Предпринимательская активность и теневая занятость в регионах России

Введение

Российский рынок труда демонстрирует устойчивое структурное противоречие. С одной стороны, предпринимательский сектор России показывает устойчивый количественный рост: по данным ФНС России, число субъектов МСП в Едином реестре достигло 6,4 млн в 2025 году (+3,2% к предыдущему году) [1], а число зарегистрированных самозанятых по итогам 2025 года выросло на 26,8% и составило 15,427 млн человек [2]. С другой стороны, доля занятых в неформальном секторе, по данным Росстата, варьируется от 2,67% до 54,40% по субъектам Российской Федерации при среднем значении 20,65% и медиане 19,13% [3]. Разброс в 51,73 процентного пункта указывает на то, что предпринимательская активность как таковая не является достаточным условием снижения теневой занятости.

Несмотря на то, что теневая занятость позволяет людям поддерживать уровень доходов в текущем моменте, она неизбежно приводит к снижению уровня доходов в будущем, так как отсутствие налогов и перечислений в социальный фонд ведет к необеспеченности пенсионной системы, а также формирует риски исполнения социальных обязательств государства в будущем. Ситуация усугубляется текущей демографической ситуацией, выражающейся в сокращении экономически активного населения России. Так, по оценкам Минтруда России, к 2030 году объем сокращения работоспособного населения оценивается в 6 млн человек [4].

Борьба с теневой занятостью является одной из важнейших задач по пополнению бюджета. В эту работу включены как налоговые, так и региональные органы власти. С 2025 года Рострудом ведется реестр работодателей, допустивших факты нелегальной занятости (Федеральный закон от 12.12.2023 № 565-ФЗ).

Эта политика дает определенные результаты. За девять месяцев 2024 года силами межведомственных рабочих групп было выявлено более 663 тыс. человек в теневой занятости, из которых 620 тыс. (около 97%) были легализованы. 46% из них заключили трудовые договоры, 27% оформлены как самозанятые, 19% зарегистрированы как индивидуальные предприниматели, 1,4% заключили гражданско‑правовые договоры [5].​ В 2025 году в российских СМИ и аналитических обзорах сообщается, что из теневой занятости вышли около 976 тыс. человек, что на примерно 20% больше, чем в предыдущем периоде.​ При этом Минтруд ставит задачу снизить теневую занятость на 30% к 2026 году по сравнению с уровнем 2023 года, что косвенно подтверждает ориентир на дальнейшее обеление [6].

Следует отметить, что применяемые для борьбы с теневой занятостью меры применяются налоговыми и другими органами повсеместно, однако, теневая занятость и ее детерминанты неизбежно должны иметь региональную специфику и соответственно, мероприятия по борьбе с теневой занятостью также должны применяться дифференцированно. Статистическая оценка теневой занятости также проводится федеральной службой статистики путем сопоставления неформальных доходов с формальными. Вместе с тем ориентация исключительно на официально фиксируемые доходы сопряжена с методологическим ограничением: в регионах с высокой долей теневой занятости реальные доходы систематически занижаются.

Данное исследование посвящено изучению региональных особенностей неформальной занятости и выявлению характера взаимосвязи различных форм предпринимательской активности и уровнем неформальной занятости в регионах РФ.

В статье выдвинуты две гипотезы:

H1: отсутствует устойчивая связь между развитием предпринимательства и уровнем неформальной занятости (разрыв устойчивой связи);

H2: в России существуют качественно различные региональные механизмы воспроизводства неформальной занятости, детерминированные разными факторами и требующие дифференцированных инструментов региональной политики.

Статья имеет следующую структуру: во втором разделе рассматриваются теоретические основы исследования, в третьем разделе описаны методы исследования, четвертая часть посвящена результатам и их обсуждению, в завершающей части статьи сформулированы выводы.

Обзор литературы

Предпринимательская активность и формализация рынка труда

Теоретические основы исследования неформальной занятости формировались в нескольких взаимосвязанных направлениях. Пионерные работы в области измерения масштабов теневой экономики и ее взаимосвязи с институциональными характеристиками выполнены Шнайдером и Энсте [7]. Loayza [8] показал, что неформальность воспроизводится прежде всего там, где низкое институциональное доверие делает легализацию невыгодной; Djankov et al. [9] эмпирически подтвердили, что высокие регуляторные барьеры входа на рынок непосредственно расширяют теневой сектор. Эти работы формируют консенсус: неформальность – это не аномалия, а рациональный ответ экономических агентов на институциональную среду. В настоящей работе понятия «теневая экономика» и «неформальная занятость» разграничиваются: первое охватывает незарегистрированную экономическую деятельность в целом, второе – трудовые отношения вне официального оформления, измеряемые по методологии Росстата.

Вместе с тем в литературе существует принципиальная дискуссия о природе неформальности. Perry et al. [10] разграничивают добровольную и вынужденную неформальность, указывая, что универсальные инструменты борьбы с ней неэффективны без учета мотивационного механизма. La Porta и Shleifer [11] акцентируют роль качества институтов: в странах с низким институциональным качеством неформальный сектор не конвергирует к формальному даже при экономическом росте. Kanbur [12] систематизирует детерминанты неформальности и показывает, что успешные политические инструменты должны воздействовать одновременно на стимулы и возможности для формализации.

Применительно к России вопросы измерения и классификации неформальной занятости разработаны в работе Нуреева и Ахмадеева [13]. Системный анализ неформальности как структурного феномена российского рынка труда, включая роль малого предпринимательства и ИП в воспроизводстве теневой занятости, представлен в фундаментальной монографии Гимпельсона и Капелюшникова [14] – данная работа является непосредственным теоретическим предшественником настоящего исследования.

Теоретическая рамка данного исследования строится на тезисе о том, что предпринимательская активность может как снижать, так и воспроизводить неформальность – в зависимости от формы предпринимательства, качества институциональной среды и механизма взаимодействия с формальным сектором.

Особую исследовательскую нишу занимают работы о границе между формальной регистрацией и реальной легализацией. Srnicek [15] показывает, что цифровые платформы создают новые формы занятости, формально находящиеся вне традиционных трудовых отношений, что непосредственно применимо к анализу самозанятости как правовой конструкции. Забелина и Мирзабалаева [16] применительно к российскому рынку труда исследуют условия, при которых специальные налоговые режимы обеспечивают реальную, а не формальную легализацию занятости.

Ключевой теоретический тезис: регистрация в качестве самозанятого снижает правовую, но не обязательно фискальную и трудовую неформальность. Формально зарегистрированный самозанятый может оказывать услуги за наличный расчет, не формировать пенсионных накоплений и не участвовать в системе социального страхования – оставаясь в «серой зоне». Типология регионов по механизму воспроизводства неформальности также находится в фокусе внимания исследователей. Разграничение «бедностного» и «институционального» механизмов, их связь с уровнем доходов и региональной дифференциацией рынка труда исследованы в [17].

Самозанятость как «серая зона»

Самозанятость в России за последние годы переживает бурный рост, став заметным явлением на рынке труда. Официальная статистика демонстрирует впечатляющие цифры: по данным ФНС, к концу 2025 года число зарегистрированных самозанятых достигло 15,4 млн человек, увеличившись за год на 26,8%, а к 2029 году их количество, по прогнозу ведомства, превысит 18 млн [19, 20]. Однако за видимым успехом легализации скрывается ряд вопросов, касающихся социальной защищенности и реального положения самозанятых в экономической системе.

Теория «прекарной занятости» описывает труд, характеризующийся отсутствием стабильного трудового договора, социальных гарантий и, как следствие, повышенной уязвимостью перед экономическими колебаниями. Российские самозанятые в значительной степени соответствуют этому портрету. Отсутствие оплачиваемого отпуска, больничных, медицинского страхования и обязательного пенсионного обеспечения – ключевые характеристики их положения [30]. Несмотря на возможность добровольных пенсионных отчислений, воспользоваться ею самозанятые спешат: по данным Социального фонда России, минимальный годовой взнос в 2025 году составляет около 59 000 рублей, однако массового участия в добровольном пенсионном страховании не наблюдается [21].

Безусловно, переход в самозанятость способствовал выведению части экономической активности из тени. Исследование ФНС, представленное на круглом столе в Совете Федерации, показало, что основной прирост числа самозанятых происходит за счет людей, ранее работавших в теневом секторе: число граждан без задекларированных доходов, сократилось за шесть лет более чем в четыре раза – с 5,8 млн до 1,3 млн человек [22]. Однако утверждать, что самозанятость является полноценным решением проблемы теневой экономики, преждевременно. Исследования показывают, что самозанятость нередко становится вынужденной мерой для тех, кто не может найти или сохранить работу по найму [16]. Попыткой частично компенсировать отсутствие социальных гарантий стал запущенный с 1 января 2026 года эксперимент по добровольному страхованию самозанятых на случай временной нетрудоспособности (Федеральный закон от 15.12.2025 № 456-ФЗ) [23].

Материалы и методы исследования

Эмпирическую основу составляют данные по 39 субъектам РФ по данным на 01.01.2024 г. Выборка охватывает регионы пяти федеральных округов: Северо-Западного (СЗФО), Южного (ЮФО), Северо-Кавказского (СКФО), Уральского (УФО) и Дальневосточного (ДВФО). Выборка формировалась целенаправленно по принципу максимальной вариации независимых переменных: отобранные округа обеспечивают контрастный диапазон по всем ключевым переменным исследования – от минимальной неформальной занятости в 2,7% до максимальной в 54,4%, от развитой финансовой инфраструктуры СЗФО до институционально специфичных рынков труда СКФО. Именно эта содержательная полярность делает возможным выявление качественно различных механизмов воспроизводства неформальности, тогда как включение регионов с однородной структурой экономики увеличило бы объем выборки без прироста аналитической ценности. Регионы с нетипичной агломерационной структурой (прежде всего Москва и Санкт-Петербург) не включались, поскольку их показатели несопоставимы с остальными субъектами по всем переменным и формировали бы отдельный кластер, не репрезентирующий ни один из исследуемых механизмов неформальности. Объем выборки N = 39 достаточен для проведения корреляционного, регрессионного и кластерного анализа.

В анализ были включены следующие ключевые переменные (табл. 1).

Таблица 1 Переменные, индикаторы, источники данных исследования

Обозначение	Содержание	Источник данных
Зависимая переменная
InE (informal employment) – зависимая переменная	Численность занятых в неформальном секторе по субъектам российской федерации в 2023 г.	Статистический сборник Росстата «Рабочая сила, занятость и безработица в России» [3]
Независимые переменные
BA (business activity)	Предпринимательская активность (суммарное количество малых и средних предприятий (МСП), индивидуальных предпринимателей (ИП) и самозанятых (СЗ) на 1000 человек населения	Единый реестр субъектов малого и среднего предпринимательства по состоянию на 01.01.2024 г. [1]; Сведения о работе по государственной регистрации ИП по состоянию на 01.01.2024 (форма № 1-ИП) [28] Сведения о количестве самозанятых граждан, зафиксировавших свой статус и применяющих специальный налоговый режим «Налог на профессиональный доход» на 31.12.2023 [29]
SEc (self-employment coefficient)	Коэффициент самозанятости (количество СЗ по отношению к количеству ИП
SME (small & medium enterprises)	Количество МСП (юридических лиц) на 1000 чел. населения
IE (individual entrepreneurs)	Количество ИП на 1000 чел. населения
Контрольные переменные
Inc – (income per capita)	Среднедушевые денежные доходы населения	Росстат. Регионы России. Социально-экономические показатели – 2024 [26]
Sv (savings per capita)	Банковские вклады	РИА Рейтинг. Рейтинг регионов по вкладам населения – 2025 (данные ЦБ РФ и Росстат) [27]

Источник: составлено авторами.

Кластерный анализ выполнен иерархическим методом Варда с евклидовой метрикой; пороговые значения INE (<15%, 15–25%, 25–35%, >35%) определены на основе квартильного распределения переменной по выборке. Исследование реализуется в четыре этапа:

- сравнительный статистический анализ региональных данных по рассматриваемым переменным;

- корреляционный анализ Пирсона [18];

- OLS-регрессия с предикторами INC, SEC, SV (INC и SV – контрольные переменные);

- кластерный анализ по порогам InE: К1 (< 15%), К2 (15–25%), К3 (25–35%), К4 (> 35%).

Результаты

Статистика неформальной занятости и развития предпринимательства в субъектах РФ

Данные о доле занятых в неформальном секторе в общей занятости населения в регионах РФ представлены на рисунке 1. Данные рисунка показывают, что максимальные значения неформальной занятости наблюдаются в слабо развитых, аграрных регионах: Республика Ингушетия, Кабардино-Балкарская Республика, Республика Дагестан, Карачаево-Черкесская Республика.

Ключевыми отраслями производства в этих регионах является сельское хозяйство. В данных регионах уровень безработицы существенно выше среднероссийских показателей. Так, в Республике Ингушетия на 01.01.2024 он составлял 27,8%, в Республике Дагестан – 11,9%. Темпы развития экономик данных регионов также значительно отстают от среднероссийских. На высокие показатели теневой занятости влияют такие факторы, как высокая безработица в регионе, отсутствие рабочих мест ввиду слабого развития большинства отраслей экономики.

Рисунок 1. Неформальная занятость в регионах РФ

Источник: составлено авторами.

Общую картину развития предпринимательства в регионах можно проследить по суммарному количеству субъектов предпринимательской активности населения (МСП, ИП и СЗ на 1000 человек населения) (рис. 2) и по отдельным показателям предпринимательской активности: число ИП на 1000 населения (рис. 3); число МСП на 1000 населения (рис. 4), число СЗ к числу ИП (рис. 5).

Рисунок 2. Развитие предпринимательства в регионах РФ (число ИП, МСП и самозанятых на 1000 чел.) на 01.01.2024 г.

Источник: составлено авторами.

Рисунок 2 демонстрирует крайне противоречивые данные о предпринимательской активности. Например, близкие по показателям неформальной занятости и территориально близкие регионы демонстрируют диаметрально противоположные показатели предпринимательской активности. Рассмотрим две такие пары: Ленинградская и Калининградская области и Приморский край и Еврейская АО.

Если обратиться к статистике Приморского края и Еврейской автономной области (ЕАО), то несмотря на то, что Приморский край представляет собой экономически развитый регион с высокой деловой активностью (уровень предпринимательской активности в Приморском крае почти в 4 раза выше чем в ЕАО) и развитой инфраструктурой, а ЕАО характеризуется более низким уровнем экономического развития, уровень неформальной занятости в этих регионах практически не отличается: 21,5% в Приморском крае и 19,4% в ЕАО соответственно.

Сравним также два экономически развитых региона с выгодным географическим положением: Ленинградскую область, промышленно развитый регион Северо-Запада России с выходом к Балтийскому морю и развитой портовой инфраструктурой и Калининградскую область – часть страны, отделенная от основной, другими государствами, с особым экономическим режимом и выраженной внешнеэкономической ориентацией. Оба региона имеют доступ к морю и логистический и туристический потенциал, но различаются по структуре экономики. Уровень неформальной занятости в данных регионах существенно не отличается: в Ленобласти он составляет 15%, а в Калининградской – 19,2%. А вот количество предпринимателей и самозанятых в Калининградской области 143,2 на 1000 человек населения, по сравнению с 44,36 в Ленобласти. Объяснение можно найти, сравнив рисунки 3 и 4, а также проанализировав список федеральных и региональных налоговых льгот.

Рисунок 3. Развитие индивидуального предпринимательства в регионах РФ (число ИП на 1000 чел.) на 01.01.2024 г.

Источник: составлено авторами.

Данные рисунка 3 демонстрируют выдающиеся результаты Республики Калмыкия по развитию индивидуального предпринимательства. Дело в том, что в Республике действует один из самых низких в России налоговых режимов УСН: 1% с доходов и 5% с «доходов минус расходы». Льготные ставки продлены до 2030 года. Льготные ставки (1% УСН) могут применять ИП и организации, применяющие УСН имеющие юридический адрес в Калмыкии (для организаций) или ИП, зарегистрированные в указанном субъекте. Согласно налоговому законодательству к организации, применяющей УСН, не предъявляется требований к географии ведения деятельности, что дает возможность налоговой миграции. Также указанным законом Республики Калмыкия не предъявляется требований к специальному ОКВЭДу, соответственно, предприниматели из других регионов пользуются этими льготами, перетекая в регион, как в своеобразный внутренний офшор [24]. А вот данные рисунка 4 демонстрируют силу льгот в ОЭЗ (особых экономических зонах), таких как Калининградская область. В Калининграде действуют одни из самых выгодных налоговых преференций в России, включающие статус Особой экономической зоны (ОЭЗ) для бизнеса и расширенные региональные льготы для физических лиц. Резиденты ОЭЗ в Калининградской области имеют налоговые преференции по налогу на прибыль и налогу на имущество – 0% в течение первых 6 лет реализации проекта, с 7 по 12 год реализации проекта 50% от ставки налога на прибыль, налога на имущество [25]. Однако необъяснимым на первый взгляд является перекос в развитии разных видов предпринимательской деятельности в таких экономически развитых и населенных регионах с крупными городами, как Ставропольский край и Ленинградская область, в которых отмечается аномально низкое число ИП при очень высоком числе МСП. Это резко контрастирует с аналогичными по уровню экономического развития Свердловской, Волгоградской и Челябинской областей, где и число ИП и число МСП и неформальная занятость находятся в среднем диапазоне.

Рисунок 4. Развитие МСП в регионах РФ (число МСП на 1000 чел.) на 01.01.2024 г.

Источник: составлено авторами.

Рисунок 5. Развитие самозанятости в регионах РФ

Источник: составлено авторами.

Корреляционный, регрессионный и кластерный анализ взаимосвязи предпринимательской активности и неформальной занятости

На основании данных по 39 регионам пяти федеральных округов получены следующие данные (табл. 2).

Таблица 2 Описательная статистика переменных исследования (N = 39)

Переменная	Содержание	Мин.	Макс.	Среднее	Медиана	СО
InE (%)	Доля занятых в неформальном секторе	2,70	54,40	23,57	19,20	11,44
BA (ед./1000 чел.)	МСП + ИП + СЗ	30,52	182,00	88,33	83,00	33,72
SEC (коэф.)	СЗ / ИП	0,68	6,40	2,17	1,76	1,31
SME (ед./1000 чел.)	МСП	3,28	47,11	14,43	11,82	9,80
IE (ед./1000 чел.)	ИП	0,80	65,78	24,62	24,46	10,61

Примечание: СО – стандартное отклонение; мин./макс. – диапазон значений по выборке; N = 39 субъектов РФ.

Источник: расчеты авторов по данным Росстата, ФНС России.

Правосторонняя асимметрия неформальной занятости (InE) (среднее 23,57% > медианы 19,20% на 4,37 п.п.) указывает на группу регионов с аномально высокой неформальностью. Коэффициент развития самозанятости варьируется от 0,68 до 6,40 при среднем 2,17 – максимум превышает среднее в 2,9 раза. Общее развитие предпринимательской деятельности демонстрирует почти шестикратный диапазон (182,00/30,52 = 5,96) при близких среднем и медиане.

Таблица 3 Коэффициенты корреляции Пирсона r(InE, Xi), N = 39

Переменная	Содержание	r	p-value	Значимость
SEC	Коэффициент самозанятости (самозан./ИП)	+0,633	< 0,001	***
SME	МСП – юридические лица на 1000 чел.	−0,348	0,030	*
IE	ИП на 1000 чел.	−0,204	0,212	н/з
BA	МСП + ИП + самозанятые на 1000 чел.	+0,076	0,647	н/з

Примечание: *** – p < 0,001; * – p < 0,05; н/з – p > 0,05.

Источник: расчеты авторов.

Таблица 3 показывает, что коэффициент самозанятости (SEC) демонстрирует положительную высоко значимую связь с неформальной занятостью INE: r = +0,633 – регионы с высоким коэффициентом самозанятости демонстрируют более высокую неформальность (рис. 6). На рисунке показана корреляция доли занятых в неформальном секторе (столбцы) и развитие самозанятости (линия).

Рисунок 6. Корреляция неформальной занятости и самозанятости в регионах РФ

Источник: составлено авторами.

Данный результат противоречит декларируемой цели режима НПД: предполагалось, что рост самозанятости будет сопровождаться снижением неформальной занятости, однако эмпирические данные демонстрируют обратную картину.

Единственная значимая отрицательная связь – количество МСП юридических лиц SME: r = −0,348 (p = 0,030). Индивидуальное предпринимательство при отрицательном влиянии не демонстрирует значимой связи IE (r = −0,204; p = 0,212) и BA (r = +0,076; p = 0,647) – таким образом, подтверждена гипотеза исследования об отсутствии устойчивой связи между неформальной занятостью и развитием предпринимательства.

Корреляционный анализ позволил выявить значимые парные связи, однако не дает ответа на ключевой вопрос исследования: сохраняется ли эффект самозанятости на неформальную занятость после контроля уровня доходов и финансовой включенности населения – то есть факторов, определяющих региональный спрос на неформальный труд? Для ответа на этот вопрос применяется OLS-регрессия с зависимой переменной INE и тремя предикторами: коэффициентом самозанятости (SEC) как основной переменной интереса и среднедушевыми доходами (INC) и банковскими вкладами (SV) в качестве контрольных переменных. Включение контрольных переменных позволяет изолировать собственный вклад самозанятости в межрегиональную вариацию неформальной занятости от общего экономического контекста региона.

Таблица 4 OLS-регрессия (зависимая переменная: INE, N = 39)

Предиктор	β*	SE	t	p-value	Значимость
INC (среднедушевые доходы)*	−0,336	0,147	−2,283	0,029	*
SEC (коэф. самозанятости)	+0,430	0,107	+4,020	< 0,001	***
SV (вклады населения)*	−0,324	0,166	−1,949	0,059	н/з
R² = 0,746; скорр. R² = 0,724; F(3,35) = 34,27; p < 0,001

Примечание: β* – стандартизованные коэффициенты; SE – стандартная ошибка; *** – p < 0,001; * – p < 0,05; н/з – p > 0,05. * INC и SV – контрольные переменные; VIF: INC = 19,72; SEC = 3,16; SV = 13,56.

Источник: расчеты авторов.

SEC устойчив и высоко значим: β* = +0,430 (SE = 0,107; p < 0,001) при VIF = 3,16 – мультиколлинеарность исключена как объяснение. Три предиктора совместно объясняют 74,6% межрегиональной вариации INE (R² = 0,746).

Таблица 5 Характеристика кластеров регионов

Кластер	Диапазон INE	n	SEC ср.	SV ср.	Тип механизма
К1 «Формализованные»	< 15%	8	1,90	368,5	Финансовая включенность
К2 «Умеренные»	15–25%	17	1,67	268,6	Диверсифицированный
К3 «Южный бедностный»	25–35%	8	1,69	157,1	Доходный дефицит
К4 «Институциональный СКФО»	> 35%	6	4,58	56,6	Институциональный

Примечание: SV – контекстный показатель финансовой включенности (тыс. руб. на душу). Источник: расчеты авторов.

Кластерный анализ распределил 39 регионов по четырем группам. Первый кластер (К1, «Формализованные») объединяет восемь регионов с высоким уровнем финансовой включенности: Карелия, Коми, Ленинградская, Мурманская, Магаданская области, Чукотский АО, ХМАО и ЯНАО. Второй кластер (К2, «Умеренные») – наиболее многочисленный: 17 регионов с диверсифицированной структурой занятости, в том числе Архангельская, Вологодская, Калининградская, Новгородская, Псковская, Волгоградская области, Якутия, Приморский и Хабаровский края, Амурская, Камчатская, Сахалинская области, ЕАО, Курганская, Свердловская, Тюменская и Челябинская области. Третий кластер (К3, «Южный бедностный») образуют восемь регионов ЮФО с характерным доходным дефицитом: Ставропольский и Краснодарский края, Адыгея, Калмыкия, Астраханская и Ростовская области, Крым и Севастополь. Наконец, четвертый кластер (К4, «Институциональный СКФО») составили шесть республик Северного Кавказа: Дагестан, Ингушетия, Кабардино-Балкария, Карачаево-Черкесия, Северная Осетия и Чечня.

Три первых кластера демонстрируют схожий уровень самозанятости относительно ИП: коэффициент SEC колеблется в диапазоне 1,67–1,90, то есть на каждого индивидуального предпринимателя приходится менее двух самозанятых. Кластер К4 разительно выбивается из этой картины: здесь SEC достигает 4,58 – более чем вдвое выше, чем в любом другом кластере. При этом уровень банковских вкладов населения в К4 составляет лишь 56,6 тыс. руб., что в 6,5 раза ниже показателя финансово развитых регионов К1 (368,5 тыс. руб.). Это означает, что высокая формальная самозанятость сочетается здесь с минимальной финансовой активностью – косвенный признак того, что регистрация в качестве самозанятого не сопровождается реальной легализацией экономической деятельности. Наглядно эту разницу иллюстрирует сравнение двух регионов со схожим числом МСП: Калининградская область (SME = 47,11; INE = 19,2%) против Ставропольского края (SME = 27,08; INE = 34,2%). Развитый сектор юридических лиц выступает единственным устойчивым каналом снижения неформальной занятости, тогда как рост числа ИП и самозанятых сам по себе такого эффекта не дает.

Обсуждение результатов

Разрыв устойчивой связи между предпринимательской активностью и неформальной занятостью

Первый тезис исследования подтвержден, хотя результат может показаться неожиданным. Ни рост числа индивидуальных предпринимателей, ни увеличение совокупного показателя предпринимательской активности не связаны со снижением неформальной занятости – корреляции статистически незначимы: r(INE, BA) = +0,076 (p = 0,647) и r(INE, IE) = −0,204 (p = 0,212). Иными словами, чем больше в регионе ИП, тем ниже там неформальность – это неверно. Объяснение лежит на поверхности: значительная часть ИП сама функционирует в «серой зоне», нанимая работников без трудовых договоров. Эти закономерности подробно описаны в академической литературе [14] и [7], а роль регуляторных издержек как барьера для формализации рассмотрена в [9].

Единственное исключение из этой логики – сектор юридических лиц (SME): здесь корреляция с неформальной занятостью отрицательная и статистически значимая (r = −0,348; p = 0,030). Организации с обязательной финансовой отчетностью и трудовыми проверками просто не могут позволить себе держать работников «в тени» – институциональные требования сами по себе вынуждают к формализации. Взаимосвязь качества регуляторной среды и таких стимулов детально исследована в [8] и [11].

Типология регионов

Второй тезис также подтвержден. Анализ обнаруживает два качественно различных механизма воспроизводства неформальной занятости – и это, пожалуй, главный практический вывод работы. В регионах кластера К3 (ЮФО; INE = 25–35%; SEC = 1,69) неформальность носит «бедностный» характер: люди уходят в тень не потому, что не хотят работать официально, а потому что низкий уровень доходов делает издержки формализации непосильными. Здесь неформальная занятость – рациональный выбор в условиях ограниченных ресурсов, что подробно изучено в [11]. Совершенно иная картина в кластере К4 (СКФО; INE > 35%; SEC = 4,58): уровень доходов там сопоставим с К3, однако неформальность значительно выше. Это означает, что здесь действуют не экономические, а институциональные механизмы – устойчивые неформальные практики, специфика местных рынков труда и низкий уровень институционального доверия, исследованные в [8] и [9]. Принципиально важно, что один и тот же инструмент политики не может одинаково эффективно работать в обоих кластерах: для К3 нужно снижать барьеры входа в формальную экономику, для К4 – менять сами институциональные условия, в которых эта экономика существует.

Феномен институциональной самозанятости в СКФО

Коэффициент самозанятости (SEC) демонстрирует сильную положительную связь с неформальной занятостью: r(INE, SEC) = +0,633 (p < 0,001). Это означает, что регионы с наибольшей долей самозанятых относительно ИП одновременно являются лидерами по неформальной занятости – прямо противоположная картина тому, что декларируется как цель режима НПД. Регрессионный анализ подтверждает устойчивость этого эффекта даже после контроля уровня доходов и финансовой активности: β*(SEC) = +0,430 (p < 0,001) при отсутствии мультиколлинеарности (VIF = 3,16). Наиболее наглядно этот феномен проявляется в кластере К4 – республиках СКФО: при SEC = 4,58 и банковских вкладах населения всего 56,6 тыс. руб. доля неформальной занятости превышает 35%. В отдельных регионах ситуация еще острее: в Дагестане на каждого ИП приходится 6,16 самозанятых, при этом 44,1% занятых работают неформально; в Чечне соотношение еще выше – SEC = 6,40 при INE = 41,7%; в Ингушетии неформально занят каждый второй – 54,4% при SEC = 4,93. Столь низкий уровень банковских вкладов во всех этих регионах косвенно свидетельствует о том, что регистрация самозанятого здесь остается формальным актом, не меняющим реальной структуры занятости.

Ограничения

Выводы исследования имеет ограничения. Во-первых, кросс-секционный дизайн не позволяет установить причинно-следственные связи. Во-вторых, N = 39 ограничивает статистическую мощность. В-третьих, SEC не разграничивает реальную и формальную легализацию – преодоление требует данных ФНС о налоговых поступлениях самозанятых в региональном разрезе. Следует также отметить, что высокая коллинеарность между контрольными переменными INC и SV (VIF = 19,72 и 13,56 соответственно) не влияет на надежность оценки основной переменной интереса SEC, для которой VIF = 3,16 существенно ниже критического порога 10. При этом коэффициенты INC и SV вследствие мультиколлинеарности не подлежат самостоятельной содержательной интерпретации и выполняют исключительно контрольную функцию.

Выводы

Гипотеза H1 подтверждена. Количественный рост предпринимательской активности не является достаточным условием снижения неформальной занятости: связь между числом ИП и уровнем неформальности статистически незначима (r = −0,204; p = 0,212), а совокупный показатель предпринимательской активности и вовсе демонстрирует нулевую корреляцию (r = +0,076; p = 0,647). Иными словами, расширение предпринимательского сектора само по себе не формализует рынок труда. Единственным статистически значимым каналом снижения неформальности выступает сектор юридических лиц (r = −0,348; p = 0,030): организации с обязательной отчетностью и трудовыми проверками создают институциональные стимулы к формализации трудовых отношений.

Статистически подтвержден феномен «институциональной самозанятости»: коэффициент самозанятости (SEC) обнаруживает сильную положительную связь с уровнем неформальной занятости (r = +0,633; p < 0,001), устойчивую после контроля за уровнем доходов и финансовой активностью населения (β* = +0,430; p < 0,001; VIF = 3,16). Регрессионная модель объясняет 74,6% межрегиональной вариации неформальной занятости (R² = 0,746; F(3,35) = 34,27; p < 0,001). Наиболее отчетливо данный феномен проявляется в республиках СКФО, где высокий SEC (= 4,58) сочетается с минимальной финансовой активностью (SV = 56,6 тыс. руб.) и долей неформальной занятости свыше 35%, что свидетельствует о формальном, а не реальном характере легализации.

Гипотеза H2 подтверждена. Кластерный анализ выявил два качественно различных механизма воспроизводства неформальной занятости. В регионах ЮФО (кластер К3; INE = 25–35%; SEC = 1,69) неформальность детерминирована прежде всего доходным дефицитом: издержки формализации превышают финансовые возможности работников и работодателей. В республиках СКФО (кластер К4; INE > 35%; SEC = 4,58) при сопоставимом уровне доходов неформальность существенно выше, что указывает на доминирование институциональных механизмов – устойчивых неформальных практик и низкого уровня институционального доверия. Данная типология требует дифференцированных инструментов региональной политики: снижения барьеров формализации для К3 и системных институциональных преобразований для К4.

Полученные результаты позволяют сформулировать дифференцированные рекомендации для каждого кластера. Для регионов с высокой финансовой включенностью (К1) актуальны мониторинг и поддержание достигнутого уровня формализации. Для диверсифицированных регионов (К2) приоритетны стимулы перехода ИП в формат юридических лиц и программы финансовой грамотности. В регионах с доходным дефицитом (К3) ключевым инструментом является снижение издержек формализации в АПК и торговле, а также развитие безналичных расчетов. Для республик СКФО (К4) необходимы системные меры: реформа режима НПД с обязательной привязкой к банковскому счету и целенаправленное расширение банковской инфраструктуры – для создания инфраструктурных условий для реальной легализации экономической деятельности.

Направления дальнейших исследований: переход к панельному дизайну (2019–2025); детализация SEC через данные ФНС о налоговых поступлениях; качественные исследования в регионах СКФО.