Impact of the Coronavirus Pandemic on Labor Market
Notice bibliographique
Résumé
The coronavirus pandemic has affected all spheres of society, including a significant impact on labor markets. The article presents a statistical analysis of trends in the Russian labor market in the context of the spread of coronavirus infection in 2020 and in the first half of 2021. On average, in 2020, the number of people employed in the economy field decreased by almost 2%, respectively, the number of unemployed increased by 25%. Within 2020, the peak of unemployment growth occurred in the third quarter of 2020, when the decline in the number of employed reached 1,9 million people, and the increase in the number of unemployed – 1,5 million people. At the same time, the unemployment rate increased to 6,4%, i.e. by almost a half compared to the corresponding period of 2019. Starting from the fourth quarter of 2020, the recovery of the Russian labor market began. By July 2021, the unemployment rate had dropped to 4,8%. Such serious transformations of the Russian labor market required an analysis of the dynamics and structure of employment in various sections: by type of economic activity, by subjects of the Russian Federation, by gender, by age groups, by place of residence. Along with this, the authors compared the indicators of the unemployment rate, which was calculated using two methods used in Russian statistical practice. An international comparison of the unemployment rate for 2020–2021 was carried out. The indicators characterizing the underutilization of labor, including the number and level of potential labor, are considered. The dynamics of wages in 2019–2021 is considered. Special attention is paid to the analysis of the situation with workers’ wages at the most acute moment of the crisis – in April 2020.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».