giovanni1313 (giovanni1313) wrote,
giovanni1313
giovanni1313

Categories:

Оценка структурной компоненты сокращения рабочей силы США (1 часть)

Наконец-то довел до более-менее приличного вида свои расчеты по структурной компоненте сокращения рабочей силы в США. Это, конечно, уже не формат ЖЖ-шного поста. Но, чтобы допиливать работу до публикации, надо потратить на нее минимум  в два раза больше времени, чем на нее уже потрачено. Не уверен, что в ближайшее время соберусь с силами это делать. Поэтому пускай полежит здесь, может, кому-то окажется полезным.

Проблема выделения различных факторов, влияющих на динамику рабочей силы в экономике, всегда находилась в центре внимания финансовых и экономических властей. Взвешенный анализ этих параметров позволяет дополнить и значительно повысить адекватность оценок текущего уровня безработицы. В свою очередь, уровень безработицы является важнейшим индикатором, влияющим на весь комплекс решений по монетарной и фискальной политике, в т.ч. лежащий в основе ряда макроэкономических моделей.
Особенно актуальным этот вопрос стал в период, последовавший после американского кризиса 2008 г. Оценка разрыва между потенциальным и фактическим уровнем экономической активности населения росла в течение продолжительного периода времени, а динамика не давала поводов для оптимизма. Более того, в 2013 году выбытие граждан из состава рабочей силы интенсифицировалось.

Так, Джанет Йеллен, заместитель председателя ФРС, касалась этой проблемы в своей речи «A Painfully Slow Recovery for America's Workers: Causes, Implications, and the Federal Reserve's Response» в феврале 2013 года. Правда, в первую очередь Йеллен затронула проблему циклической и структурной безработицы, нежели собственно динамику рабочей силы. Однако именно структурная безработица является необходимой основой для процессов структурного сокращения рабочей силы. Йеллен, ссылаясь на работу Э. Лэйзэра и Дж. Сплетцера "The United States Labor Market: Status Quo or a New Normal?" (2012), обозначила, что она считает структурные факторы малозначимыми в нынешнем высоком уровне безработицы.

Джон Уильямс, президент ФРБ Сан-Франциско, посвятил обозначенной проблеме часть своего выступления «The Economic Outlook, Unemployment, and Monetary Policy», прозвучавшего в сентябре этого года в Портленде.
Уильямс отметил, что оценки разрыва между потенциальным и фактическим уровнем рабочей силы не приносят большой пользы для понимания текущей экономической ситуации, в первую очередь из-за их ненадежности и «шумности». При этом свои суждения Уильямс делал, основываясь лишь на коэффициентах занятости и экономической активности населения. Разумеется, в отрыве от всего комплекса информации по рынку труда, эти два коэффициента описывают состояние экономики хуже, чем уровень безработицы. Но ограничиваться лишь этими двумя показателями при анализе – на мой взгляд, ничем не оправданное упрощение.
Уильямс полагает, что структурные факторы объясняют большую часть разрыва между потенциальным и фактическим уровнем рабочей силы. При этом он ссылается на исследования Митры Тоосси. Но у Тоосси, в свою очередь, мы не видим никаких попыток разделения циклической и структурной компоненты сокращения рабочей силы. Тем более, Тоосси не утверждает, что циклические факторы оказали незначительное влияние на динамику рабочей силы. Здесь мы сталкиваемся с терминологической путаницей в том, что же именно считать «структурными» факторами.

Для Уильямса, как представителя монетарных властей, имеет смысл разделять все факторы на две категории: циклические и структурные. Однако структурные факторы, в свою очередь, могут быть разделены еще на несколько обособленных групп. Одна из наиболее важных таких групп – социально-демографические факторы, в свою очередь, разделяемые на социально-поведенческие и демографические. Именно демографические факторы и дают Уильямсу право говорить о «неопределенности» при оценке экономике через коэффициенты занятости и экономической активности, а также утверждать о большой роли «структурных» факторов в изменении этих показателей.

Более строгое определение структурных факторов сокращения рабочей силы соответствует определению таковых факторов при анализе структурной безработицы. К ним относится несоответствие имеющихся квалификационных навыков потенциальных работников и требований, предъявляемых экономикой к рабочим местам. В случае с безработицей такое несоответствие приводит к тому, что человек не может найти занятость. В случае с сокращением рабочей силы такое несоответствие приводит к тому, что человек теряет желание искать занятость и переводится в состав экономически неактивного населения.

Значительный разрыв с потенциальным уровнем рабочей силы, разумеется, привлек внимание множества исследователей. Они продолжили там, где остановился Джон Уильямс (отметим, что остановился он на самом старте) - пытаясь объяснить, какими же именно факторами обусловлено ухудшение коэффициентов участия в рабочей силе. Количественный перевес на стороне работ, дающий большой вес именно циклическим факторам. По поводу качества я судить не берусь. Вместо этого предлагаю свой подход, фокусирующийся на анализе структурных изменений занятости в экономике США.

Бюро трудовой статистики США предоставляет две основных классификации для анализа структурных преобразований в экономике. Во-первых, это отраслевая принадлежность компаний, в которых заняты работники. Эта классификация более популярна и имеет большую точность. Во-вторых, Бюро публикует данные о профессиональных группах работников на основе их функциональных обязанностей. В данной работе анализируются обе классификации.

Для анализа взяты данные на отрезке с января 2008 года по август 2013 года. Помимо этого, для некоторых сопоставлений анализируются данные более ранних периодов.

1. Отраслевая классификация

1.1 Динамика занятости и безработицы

Для анализа взяты данные по укрупненным секторам американской экономики. Такой подход позволяет добиться большей точности. При этом основные структурные тенденции выделяются достаточно четко, а гибкость перетока работников в рамках одного и того же сектора предполагается на достаточно адекватном уровне.

Построим индекс занятости по отраслям, взяв за базу январь 2008 года. Январь 2008 был месяцем пиковой наёмной занятости, эти значения до сих пор не достигнуты. Единая точка отсчета необходима для внутренней согласованности данных и возможности их сопоставления с индикаторами в масштабе всей экономики. При этом стоит учитывать, что для некоторых отраслей, в частности, строительства, проблемы можно увидеть до начала исследуемого промежутка. Предполагается, что влияние указанной особенности незначительно.
1
Мы увидим, что в трех отраслях число наемных работников находится значительно ниже уровня января 2008 г. Это строительство (индекс 77,6), обрабатывающая промышленность (87,2) и информационные технологии (88,7). Также имеется три отрасли, где численность наемных работников отстает от уровня января 2008 года незначительно – на 2,5%-4,5%. Это финансовые услуги (95,5), занятые на госслужбе (97,5) и в торговле, транспорте и ЖКХ (97,5).
Распределение сокращения рабочих мест по отраслям показано на графике ниже.

2
Важное замечание: для всех отраслей, в которых занятость не восстановилась до докризисного уровня, мы относим эти потери на структурную составляющую. Четко разграничить влияние структурных и циклических факторов на динамику занятости различных секторов представляется затруднительным. При этом влияние циклических факторов на динамику занятости было весьма существенным, как показано ниже на примере отдельных отраслей в ретроспективе. Поэтому здесь мы исходим из максимально возможных оценок структурной компоненты, которые, вероятнее всего, в той или иной степени являются завышенными.

Нам понадобятся данные о динамике безработицы в отраслевом разрезе. Сопоставляя число безработных с глубиной падения занятости, можно попробовать оценить циклическое сокращение рабочей силы по отдельным отраслям.

Строительство:
3
Мы видим четкое расхождение двух серий. Безработица сократилась и фактически находится ниже уровня 2008 г. При этом занятость в отрасли сейчас существенно сократилась.
Попробуем оценить временные интервалы и динамику возможного выпадения безработных из состава рабочей силы. Для этого будем ориентироваться на изменение г/г показателей занятости и безработицы в строительном секторе. Для построения модели возьмем данные за начальный этап кризиса, на котором наблюдается плотная корреляция двух указанных параметров. Моделируя зависимость безработицы от динамики рабочих мест, определим, когда падение безработицы выходит из доверительного интервала:

4
Мы видим, что с сентября 2009 по октябрь 2011 падение безработицы в секторе существенно превышает смоделированные значения. Временные рамки обнаруженных аномалий, как в строительстве, так и в других отраслях, мы будем сопоставлять с рамками, в которых наблюдалось масштабное выпадение граждан из состава рабочей силы по экономике в целом:

11
На графике отмечена область с января 2009 по январь 2011. Именно этот двухлетний промежуток характеризуется наиболее интенсивным падением экономически активного населения относительно прогнозных значений.

Обрабатывающая промышленность:
5
Аналогичное поведение двух серий, что и в строительном секторе. Проведем такие же расчеты по моделированию темпов роста занятости и безработицы для сектора обрабатывающей промышленности:
6
Так же, как и в случае со строительной отраслью, имеется период, в котором падение безработицы значительно превышало смоделированные значения. Он не очень длителен: с ноября 2009 по май 2010. Любопытно, что в последние несколько месяцев модель вновь сигнализирует о возможном выбытии безработных из состава рабочей силы. Оказывается, вновь появившиеся свидетельства о сокращении экономически активного населения могут быть связаны с сектором обрабатывающей промышленности.

Торговля:
7
Расхождение незначительное.

Транспорт, ЖКУ:

Расхождение незначительное.

Сектор информационных услуг:
9
Здесь мы видим сокращение числа безработных при существенном сокращении рабочих мест в отрасли. Сделаем расчеты по моделированию зависимости числа безработных в ИТ-секторе от динамики занятости:
12
Мы видим, что темпы падения безработицы устойчиво выходят из доверительного интервала, предсказанного моделью. Несоответствие наблюдается на промежутке ноябрь 2009 – ноябрь 2011, кроме того, в 2013 году в отрасли вновь произошло необъяснимое падение безработицы.

Финансы:
10

Расхождение между рядами занятости и безработицы присутствует, однако его масштаб не настолько значителен, как в случае с ИТ, строительством или «обработкой». Смоделируем динамику безработицы в финансовом секторе в зависимости от динамики занятости:
13
Модель не слишком хорошо описывает динамику безработицы в секторе. Тем не менее, можно сказать, что с сентября 2010 года темпы сокращения безработицы были подозрительно высокими.

Профессиональные и бизнес-услуги:
14
Расхождение внушительное, но с обратным знаком – создание новых рабочих мест не означало падения безработицы.

Образование и здравоохранение:
15
Картина похожа на ту, что наблюдалась в секторе проф. и бизнес-услуг. С поправкой на то, что отрасль не испытала сокращение занятости в период кризиса.

Рекреационные и гостиничные услуги:
16
Вновь расхождение с обратным знаком.

Прочие услуги:
17
Расхождение незначительное.

Резюмируем результаты такого подхода. Все три отрасли, испытавшие самое неблагоприятное воздействие кризиса, показывают значительное падение безработицы при явном запаздывании создания рабочих мест в указанных отраслях. Что еще более знаково, падение безработицы приходится на период, в котором наблюдалось значительное сокращение коэффициента участия в рабочей силе относительно прогнозных значений. Это придает убедительности гипотезе о том, что сокращение рабочей силы произошло за счет структурных изменений в экономике и невозможности найти работу по привычной специальности.
Два сектора, в которых занятость не полностью восстановилась до докризисного уровня, также показывают похожую динамику. Это сектор финансовых услуг и занятость на госслужбе. Здесь патттерн выражен менее явно.
В то же время временные рамки сокращения рабочей силы, выявленные  результате отраслевого анализа, не полностью совпадают с рамками общей модели, описывающей сокращение в масштабах всей экономики. Отраслевой анализ указывает на первые признаки сокращения в сентябре 2009 г. При этом, согласно общей модели, статистически значимое расхождение рабочей силы с прогнозной динамики появляется уже в январе 2009, и к августу 2009 достигает 1.3 млн. человек.

1.2 Предварительная оценка абсолютных значений

Сделаем предварительные расчеты абсолютных значений, базируясь на подходе и выводах, полученных в разделе 1.1.

Абсолютные выражения нужны нам, чтобы понять, какую часть сокращения рабочей силы может объяснить структурный фактор. Такие расчеты могут иметь только приблизительный характер. Одним из возможных подходов к оценке абсолютных значений выглядит следующим образом:

ΔLF = ((UNEMP1 – UNEMP2) – (EMP2 – EMP1) + (ROCI0 * ROCT1 / ROCT0) ^ T * (UNEMP1 + EMP1))  /  PRS, (1)
где UNEMP1 – число безработных в момент начала сокращения рабочей силы в секторе;
UNEMP2 - число безработных на текущую дату;
EMP1 – число наемных работников в секторе в момент начала сокращения рабочей силы;
EMP2 - число наемных работников в секторе на текущую дату;
ROCI0 – средний темп прироста рабочей силы в секторе за последние 20 (или 10) лет;
ROCT1 - прогнозный темп прироста рабочей силы в целом по экономике на исследуемом промежутке;
ROCT0 - средний темп прироста рабочей силы в целом по экономике за последние 20 (или 10) лет;
Т – длина промежутка между началом сокращения рабочей силы и текущей датой;
PRS – доля наемных работников в общей числе занятых сектора в момент начала сокращения рабочей силы.

Момент, когда рабочая сила в секторе стала сокращаться, я определял как момент устойчивого выхода уровня безработицы из доверительного интервала в модели «занятость-безработица».

Результаты расчетов по вышеуказанной формуле показаны на следующем графике:
18
Абсолютный размер «выпадения» рабочей силы по данной группе отраслей составляет 2,6 млн. человек. Сравните это с 4,6 млн. разрывом в рабочей силе между фактическим и прогнозными значениями численности рабочей силы. С одной стороны, текущие расчеты объясняют большую (хоть и не подавляющую) часть сокращения. С другой стороны, это только первый этап расчетов. В частности, отдельных комментариев заслуживает отрицательное значение сокращения для обрабатывающей промышленности. А ведь все дело в этом члене формулы (1): «ROCI0 * ROCT1 / ROCT0». Он ставит предполагаемый рост рабочей силы в отрасли в зависимость от ее долгосрочного исторического роста . Вопрос в том, насколько корректно такое предположение, если мы рассматриваем именно структурные сдвиги в экономике. И здесь мы выходим на еще одну проблему: сокращение рабочей силы в отрасли может происходить не только за счет выхода граждан в состав экономически неактивного населения, но и за счет перераспределения рабочей силы между отраслями. Для того, чтобы оценить потенциал влияния такого перехода на наши расчеты, нам понадобится обратиться к опыту предыдущей рецессии.

1.3 Динамика рабочей силы в 2001-2007

Построим аналогичные индексы занятости в отраслях для периода 2001-2007, взяв за базу для сравнения февраль 2001 – локальный пик наемной занятости:

19
С момента пиковой занятости в январе 2008 по август 2013 прошло 67 месяцев. Если мы отложим такой же отрезок от пика занятости в феврале 2001, получим в качестве даты для сравнения сентябрь 2006 года. По состоянию на эту дату у нас было две отрасли, которые не восстановили докризисную занятость: обрабатывающая промышленность и ИТ. Те же самые отрасли, что понесли наиболее тяжелые потери в результате кризиса-2008, разве что в последнем случае к списку добавилось строительство. Для обрабатывающей промышленности «камнем на шее» была глобализация, для ИТ-сектора – та же глобализация, плюс эффект лопнувшего пузыря доткомов.

Я думаю, теперь понятно, почему в пункте 1.2 мы получили отрицательную абсолютную величину структурного выбытия граждан из рабочей силы обрабатывающего сектора. Причем в тех расчетах использовались данные за последние 20 лет. Если бы мы взяли последние 10 лет, отрицательные значения для «обработки» были бы больше, да и сектор ИТ показал бы отрицательные значения.

Масштаб шоков для указанных отраслей в рецессии-2001 был сопоставим с таковым для рецессии-2008. Хотя строительство в последнюю рецессию «потрепало» сильнее всего:
20
Более того, несмотря на то, что список не восстановившихся через 6,5 лет отраслей в рецессию-2008 расширился, масштаб падения в «проблемных» отраслях относительно всей экономики по-прежнему является сопоставимым. К сентябрю 2006 г. такое падение составило 2,7%, в августе 2013 – 3,9%. Обязательно стоит отметить, что демографическая ситуация в двух обозначенных периодах также отличалась. Если в 2001-2006 условный (при неизменности коэффициентов участия в раб. силе для каждой возрастной когорты) прирост рабочей силы составлял 1,0% в год, то в 2009-2013 – только 0,6% в год. Таким образом, падение занятости после рецессии-2001 происходило в условиях более быстрого роста предложения раб. силы, что могло смягчить глубину спада.

С учетом влияния этого фактора можно, наконец, показать, чем рецессия-2001 отличалась от рецессии-2008. Для этого обозначим занятость по экономике в целом на дату пиковой занятости за 100. Будем вычитать из этого значения величину выпадения граждан из состава рабочей силы в «проблемных» отраслях на соответствующую дату. Результат, представленный в виде индекса, будем сравнивать с индексом коэффициента участия в рабочей силе (КУ) для возрастной когорты 25-54 года. Сравните два графика:
2001-2007:
22

2008-2013:
21

Вначале стоит пояснить, почему для анализа взят коэффициент участия в рабочей силе именно для граждан в возрасте от 25 до 54 лет. Во-первых, в эту когорту попадает большая часть рабочей силы: 71% в 2001 и 68% в 2008. Во-вторых, эта когорта представляет собой наиболее продуктивную в трудовом отношении часть населения. И менее всего подвержена влиянию демографических и некоторых структурно-поведенческих факторов. В-третьих, именно эта когорта отчетливее всего выражает изменения, произошедшие на рынке труда в результате рецессий 2001 и 2008 годов. Примем во внимание, что когорта «55+» проходила кризисы намного более уверенно. Если в ходе рецессии-2008 коэффициент участия в рабочей силе для этой когорты рос в соответствии с прогнозными значениями, то в рецессию-2001 он прилично обогнал долгосрочные прогнозы. Таким образом, линия КУ для когорты «25-54» на первом графике даже может быть занижена из-за этого эффекта.

Итак, нетрудно найти отличие между двумя графиками. Если на первом падение раб. силы в проблемных отраслях начало уже в 2003 существенно обгонять индекс КУ, то на втором особых признаков «отвязывания» одной серии от другой не видно.
И эта разница между двумя рецессиями позволяет нам вернуться к вопросу перетока рабочей силы между отраслями. Для оценки интенсивности такого перемещения нам надо понять, от каких факторов она может зависеть.
С целью нейтрализации шума опишем ряды данных соответствующими кривыми (я аппроксимировал до кривых 4-го порядка). Разность в динамике кривых будет описываться выражением:

IP – IEp = -7,68*10-9 x^5 + 14,4 * 10-7 х^4 - 8,81*10-5 x^3 + 0,00185 x^2 +0,02 x – 0,23, (2)
где IP – индекс коэффициента участия в рабочей силе для когорты «25-54»;
IEp – индекс занятости в «проблемных» отраслях;
массив Х – ряд натуральных чисел, обозначающих порядковый номер месяца.

А первая производная будет равна:
(IP – IEp)’ =-3,84*10-8 x^4 +5,76*10-6 х^3 - 2,64*10-4 x^2 + 0,0037 x +0,02. (3)

Сопоставим значения первой производной (т.е. скорости изменения разрыва между падением КУ и рабочих мест в проблемных отраслях) с циклическими индикаторами состояния рынка труда. В качестве такого индикатора сначала возьмем месячное изменение рабочих мест по совокупности отраслей, которые мы определили как НЕ затронутые структурными проблемами:

23

Динамика двух серий сопоставима на большей части рассматриваемого промежутка. Различие в динамике в начале промежутка может быть связано с некорректной аппроксимацией кривой коэффициента участия в рабочей силе. С другой стороны, поведение коэффициента участия в рабочей силе для когорты «25-54» труднообъяснимо. Он начал падать раньше, чем в экономике начались серьезные проблемы. Обычно динамика этого показателя запаздывает.

С другой стороны, если будем сравнивать производную с уровнем валового найма вне «проблемных» секторов, соответствие будет еще более четким:
24
Таким образом, интенсивный переток рабочей силы из «проблемных» секторов в самом начале рецессии-2001 можно объяснить необычно высокими показателями валового найма в «благополучных» отраслях.

Кроме того, сопоставление динамики производной с уровнем безработицы также позволяет говорить о наличии связи между двумя сериями:
25
При этом очевиден нелинейный характер связи безработицы и иных циклических показателей рынка труда.

Попробуем на основании обнаруженных закономерностей построить комплексную модель, которая на основе данных по темпам создания рабочих мест и уровню найма в «успешных отраслях», а также уровню безработицы будет описывать производную (IP - IEp)’. Регрессия имеет следующий вид:

21,769 H + 0,0013 U + 0,00013 PC – 0,0338 U*H + 0,00000004 U*PC – 0,0045 H*PC – 0,824 , (4)
где H – уровень найма для «успешных» отраслей;
U – уровень безработицы;
PC – рост рабочих мест в «успешных отраслях».

Коэффициент детерминации для приведенной регрессии составляет 70,4%. В свою очередь, кривые, описывающие динамику индексов занятости и КУ, имеют итоговый коэффициент детерминации 84,6%. Учитывая большую волатильность данных по уровню найма, росту рабочих мест и коэффициенту участия в рабочей силе, я склонен трактовать такой результат как более чем достаточный для подтверждения гипотезы. Таким образом, с большой долей уверенности можно говорить о том, что процесс перетока рабочей силы из депрессивных отраслей в «успешные» зависит от циклических факторов.


1.4 Уточненная оценка абсолютных значений

Используя выводы, полученные в пункте 1.3, уточним абсолютный размер выпадения граждан из состава рабочей силы, который можно отнести на действие структурных факторов. Для этого мы видоизменим выражение (1) следующим образом:

ΔLF = Min ((Σ  (ΔEMP(t) + ΔUNEMP(t) + NT(t)) / PRS); 0) , (5)
где ΔEMP(t) – изменение занятости в «проблемных» секторах в текущем месяце;
ΔUNEMP(t) – изменение числа безработных в «проблемных» секторах в текущем месяце;
NT(t) – условный «естественный» уровень перетока рабочей силы в «благополучные» сектора.

Параметр NT рассчитывается как доля от уровня наемной занятости в «благополучных» секторах в текущем месяце на основании регрессии (4). При этом уровень безработицы задается как долгосрочный естественный уровень безработицы на соответствующий месяц по данным CBO. Уровень найма рассчитывается как соответствующий данному уровню безработицы на основе зависимости между этими двумя показателями, действовавшей на промежутке 2001-2007 гг. Для расчета изменения наемной занятости в «успешных» отраслях берутся средние темпы роста за период 1988-2007. Чтобы исключить влияние демографических факторов, изменение занятости нормируется на фактический/прогнозный темп роста рабочей силы.

Стоит отметить, что в таком подходе имеется изъян. Мы предполагаем, что параметры межотраслевого перетока рабочей силы для различных секторов идентичны. В то же время может оказаться, что для различных комбинаций отраслей-«доноров» и «реципиентов» способность абсорбировать рабочую силу может отличаться. В нашем случае две «проблемные» отрасли, выделенные на периоде 2001-2007, дают около 40% общих потерь в рецессии-2008. При этом сократился список отраслей-«реципиентов». К сожалению, на основании имеющихся данных я не вижу возможностей каким-то образом оценить особенности перетока для отдельных секторов. Поэтому для расчетов будем придерживаться исключительно обнаруженных закономерностей.
Второй недостаток модели заключается в том, что «проблемные» отрасли считаются таковыми на всем исследуемом промежутке. Хотя более точным был бы подход с выделением отдельных периодов для каждой отрасли. По-большому счету, серьезно выбивается в данном случае только занятость в госсекторе, поведение остальных отраслей укладывается в логику заданного промежутка. Просто такой подход отнял бы еще больше времени. Возможно, позже я вернусь к этому и подготовлю уточненные расчеты.

Результаты расчетов по величине структурной компоненты сокращения рабочей силы согласно модели (5) представлены на следующем графике:
26

Мы видим, что лишь небольшая часть сокращения рабочей силы может быть отнесена исключительно на циклические факторы. На август 2013 эта величина составляла ок. 1,6 млн. человек при общем сокращении рабочей силы на 4,6 млн. человек от прогнозных значений. Таким образом, порядка двух третей сокращения рабочей силы является следствием текущей неблагоприятной ситуации в экономике. Важным следствием из данного графика является различие в динамике структурной и циклической компонент. Максимальные значения для структурного выпадения пришлись на середину 2011 года. После этого значения компоненты начали понемногу улучшаться, хотя темп этого улучшения слабый. В то же время сокращение, относимое на циклическую компоненту, продолжало увеличиваться вплоть до настоящего времени. Такие выводы согласуются с наблюдениями, описанными в пункте 1.5. Напомню, там мы наблюдаем аномально высокие уровни доли длительно безработных вплоть до настоящего времени, причем по всем секторам.



Можно сразу к выводам.
Tags: США, безработица, занятость, кризис, онолитека, рынок труда, эконометрика, экономика
Subscribe

  • Post a new comment

    Error

    Anonymous comments are disabled in this journal

    default userpic

    Your IP address will be recorded 

  • 2 comments