ВОЗМОЖНОСТИ НАУКАСТИНГА ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЗАНЯТОСТИ ПРИ ПОМОЩИ КОНЪЮНКТУРНЫХ ОПРОСОВ ПРЕДСТАВИТЕЛЕЙ ПРЕДПРИЯТИЙ ОБРАБАТЫВАЮЩЕЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

Статья посвящена проверке возможности использования результатов опросов Росстата предприятий обрабатывающей промышленности для оперативного мониторинга (наукастинга) показателей занятости в отрасли и рынка труда России в целом. В работе использовались результаты опросов об уровне в текущем месяце и перспективах изменения в ближайшие 3 месяца численности занятых, которые опережают выход официальной статистики минимум на 1-1,5 месяца. Исследование показывает, что результаты опросов прежде всего отражают ситуацию со спросом компаний на труд. Полученные результаты демонстрируют, что в России связь опросов со статистикой проявляется ни через численность занятых (в том числе с учетом требуемых работников), в отличие от зарубежных исследований, а через совокупную продолжительность отработанного времени работниками, что обусловлено особенностями отечественного рынка труда. Наибольшая связь показателей опросов и статистики наблюдалась при сравнении циклических компонент (отклонение от тренда) и годовых темпов роста. Также опросы в ряде случаев благодаря компоненте ожиданий проявляют дополнительные опережающие свойства (помимо более быстрой публикации), указывая на изменение показателя на 1-3 месяца ранее.

1. Щербаков В. С., Харламова М. С., Гартвич Р. Е. Методы и модели наукастинга экономических показателей с помощью поисковых запросов // Развитие экономики регионов: пространственная трансформация, глобальные вызовы и перспективы экономического роста: материалы Межрегиональной научно-практической онлайн-конференции (Красноярск, 28 октября 2021 г.). Красноярск: Сибирский федеральный университет, 2022. С. 117-127.

2. Федеральная служба государственной статистики. Опережающие индикаторы по видам экономической деятельности. URL: https://rosstat.gov.ru/leading_indicators (дата обращения 20.11.2023).

3. Федеральная служба государственной статистики. Официальная статистика. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/10705# (дата обращения 23.09.2023).

4. Wohlrabe K. Das neue ifo Beschäftigungsbarometer // ifo Schnelldienst, ifo Institute - Leibniz Institute for Economic Research at the University of Munich. 2018. Vol. 71 (09). P. 34-36.

5. Ifo Institute - Leibniz Institute for Economic Research at the University of Munich. Ifo Employment Barometer. URL: https://www.ifo.de/en/survey/ifo-employment-barometer (дата обращения 23.09.2023).

6. Abberger K. Qualitative Business Surveys and the Assessment of Employment – A Case Study for Germany // International Journal of Forecasting. 2007. Vol. 23. P. 249-258. DOI:10.1016/j.ijforecast.2006.10.002.

7. Lehmann R. The Forecasting Power of the ifo Business Survey // CESifo Working Paper. 2020. No. 8291. 67 p. Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3603848.

8. Henzel S., Wohlrabe K. (2014). Das ifo Beschäftigungsbarometer und der deutsche Arbeitsmarkt // ifo Schnelldienst. 2014. Nr. 67 (15). P. 35-40.

9. Institute for employment research. IAB Labour Market Barometer. URL: https://iab.de/en/daten/iab-labour-market-barometer/ (дата обращения 23.09.2023).

10. Lehmann R., Wohlrabe K. Experts, firms, consumers or even hard data? Forecasting employment in Germany // MPRA Paper. 2016. No. 69611. 8 p. Available at: https://mpra.ub.uni-muenchen.de/id/eprint/69611.

11. Lehmann R., Weyh A. (2015). Forecasting employment in Europe: Are survey results helpful? // IAB-Discussion Paper. Institut für Arbeitsmarktund Berufsforschung (IAB), Nürnberg. 2015. No. 30/2015,

12. Österholm P. Improving Unemployment Rate Forecasts Using Survey Data // Finnish Economic Papers, Finnish Economic Association. 2010. Vol. 23(1). P. 16-26.

13. Капелюшников Р. И. Российский рынок труда: статистический портрет на фоне кризисов: препринт WP3/2023/02. М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2023. 78 с.

14. Wekker R. A Business Cycle Tracer for Small and Medium Sized Enterprises // The United Nations Economic Commission for Europe (UNECE). 2017. 25 p.

15. Stratford K. Nowcasting world GDP and trade using global indicators // Bank of England Quarterly Bulletin. 2013Q3. P. 233-243.

16. Гартвич Р. Е. Наукастинг выпуска обрабатывающей промышленности России с использованием данных опросов предприятий // Омский научный вестник. Серия: Общество. История. Современность. 2023. № 8 (4). С. 152-160. https://doi.org/10.25206/2542-0488-2023-8-4-152-160