Просмотр кода страницы Социально-демографические показатели зарегистрированных безработных: дизайны исследований на данных

== Данные: краткое описание ==

'''Набор данных''' — [https://data.rcsi.science/data-catalog/datasets/180/ Регистрируемая безработица в России: общие социально-демографические характеристики с детализацией до центра занятости населения.]

'''Источник данных''' — административные регистры Федеральной службы по труду и занятости. 

Доступный в открытом контуре проекта ИНИД набор данных содержит '''основные социально-демографические характеристики''' зарегистрированных в 2017—2020 годах безработных с привязкой к конкретному центру занятости населения (ЦЗН). Охватывает безработных в возрасте от 16 до 60 лет. К наименованиям ЦЗН был привязан точный адрес из справочника Роструда, а по адресу с помощью сервиса dadata.ru восстановлены географические координаты ЦЗН и ОКТМО муниципального района (городского округа), в котором расположен ЦЗН.

'''Единица наблюдения''' в датасете — совокупность личных дел с соответствующими характеристиками. Данные по каждому наблюдению приведены по следующим атрибутам:
* федеральный округ, регион;
* наименование ЦЗН, географические координаты ЦЗН, ОКТМО;
* количество наблюдений с соответствующими характеристиками, месяц обращения;
* возрастная группа, пол, уровень образования;
* отметка о повторном обращении, отметка об отсутствии официального опыта работы, факт трудоустройства.

== Дизайны исследований с использованием этих данных ==
==== Предложение № 1. Сопоставление общей и регистрируемой безработицы ====

<span style="font-family: TT Norms Medium; font-size:1.1em">Общий контекст</span><br>
При оценке уровня безработицы обычно используется два альтернативных показателя. Первый — уровень '''регистрируемой безработицы''' — отношение числа безработных, которые обратились в ЦЗН и были официально зарегистрированы в качестве безработных, к общей численности всего экономически активного населения страны. Второй — уровень '''общей безработицы''' — доля среди экономически активного населения группы граждан трудоспособного возраста, которые (1) не имеют работы; (2) предпринимают усилия, чтобы ее найти; (3) готовы к ней приступить в ближайшее время. 

Традиционно соотношение между регистрируемой и общей безработицей в России [https://econs.online/articles/opinions/vzryvnoy-rost-bezrabotitsy-pravda-ili-vymysel/ составляло примерно 1:5.] Однако весной 2020 года на фоне пандемии коронавируса и изменения правил выплаты пособия по безработице [https://cpur.ru/research_pdf/PP_covid_unemployment_2021.pdf два показателя сблизились.] Наличие альтернативных источников данных о безработице (регистрируемой и общей) позволяет изучить эффективность государства в деле сбора информации об ищущих новую работу, предоставления последним помощи в поиске работы. В данном случае сбор информации центрами занятости преимущественно зависит от воли самих граждан: без их непосредственного обращения в органы центров занятости последними информация получена быть не может. Таким образом, возможно проанализировать региональную и временную вариации в расхождении между регистрируемой и общей безработицей, зависящую от того, в какой степени граждане опираются на государство в поиске места работы. 
<br>
<br>
<span style="font-family: TT Norms Medium; font-size:1.1em">Исследовательские вопросы</span><br>
# Как отличается структура общей и регистрируемой безработицы по основным социально-демографическим характеристикам?
# Как меняется соотношение между двумя показателями в зависимости от действия внешних факторов (например, пандемии)?
# Какие граждане чаще обращаются в центры занятости, предпочитая их альтернативным методам поиска работы?
<br>
<span style="font-family: TT Norms Medium; font-size:1.1em">Базовый метод и его применение </span><br>

Основной метод исследования — описательные статистики и визуальный анализ доступных временных рядов в разрезе субъектов РФ и муниципалитетов. Такой анализ позволит провести детальное сопоставление структуры общей и регистрируемой безработицы по основным социально-демографическим характеристикам.

<span style="font-family: TT Norms Medium; font-size:1.1em">Необходимые дополнительные данные</span><br>
Для анализа структуры общей безработицы могут быть использованы данные [https://rosstat.gov.ru/compendium/document/13265 Выборочного обследования рабочей силы,] которое проводит Росстат, а также данные [https://www.hse.ru/rlms/ Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения] (РМЭЗ) НИУ ВШЭ.

<span style="font-family: TT Norms Medium; font-size:1.1em">Примеры похожих исследований</span><br>
* Konle-Seidl R., Lüdeke B. What harmonised and registered unemployment rates do not tell. IAB-Forschungsbericht, 2017, no. 6/2017.<ref>https://www.econstor.eu/handle/10419/182162</ref>
* Lee M.M., Zhang N. Legibility and the informational foundations of state capacity. Journal of Politics, 2017, vol. 79, no. 1, pp. 118—132.<ref>https://www.journals.uchicago.edu/doi/full/10.1086/688053</ref>

==== Предложение №2. Региональная вариация в эффективности услуг центров занятости ====

<span style="font-family: TT Norms Medium; font-size:1.1em">Общий контекст </span><br>
Существует большая вариация по регионам России в количестве обращений в ЦЗН. Среди обращающихся на протяжении всего периода, по которым имеются данные, примерно трети не удается найти работу, в связи с чем их дела закрываются. Эти обстоятельства и экономический шок, вызванный пандемией в 2020 году, дают возможность проанализировать региональную вариацию в эффективности оказания ЦЗН услуги помощи в поиске работы.
<br>
<br>
<span style="font-family: TT Norms Medium; font-size:1.1em">Исследовательские вопросы</span><br>
# Какие факторы, измеренные на региональном уровне или на уровне муниципального района/городского округа, увеличивали результативность предоставляемых центрами занятости населения услуг? 
# Каково соотношение в части обеспечения успешного трудоустройства безработного между факторами индивидуальных характеристик безработного и эффективности работы органов занятости населения? 
<br>
<span style="font-family: TT Norms Medium; font-size:1.1em">Возможные ограничения</span><br>
Органы занятости отслеживают статус занятости безработных только до тех пор, пока на них открыто личное дело. При этом личное дело может быть закрыто не только в связи с трудоустройством, но и по другим причинам: например, прохождение профессионального обучения или длительная неявка в ЦЗН (причины закрытия личных дел содержатся в [https://data.rcsi.science/data-catalog/datasets/162/ датасете с микроданными в продвинутом режиме доступа]). Кроме того, некоторым безработным, которые, например, обратились в ЦЗН во второй половине 2020 года, нужно больше времени для того, чтобы найти новую работу (выгрузка данных осуществлялась в конце декабря 2020 года). Таким образом, в данных оценка доли трудоустроенных безработных занижена — данные цензурированы справа, необходимо использовать специальные методы для учета этой особенности.
<br>
<br>
<span style="font-family: TT Norms Medium; font-size:1.1em">Базовый метод и его применение </span><br>
Для оценки влияния различных факторов на вероятность трудоустройства рекомендуется использовать одну из полупараметрических моделей выживания, например, модель пропорциональных рисков Кокса (регрессия Кокса). 

В качестве риска (зависимой переменной) в данном случае может рассматриваться условная вероятность выхода из безработицы в определенный момент времени. Поскольку в данной модели риск рассматривается как функция, которая зависит от времени, необходимо использовать дополнительные данные, отсутствующие в текущем датасете — о месяце трудоустройства безработного. 

В вектор объясняющих переменных могут быть включены индивидуальные характеристики (пол, возраст, уровень образования, опыт работы), внешние факторы (например, характеристики регионального или локального рынка труда) и характеристики услуг, полученных безработным гражданином в ЦЗН (направления на работу, переобучение). Анализ различных детерминант выхода из состояния безработицы позволит понять, какой вклад в этот процесс вносят непосредственно меры ЦЗН, а какой — прочие факторы.
<br>
<br>
<span style="font-family: TT Norms Medium; font-size:1.1em">Необходимые дополнительные данные</span><br>
* Данные о месяце трудоустройства безработного и другие более детализированные данные размещены в [https://data.rcsi.science/data-catalog/datasets/162/ продвинутом режиме доступа каталога ИНИД.]
* Данные об экономической активности на уровне региона или муниципального образования, а также другие показатели муниципальной статистики, доступные, например, в [https://data.rcsi.science/data-catalog/datasets/115/ Базе данных показателей муниципальных образований] (БД ПМО).
<br>
<span style="font-family: TT Norms Medium; font-size:1.1em">Примеры похожих исследований</span><br>
Stuken, T., & Korzhova, O. (2020). The Efficiency of State Employment Centers: Case of Russia. International Scientific Conference Strategic Management and Decision Support Systems in Strategic Management. <ref>https://doi.org/10.46541/978-86-7233-386-2_12</ref><br>
Denisova I. (2017). Exit of Senior Age Cohorts from the Russian Labour Market: a Survival Analysis Approach. Population and Economics, volume 1, issue 1, p. 152 - 175.<ref>https://populationandeconomics.pensoft.net/article/36031/download/pdf/</ref>

==== Предложение №3. Поиск работы в условиях кризиса. Анализ индивидуальных характеристик ====

<span style="font-family: TT Norms Medium; font-size:1.1em">Общий контекст</span><br>
Изучение профессионального статуса, его изменения в период кризиса — [https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0276562420300858 достаточно распространенный] класс исследований. В случае экономического шока и пандемии 2020 года ситуация являлась особенной ввиду того, что пандемия — кризис не экономический, но прежде всего кризис здравоохранения. Для защиты здоровья граждан были введены такие меры, как самоизоляция, ограничение работы предприятий, строек и офисов. Таким образом, пандемия изменила рынок труда, поскольку ввела определенные ограничения на занятие некоторыми профессиями, требующими личного контакта с другими работниками. Указанное воздействие может быть частично оценено с помощью анализа индивидуальных траекторий, граждан, воспользовавшихся услугами центров занятости до, во время и после пандемии. Кроме того, это позволит оценить краткосрочный эффект пандемии для рынка труда — исследовать, какие навыки и индивидуальные характеристики стали более востребованы в условиях данного кризиса.
<br>
<br>
<span style="font-family: TT Norms Medium; font-size:1.1em">Исследовательский вопрос</span><br>
Каким образом пандемия (введение ограничений, связанное с распространением вируса) изменила влияние индивидуальных характеристик на успех в нахождении работы при обращении в центры занятости населения? 
<br>
<br>
<span style="font-family: TT Norms Medium; font-size:1.1em">Базовый метод и его применение</span><br>
Для оценки влияния индивидуальных факторов предлагается использовать логистическую регрессию для бинарной зависимой переменной (1 — удалось найти работу, 0 — нет). Для оценки влияния пандемии на относительную важность различных индивидуальных показателей необходимо использовать модели с переменными взаимодействия. Модератором для индивидуальных характеристик в данном случае должно выступать время открытия дела. Возможны модификации модератора, при которых исследователь отследит даты введения локдауна на территории региона, в центр занятости которого обратился гражданин.

Второй возможный метод анализа — использование метода Difference-in-Difference («разность разностей»). В таком случае контрольная группа и группа воздействия будут строится на наблюдениях из разных отраслей в зависимости от того, насколько вводимые государством ограничения влияли на работу этих отраслей: группа воздействия — отрасли, работа которых в наибольшей степени была ограничена; контрольная группа — отрасли, которые пострадали менее сильно от локдауна.
<br>
<br>
<span style="font-family: TT Norms Medium; font-size:1.1em">Необходимые дополнительные данные</span><br>
* Информация о профессиях безработных есть в микроданных, размещенных в [https://data.rcsi.science/data-catalog/datasets/162/ продвинутом режиме доступа каталога ИНИД.]
* Данные об экономической активности на уровне региона или муниципального образования, а также другие показатели муниципальной статистики,  доступные, например, в [https://data.rcsi.science/data-catalog/datasets/115/ Базе данных показателей муниципальных образований] (БД ПМО).
<br>
<span style="font-family: TT Norms Medium; font-size:1.1em">Примеры похожих исследований</span><br>
Occupational mobility in Europe during the crisis: Did the social elevator break? Research in Social Stratification and Mobility, 72. <ref>https://doi.org/10.1016/j.rssm.2020.100549</ref>

[[Category: Дизайны исследований]]