Методические подходы к оценке неформальной и теневой занятости

Забелина О.В.1, Омельченко И.Б.1
1 Всероссийский научно-исследовательский институт труда Министерства труда и социальной защиты Российской Федерации, Россия, Москва

Статья в журнале

Теневая экономика (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 7, Номер 1 (Январь-март 2023)

Цитировать:
Забелина О.В., Омельченко И.Б. Методические подходы к оценке неформальной и теневой занятости // Теневая экономика. – 2023. – Том 7. – № 1. – С. 11-24. – doi: 10.18334/tek.7.1.117395.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=52252672
Цитирований: 2 по состоянию на 07.12.2023

Аннотация:
Актуальность исследования определяется усилением риска неформальности и ростом потенциала теневой занятости в России и ее регионах в период постпандемийного восстановления рынка труда, что создает новые вызовы государственной политике занятости. В данной статье авторы исследуют отличия дефиниций занятости в неформальном секторе, неформальной и теневой занятости как объектов государственной политики; представляют критический обзор ряда методических подходов к оценке неформальной занятости (через сопоставление доходов и расходов, через валовую добавленную стоимость, эконометрические подходы с использованием данных официальной статистики или результатов соцопросов); предлагают авторские методические подходы к оценке потенциала теневой занятости и определению для российских регионов целевых показателей снижения численности граждан в теневой занятости. Результаты исследования авторов могут быть использованы в рамках реализации политики формализации труда и легализации трудовых отношений в России и ее регионах для выработки целевых ориентиров в виде показателей оценки результативности усилий межведомственных структур по борьбе с теневой занятостью

Ключевые слова: занятость в неформальном секторе; неформальная занятость, теневая занятость, методические подходы



ВВЕДЕНИЕ

Пандемия COVID-19 стала одним из факторов, способствующих росту неформальной и теневой занятости. Проблемы, связанные с потенциальными последствиями данного риска, закладывают необходимость совершенствования нормативно-правовой базы Российской Федерации в отношении легализации трудовых отношений, а также определяют направления борьбы с теневой занятостью и формализации рынка труда на федеральном и региональном уровне.

Следует различать теневую, неформальную занятость и занятость в неформальном секторе.

К теневой экономике и, как следствие, занятости, относится любая нерегистрируемая и необлагаемая налогами экономическая деятельность, включая криминальную, а также нерегистрируемая в рамках крупных или средних зарегистрированных предприятий.

Неформальная занятость предполагает нерегистрируемую занятость на предприятиях формального сектора, предприятиях неформального сектора и в домашних хозяйствах (согласно рекомендациям 17-й Международной конференции статистиков труда – Международной классификации статуса в занятости) [1].

При этом под неформальным сектором понимается совокупность единиц, занятых производством товаров и услуг с целью обеспечения работой и доходами участвовавших в них лиц и обладающих характерными чертами предприятий домашних хозяйств [2].

Тогда занятость в неформальном секторе определяется как численность занятых в неформальном секторе, что подразумевает занятость на предприятиях, которым формально не был присужден статус юридического лица. Таким образом, речь идет преимущественно о самозанятых, занятых в индивидуальном предпринимательстве и занятых по найму у физических лиц независимо от того, осуществляют они свою деятельность легально (то есть имеют государственную регистрацию) или нет.

Эти категории зачастую тесно переплетены между собой, что обусловливает сложность отделения одного от другого на практике. В результате возникает проблема наложения понятий. Например, Капитонова Н.В., Капитонова А.А (2021), говоря о неформальной занятости, обращается к данным занятых в неформальном секторе [3] (Kapitonova, Kapitonova, 2021). Некоторые ученые в принципе обращаются к данным неформального сектора как к потенциальному индикатору масштабов теневой или неформальной занятости [4, 5] (Kubishin, 2020; Karpushkina, Danilova, Voronina, Savelieva, 2021). Другие пытаются определить неформальную занятость по собственным критериям, опираясь на данные социологических опросов [6, 7] (Hussmanns, 2004; Ramoni, Orlandoni, 2016). Например, Бирюкова С. и др. (2022) на основе данных опроса домохозяйств предлагает определять неформально занятых посредством критерия регистрации (легальности) дохода. Так, занятые вне корпоративного сектора, а также работники, получающие часть своей заработной платы неофициально, формируют неформальную занятость [8] (Biryukova, Sinyavskaya, Kareva, 2022).

Несмотря на то, что многие исследовательские публикации посвящены оценке воздействия на российскую экономику и общество различных элементов теневой экономики (таких как преступность, уклонение от уплаты налогов, коррупция и т.д.), попытки оценить масштабы влияния теневой экономики в целом и неформальной экономики в частности на занятость и рынок труда или на доходы населения представлены в контексте научных исследований относительно скудно.

Так, рассмотрение вопросов взаимосвязи теневой или неформальной экономики и рынка труда ограничивается выбором возможных показателей, которые могли бы использоваться для отражения того или иного механизма взаимодействия. Например, в исследования включаются уровень безработицы [9] (Tumunbayarova, Antsiferova, 2018), зарплаты и/или трудовые доходы [10] (Horvath, Yang, 2022), бедность [11] (Williams, Gashi, 2022), социальные гарантии [12] (Williams, 2014), оценка прекаризации труда [13](Swarna, Anjum, Hamid, Rabbi, 2022) и т.д.

В связи с этим данная статья затрагивает весьма актуальную и в то же время недостаточно изученную проблему, имеющую высокую практическую значимость.

Целью исследования авторов, результаты которого отражены в данной статье, была выработка методических подходов к оценке теневой занятости, позволяющих определять значения целевых показателей государственной политики занятости и формализации рынка труда и организовать мониторинг их достижения.

Новизна предложенного авторами проекта методики расчета потенциальной численности граждан в теневой занятости определяется двумя факторами. Во-первых, использованием для оценки потенциала скрывающих свою занятость граждан подхода «от обратного»: исключение из численности неработающих лиц в трудоспособном возрасте суммарной численности лиц, имеющих основания не работать (а именно, находящихся на обеспечении или получающих социальные выплаты). Во-вторых, использованием для оценки административных данных (ФФОМС, Социального фонда России, Роструда, Минпросвещения и Минобрнауки России), отличающихся более высокой точностью по сравнению с основанными на выборочном опросе населения данными обследования рабочей силы Росстата.

Предложенный авторами методический подход может быть использован для определения целевых показателей, которые должны быть достигнуты на основе реализации мер политики формализации труда и легализации трудовых отношений и для мониторинга результативности этих мер в России и ее регионах.

ОСНОВНАЯ ЧАСТЬ

Существует множество различных подходов к оценке теневой и/или неформальной занятости, занятости в неформальном секторе.

Например, подход «доходы минус расходы» (представленный, в частности, в разработках Азиатского банка развития) предполагает определение величины доходов от неформальной занятости путем вычитания из налогооблагаемых денежных доходов расходов на конечное потребление [14, 15] (Alderslade, Talmage, Freeman, 2006).

Принимая во внимание, что к налогооблагаемым доходам не относятся социальные выплаты, их величину также необходимо учесть при расчетах. Более того, в связи с тем, что денежный доход населения включает в себя категорию сбережений и «прочих доходов», куда относятся денежные трансферты, эти категории доходов необходимо включить в расчет величины доходов от неформальной занятости.

Тогда доход от неформальной занятости (II – Informal Income):

II = FI – ∆SEx , (1)

где FI – formal income – налогооблагаемые денежные доходы физических лиц и индивидуальных предпринимателей;

∆S – growth in savings – прирост сбережений; [1]

Ex – Expenditures – расходы на конечное потребление.

Представляется, что возможен расчет величины доходов от занятости в неформальном секторе при домножении формулы (1) на коэффициент, отражающий долю доходов от занятости в неформальном секторе в общей величине доходов от неформальной занятости (k):

II = k × (FI – ∆SEx) . (2)

Однако определение величины этого коэффициента является предметом отдельного научного исследования. Имея в распоряжении данные по рассматриваемым показателям в региональном срезе, возможно использование этого подхода для расчета величины доходов от неформальной занятости по отдельным субъектам Российской Федерации.

Альтернативный подход к оценке теневой занятости представлен в работах Карпушкиной А. и др. (2021) и Ворониной С. (2016) [5, 16] (Karpushkina, Danilova, Voronina, Savelieva, 2021; Voronina, 2016). В его основе лежит допущение, что сектор домашних хозяйств можно полностью рассматривать в качестве показателя доходов от занятости в неформальном секторе. Это допущение базируется на определении сектора домашних хозяйств в том виде, как он используется для расчета валовой добавленной стоимости. Сектор домашних хозяйств представляет собой совокупность домашних хозяйств, основными функциями которых являются потребление товаров и услуг, а также производство товаров и услуг для реализации и собственного использования, в том числе в рамках некорпорированных предприятий, принадлежащих домашним хозяйствам. С точки зрения производства, в сектор домашних хозяйств входят индивидуальные предприниматели и другие физические лица, осуществляющие производственную деятельность в границах производства, принятых в системе национальных счетов (СНС). Тогда валовая добавленная стоимость от занятости в неформальном секторе (ВДС н-ф.с):

ВДС(н-ф.с) = α × ВДС*, (3)

где α – доля конечного потребления домашних хозяйств;

ВДС* – валовая добавленная стоимость.

Множество исследований, посвященных теневой, неформальной занятости и/или занятости в неформальном секторе, опираются в расчетах на данные социологических опросов. Учитывая специфику теневой и неформальной занятости, наиболее точные оценки в рамках этого подхода можно получить относительно занятости в неформальном секторе. Предполагается, что по данным соцопроса строится модель множественной регрессии вида:

E = α1×IS + α2×X1+…+ αn×Xn , (4)

где E – earnings – денежные доходы индивида;

IS – informal sector – дамми переменная занятости индивида в неформальном секторе;

Xi – прочие социально-демографические факторы.

В результате построения такой модели рассчитывается оценка влияния фактора занятости индивида в неформальном секторе на его доходы – в размере α1. Тогда путем соотнесения данных по доходу в формальном секторе возможно получение приближенной оценки доходов от занятости в неформальном секторе.

Основные характеристики описанных выше подходов представлены в таблице 1.

Таблица 1 Подходы к оценке доходов населения, занятого в неформальном секторе, и/или доходов от неформальной занятости

Подход
Содержание
Дополнительно
«Доходы минус расходы»
Налогооблагаемые денежные доходы физических лиц и индивидуальных предпринимателей + Социальные и прочие выплаты +/- Прирост сбережений +/- Прирост реализуемых трансферт – Расходы на конечное потребление.
Данный подход можно дополнить, умножив полученное значение на величину вероятности того, что выявленное расхождение определено занятостью в неформальном секторе
Alderslade J., Talmage J. (2006) [15] (Alderslade, Talmage, Freeman, 2006)
Asian Development Bank (2011) [17]
Через расчет валовой добавленной стоимости
Валовая добавленная стоимость в результате занятости в неформальном секторе:
ВДС(н.с) = α × ВДС*,
где α – доля конечного потребления домашних хозяйств i-го региона в фактическом конечном потреблении домашних хозяйств РФ, ВДС* – валовая добавленная стоимость сектора домашних хозяйств
Karpushkina A.V. et al. (2021) [5] (Karpushkina, Danilova, Voronina, Savelieva, 2021);
Voronina S. (2016) [16] (Voronina, 2016)
Эконометрический подход
По данным официальной статистики или по результатам соцопроса возможно построение модели регрессии, отражающей связь между занятостью в неформальном секторе (или неформальной занятостью) и величиной доходов
Tansel A., Kan E. (2012) [18] (Tansel, Kan, 2012);
Beccaria L., Groisman F. (2015) [19] (Beccaria, Groisman, 2015);
Krstić G., Sanfey P. (2010) [20] (Krstić, Sanfey, 2010)
Источник: составлено авторами.

Несмотря на несомненную научную значимость оценок занятости в неформальном секторе (или неформальной занятости, теневой занятости), полученных описанными методами, их затруднительно использовать в ходе текущего мониторинга результативности мер государственной политики, направленной на снижение уровня теневой занятости и легализацию трудовых отношений.

Попытка выработки инструментария для оценки масштаба явления, рассматриваемого как негативное для рынка труда, а потому подлежащего минимизации с помощью комплекса мер на уровне федерального центра и региональных органов власти, была предпринята сотрудниками Всероссийского научно-исследовательского института труда Минтруда России (с участием авторов данной статьи). Авторами предложен проект методики оценки потенциальной численности граждан в теневой занятости (в дальнейшем – Методика).

При этом под теневой занятостью в рамках Методики подразумевается деятельность граждан, имеющая признаки трудовых или гражданско-правовых отношений (предпринимательской деятельности), связанная с удовлетворением личных и общественных потребностей, использованием личного труда и приносящая им заработок, вознаграждение или иной доход, осуществляемая без оформления трудовых отношений, заключения договоров гражданско-правового характера, регистрации в качестве индивидуального предпринимателя или физического лица, применяющего специальный налоговый режим «Налог на профессиональный доход».

При теневой занятости факт установления трудовых или гражданско-правовых отношений между сторонами (в т.ч. работником и работодателем) скрывается от официальных властей по инициативе сторон (или одной из сторон), не контролируется государством и обществом, не фиксируется официальной государственной статистикой. Целью теневой занятости для ее участников является желание обойти тот или иной закон, прежде всего – уклонение от уплаты налогов и социальных взносов.

Методический подход заключается в оценке потенциальной численности граждан в теневой занятости через расчет численности неработающих граждан, скрывающих свою занятость, и потому не предполагает проведение анализа доходов и расходов граждан.

В дальнейшем (после апробации на федеральном и региональном уровнях) возможно дополнение Методики определением и учетом числа граждан, находящихся в теневой занятости, на основании оценки их доходов и расходов (с выделением различных категорий граждан, не охваченных стартовым методическим подходом).

Для оценки численности граждан в теневой занятости авторами предлагается использовать следующие данные:

- численность застрахованных по обязательному медицинскому страхованию неработающих лиц, по данным Федерального фонда обязательного медицинского страхования (ФФОМС);

- сведения о численности официально зарегистрированных безработных; обучающихся 10–11 классов; студентов СПО и ВО, обучающихся на очном отделении; инвалидов и других категорий неработающих граждан, по данным Роструда, Минпросвещения России, Минобрнауки России, Пенсионного фонда и Фонда социального страхования Российской Федерации (Социального фонда России).

Численность неработающих из числа застрахованных лиц (граждан) в трудоспособном возрасте, по данным ФФОМС, рассчитывается ежегодно на основании следующих показателей:

₋ численность застрахованных неработающих лиц (Y);

₋ численность неработающих лиц в возрасте от 0 до 15 лет (включительно) (Y1);

₋ численность неработающих лиц старше трудоспособного возраста с момента наступления нормативного пенсионного возраста (Y2).

Численность отдельных категорий граждан, имеющих основания не работать, определяется в разрезе следующих источников административных данных:

Фонд социального страхования Российской Федерации (с 2023 года -Социальный фонд России):

₋ численность граждан, находящихся в отпуске по уходу за детьми в возрасте до полутора лет (X1).

Пенсионный фонд России (с 2023 года – Социальный фонд России):

- численность неработающих лиц трудоспособного возраста, осуществляющих уход за нетрудоспособными, (X2);

численность неработающих инвалидов трудоспособного возраста (X3).

Министерство просвещения Российской Федерации

₋ численность обучающихся 10–11 классов (X4);

₋ численность обучающихся, осваивающих образовательные программы среднего профессионального образования (X5).

Министерство науки и высшего образования Российской Федерации

₋ численность обучающихся, осваивающих образовательные программы высшего образования в очной форме (X6).

Федеральная служба по труду и занятости

- численность безработных, зарегистрированных в органах государственной службы занятости (X7).

Расчет показателя потенциальной численности граждан в теневой занятости осуществляется в два этапа.

1-й этап – определение численности неработающих лиц (граждан) в трудоспособном возрасте (N) по формуле:

, (5)

где Y – численность застрахованных по ОМС неработающих лиц, чел.;

Y1 – численность неработающих лиц в возрасте от 0 до 15 лет (включительно), чел.;

Y2 – численность неработающих лиц старше трудоспособного возраста с момента наступления нормативного пенсионного возраста, чел.

2-й этап – определение потенциальной численности граждан в теневой занятости (P) по формуле:

, (6)

где – численность неработающих лиц (граждан) в трудоспособном возрасте, чел.;

– суммарная численность лиц, имеющих основания не работать, которая определяется путем суммирования численности следующих категорий граждан:

X1 – численность граждан, находящихся в отпуске по уходу за детьми в возрасте до полутора лет, чел.;

X2 – численность неработающих лиц трудоспособного возраста, осуществляющих уход за нетрудоспособными, чел.;

X3 – численность неработающих инвалидов трудоспособного возраста, чел.;

X4 – численность обучающихся 10–11 классов, чел.;

X5 – численность обучающихся, осваивающих образовательные программы среднего профессионального образования, чел.;

X6 – численность обучающихся, осваивающих образовательные программы высшего образования в очной форме, чел.;

X7 – численность безработных, зарегистрированных в органах государственной службы занятости, чел.

Согласно предварительным расчетам, в 2021 году потенциальная численность граждан в теневой занятости составила в целом по Российской Федерации примерно 11 499,0 тыс. чел.

Следует иметь в виду, что в потенциальную численность граждан в теневой занятости входят лица, ищущие работу и не зарегистрированные в службе занятости населения; лица трудоспособного возраста, находящиеся на содержании у членов семьи и другие категории лиц (которые не могут быть отнесены к гражданам в теневой занятости). Поэтому при реализации политики формализации труда и снижения потенциала теневой занятости авторы предлагают устанавливать для российских регионов целевой показатель на уровне не более 30% от потенциальной численности граждан в теневой занятости на трехлетний период. Такое значение получено авторами на основе предварительных расчетов с использованием данных Федеральной службы государственной статистики за 2019–2021 гг. по формуле:

Чтз = P – Чпр –Чжр -(Чоб – Чбез)-Чдх -Чм, (7)

где Pпотенциальная численность граждан в теневой занятости, тыс. чел.;

Чпр – потенциальная рабочая сила (в т.ч. лица, которые ищут работу, но не готовы к ней приступить; не ищут работу, но готовы приступить к ней) в трудоспособном возрасте, тыс. чел.;

Чжрлица, желающие работать, но не ищущие работу, и не готовые приступить к ней, в трудоспособном возрасте, тыс. чел.;

Чобобщая численность безработных по методологии Международной организации труда, тыс. чел.;

Чбез – численность безработных, зарегистрированных в органах службы занятости, тыс. чел.;

Чдхзанятое население в трудоспособном возрасте, у которого место основной работы – собственное домашнее хозяйство по производству продукции сельского, лесного хозяйства, охоты и рыболовства для продажи или обмена;

Чм – молодежь (в возрасте от 16 до 24 лет), которая не учится, не работает и не приобретает профессиональных навыков (по данным выборочного обследования рабочей силы).

Авторы понимают, что акцент данной методики на использование административных данных существенно ограничивает ее исследовательские возможности для анализа теневой занятости, особенно при необходимости ретроспективного анализа. В связи с этим для комплексной оценки ситуации с неформальной занятостью на рынке труда (со всеми допущениями и ограничениями) следует использовать также данные о численности, динамике и структуре занятых в неформальном секторе.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Государственная политика занятости в Российской Федерации держит сегодня в фокусе не только безработных граждан, но и различные социальные группы занятого населения, в т.ч. локализующиеся в неформальном секторе и в теневой занятости. Важными векторами новой политики занятости становятся формализация труда и снижение потенциала теневой занятости.

Несмотря на несомненную научную значимость оценок занятости в неформальном секторе (или неформальной занятости, теневой занятости), полученных различными отечественными и зарубежными авторами, практическое использование предложенных ими методических подходов в деятельности федеральных и региональных органов исполнительной власти и органов службы занятости затруднительно.

Авторами данной статьи предложена методика определения потенциальной численности граждан в теневой занятости, проведена (в порядке ее апробации) оценка потенциальной численности граждан в теневой занятости и определены значения целевых показателей по выявлению теневой занятости для субъектов Российской Федерации и Российской Федерации в целом.

Безусловно, методика является «стартовой», она должна быть апробирована в ходе использования при мониторинге достижения целевых показателей. Сегодня методика не улавливает так называемую серую занятость с получаемыми работниками «зарплатами в конверте» сверх официальных выплат; есть проблемы с возможностью одновременного получения данных для расчета из разных источников. В связи с этим авторы продолжат исследование для улучшения технологичности расчетов и повышения достоверности результатов оценки теневой занятости в ее разных проявлениях.

[1] Предполагается, что увеличение сбережений уменьшает возможности потребления «сегодня», в текущем периоде.


Источники:

1. Guidelinesconcerningastatisticaldefinitionofinformalemployment, endorsed by the Seventeenth International Conference of Labour Statisticians (November-December 2003); in: Seventeenth International Conference of Labour Statisticians (Geneva, 24 November - 3 December 2003), Report of the Conference; Doc. ICLS/17/2003/R [Электронныйресурс] // InternationalLabourOffice. – 2003. -URL:http://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---dgreports/stat/documents/normativeinstrument/wcms_087622.pdf(датаобращения 30.11.2022)
2. Методологические положения по измерению занятости в неформальном секторе экономики. Федеральная Служба Государственной Статистики (Росстат). [Электронный ресурс]. URL: https://www.gks.ru/bgd/free/b99_10/isswww.exe/stg/d030/i030150r.htm (дата обращения: 30.11.2022).
3. Капитонова Н.В., Капитонова А.А. Тенденции развития теневой экономики современной России // Теневая экономика. – 2021. – № 1. – c. 9-18. – doi: 10.18334/tek.5.1.111962.
4. Кубишин Е.С. Неформальная занятость в России: причины, влияние на экономику и общество, перспективы легализации в пост-коронакризисный период // Economics. Yesterday. Today and tomorrow. – 2020. – № 10. – c. 66-81.
5. Karpushkina A.V., Danilova I.V., Voronina S.V., Savelieva I.P. Assessing the Impact of Employment in the Informal Sector of the Economy on Labor Market Development // Sustainability. – 2021. – № 13. – p. 8435. – doi: 10.3390/ su13158435.
6. Hussmanns R. Measuring the informal economy: From employment in the informal sector to informal employment // Policy Integration Department Bureau of Statistics International Labour Office. 2004. – p. 42.
7. Ramoni J., Orlandoni G. Assessing the loss due to working in the informal sector in Venezuela // Lecturas de Economía. – 2016. – № 64. – p. 33-58.
8. Biryukova S.S., Sinyavskaya O.V., Kareva D.E. Long-term dynamics of informal employment and its relationship with the poverty of the Russian population against the backdrop of the COVID-19 pandemic // Population and Economics. – 2022. – № 6(1). – p. 14-25. – doi: 10.3897/popecon.6.e78235.
9. Тумунбаярова Ж.Б., Анциферова М.Д. Неформальная занятость: причины и факторы, определяющие ее уровень // Теневая экономика. – 2018. – № 4. – c. 139-149. – doi: 10.18334/tek.2.4.40935.
10. Horvath J., Yang G. Unemployment dynamics and informality in small open economies // European Economic Review. – 2022. – p. 103949. – doi: 10.1016/j.euroecorev.2021.103949.
11. Williams C., Gashi A. Evaluating the wage differential between the formal and informal economy: a gender perspective // Journal of Economic Studies. – 2022. – № 4. – p. 735-750. – doi: 10.1108/JES-01-2021-0019.
12. Williams C. The informal economy and poverty: evidence and policy review. - Joseph Rowntree Foundation, 2014. – 51 p.
13. Swarna N.R., Anjum I., Hamid N.N., Rabbi G.A. Understanding the impact of COVID-19 on the informal sector workers in Bangladesh // PLoS ONE. – 2022. – № 17(3). – p. e0266014. – doi: 10.1371/journal.pone.0266014.
14. Five Things to Know about the Informal Economy. International Monetary Fund. [Электронный ресурс]. URL: https://www.imf.org/en/News/Articles/2021/07/28/na-072821-five-things-to-know-about-the-informal-economy (дата обращения: 30.11.2022).
15. Alderslade J., Talmage J., Freeman Y. Measuring the informal economy – one neighborhood at a time. - The Brookings Institution Metropolitan Policy Program, 2006. – 36 p.
16. Voronina S. The Impact of Reallocation in Informal Employment on Labor Productivity in Russian Regions // Ross. Predprin. – 2016. – № 17. – p. 315–328.
17. The Informal Sector and Informal Employment in Indonesia // Asian Development Bank, BPS-Statistics Indonesia. - 2011. - 135 р
18. Tansel A., Kan E. The Formal/Informal Employment Earnings GAP: Evidence From Turkey // Turkish Economic Association. – 2012. – № 2012/23. – p. 47.
19. Beccaria L., Groisman F. Informality and labour market segmentation: the case of Argentina // CEPAL Review. – 2015. – № 117. – p. 121-136.
20. Krstić G., Sanfey P. Earnings inequality and the informal economy: evidence from Serbia // European Bank for Reconstruction and Development. – 2010. – № 114. – p. 23.

Страница обновлена: 05.08.2024 в 09:39:28