Исходный размер 840x1264

Динамика сокращения теневой занятости в России

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
Исходный размер 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
Исходный размер 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.

Исходный размер 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.

Исходный размер 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.

Исходный размер 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.

Исходный размер 2796x2160
Исходный размер 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.

Исходный размер 5262x1608
Исходный размер 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.

Исходный размер 5262x1608
Исходный размер 5262x1608
Исходный размер 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
Проект создан 23.03.2025
Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта и большего удобства его использования. Более подробную информац...
Показать больше