Original size 840x1264

Динамика сокращения теневой занятости в России

PROTECT STATUS: not protected

Идея

post

Каждый пятый человек в России ещё десять лет назад работал неофициально. Ни налогов, ни больничных, ни пенсий. При анализе данных меня интересовало, меняется ли ситуация в России в связи с принятием новых мер по борьбе с безработицей и привлечению людей в официальный сектор. Если да, то в какую сторону?

Начнём с главного: почему это важно? Теневая занятость — это не просто цифры в отчётах. Это потерянные деньги для бюджета, которые могли бы пойти на школы, дороги и медицину. Это тысячи работников без социальных гарантий. Но за последние 10 лет доля неофициальной занятости упала с 20% до 12%. Об этом и пойдет речь дальше.

big
Original size 1368x768

нейросеть leonardo.ai

Статисника по занятости населения в официальном и теневом секторах взята с официального сайта федеральной службы государственной статистики — Росстата.

Для наглядности материалов будут использоваться следующие виды диаграмм: тепловая диаграмма, пузырьковая диаграмма, гистограмма, круговая диаграмма. Они, на мой взгляд, лучше всего дают понимание данных относительно друг друга

big
Original size 1368x768

нейросеть leonardo.ai

Используемые библиотеки Python:

  1. pandas — работа с табличными данными: анализ, очистка, обработка.
  2. numpy — математические операции с массивами и матрицами.
  3. matplotlib.pyplot — построение статических графиков: линейные, столбчатые, scatter-plot и другие.
  4. seaborn — создание визуально-привлекательных статистических графиков
  5. plotly.express — создание интерактивных графиков в одну строку.
  6. plotly.graph_objects — построение интерактивных графиков с большим количеством настроек, чем plotly.express.
  7. plotly.io — управление настройками Plotly: рендеринг, экспорт графиков.
  8. kaleido — экспорт интерактивных графиков Plotly в статические изображения.

Использованные нейросети:

  1. leonardo.ai
  2. deepseek
  3. iloveimg

Этап работы № 1

Были скачаны две таблицы Excel с данными по занятости населения в официальном и теневом секторах. Это задало вектор дальнейшего исследования.

Original size 1368x768

нейросеть leonardo.ai

Среди множества данных, которые содержались в файлах, больше всего меня заинтересовали разделы о  численности занятых людей в официальном секторе и теневом, численность занятых людей в обоих секторах по виду деятельности и уровню образования. На основе этих данных были составлены новые таблицы в формате .csv для последующей работы с ними.

Original size 1368x768

нейросеть leonardo.ai

Этап работы № 2

Составленные таблицы .csv я закинула в нейросеть Deepseek с подробным описанием того, как нужно обработать данные и как какие аналитические диаграммы построить на их основе.

Просматривая данные в исходных файлах Excel у меня возникло несколько гипотез и предположений, которые я решила проверить: подтвердить или опровергнуть при помощи анализа, сравнения данных в различных срезах, изучения динамики изменения по годам, возрастным группам и сферам экономики.

Original size 1368x768

нейросеть leonardo.ai

Так как образ рабочего человека у меня ассоциируется с синим, то было принято решение сделать этот проект в темно-синих оттенках. Для разнообразия были добавлены бежевый и голубой и фиолетовые цвета. Фон темный, поэтому цвет шрифта белый.

Глобальная картина занятости

Рассмотрим глобальную картину занятости населения, а именно процентное оттошение теневого сектора к официальному с 2013 до 2023 годы. Можно заметить, что количество процентов людей, занятых в неофициальных сферах снижается. Явно это прослеживается у людей из категории 15-19 лет и 70+. Делее мы рассмотрим это более детально.

Original size 2796x2160
Original size 845x335

Обратите внимание на следующие графики. Они показывают процент занятых с офицальном и теневом секторах относительно общего количества занятых:

Размер и цвет пузырьков зависит от величины процента занятых в для разных возрастных групп на протяжении одинадцати лет с 2013 по 2023 годы включительно.

Видно, что доля занятых снижается в возрстных группах 20-24 и 25-29 лет, а в старших возрастных группах — наоборот — увеличивается.

Original size 5262x1608
Original size 5262x1608

Если нормализовать зависимость цвета от величины процента внутри каждой возрастной группы, то видим еще более интересную картину:

— самая высокая динамика уменьшения занятости наблюдается в возрастной группе 20-24 года. В группах 25-29 и 50-54 количество занятых тоже снизилось. Причем, в обоих группах и в официальном, и в неофициальном секторах.

— при этом, среди возрастов 30-44 и в старших возрасных группах (55-70+) года наблюдается рост занятости в официальных сферах.

— в неофициальном секторе не наблюдается такой выраженной динамики в группах 45-59 и 60-64 лет.

Original size 5262x1608
Original size 5262x1608
Original size 921x240

Данный фрагмент кода одинаковый для обеих пузырьковых диаграмм

Из графиков можно сделать несколько выводов:

Наблюдается общее снижение занятости как в официальном, так и в неофициальном секторах среди молодежи и средних возрастных групп. Это может быть связано с повышением качества образования.

В старших возрастных группах наблюдается рост занятости, что может быть связано с увеличением пенсионного возраста, необходимостью и/ли возможностью продолжать работать.

Самое активное рабочее население в возрасте от 30 до 49 лет переходит из теневого сектора в официальный. Это связано, возможно, с желанием получать пенсию и другие субсидии от государства.

Занятость по уровню образования

Динамика сокращения теневой занятости в России
Project created at 23.03.2025
We use cookies to improve the operation of the HSE website and to enhance its usability. More detailed information on the use of cookies can be fou...
Show more