактивности в небюджетный сектор увеличивается с 15 до 32 % и в некорпоративный сектор – с 10 до 17 % (вход на рынок труда). У женщин особо выделяется прирост вероятностей перехода в неактивность из небюджетного сектора с 13 до 23 %, а из безработных – с 32 до 37 % (выход с рынка). Такие результаты хорошо согласуются с нашими общими выводами о том, что экономическая неактивность часто «работает» как своего рода стабилизатор и перекачивающий насос, замещая определенные функции безработицы. Индексы Шоррокса как количественные меры интенсивности мобильности при переходе к условным вероятностям на матрице 5*5 повышаются с 0,56 до 0,67 у мужчин и с 0,56 до 0,65 у женщин.

С чем связана такая «популярность» состояния неактивности? По-нашему мнению, это может быть зеркальным отражением низкой «популярности» безработицы из-за непривлекательных пособий и слабой доступности реальной помощи в трудоустройстве. Учитывая высокий оборот внутри пулов занятых и неактивных, естественно предположить, что поиск работы идет преимущественно из этих состояний.

4.7. Безработица: вклад потоков

Данные о межстатусных потоках на рынке труда дают дополнительные возможности для анализа динамики уровней занятости, безработицы и неактивности. Наибольший интерес в связи с этим представляет динамика уровня безработицы. Численность пребывающих в этом состоянии в каждый момент времени зависит от того, сколько было безработных в начале предшествующего периода (месяца, квартала, года) и сколько индивидов вошло в безработицу из занятости и неактивности (E→U и IN→U) и сколько вышло из безработицы в эти состояния (U→E и U→IN). Вызывается ли изменение (в нашем случае – снижение) безработицы соответствующим изменением в притоке в нее или же дело в изменившемся оттоке? Или это комбинация и того, и другого? Соотношение различных потоков может быть функцией институционального устройства рынка труда. Тогда ответ на этот вопрос полезен для выработки адекватной политики на рынке труда.

Анализ занятости и безработицы через призму потоков может опираться на разные методологии декомпозиции изменения безработицы, которые в целом схожи, хотя и имеют некоторую вариацию. Основной их смысл в том, чтобы получить разложение изменения безработицы (или, соответственно, занятости) на изменения во входящих в безработицу и исходящих из нее потоках. В ряде работ авторы рассматривают лишь два состояния на рынке труда (занятость и безработицу), представляя прирост или снижение безработицы как сумму двух слагаемых (см., например: [Fujita, Ramey, 2007; Shimer 2007, Elsby, Smith, Wadsworth, 2011]). Другие расширяют число возможных состояний на рынке труда до трех, добавляя к ним экономическую неактивность [Petrongolo, Pissarides, 2008].

Для декомпозиции изменения безработицы мы используем вероятности из матриц перехода, которые анализировались нами ранее. Конечно, для получения более точных оценок желательно иметь данные за месячные или квартальные периоды времени, но за отсутствием таковых мы работаем с данными РМЭЗ НИУ ВШЭ, собираемыми с годовым интервалом.

Как показывают Б. Петронголо и А. Писсаридес [Petrongolo, Pissarides, 2008], уровень безработицы u_t можно приближенно выразить через параметры интенсивности потоков:

(4–2)

где s_t – вероятность (transition rate) перехода из занятости в безработицу в году t, a f_t – в обратном направлении. Другими словами, показатель безработицы есть отношение величины входящего (E→U) потока к величине оборота между этими состояниями (E↔U). Тогда изменения в безработице можно записать как

(4–3)

где первое слагаемое отражает изменения, касающиеся входящего (в состояние безработицы) потока, а второе – исходящего.

Обозначим занятость, безработицу и неактивность в году t как E_t,U_t,I_t соответственно; f_0t и f_1t – вероятности перехода из безработицы в неактивность (U→IN) и занятость (U→E) соответственно; s_0t и s_1t – вероятности перехода из занятости в неактивность (E→IN) и безработицу (E→U), а e_0t и e_1t – вероятности перехода из неактивности в безработицу (IN→U) и занятость (IN→E). Тогда стационарные условия для безработицы и занятости могут быть записаны как

(4–4)

(4–5)

Решение уравнений (4–4) и (4–5) имеет следующий вид:

(4–6)

Уравнение (4–6) можно переписать как

(4–7)

где выражения и  могут быть проинтерпретированы как вклад неактивности (относительно безработицы и занятости) в изменение безработицы. Если обозначим s_t = s_1t + i_0t и f_t = f_1t + i_1t, то уравнение (4–7) идентично уравнению (4–2) и может быть разложено в уравнение (4–3). С помощью первых разностей суммарные потоки входящих в безработицу и исходящих из нее могут быть разложены на переходы между занятостью и безработицей и безработицей и неактивностью (см. уравнения (4–8) и (4–9)).

(4–8)

(4–9)

Если рассматриваем два состояниями, то далее измеряем тесноту связи между изменением потоков и изменением уровня безработицы. Следуя за C. Фужита и Г. Рамеем [Fujita, Ramey, 2007], для каждого из двух слагаемых правой части уравнения (4–3) рассчитываем , где j = s, f, а Δu_s и Δu_f представляют собой изменения в уровне безработицы, вызванные входящими и исходящими потоками соответственно. Так как Δu = Δu_s +Δu_f, то β_s + β_f = 1.Далее мы будем оценивать лишь β_s, т. е. изменение той части безработицы, за которую отвечают входящие в нее потоки. На втором этапе, следуя за Б. Петронголо и А. Писсаридесом [Petrongolo, Pissarides, 2008], мы делаем аналогичные разложения для уравнений (4–8) и (4–9).

Сначала представим результаты декомпозиции изменения безработицы при разбиении населения на две группы (табл. П4-10): занятых и безработных. Наши расчеты относятся к России, а данные по Великобритании, Франции и Испании, приводимые в таблице, взяты из работы [Petrongolo, Pissarides, 2008[. Исследуемые периоды в этих странах также характеризуются устойчивым снижением уровней безработицы. Следует однако отметить, что такого рода межстрановые сопоставления требуют определенной осторожности в интерпретации, поскольку российские данные имеют годовой интервал измерения в отличие от квартального для европейских стран и месячного для США. Тем не менее различия столь значительны, что не могут объясняться лишь особенностями измерения.

Значения β_s показывают взаимосвязь между изменением входящего в безработицу потока и суммарным изменением ее уровня. При этом мы измеряем лишь тесноту связи между ними, не учитывая знаки этих изменений. В России за исследуемый период уровень безработицы, по данным РМЭЗ НИУ ВШЭ, снизился с 8,1 % в 2000 г. до 4,8 % в 2012 г., т. е. почти вдвое. Вклад притока в это снижение составил около 96 %, что говорит о том, что рассасывание безработицы практически полностью происходило за счет сокращения входного потока. Суммарный отток из нее оставался примерно постоянным (с точки зрения вклада в динамику)[67]67
  В качестве аналогии представим бассейн с двумя трубами: входящей и исходящей. При постоянном оттоке уровень воды в нем будет определяться исключительно притоком.


[Закрыть].

В других странах картина была принципиально иной. Вклад притока не превышал 45 %, а значит, и рассасывание безработицы происходило в основном за счет активизации выхода из нее, в том числе на создаваемые рабочие места.

В таблице П4-11 приведены полученные нами результаты декомпозиции в случае трех состояний. Оценки для России даны в столбце 1, а в столбцах 2–4 – соответствующие оценки для Великобритании, США и Испании [Petrongolo, Pissarides, 2008; Shimer, 2008]. Для трех стран (кроме США) рассматриваемые периоды отличались устойчивым снижением уровня безработицы. Период для США охватывает более 40 лет, когда динамика безработицы была разнонаправленной.

Согласно табл. П4-11, снижение безработицы в России на 89 % объясняется «осушением» входящего потока, при этом 51 % приходится на вход из занятости (E→U) и еще 38 % – на переход из неактивного состояния (IN→U). Другими словами, из 3,3 п.п. (8,1 % – 4,8 %) 1,65 п.п. сокращения объясняется уменьшением входа из занятости и 1,35 п.п. – входа извне рабочей силы.

Полученные (для России) значения существенно отличаются от аналогичных показателей для других стран. Так, вклад потока (E→U) в России превышает соответствующие вклады в других странах в 1,5–2 раза. Вклад потока (E→U) также очень значителен и в разы больше, чем показатели других стран. Что касается изменения безработицы за счет оттока из нее, то тут российскому рынку труда особо «похвастаться» нечем. Потоки (U→E) и (U→IN) дают лишь по 5–6% от общего снижения (Δυ). В странах, с которыми мы можем сравнить себя в табл. П4-11, отток из занятости и особенно на рабочие места во много раз интенсивнее.

Какую историю в итоге нам рассказывают показатели потоков? Как она согласуется с тем, что мы знаем о поведении российского рынка труда, и что нового она добавляет?

Картина, которую рисуют полученные оценки, расширяет наши представления о политике на российском рынке труда. Пул безработных можно представить себе как «бассейн» (рис. П4-4), в котором есть два «входных крана» (из занятости и из неактивности) и соответственно два «выходных». Размер пула зависит от разности между входными и выходными потоками. Институты рынка труда являются своего рода регулировочными «кранами», меняющими интенсивность притока и оттока.

Жесткое трудовое законодательство, подкрепляемое – если надо – энергичным административным вмешательством, тормозит выталкивание с формальных рабочих мест. Это означает, что регулируется выходная «труба» из занятости, ведущая в безработицу. Низкий коэффициент замещения для пособий по безработице дестимулирует втягивание в этот пул. Тем самым регулируется «входной кран». Но таким же образом пособие поощряет быстрый выход из него. Что же касается оттока из безработицы в занятость, то создание новых рабочих мест на протяжении всего периода оставалось достаточно вялым ([Гимпельсон, Капелюшников, Рыжикова, 2012]; глава 1 настоящей книги). Это также означает, что если бы вдруг появились дополнительные причины для вытеснения из занятости или стимулы для того, чтобы индивиды предпочли безработицу как форму незанятости неактивности как другой ее форме, то безработица начала бы ускоренно расти. Так, увеличение размера пособий по безработице (pull) и интенсификация увольнений (push) могли бы ее сильно простимулировать.

Межстрановые различия во вкладах разных потоков в динамику безработицы хорошо отражают различия в принципиальных подходах к политике на рынке труда (и институтах). В нашей стране политики и чиновники озабочены преимущественно защитой существующих рабочих мест, а в странах ОЭСР – созданием новых. В первом случае инструментами являются законодательные и административные меры по ограничению увольнений, во втором – экономические по стимулированию новой занятости.

4.8. Заключение

Российский рынок труда имеет тот же «стандартный» набор институтов, что и большинство стран с рыночной экономикой. Однако эти институты настроены во многом «иначе», обеспечивая специфический – отличный от других стран – режим адаптации. Это проявляется в динамике основных показателей, характеризующих как запасы, так и потоки рабочей силы. Например, минимальная заработная плата, пособия по безработице, законодательство о защите занятости могут ускорять одни потоки и подтормаживать другие.

В этой работе мы исследуем мобильность рабочей силы на российском рынке труда в 2000–2012 гг., анализируя ее через призму основных потоков. Обсуждаемый период отличался значительным макроэкономическим «разнообразием», включающим и фазу быстрого экономического роста, и острый кризис 2008–2009 гг., и посткризисную адаптацию. Такие колебания влияли на реаллокацию рабочей силы: процессы выталкивания из занятости и втягивания в нее. В то же время именно за эти годы мы имеем необходимые микроданные.

В фокусе нашего анализа – динамика рынка труда, проявляющаяся в интенсивности и направленности основных потоков рабочей силы. Для этого используются панельные микроданные РМЭЗ за соответствующий период.

В исследовании мы последовательно применяем различные методологические приемы, которые дополняют друг друга и позволяют анализировать потоки под разными углами зрения. Во-первых, это матрицы переходов, документирующие вероятности межстатусных перемещений. Рассчитанные на их основе индексы Шоррокса дают интегральную оценку интенсивности перемещений. Во-вторых, это динамическая мультиномиальная логит-модель, которая отвечает на вопросы об индивидуальных детерминантах межстатусной мобильности и о наличии/отсутствии предопределенности, задаваемой прошлыми состояниями на рынке труда (наличие структурной зависимости). И, наконец, в-третьих, мы выделяем вклады входящих и исходящих потоков в динамику пула безработных.

Какие выводы мы можем сформулировать по итогам всех этих упражнений? Их несколько.

Мы документируем интенсивную мобильность между занятостью, безработицей и неактивностью. Матрицы перехода свидетельствуют о том, что безработица у нас не является застойным состоянием, и каждый второй из вчерашних (прошлогодних) безработных сегодня (через год) уже имеет работу. Сравнение индексов Шоррокса, рассчитанных нами для России, с соответствующими показателями мобильности в европейских странах подтверждает этот вывод.

В развитых странах, как правило, превалирует движение индивидов между состояниями занятости и безработицы, однако в нашей стране потоки конфигурированы иначе. Мы отмечаем особую роль состояния неактивности в адаптационных процессах на рынке труда. Оно не только ежегодно абсорбирует до трети всех безработных, но и с лагом в год возвращает значительную часть своего состава обратно в занятость. Более того, все используемые нами методы подтверждают, что неактивность частично берет на себя те функции, которые на рынке труда обычно выполняются безработицей. Это может быть отражением низкой «востребованности» специфических условий помощи безработным и признанием того простого факта, что при отсутствии альтернативного дохода надо браться за первую попавшуюся работу. Мизерные пособия и слабая доступность реальной помощи в трудоустройстве со стороны государственной службы занятости создают отрицательные стимулы для поиска работы из состояния безработицы. Индивиды предпочитают искать новую работу, уже имея какую-то, либо ожидают предложения вакансий, пребывая вне рынка труда. Высокий оборот внутри пулов занятых и неактивных позволяет предположить, что поиск работы идет преимущественно из этих состояний. По-видимому, низкое качество соединения работников с рабочими местами, подпитывающее высокий оборот рабочей силы, может быть следствием этой ситуации.

Особая абсорбционная способность неактивности имеет и структурные социально-демографические причины. Например, ранний возраст выхода на пенсию дает людям нетрудовой доход, позволяющий иначе строить стратегии поиска на рынке труда. Схожий эффект имеет и высокая степень вовлеченности в очное образование.

Стабильность занятости (а мы видим, что 90 % всех занятых сохраняют этот статус от года к году) не означает ее неизменность. Данные говорят о значительном обороте внутри этого пула, что связано и с неоднородностью рабочих мест внутри него, и с неслучайной сортировкой работников по рабочим местам. Для анализа потенциальной неоднородности мы делим всех занятых на три большие группы: работников бюджетного сектора, корпоративного и расширенного неформального. Такое деление отражает как эффекты регулирования, различающиеся по этим сегментам, так и возможные эффекты самоотбора в них. Оно высвечивает сильный контраст между слабой подвижностью в бюджетном секторе и высокой мобильностью в рыночном секторе и, особенно, в неформальном сегменте последнего.

В рамках нашего анализа мы исследовали также зависимость текущего состояния на рынке труда от прошлого состояния. Наш анализ показывает, что она значительна, но не абсолютна. При этом если мужчины оставляют бюджетный сегмент, то ради работы в небюджетном; женщины же, покидая его, уходят с рынка труда совсем. Роль неактивности как временного резервуара свободной рабочей силы особенно заметна для женщин. Однако и у мужчин она не может быть недооценена.

Наше исследование также свидетельствует о том, что динамика безработицы зависит главным образом от величины притока в нее, в то время как отток практически не влияет на ее движение. Приток же определяется темпом ликвидации рабочих мест, который меняется циклично, возрастая в кризис и снижаясь в периоды восстановления и роста. По-видимому, навес избыточной занятости, характерный для российских предприятий в 1990-е годы, понемногу рассеивался, снижая тем самым постепенно давление на поток из формальной занятости в безработицу. Можно ожидать, что отток из безработицы является функцией интенсивности создания новых рабочих мест, т. е. скоростью абсорбции безработных вновь генерируемой занятостью. Создание же, в свою очередь, оказывается слабо цикличным и почти постоянным во времени.

Полученная нами картина перемещений хорошо вписывается в институциональную матрицу российского рынка труда. Жесткое трудовое законодательство должно тормозить потоки из занятости в безработицу, что оно и делает. Оно же должно подтормаживать и наймы в формальном секторе, с чем тоже «неплохо» справляется. В то же время низкий уровень пособий должен служить барьером на вход в безработицу и стимулировать скорый выход из нее. Это мы также успешно наблюдаем. Таким образом, мы получаем более полное описание российского рынка труда, включающее такое важное измерение, как мобильность рабочей силы.

Продолжение и углубление данного исследования может идти в разных направлениях. Прежде всего, это анализ влияния институтов рынка труда и особенно системы помощи безработным (включая как пассивную, так и активную политику) на конфигурацию и интенсивность потоков. Другое направление предполагает более детальное изучение эффектов самоотбора, вызванных индивидуальными – в том числе ненаблюдаемыми – характеристиками индивидов. Чем лучше мы понимаем явные и скрытые механизмы мобильности, тем более точными будут рекомендации для политики на рынке труда.