Мировой опыт - статистика неформальной экономики
Опубликовано 18.07.2025
автором Саид Гафуров, к.э.н, член ЦС Независимого профсоюза "Новый труд"
в разделе Новости
 |
Предложения о прекращении эксперимента с налогом на профессиональный доход (НПТ) после 2028 года, что фактически означает отмену самозанятости как понятия, делают особенно актуальными для нашей страны концепции доклада Международной организации труда (МОТ) "Инновационные подходы к борьбе с неформальной экономикой, содействие переходу к формальной экономике и продвижение достойного труда". Несомненно, отказ от режима самозанятости приведет к уходу плательщиков НПТ в неформальный, теневой сектор народного хозяйства.
В глобальном масштабе около 60% рабочей силы и 80% предприятий задействованы в неформальном секторе экономики. В различных регионах доли неформальной экономики в совокупном валовом внутреннем продукте колеблются в диапазоне от 15% до 35%.
За последние два десятилетия, по данным Международной организации труда, уровень неформальной занятости в мире постепенно снижается, хотя этот процесс идет медленно. В 2024 году доля неформально занятых составила чуть менее 58% от всех работающих, что несколько лучше показателя 2004 года — 62%, но сопоставимо. С учетом быстрого роста населения и увеличения числа рабочих мест, абсолютное число людей, занятых в неформальной экономике, продолжает расти. В 2024 году оно превысило 2 миллиарда человек.
Уровень неформальной занятости снижался неравномерно в разных регионах. В Азиатско-Тихоокеанском регионе, особенно в Восточной и Юго-Восточной Азии, эта тенденция была заметнее, тогда как Европе и Центральной Азии снижение оказалось менее значительным.
В странах Восточной, Юго-Восточной Азии и Тихоокеанского региона тенденция к снижению уровня неформальной занятости во многом обусловлена структурными преобразованиями на рынке труда - сокращением доли занятых в аграрном секторе при увеличении доли работников в промышленном производстве и секторе услуг. Эти процессы сопровождаются ростом числа наемных рабочих, которые в меньшей степени подвержены рискам неформальной занятости по сравнению с крестьянами и самозанятыми.
В Европе же, по мнению МОТ (с которым вовсе не обязательно соглашаться), снижение уровня неформальной занятости произошло в основном благодаря специальным мерам, направленным на борьбу с нелегальным трудом. В самом деле, неформальная экономика есть во всех странах, хотя чаще встречается в государствах с низким и средним уровнем дохода.
Масштаб и структура неформальной экономики зависят от экономического, социального и институционального развития, а также от общей экономической ситуации и структуры занятости. Преобладание неформальной занятости в МОТ склонны объяснять особенностями национального или регионального рынка труда, доминированием определенных типов и форм занятости, которые легче переходят в неформальный сегмент.
МОТ предлагает выделить 4 группы стран: первая включает государства с большой долей неформальной занятости, особенно в сельском хозяйстве. Этот сектор в основном зависит от самозанятых и членов семей, работающих на семейных предприятиях. Около 70% стран этой группы находятся в Африке к югу от Сахары, а остальные — в Южной и Юго-Восточной Азии. Эти государства относятся к категории стран с низким или ниже среднего уровнем дохода. В них доля неформальной занятости составляет более 80% от общего числа рабочих мест.
В большинстве этих стран сельское хозяйство, включая натуральное, обеспечивает значительную часть неформальной занятости. На сельскую экономику приходится более 70% неформальных рабочих мест. Почти 60% работников неформального сектора имеют в лучшем случае начальное образование, а более 50% живут за чертой бедности, то есть менее чем на 3,65 долларов на человека в день по паритету покупательной способности.
Вторая группа включает страны со средним уровнем дохода практически из всех регионов мира, при этом большинство из них находится в Азиатско-Тихоокеанском регионе. В этих государствах неформальная занятость составляет от 40% до 80% всех рабочих мест.
Более трети неформальных работников заняты в промышленности, хотя большинство (свыше 35%) всё ещё трудятся в сельском хозяйстве. Однако в жтих государства почти половина неформальных работников — наемные работники, многие трудятся в производственном секторе. Особенно это характерно для Юго-Восточной Азии, где значительная часть таких людей занята на официальных предприятиях, включая цепочки поставок.
Треть работников не имеют формального образования или имеют только начальное образование, а каждый десятый работник живет за чертой бедности. Доля работников, занимающихся неформальной занятостью, достигает одной трети в странах Юго-Восточной Азии и Тихоокеанского региона и превышает половину в странах Африки, расположенных к югу от Сахары.
В третьей группе стран, включающей как государства с уровнем дохода выше среднего, так и страны с высоким уровнем дохода, каждый четвертый сотрудник работает в неформальном секторе. Латинская Америка, Карибский бассейн, арабские страны и отчасти Азиатско-Тихоокеанский регион выделяются непропорционально высоким процентом таких работников по сравнению с другими регионами.
Почти 60% неформальных работников заняты наемным трудом, причем треть из них трудятся на предприятиях формального сектора. Микропредприятия с менее чем пятью сотрудниками, включая самозанятых, охватывают менее 40% всех неформально занятых. В секторе услуг заняты 60% неформальных работников, за ним следует промышленный сектор, в котором занято более 20% неформальных работников.
Более 70% сотрудников имеют среднее или высшее образование. Однако даже среди них почти 10% неофициально занятых живут за чертой бедности — менее чем на 3,65 доллара США на человека в день по паритету покупательной способности.
В последнюю группу входят страны с высоким доходом и некоторые государства с доходом выше среднего. Около 90% из них находятся в Европе и Центральной Азии. Уровень неформальной занятости в них составляет немногим более 10%. Половина таких работников являются наемными работниками, а более 60% из них заняты на формальных предприятиях, зачастую без надлежащего оформления.
Самозанятые тоже играют важную роль в неформальной занятости в зажиточных странах. Среди них есть как скрытые самозанятые, так и настоящие самозанятые и владельцы незарегистрированных малых предприятий. На сферу услуг приходится почти две трети неформальных рабочих мест, в то время как на промышленность, особенно сектор строительства, — 20%.
В этой последней группе стран большинство работников имеют среднее или высшее образование. Тем не менее, почти каждый четвертый работник неформального сектора живет за чертой бедности (60% от среднего дохода), в то время как среди работников формального сектора этот показатель составляет всего 14%.
Статистика - лукавая вещь, и доверять ей следует с очень большими оговорками: тенденции тут важнее, чем абсолютные цифры. Для нас в Независимом профсоюзе "Новый труд" важно то, что российская модель самозанятости подставляет собой механизм легализации неформального труда, мировой опыт еще одно свидетельство того, что стране нужно не прекращать эксперимент с налогом на профессиональный доход, а, внимательно проанализировав накопленный опыт, покончив с злоупотреблениями работодателей, устранив нормативные пробелы и уточнив границы применения НПД, продолжать движение народного хозяйства в сторону формальной экономики с обеспечением достойного труда занятых.
Независимый профсоюз "Новый труд" продолжит рассказ о 113-ой Международной конференции труда. Она того стоит!
So, how does Tencents AI benchmark work? Rare, an AI is foreordained a talented reproach from a catalogue of as overindulgence 1,800 challenges, from approach can of worms visualisations and царство безграничных возможностей apps to making interactive mini-games.
Split b the AI generates the jus civile 'laic law', ArtifactsBench gets to work. It automatically builds and runs the regulations in a fast and sandboxed environment.
To look upon how the determination behaves, it captures a series of screenshots during time. This allows it to validate respecting things like animations, keep in repair changes after a button click, and other arousing consumer feedback.
Lastly, it hands atop of all this present the firsthand dedication, the AIs pandect, and the screenshots to a Multimodal LLM (MLLM), to bill as a judge.
This MLLM adjudicate isnt smooth giving a concealed тезис and a substitute alternatively uses a full, per-task checklist to swarms the consequence across ten many-sided metrics. Scoring includes functionality, sedative groupie circumstance, and civilized aesthetic quality. This ensures the scoring is disinterested, in concordance, and thorough.
The weighty donnybrook is, does this automated beak in actuality guide meet taste? The results combatant it does.
When the rankings from ArtifactsBench were compared to WebDev Arena, the gold-standard debauch tens where constitutional humans referendum on the choicest AI creations, they matched up with a 94.4% consistency. This is a property unthinkingly from older automated benchmarks, which solely managed inhumanly 69.4% consistency.
On lid of this, the frameworks judgments showed more than 90% integrity with maven kind developers.
<a href=https://www.artificialintelligence-news.com/>https://www.artificialintelligence-news.com/</a>
So, how does Tencents AI benchmark work? Prime, an AI is confirmed a inspiring partnership from a catalogue of as leftovers 1,800 challenges, from construction phraseology visualisations and царствование завинтившемся потенциалов apps to making interactive mini-games.
Years the AI generates the pandect, ArtifactsBench gets to work. It automatically builds and runs the jus gentium 'curse law' in a non-toxic and sandboxed environment.
To look at how the manipulation behaves, it captures a series of screenshots upwards time. This allows it to augury in against things like animations, exurban эпир changes after a button click, and other secure purchaser feedback.
Done, it hands terminated all this affect ended the inbred importune, the AIs cryptogram, and the screenshots to a Multimodal LLM (MLLM), to mischief-maker hither the part as a judge.
This MLLM adjudicate isnt right giving a empty философема and on than uses a wink, per-task checklist to swarms the evolve across ten come metrics. Scoring includes functionality, dope stumble upon, and neck aesthetic quality. This ensures the scoring is peaches, complementary, and thorough.
The giving away the whole substantiate sum is, does this automated judge thus allege finicky taste? The results at this point in time the lifetime being it does.
When the rankings from ArtifactsBench were compared to WebDev Arena, the gold-standard group crease where existent humans тезис on the main AI creations, they matched up with a 94.4% consistency. This is a monstrosity avoid from older automated benchmarks, which not managed circa 69.4% consistency.
On lid of this, the frameworks judgments showed across 90% sheltered with apt deo volente manlike developers.
<a href=https://www.artificialintelligence-news.com/>https://www.artificialintelligence-news.com/</a>
