Коротко: снижение системной (естественной) безработицы достигается через повышение скорости и качества совпадения рабочих мест и рабочих (увеличение коэффициента совпадения и скорости трудоустройства $f$) и/или через сокращение темпов увольнений $s$. Математическая основа (стандартная модель совпадения вакансий и безработных):
- функция совпадения: $$M(U,V)=m{U}^{\alpha }{V}^{1-\alpha },$$ где $U$ — число безработных, $V$ — вакансий, $m$ — эффективность совпадения, $0<\alpha <1$.
- скорость нахождения работы (на одного безработного): $$f=\frac{M(U,V)}{U}=m{\theta }^{1-\alpha },\theta =\frac{V}{U}(\text{вакансио-отношение}).$$ - стационарный уровень безработицы: $$u^{\ast }=\frac{s}{s+f}.$$
Как реформы влияют на параметры и почему это снижает $u^{\ast }$
1) Изменение законодательства о занятости (гибкость контрактов, налоги на труд, компенсации за увольнение, система защиты):
- Уменьшение транзакционных/административных барьеров для найма повышает $f$ (легче открывать рабочие места) и увеличивает вакансии $V$.
- Снижение чрезмерных выплат при увольнении снижает барьер для найма, но может повышать текучесть ($s$). Поэтому эффективна стратегия "flexicurity": гибкость найма + развитая система переобучения и пособий по поиску работы — увеличивает $f$ и не обязательно повышает $s$ в долгосрочном.
- Сокращение длительности или ужесточение условий выплат по безработице снижает склонность откладывать поиск (уменьшает резервную зарплату), повышая $f$. Но чрезмерное сокращение пособий вредно в условиях плохого спроса.
2) Реформа системы образования и активная политика рынка труда (ALMP: обучение, переподготовка, стажировки, посредничество):
- Улучшение соответствия навыков спросу повышает коэффициент совпадения $m$, снижая структурную несоответствие (skill mismatch) и повышая $f$.
- Система дуального обучения, непрерывное обучение по месту работы и программы быстрой переподготовки ускоряют трудоустройство и снижают длительность безработицы.
- Фокус на базовых и трансверсальных навыках повышает мобильность между профессиями (увеличивает $m$).
3) Мобильность рабочей силы (географическая и профессиональная):
- Уменьшение барьеров переезда (жильё, транспорт, признание квалификаций) делает вакансии более доступными, увеличивает эффективное $\theta$ в регионах и $m$ в целом, что повышает $f$.
- Меры: субсидии на переезд, информация о вакансиях, взаимное признание дипломов, транспортная инфраструктура.
Пример качественного численного эффекта (иллюстрация):
- Пусть до реформ: $s=0.02,f=0.18\Rightarrow u^{\ast }=\frac{0.02}{0.02+0.18}=0.10$ (10%).
- После повышения $f$ до $0.24$ (лучшее совпадение + мобильность): $u^{\ast }=\frac{0.02}{0.02+0.24}\approx 0.0769$ (≈7.7%) — снижение на ≈2.3 п.п.
Временные рамки и мониторинг
- Среднесрочная перспектива: 2–5 лет для ощутимого снижения $u^{\ast }$ при комплексных реформах (образование, ALMP, мобильность, корректные правила занятости).
- Метрики для оценки: скорость нахождения работы $f$, скорость увольнений $s$, длительность безработицы, вакансио-отношение $\theta$, сдвиги кривой Бевериджа (Beveridge curve), показатели mismatch (процент вакансий, требующих дефицитных навыков).
Риски и компромиссы (коротко)
- Увеличение текучести при чрезмерной гибкости контрактов (рост $s$) — поэтому важен баланс гибкости и социальной защиты.
- Неполные или плохо таргетированные ALMP дорогостоящи и дают слабый эффект.
- Социальное неравенство и качество рабочих мест — политические и регуляторные компромиссы.
Рекомендация (сжатая): сочетать реформы — целенаправленное образование/переподготовка + улучшение мобильности + гибкость найма при эффективных ALMP и адекватной системе пособий — это повышает $m$ и $f$, удерживает $s$ под контролем и снижает системную безработицу в среднесрочной перспективе.