Lithuanian Statistical Association, Statistics Lithuania Lietuvos statistikų sąjunga, Lietuvos statistikos departamentas ISSN 2029-7262 online
ILGALAIKIO NEDARBO TENDENCIJŲ IR REGIONINIŲ SKIRTUMŲ ĮVERTINIMAS LIETUVOJE
Arūnas Pocius
1, Rasa Miežienė
2Lietuvos socialinių tyrimų centras Adresas: Goštauto g. 9, 01108, Vilnius, Lietuva
El. paštas: 1 arunas.pocius@dsti.lt, 2 rasa.zabarauskaite@dsti.lt
Gauta: 2018 m. spalis Pataisyta: 2018 m. lapkritis Atnaujinta:2019 m. gegužė
Santrauka. Straipsnis parengtas remiantis Nacionalinės mokslo programos „Gerovės visuomenė“ 2017–2018 m. projekto „Regioniniai gerovės skirtumai Lietuvoje“ rezultatais (projekto Nr.GER-005/2017). Projektą finansuoja Lietuvos mokslo taryba. Publikacijoje vertinamos ilgalaikio nedarbo tendencijos šalyje ir bedarbių skaičiaus raida pagal nedarbo trukmę, analizuojami ilgalaikio nedarbo lygio skirtumai Lietuvoje ir lyginami su ES šalimis. Bene esminiai šios publikacijos prioritetai – regioninių ilgalaikio nedarbo skirtumų įvertinimas bei kaimo ir miesto gyventojų ilgalaikio nedarbo skirtumų kaitos analizė. Atsižvelgiant į informacijos disponavimo ir jos palyginamumo galimybes, tyrimo eigoje pasinaudota Lietuvos statistikos departamento (LSD), Europos Sąjungos statistikos tarnybos (Eurostato) bei Užimtumo tarnybos1 prie Lietuvos Respublikos socialinės apsaugos ir darbo ministerijos (Užimtumo tarnybos) duomenimis.
Reikšmingi žodžiai: nedarbo lygis, ilgalaikio nedarbo lygis, darbo rinka,raidos netolygumų vertinimas, aukščiausio nedarbo teritorijos, regionai.
1. Įvadas
Kaip rodo moksliniai tyrimai, 2015 m. iš 22 milijonų bedarbių Europos Sąjungoje 48,2 proc. nedirbo ilgiau nei vienus metus, t. y. buvo ilgalaikiai bedarbiai. Ilgalaikių bedarbių skaičius itin išaugo prasidėjus pasaulinei ekonominei krizei 2008 m., kai ir nedarbo lygio rodikliai pasiekė visų laikų aukštumas. Daugelyje šalių ilgalaikis nedarbas išaugo gerokai labiau nei trumpalaikis nedarbas [6]. Be to, netgi ir atsigaunant ES šalių ekonomikoms, ilgalaikis nedarbas mažėjo itin lėtai. Ilgalaikio nedarbo rodikliai išlieka itin aukšti šalyse, kurios patyrė valstybės skolos krizę, taip pat kitose Pietų ir Pietryčių Europos šalyse. Eurostato duomenimis, 2017 m. ilgalaikio nedarbo lygis Graikijoje sudarė 15,6 proc., Ispanijoje – 7,7, Italijoje – 6,5 proc. (ES 28 vidurkis – 3,4 proc.).
Jeigu iki 2008 m. pasaulinės ekonominės krizės ilgalaikis nedarbas buvo daugiau siejamas su asmenimis, kurie turi silpnus ryšius su darbo rinka, taip pat su žemais gebėjimais, nykstančiomis profesijomis ir kitais darbo rinkos barjerais, tai po ekonominės krizės ilgalaikis nedarbas palietė įvairaus tipo bei kvalifikacijos darbuotojus. Pvz., Lietuvoje, Slovakijoje apie 70 proc. ilgalaikių bedarbių sudaro vidutinės kvalifikacijos bedarbiai [6].
Yra atlikta visa eilė tyrimų, rodančių, kad tikimybė susirasti darbą sparčiai mažėja, ilgėjant nedarbo trukmei. Tyrimų duomenimis, ilgalaikių bedarbių, palyginti su trumpalaikiais bedarbiais, galimybės rasti darbą yra beveik dvigubai mažesnės [1, 13, 8]. Be to, ilgalaikis nedarbas turi itin didelės neigiamos įtakos tiek pačiam asmeniui, tiek visai šalies ekonomikai. Kalbant apie individo lygmenį, ilgalaikis nedarbas sąlygoja socialinės atskirties bei skurdo namų ūkiuose atsiradimą, turi neigiamos įtakos nedirbančio asmens sveikatai ir tokiu būdu pablogina jo gyvenimo kokybę. Žvelgiant į šią problemą makrolygmeniu, esant ilgalaikiam nedarbui, neefektyviai išnaudojamas žmogiškasis kapitalas, padidėja valstybės socialinės išlaidos, labiau išryškėja visuomenės senėjimo neigiami efektai, nes daugiau asmenų nedalyvauja darbo rinkoje ir nesukuria bendrojo vidaus produkto. Taip pat nacionalinio užimtumo lygio bei ekonomikos augimo sumažėjimas gali turėti didelės neigiamos įtakos socialinės apsaugos sistemų finansavimo mechanizmams [13, 6, 3].
Atsižvelgiant į tai, tikslinga nagrinėti ilgalaikio nedarbo paplitimą, jo priežastis bei tendencijas Lietuvoje. Taip pat svarbu ypatingą dėmesį skirti regioniniams skirtumams šalyje. Kaip rodo tyrimų duomenys, ilgalaikio nedarbo lygis daugelyje ES šalių yra aukštesnis kaimo nei miesto regionuose. Tai galima paaiškinti ekonominio išsivystymo, pramonės struktūros, gyventojų įgūdžių netolygumais. Be to, ekonomikos nuosmukiai paprastai turi didesnės neigiamos įtakos tiems regionams, kurie yra mažiau apgyvendinti [9].
Šio straipsnio tikslas – įvertinti bendrąsias ilgalaikio nedarbo tendencijas bei teritorinius skirtumus. Siekiant
užsibrėžto tikslo, buvo suformuluoti šie pagrindiniai uždaviniai: išanalizuoti ilgalaikį nedarbą skatinančius veiksnius,
įvertinti bendrąsias ilgalaikio nedarbo tendencijas Lietuvoje bei skirtumus ES šalyse, atlikti ilgalaikio nedarbo teritorinės diferenciacijos analizę.
Straipsnio aktualumas grindžiamas tuo, kad lyginant su kitomis atskiromis tikslinėms gyventojų grupėms,
ilgalaikiams bedarbiams pagalbos reikia labiausiai, nes būtent nedarbo trukmės požymis rodo jų menkus gebėjimus
konkuruoti darbo rinkoje. Straipsnio naujumą lemia tai, jog Lietuvoje paskutiniaisiais metais nebuvo skelbta mokslinių
publikacijų, kuriose būtų atliekama išsamesnė ilgalaikio nedarbo statistinė analizė, nekalbant apie tai, kad faktiškai nebuvo tyrinėta šalies regionų ilgalaikio nedarbo problema.
Straipsnio metodologija remiasi skirtingų lygmenų (Lietuvos ir jos regionų bei ES šalių) ilgalaikio nedarbo analize.
Analizuojant ilgalaikio nedarbo situaciją buvo panaudoti darbo jėgos tyrimų metodologija grindžiami rodikliai, kurie skaičiuojami remiantis LSD bei Eurostato duomenimis. Sprendžiant apie teritorinius ilgalaikio nedarbo situacijos skirtumus Lietuvoje, buvo pasinaudota netiesioginiu vertinimo metodu, kuris pritaikius darbo jėgos tyrimų metodologiją įgalina spręsti apie mažesniųjų regionų padėtį pagal stebimus skirtumus tarp kaimo ir miesto. Vertinimui taip pat panaudoti ir Užimtumo tarnybos duomenys, kurie leidžia stebėti skirtumus pagal atskiras šalies miestų ir rajonų savivaldybes. Tiriant ilgalaikio nedarbo situaciją skirtinguose šalies regionuose, buvo pritaikytas ir koreliacinės analizės metodas, leidžiantis identifikuoti skirtingų darbo rinkos rodiklių ryšius.
2. Ilgalaikį nedarbą skatinantys veiksniai
Mokslinėje literatūroje išskiriama daug skirtingų veiksnių, nulemiančių ilgalaikio nedarbo atsiradimą. Kaip viena svarbiausių priežasčių neretai išskiriami struktūriniai pokyčiai darbo rinkoje. Struktūriniai pokyčiai gali būti susiję su darbo vietų stygiumi žemą kvalifikaciją turintiems darbuotojams, vyresnio amžiaus darbuotojų atleidimu, švietimo sistemos neatitikimu pramonės poreikiams, darbo paklausos ir pasiūlos skirtumais darbo rinkoje [14, 15]. Taip pat ilgalaikį nedarbą neretai lemia gilios struktūrinės priežastys, susijusios su asmenų įgūdžiais, mokymosi pasiekimais, makroekonomine padėtimi ir darbo rinkos mechanizmo veikimu. Prie kitų ilgalaikio nedarbo ekonominių veiksnių priskiriamas žemas ekonominio konkurencingumo lygis, nepakankama visuminė darbo jėgos paklausa, nepalankios ekonomikos restruktūrizavimo sąlygos [10].
Atlikti tyrimai rodo, kad ilgalaikio nedarbo mastą itin sąlygoja cikliniai svyravimai šalyje. Ekonominio bendradarbiavimo ir plėtros organizacijos (EBPO) skaičiavimais, 2007–2010 m. ilgalaikių bedarbių skaičius EBPO šalyse padidėjo apytiksliai 60 proc. [11]. Daugelis žmonių, kurie ekonominio nuosmukio metu tapo bedarbiais, jais ir liko bei pateko į ilgalaikių bedarbių kategoriją. Anot O. Levin-Waldman′o (2014), prasidėjus ekonomikos nuosmukiui, iš pradžių atsiranda trumpalaikis nedarbas, tačiau jeigu užimtumas išlieka žemas, trumpalaikis nedarbas tampa ilgalaikiu. Tokiu atveju tikslinga plėsti visuminę paklausą, kuri savo ruožtu generuotų ekonomikos augimą. Ilgalaikis nedarbas gali sumažėti tik tuo atveju, jeigu įsidarbinus generuojamos pajamos bus didesnės nei išmokos gaunamos nedarbo laikotarpiu [12].
Remiantis A. Scharle (2014), ilgalaikio nedarbo atsiradimui technologiniai pokyčiai vaidino ne ką mažesnį vaidmenį nei gerovės politika, pajamų apmokestinimo ar minimalaus darbo užmokesčio nustatymo mechanizmai [16].
2015 m. Europos Komisijos atliktoje studijoje nurodoma, kad ilgalaikio nedarbo augimui ES šalyse įtakos turi ne tik darbo rinkos politika bei šalyje teikiamų darbo rinkos paslaugų kokybė (bedarbių aktyvinimo priemonės, nedarbo išmokų mokėjimo kriterijai, paslaugų individualizavimas ir pan.), bet ir tokie išoriniai veiksniai kaip nepakankamas darbo vietų kūrimas, žemas, neskatinantis dirbti, darbo užmokestis ir kt. (1 pav.) [8].
D. Beržinskienė ir A. Būdvytytė-Gudienė (2010) išskiria subjektyvias ir objektyvias ilgalaikio nedarbo priežastis. Prie subjektyvių priežasčių autorės priskiria žemą išsilavinimą ir kvalifikaciją, nepakankamą darbo patirtį, negatyvų
darbdavių požiūrį į ilgalaikius bedarbius, mažą mobilumą ir kitas priežastis. Prie objektyvių priežasčių priskiriama: struktūriniai darbo rinkos pokyčiai, užimtumo sumažėjimas, nedidelis darbo užmokestis ir sąlyginai aukštos socialinės garantijos bedarbiams, nepakankamai efektyvios darbo rinkos politikos priemonės ir kita. Studijose taip pat neretai pabrėžiama, kad ilgalaikį nedarbą lemia ne tik ekonominių procesų sąlygoti pokyčiai darbo rinkoje, bet ir emociniai bei psichologiniai aspektai. Ilgalaikis nedarbas dažniau būdingas socialiai jautrioms asmenų grupėms, kurioms priskiriama žema kvalifikacija bei menka motyvacija dirbti ar keisti profesiją [2, 15].
Neteikiamas prioritetas ilgalaikio nedarbo intervencijoms
Skatinantys veiksniai
Problemos
Nepakankamas dėmesys nedar-bo pašalpos skyrimo kriterijams
Teikiant paramą, mažai atsižvel-giama į tinkamumą įsidarbinti Koordinacijos trūkumas teikiant darbo rinkos paslaugas
Nepakankama aktyvavimo paramos aprėptis
Ribotos galimybės teikti individualizuotas paslaugas Žemas darbdavių įsitraukimas bei susidomėjimas
Paramos nutraukimas ilgalaikiams bedarbiams
Neefektyvios aktyvavimo priemo-nės ilgalaikiams bedarbiams
Pasekmės
Menkas perėji-mas į užim-tumą Aukštas ilgalaikio nedarbo lygis Investavimo apribojimai Nereformuotos darbo rinkos Socialinių išmokų spąstai Menki įgūdžiai ir kvalifikacijaNepakankamas darbo vietų kūrimas
Barjerai pakartotiniam įdarbinimui
Žemas, neskatinantis dirbti, darbo užmokestis
Netinkami darbo įgūdžiai
Aukštas nedarbo lygis ir didelis pereinančiųjų iš trumpalaikio į ilgalaikį nedarbą mastas
1 pav. Ilgalaikį nedarbą skatinantys veiksniai bei jų sąlygojamos problemos Šaltinis: [8]
3. Bendrosios ilgalaikio nedarbo tendencijos Lietuvoje
LSD duomenimis, ekonominio nuosmukio laikotarpiu ilgalaikių bedarbių2 skaičius Lietuvoje augo ypač sparčiai (2
pav.). 2007–2010 m. ilgalaikių bedarbių skaičius šalyje išaugo net 5,3 karto (nuo 21,1 iki 112,7 tūkst.). Ekonomikai atsigavus (2010–2017 m.) ilgalaikių bedarbių skaičius sumažėjo iki 38,7 tūkst., tačiau vis tiek nepavyko pasiekti
prieškrizinio laikotarpio reikšmės. Ši statistika rodo, kad ilgalaikis nedarbasyra viena aktualiausių darbo rinkos problemų
šalyje.
Vienas iš efektyviausių ir bene paprasčiausių ilgalaikio nedarbo situacijos vertinimo metodų – santykinių statistinių dydžių analizavimas. Paprasčiausias būdas šio rodiklio išraiškai gauti – įvertinti ilgalaikių bedarbių lyginamąjį svorį visų
bedarbių skaičiuje, arba kitaip tariant – ilgalaikių bedarbių ir visų bedarbių procentinį santykį (3 pav.). Kaip matyti 3 pav.,
santykinio ilgalaikio nedarbo rodiklio svyravimo amplitudė imant ilgesnį laikotarpį (1998–2017 m.) buvo itin didelė
(svyravo nuo 58,8 iki 21,7 proc.). Tą nulėmė didesni absoliutaus ilgalaikių bedarbių skaičiaus svyravimai minėtu laikotarpiu. Kaip matyti, ilgalaikių bedarbių skaičius ypač priklauso nuo šalies ekonomikos raidos cikliškumo. Mažiausia ilgalaikių bedarbių dalis buvo pasiekta ekonomikos augimo laikotarpiu prieš pat prasidedant ekonominei krizei Lietuvoje, t. y. 2008 m., didžiausia – 2001 m., kai šalies darbo rinkai didelę įtaką turėjo 1998 m. Rusijos ekonominė krizė ir jos
pasekmės. Dėsninga, kad 2008–2009 m. ekonominio nuosmukio laikotarpiu ilgalaikių bedarbių dalis taip pat sparčiai
augo, o vėliau buvusio pakilimo metu – mažėjo. Trumpalaikio nedarbo grupėse svyravimai buvo gerokai mažesni. Šios tendencijos Lietuvoje visiškai atitinka tyrimų išvadas apie ekonomikos cikliškumo įtaką ilgalaikiam nedarbui [5, 7].
Šaltinis: LSD darbo jėgos tyrimų duomenys
2 pav. Ilgalaikių bedarbių skaičiaus dinamika pagal nedarbo trukmę 2007–2017 m. Lietuvoje (tūkst.)
Šaltinis: LSD darbo jėgos tyrimų duomenys
3 pav. Bedarbių skaičiaus pasiskirstymas pagalnedarbo trukmę 1998–2017 m. Lietuvoje (proc.)
Kitas būdas tyrinėti ilgalaikį nedarbą naudojant santykinius rodiklius – pritaikyti Eurostato naudojamą ilgalaikio nedarbo lygio rodiklio metodologiją. Šį rodiklį skaičiuoja ir duomenis jam įvertinti kaupia ES nacionalinės statistikos institucijos. Ilgalaikio nedarbo lygio rodiklis parodo ekonomiškai aktyvių 15–74 metų amžiaus gyventojų, kurie bedarbiais buvo 12 ar daugiau mėnesių, dalį (4 pav.).
12,2 27,8 38,6 30,3 17,7 17,9 17 15,1 12,1 11,6 12,1 7,8 9,9 19,9 18,7 16,9 17 19 16 18,8 16 15,4 12,6 17,5 52,1 42,1 28,1 27,2 29,4 26,3 21 22,1 19,5 10,7 13,8 50,1 66,6 46,6 37,9 33 29,8 24,5 21,9 17,4 21,1 19,2 49,9 112,7 118,8 96,8 74,1 70,7 57,5 44,5 38,7 0 50 100 150 200 250 300 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Ilgalaikiai bedarbiai (1 m. ir daugiau) 6–11 mėn. 3–5 mėn. 1–2 mėn. Iki 1 mėn.
54,7 38,6 52,0 58,8 54,9 50,2 53,5 55,3 45,3 32,8 21,7 23,7 41,7 52,1 49,2 43,0 44,7 42,9 38,3 37,5 0 10 20 30 40 50 60 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Iki 1 mėn. 1–2 mėn. 3–5 mėn. 6–11 mėn. 12 mėn. ir daugiau (ilglalaikiai bedarbiai)
Šaltinis: Eurostato duomenys
4 pav. Ilgalaikio nedarbo lygis ES šalyse 2010–2011 ir 2017 m. (proc.)
Pasibaigus pasaulinei ekonominei krizei, Lietuva ilgalaikio nedarbo mažinimo srityje pasiekė gana žymią pažangą. Jeigu didžiausia ilgalaikio nedarbo lygio reikšmė Lietuvoje buvo pasiekta 2011 m. (8 proc.) ir buvo viena didžiausių ES šalių tarpe, tai 2017 m. šis rodiklis sumažėjo iki 2,7 proc. ir buvo 0,7 procentinio punkto mažesnis nei ES vidurkis. Didžiausias ilgalaikio nedarbo lygis tarp ES šalių 2017 m. buvo Graikijoje ir Ispanijoje (atitinkamai 15,6 ir 7,7 proc.). Tai net atitinkamai 5,8 karto ir apie 3 kartus viršijo Lietuvos ilgalaikio nedarbo lygio rodiklio reikšmę. Mažiausias ilgalaikio nedarbo lygis 2017 m. buvo Jungtinėje karalystėje ir Čekijoje (1 proc.) bei Švedijoje (1,1 proc.) (4 pav.).
Analizuojant ilgalaikio nedarbo situaciją, svarbu nagrinėti ir ilgalaikių bedarbių struktūrą pagal jų demografines charakteristikas. Kaip rodo tyrimai, ilgalaikis nedarbas turi nevienodą įtaką skirtingoms gyventojų grupėms – dažniau į ilgalaikių bedarbių gretas patenka vyresnio amžiaus (50 metų ir vyresni) asmenys, taip pat yra daugiau bedarbių vyrų nei moterų [6, 7]. Kaip matyti 5 pav., didžiausi ilgalaikių bedarbių lyginamojo svorio skirtumai šalyje pagal lytį moterų naudai stebimi kriziniais metais (tiek Rusijos krizės, tiek pasaulinės krizės laikotarpiu). Tokią tendenciją sąlygojo tai, kad daugiau darbo vietų buvo prarandama pramonės, statybos bei transporto ekonominės veiklos įmonėse. Vėliau, sparčiai mažėjant nedarbui, bedarbių struktūros skirtumai pagal lytį gerokai sumažėjo. Tačiau neigiamai reikėtų vertinti 2017 m. žymiai išaugusius skirtumus tarp vyrų ir moterų – vyrų dalis tarp visų ilgalaikių bedarbių 2017 m. buvo net 20 procentinių punktų didesnė nei moterų.
Vis tik ilgalaikių bedarbių dalis bendrame atitinkamos lyties bedarbių skaičiuje faktiškai nesiskiria (2017 m. tarp bedarbių vyrų buvo 37,7 proc. ilgalaikių bedarbių, tarp moterų – 37,3 proc.). Šie skirtumai šiame dešimtmetyje svyruoja labai nežymiai. Todėl ilgalaikių bedarbių dalies rodiklio reikšmes atitinkamos lyties bedarbių skaičiuje faktiškai
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 ES šalys Belgija Bulgarija Čekija Danija Vokietija Estija Airija Graikija Ispanija Prancūzija Kroatija Italija Kipras Latvija Lietuva Liuksemburgas Vengrija Malta Olandija Austrija Lenkija Portugalija Rumunija Slovėnija Slovakija Suomija Švedija Jungtinė karalystė 2017 2011 2010
apsprendžia bendrojo nedarbo lygio svyravimai pagal lytį. Kaip matyti 5 pav., itin žymūs poslinkiai įvyko ilgalaikių bedarbių struktūroje pagal amžių. 1998–2017 m. tarp ilgalaikių bedarbių gerokai išaugo (padidėjo nuo 16,5 iki 44,5 proc.) pagyvenusių (50 metų ir vyresnių) asmenų dalis, bet sumažėjo jaunimo ir vidutinio amžiaus žmonių dalis.
Šaltinis: LSD darbo jėgos tyrimų duomenys
5 pav. Ilgalaikių bedarbių struktūra pagal lytį ir amžių 1998–2017 m. Lietuvoje (proc.)
4. Ilgalaikio nedarbo regioniniai skirtumai Lietuvoje
Pirmiausia, kalbant apie regioninį pjūvį, tikslinga analizuoti ilgalaikio nedarbo rodiklius miesto ir kaimo teritorijose. Vertinant 6 pav. pateiktus 1998–2017 m. statistinius duomenis, pastebimas itin išaugęs kaimo žmonių ilgalaikis nedarbas. Ypač sparčiai ilgalaikis kaimo žmonių nedarbas augo dėl 2008–2009 m. ekonominės krizės poveikio. 2008–2011 m. kaime šis rodiklis išaugo nuo 1,6 iki 11,9 proc., tuo tarpu mieste jis didėjo gerokai lėčiau (nuo 1,1 iki 6,4 proc.). Nors ilgalaikis nedarbas kaime 2011–2017 m. sumažėjo iki 4,6 proc., tačiau jo lygis išliko vis dar santykinai aukštas (6 pav.).
Šaltinis: LSD darbo jėgos tyrimų duomenys
6 pav. Lietuvos miesto ir kaimo gyventojų ilgalaikio nedarbo lygis 1998–2017 m. Lietuvoje (proc.)
0 10 20 30 40 50 60 70 80 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Vyrai Moterys 15–24 metų amžiaus 25–49 metų amžiaus 50–74 metų amžiaus
7,8 6,4 9 10,8 8,4 7 6,5 4,8 2,4 1,2 1,1 2,7 6,5 6,4 5 3,8 3,5 2,8 2,1 1,8 5,8 3,8 7,2 8,8 5,5 4,5 5 3,9 2,7 1,9 1,6 4,8 9,7 11,9 10,3 8 7,8 6,4 5,2 4,6 0 2 4 6 8 10 12 14 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Miestas Kaimas Iš viso
Stebimų pokyčių raidos skirtumams būdinga tai, kad ilgalaikio nedarbo „svorio centras“ persikėlė iš miesto į kaimą dar paskutiniaisiais ekonominio pakilimo metais (2006–2007 m.). Kaip matyti iš diagramos, iki 2005 m. tiek ilgalaikio, tiek bendro nedarbo lygio rodiklis mieste buvo aukštesnis nei kaime, tačiau vėliau šio rodiklio kaitos tendencijos pasikeitė kaimo gyventojams nepalankia linkme. Nuo 2006 m. ilgalaikio nedarbo rodiklis kaime tapo aukštesnis nei mieste ir išliko visu 2006–2017 m. laikotarpiu. Dėl darbo vietų bei motyvacijos dirbti stokos didelė dalis darbingų kaimo žmonių pateko į „ilgalaikio nedarbo spąstus“. Manome, jog tokia situacija susiformavo dėl itin lėtos, neskatinančios darbo vietų bei verslo kūrimo ekonominės ir socialinės raidos mažesniuose šalies regionuose. Pastarąsias tendencijas galėjo sustiprinti ir per pastaruosius kelis dešimtmečius Lietuvoje užimtumo sferoje vykęs deagrarizacijos procesas, kuris pasireiškė sistemingu žemės ūkio vaidmens mažėjimu ir žymiai sumažėjusiu žemės ūkio veikla užsiimančių subjektų skaičiumi. Tyrimai rodo, kad panašios ilgalaikio nedarbo tendencijos kaime buvo stebimos ir kitose postsovietinėse šalyse [4].
Tikėtina, kad ilgalaikis nedarbas Lietuvos kaime gali tapti „chroniška liga“. Kaip matyti, šio rodiklio augimas tęsėsi netgi 2011 m., kai Lietuvos ūkis jau gana žymiai atsigavo. Tenka konstatuoti, kad užsitęsęs kaimiškųjų regionų ilgalaikis nedarbas gerokai komplikuoja jų socialinio ekonominio augimo galimybes. Pastaroji darbo išteklių grupė tarsi pasilieka teigiamų socialinių ir ekonominių pokyčių nuošalyje.
Be LSD duomenų, egzistuoja ir kitas duomenų šaltinis apie ilgalaikį nedarbą. Tai Užimtumo tarnybos duomenys. Sugrupavus šalies savivaldybes ir apskritis pagal autorių siūlomą ilgalaikio nedarbo lygio rodiklį (ilgalaikių bedarbių skaičių, tenkantį 1 tūkst. darbingo amžiaus gyventojų), išryškėjo tikrieji nagrinėjamo ilgalaikio nedarbo lygio skirtumai pagal tiriamojo reiškinio apimtis.
Skaičiavimai rodo, jog nepaisant pastarųjų metų ekonomikos augimo ir spartaus nedarbo mažėjimo, ilgalaikio nedarbo lygio rodiklis regionų lygmeniu pasižymi itin didele diferenciacija. Žemiausias šis rodiklis 2016 m. buvo
Klaipėdos r. – 2 promilės, aukščiausias – Lazdijų r. (77,5 promilės).3 Prie savivaldybių su itin aukštu ilgalaikiu nedarbu
galima priskirti ir Kalvarijos,Zarasų r., Ignalinos r., Kelmės r., Alytaus r. savivaldybes (žr. lentelę toliau).
Santykiniai ilgalaikių bedarbių rodikliai šalies regionuose 2016 m.
Apskritys, savivaldybės, miestai Nedarbo lygis ( %) Ilgalaikių bedarbių lyginamasis svoris4 (%)
Vidutinė nedarbo trukmė
(mėn.) Ilgalaikių bedarbių skaičius 1 tūkst. darbingo amžiaus gyventojų (promilėmis) Lietuva 8,05 26,5 7,72 21,3 Klaipėdos r. sav. 1,77 11,0 4,37 2,0 Kretingos r. sav. 4,72 13,3 4,33 6,3 Klaipėdos m. sav. 6,08 10,5 4,43 6,4 Šiaulių m. sav. 5,26 16,2 5,61 8,5 Elektrėnų sav. 4,72 21,3 6,01 10,1 Klaipėdos apskr. 6,83 15,4 5,04 10,5 Širvintų r. sav. 7,77 13,8 5,56 10,7 Birštono sav. 5,2 21,2 5,41 11,0 Palangos m. sav. 7,84 14,5 4,22 11,4 Vilniaus m. sav. 6,28 18,5 6,68 11,6 Šiaulių m. sav. 6,05 20,9 6,49 12,6 Trakai 5,43 24,0 6,98 13,0 Kauno m. sav. 6,93 19,0 7,21 13,2 Kėdainių r. sav. 7,19 19,3 6,03 13,9 Kauno r. sav. 6,84 20,8 6,64 14,2 Vilniaus apskr. 7,04 21,5 7,11 15,1 Trakų r. sav. 5,94 25,6 7,59 15,2 Kauno apskr. 7,18 21,7 7,16 15,6 Prienai 6,54 24,4 7,09 15,9 Prienų r. sav. 6,75 24,7 7,33 16,7 Panevėžio m. sav. 7,36 23,4 6,94 17,2
3Išreikštas procentais šis rodiklis būtų (10 kartų mažesnis), t. y. Lazdijų r. atveju siektų 7,75 proc. 4Rodiklis apskaičiuotas kaip ilgalaikių bedarbių ir visų bedarbių skaičiaus santykis.
Apskritys, savivaldybės, miestai Nedarbo lygis ( %) Ilgalaikių bedarbių lyginamasis svoris4 (%)
Vidutinė nedarbo trukmė (mėn.)
Ilgalaikių bedarbių skaičius 1 tūkst. darbingo amžiaus gyventojų (promilėmis) Plungės r. sav. 6,93 25,8 6,05 17,9 Plungė 6,88 27,0 6,25 18,6 Telšių r. sav. 7,35 25,4 7,09 18,7 Skuodo r. sav. 7,08 26,4 6,53 18,7 Marijampolės sav. 7,76 25,6 7,68 19,9 Šilalės sav. 7,18 28,7 7,08 20,6 Raseinių r. sav. 8,64 24,2 7,08 20,9 Rietavo sav. 6,67 32,8 7,25 21,9 Šalčininkų r. sav. 10,77 21,0 7,25 22,6 Švenčionių r. sav. 8,86 25,6 6,91 22,6 Šiaulių r. sav. 8,07 28,5 8,13 23,0 Neringos sav. 6,04 38,8 8,25 23,4 Panevėžio r. sav. 8,68 28,4 6,99 24,6 Jonavos r. sav. 9,1 27,5 7,1 25,0 Biržų r. sav. 9 27,8 7,51 25,0 Kaišiadorių r. sav. 6,82 37,1 10,33 25,3 Šilutės r. sav. 11,58 22,3 6,57 25,8 Vilniaus r. sav. 9,02 29,1 8,6 26,2 Šiaulių apskr. 8,47 31,1 8,33 26,4 Pakruojo r. sav. 8,83 30,0 6,52 26,5 Panevėžio apskr. 9,05 29,4 7,93 26,6 Varėnos r. sav. 9,84 27,7 7,84 27,3 Telšių apskr. 8,53 32,6 8,52 27,8 Marijampolė 9,16 31,3 9,13 28,7 Vilkaviškio r. sav. 9,5 31,4 8,44 29,8 Marijampolės apskr. 9,27 32,5 9,08 30,1 Druskininkų sav. 9,51 32,0 7,31 30,4 Utenos r. sav. 9,47 33,2 8,5 31,5 Alytaus m. sav. 9,6 32,8 9,56 31,5 Visagino sav. 11,53 27,4 8,2 31,6 Ukmergės r. sav. 10,71 29,9 8,42 32,0 Šakių r. sav. 9,28 37,0 9,79 34,3 Molėtų r. sav. 11,03 32,0 8,03 35,3 Tauragės apskr. 10,28 35,4 8,88 36,4 Anykščių r. sav. 10,28 35,5 8,78 36,5 Rokiškio r. sav. 10,89 35,1 9,94 38,2 Radviliškio r. sav. 10,43 37,4 9,79 39,0 Tauragės r. sav. 10,66 36,8 9,51 39,2 Utenos apskr. 11,27 35,0 9,29 39,5 Alytaus apskr. 10,89 37,2 10,6 40,5 Tauragė 10,42 38,9 9,72 40,6 Kupiškio r. sav. 11,97 34,2 8,71 40,9 Pasvalio r. sav. 11,55 35,5 9,1 40,9 Mažeikių r. sav. 10,7 39,1 10,57 41,9 Joniškio r. sav. 10,66 40,3 9,84 42,9 Jurbarko r. sav. 12,84 33,8 8,57 43,3 Akmenės r. sav. 13,26 33,2 8,59 44,0 Ignalina 12,75 34,8 9,82 44,4
Kazlų Rūdos sav. 11,22 40,7 12,67 45,6
Pagėgių sav. 9,29 50,6 10,87 47,0
Apskritys, savivaldybės, miestai Nedarbo lygis ( %) Ilgalaikių bedarbių lyginamasis svoris4 (%)
Vidutinė nedarbo trukmė (mėn.)
Ilgalaikių bedarbių skaičius 1 tūkst. darbingo amžiaus gyventojų (promilėmis) Kelmės r. sav. 12,63 41,8 11,65 52,7 Kalvarijos sav. 14,4 39,5 10,82 56,9 Zarasų r. sav. 14,02 40,7 11,43 57,0 Ignalinos r. sav. 14,55 43,4 11,89 63,2 Lazdijų r. sav. 14,65 52,9 16,82 77,5
Šaltinis:Vidutiniai metiniai Užimtumo tarnybos duomenys5
Panašios tendencijos matyti ir analizuojant ilgalaikių bedarbių lyginamojo svorio rodiklį pagal savivaldybes. 2017 m. aukščiausias ilgalaikis nedarbas išliko Lazdijų r., Kalvarijos, Ignalinos ir Zarasų r. savivaldybėse. Reikia pažymėti, kad ilgalaikių bedarbių lyginamasis svoris išliko itin aukštas per visą analizuojamą laikotarpį (1998–2017 m.). Nepaisant jau kuris laikas besitęsiančio ekonomikos pakilimo, ilgalaikių bedarbių lyginamasis svoris per minėtą laikotarpį padidėjo beveik visose savivaldybėse, kuriose buvo pateikta informacija apie nagrinėjamą rodiklį. Išimtis – Vilniaus r. savivaldybė, kurioje 1998 m. buvo pasiektas aukščiausias ilgalaikių bedarbių lyginamojo svorio rodiklis (58,5 proc.).
Analizuojant anksčiau lentelėje pateiktus statistinius duomenimis pastebime, kad egzistuoja tiesioginis ryšys tarp ilgalaikių bedarbių lyginamojo svorio ir bendro nedarbo lygio rodiklio. Kitaip tariant, kuo regione aukštesnis nedarbo lygis, tuo aukštesnis ir ilgalaikio nedarbo rodiklis jame. Žinoma, šis ryšys negali būti labai griežtas, nes esant skirtingam teritoriniam pasiskirstymui, galimi tam tikri nukrypimai nuo bendrą tiesioginę priklausomybę išreiškiančios tendencijos. Tolesniame skyriuje yra nagrinėjamas bendro nedarbo lygio ir kitų ilgalaikio nedarbo rodiklių ryšys.
Šaltinis:Užimtumo tarnybos duomenys
7 pav. Ilgalaikių bedarbių lyginamojo svorio rodiklis6 savivaldybėse 2017 m.
5. Ryšio tarp ilgalaikio nedarbo ir nedarbo lygio įvertinimas remiantis šalies regionų duomenimis
5Šiuo atveju ilgalaikio nedarbo sąvoka apima Užimtumo tarnyboje registruotus asmenis iki 25 metų amžiaus, kurie nedirba ilgiau nei
6 mėnesius, ir asmenis nuo 25 metų amžiaus, kurie nedirba daugiau nei 12 mėnesių, skaičiuojant nuo įsiregistravimo Užimtumo tarnyboje dienos.
6Diagramoje pateiktas rodiklis apskaičiuotas kaip ilgalaikių bedarbių ir visų bedarbių skaičiaus santykis pagal savivaldybes.
0 10 20 30 40 50 60 Kre tin g o s r. sa v . Kla ip ėd os r. sa v. Kla ip ėd os m . sa v. P alan g o s m . sa v . Biršto no s av . Š iau lių m . sa v. Ši lu tė s r. sa v. S k u o d o r. sa v . Š irv in tų r. s av . Š alčin in kų r. sa v. Viln ia u s m . sa v . Kė da in ių r. sa v. El ek trėn ų sa v. Ra se in ių r. sa v. P an ev ėž io m . s av . P lu ng ės r. sa v. Ka u n o m. sa v . Ka u n o r. sa v . Š ak ių r. s av . Š il alės r. sa v. Viln ia u s r. sa v . Li etu v o s Re sp . M arij am po lės sa v. Rie ta v o s av . P rien ų r. s av . Uk m erg ės r. sa v. Trak ų r. sa v. P an ev ėž io r. sa v. Š iau lių r. sa v. Telšių r. sa v. Š ve nč io nių r. sa v. P ak ru o jo r. sa v . Aly tau s m . sa v . Tau ra gė s r. sa v. Vilk av išk io r. sa v. Va rė no s r. sa v. Jo n a v o s r. s av . Ju rb a rk o r. sa v . Biržų r. sa v. Dru sk in in kų sa v. Ak m en ės r. sa v. Visa g in o sa v . Ra dv ili šk io r. sa v. An yk šč ių r. sa v. Ro kišk io r. sa v. M olė tų r. s av . Ka iš iad orių r. sa v. M až eik ių r. sa v. P asv ali o r. sa v . Ute n o s r. sa v . P ag ėg ių sa v. Aly tau s r. sa v . Jo nišk io r. sa v. Ke lm ės r. sa v. Ne ri n g o s sa v . Ku pišk io r. sa v. Ka zlų Rū do s sa v. Za ra sų r. sa v. Ig n ali n o s r. sa v . Ka lv arij o s sa v . Laz dij ų r. sa v.
Tyrimo metu, panaudojant 1998–2017 m. Užimtumo tarnybos savivaldybių duomenis, buvo siekiama nustatyti koreliacinį ryšį tarp bendro nedarbo lygio ir kitų darbo rinkos rodiklių: ilgalaikių bedarbių dalies bei vidutinės nedarbo trukmės. Būtina pabrėžti, kad tarp santykinio nedarbo rodiklio ir su ilgalaikių nedarbu susijusių rodiklių regioninių pasiskirstymų buvo nustatytas reikšmingas koreliacinis ryšis.
Statistinių duomenų analizė patvirtino jau minėtą teiginį apie tamprų tiesioginį bendro nedarbo ir ilgalaikio nedarbo rodiklių tarpusavio ryšį. Tačiau įdomu, kad laiko atžvilgiu stebimi pakankamai žymūs šio ryšio pokyčiai. Itin aukšti su ilgalaikiu nedarbu susiję koreliacijos rodikliai buvo stebimi prieš Lietuvai įstojant į ES ir keletą metų po įstojimo, kai šalies ekonomika gana intensyviai augo ir bendras, taip pat ilgalaikis, nedarbo lygis Lietuvoje gana sparčiai mažėjo. Vėliau, prasidėjus ekonomikos nuosmukiui, nagrinėjamų koreliacijos rodiklių reikšmės žymiai sumažėjo. Tai rodo, kad tuo metu situacijai darbo rinkoje daugiau įtakos turėjo veiksniai, mažiau susiję su ilgalaikiu nedarbu.
Kitas svarbus analizės rodiklis – vidutinė nedarbo trukmė. Jo poveikio tendencijos regioniniu lygmeniu ilgą laiką išliko panašios kaip ir ilgalaikio nedarbo atveju, t. y. buvo aukštesni prieš Lietuvai įstojant į ES. Tačiau egzistuoja keletas ryškių išimčių. Pradėjus augti nedarbo lygiui pasaulinės ekonominės krizės pradžioje (2008 m.), bendro nedarbo koreliacinis ryšis su vidutinės nedarbo trukmės rodikliu išliko tradiciškai aukštas, nors minėto rodiklio ryšis su ilgalaikio nedarbo dalies rodikliu gerokai sumažėjo (8 pav.). Išaugęs koreliacijos koeficiento reikšmių atotrūkis teritoriniu lygmeniu paaiškinamas tuo, kad auganti nedarbo trukmė tuo metu neturėjo įtakos ilgalaikio nedarbo padidėjimui, nors 2009 m. gerokai daugiau Užimtumo tarnyboje užregistruotų asmenų perėjo į ilgalaikių bedarbių kategoriją. Atvirkštinė situacija vyko 2002 m., kai gana žymiai sumažėjo ryšis tarp nedarbo lygio ir vidutinės nedarbo trukmės, o situacija darbo rinkoje sparčiai gerėjo. 2002 ir 2008 m. faktiškai buvo darbo rinkos tendencijų lūžio taškai, kai situacija darbo rinkoje pradėjo atitinkamai gerėti (nuo 2002 m.) ir blogėti (nuo 2008 m.).
Šaltinis:Užimtumo tarnybos duomenys
8 pav. Nedarbo lygio ir kitų darbo rinkos rodiklių koreliacijos koeficientų palyginimas
pagal kasmetinius savivaldybių pasiskirstymo duomenis 1998–2017 m.
Toliau buvo analizuotas nedarbo lygio ir ilgalaikių bedarbių dalies koreliacinis ryšys pagal atskiras savivaldybes (9 pav.). 9 pav. matyti, kad daugelyje šalies regionų egzistuoja pakankamai stiprus koreliacinis ryšys tarp ilgalaikių bedarbių dalies ir bendro nedarbo lygio. Tačiau faktiškai negalima įžvelgti tendencingos priklausomybės tarp aptariamų rodiklių koreliacijos ir augimo tvarka išdėstytos santykinio nedarbo rodiklio kreivės. Be to, galima teigti, jog atskirose teritorijose, kur nedarbo lygis yra aukštesnis, situacijai darbo rinkoje daugiau įtakos turi veiksniai, kurie yra mažiau susiję su ilgalaikio nedarbo poveikiu nedarbo lygio rodikliui (pvz., Lazdijų r., Druskininkų savivaldybėse).
0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80 0,90 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Koreliac. ryšys tarp nedarbo lygio ir ilgalaikių bedarbių dalies Koreliac. ryšys tarp nedarbo lygio ir vidutinės nedarbo trukmės
9 pav. Nedarbo lygio ir ilgalaikių bedarbių dalies koreliacinis ryšys remiantis 1998–2017 m. duomenimis (proc. ir vieneto dalimis)
*Kairėje pusėje pateiktos nedarbo lygio ir ilgalaikių bedarbių dalies skalės, dešinėje – koreliacijos koeficiento.
Šaltinis: Užimtumo tarnybos duomenys
Kita vertus, nepaisant pakankamai žymių stebimų variacijų, – augantį ilgalaikį nedarbą atitiko didėjantis nedarbo lygio rodiklis. Todėl regionuose, kur nedarbo lygis aukštesnis, ilgalaikių bedarbių paprastai būna santykinai daugiau. Reikėtų atkreipti dėmesį į tai, jog atskiruose regionuose (pvz., Kretingos r., Vilniaus m. savivaldybėse), kur nedarbo lygis mažesnis, ilgalaikių bedarbių dalis buvo mažesnė, o regionuose (Akmenės, Lazdijų Ignalinos ir Pasvalio r. savivaldybėse), kur nedarbo lygis buvo aukščiausias, šios kreivės reikšmės yra gerokai aukštesnės (10 pav.). Nepaisant to, Šalčininkų r. stebima išimtis, nes šiame regione aukštą nedarbo lygio rodiklį atitinka santykinai žema ilgalaikių bedarbių reikšmė.
10 pav. Nedarbo lygio ir ilgalaikių bedarbių dalies rodiklių pasiskirstymai remiantis 1998–2017 m. duomenimis
(proc. ir vieneto dalimis) Šaltinis: Užimtumo tarnybos duomenys
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 0,00 10,00 20,00 30,00 40,00 N eri ngos s av. T ra kų r. s av. E le kt rė nų sa v. K re ti ngos r. s a v. V il ni aus m . sa v . Bi rš tono sa v. K auno r. s av. P ri enų r. s av. K auno m . sa v. K ai ši adori ų r. s av. K la ipė do s r. s av. K ėda ini ų r. s av. K la ipė do s m . s av. Š ia ul ių m . s av. P lungė s r. s av. Ri et a vo s av . P akruoj o r. s a v. M ari ja m pol ės s av. Š il al ės r. s av. Š irvi nt ų r. s av. L ie tuvos Re spu bl ika K az lų Rūdos s av. T el ši ų r. s av. P al angos m . sa v. M ol ėt ų r. s av. Ra se ini ų r. s av. V arė nos r. s av. A nykš či ų r. s av . Bi rž ų r. s av. U te nos r. s av. A lyt aus m . sa v. Ra dvi li ški o r. s av. Š ia ul ių r. s av. P ane vė ži o m . s av. V is agi no sa v. K upi ški o r. s av . Š aki ų r. s av. T aura gė s r. s av. V il ka vi ški o r. s av. Š il ut ės r. s av. Z ara sų r. s av. Šve nč ion ių r. s av. Jona vos r. s av. U km ergė s r. s av. P agė gi ų sa v. V il ni aus r. s av. Roki šk io r. s av. S kuodo r. s av. A lyt aus r. s a v. Joni ški o r. s av. P ane vė ži o r. s av. Š al či ni nkų r. s av. D rus ki ni nkų sa v. M až ei ki ų r. s av. K el m ės r. s av. Jurba rko r. s av. K al va ri jos s av. P as va li o r. s av. Igna li no s r. s av. L az di jų r. s av. A km enė s r. s av.
Vidutinis nedarbo lygis, proc.
Koreliacijos koeficientas tarp nedarbo lygio ir ilgalaikių bedarbių dalies
0,00 10,00 20,00 30,00 40,00 Ner in g o s sav . Tr ak ų r. sa v. El ek tr ėn ų sav . K re ti n g o s r. sa v . V il n ia u s m. sav . B ir št on o sa v. K au n o r . sav . Pr ie nų r . sa v. K au n o m. sav . K ai ši ad or ių r . sa v. Kla ip ėd os r. sav . K ėd ai ni ų r. sav . K la ip ėd os m. sa v. Ši au lių m. sav . Pl un gė s r. sa v. R ie ta v o sav . P ak ru o jo r . sav . M ar ija mp ol ės sav . Ši la lė s r. sav . Ši rv in tų r . sav . Li et u v o s R esp u b li k a K az lų R ūd os sav . Te lši ų r. sav . P al an g o s m. sav . M ol ėt ų r. sav . R asei ni ų r. sav . V ar ėn os r. sa v. An yk šči ų r. sav . B ir žų r . sa v. U te n o s r. sav . A ly ta u s m. sa v . R ad vi li šk io r . sav . Ši au lių r . sav . Pa ne vė ži o m. sav . V isa g in o sa v . K up iš ki o r. sav . Ša ki ų r. sav . Ta ur ag ės r. sav . V ilk av išk io r . sa v. Ši lu tė s r. sav . Za ra sų r . sav . Šv en či on ių r . sa v. Jo n av o s r. sav . U kme rg ės r. sa v. Pa gė gi ų sa v. V il n ia u s r. sa v . R ok išk io r . sav . S k u o d o r . sav . A ly ta u s r. sav . Jo ni šk io r . sa v. Pa ne vė ži o r. sa v. Ša lč in in kų r . sa v. D ru sk in in kų sav . M až ei ki ų r. sav . K el mės r. sav . Ju rb ar k o r . sa v . K al v ar ij o s sa v . P asv al io r . sa v . Ig n al in o s r. sa v . La zd ij ų r. sav . A kme nė s r. sav .
Išvados
Ilgalaikis nedarbas yra viena iš didžiausią susirūpinimą keliančių problemų ES šalyse. Ilgalaikis nedarbas lemia neefektyvų žmogiškojo kapitalo išnaudojimą, dėl kurio sumažėja potencialus ekonomikos augimas, didėja pajamų nelygybė, skurdas bei socialinė atskirtis. Taip pat ilgalaikis nedarbas padidina užimtumo paslaugų kaštus ir turi didelės neigiamos įtakos socialinės apsaugos sistemų finansavimo mechanizmams. Kaip parodė mokslinių tyrimų analizė, ilgalaikį nedarbą daugiausia lemia cikliniai svyravimai, struktūriniai pokyčiai darbo rinkoje, švietimo sistemos neatitikimas pramonės poreikiams, technologiniai pokyčiai, taip pat menka bedarbių motyvacija dirbti ar keisti profesiją.
Dėl Rusijos krizės poveikio bendras ilgalaikio nedarbo lygis Lietuvoje itin išaugo dar 1999–2001 m. (nuo 5,6 iki 10,2 proc.). Po to buvo palankus darbo rinkos raidos laikotarpis (2001–2007 m.), kuris iš esmės pakoregavo stebimas darbo rinkos tendencijas – sparčiai pradėjo mažėti ir gana ilgą laiką mažėjo tiek bendro, tiek ilgalaikio nedarbo lygio rodikliai. Stebimos tendencijos kardinaliai pasikeitė prasidėjus pasaulinei ekonominei krizei 2008 m. pabaigoje. 2008–2011 m. ilgalaikio nedarbo lygis Lietuvoje padidėjo net 6,7 procentinio punkto (nuo 1,3 iki 8 proc.). Svarbu pažymėti ir tai, kad ilgalaikis nedarbas Lietuvoje kurį laiką nemažėjo, net ir pradėjus atsigauti šalies ekonomikai.
Ypač sparčiai, prasidėjus pasaulinei ekonominei krizei, augo kaimo žmonių ilgalaikis nedarbas – 2011 m. jis jau sudarė 11,9 proc. Apskritai, analizuojant kaimo ir miesto gyventojų ilgalaikio nedarbo tendencijas, matyti, kad per ilgesnį laikotarpį (1998–2017 m.) ilgalaikio nedarbo „svorio centras“ persikėlė iš miesto į kaimą. Jeigu iki 2005 m. tiek ilgalaikio, tiek bendro nedarbo lygio rodiklis mieste buvo aukštesnis nei kaime, tai nuo 2006 m. ilgalaikio nedarbo rodiklis kaime tapo aukštesnis nei mieste ir išliko visu 2006–2017 m. laikotarpiu. Tokią situaciją galėjo nulemti lėta, neskatinanti naujų darbo vietų bei verslo kūrimo ekonominė ir socialinė raida mažesniuose šalies regionuose bei per pastaruosius kelis dešimtmečius Lietuvoje vykęs deagrarizacijos procesas, kuris pasireiškė sistemingu užimtųjų skaičiaus (dalies) žemės ūkyje mažėjimu.
Pasibaigus pasaulinei ekonominei krizei, Lietuva ilgalaikio nedarbo mažinimo srityje pasiekė žymią pažangą. Jeigu didžiausia ilgalaikio nedarbo reikšmė Lietuvoje buvo pasiekta 2011 m. (8 proc.) ir buvo viena didžiausių tarp ES šalių, tai 2017 m. šis rodiklis sumažėjo iki 2,7 proc. ir buvo 0,7 procentinio punkto mažesnis nei ES vidurkis. Bendras ilgalaikių bedarbių skaičius 2010–2017 m. šalyje sumažėjo beveik 3 kartus. Nepaisant to, santykiniai skirtumai tarp kaimo ir miesto ilgalaikio nedarbo lygio rodiklio reikšmių išliko pakankamai žymūs (2017 m. ilgalaikis nedarbas kaime buvo 1,7 karto didesnis nei mieste). Tai netiesiogiai liudija apie vis dar sudėtingą mažesniųjų regionų ilgalaikio nedarbo situaciją. 2017 m. Užimtumo tarnybos duomenimis, didžiausia ilgalaikių bedarbių dalis išliko Lazdijų r., Kalvarijos, Ignalinos ir Zarasų r. savivaldybėse. Dvejose iš jų – Ignalinos ir Lazdijų r. – ilgalaikių bedarbių lyginamasis svoris išliko itin aukštas per visą stebimą laikotarpį (1998–2017 m.).
Statistinių duomenų analizė patvirtino tamprų tiesioginį bendro nedarbo ir ilgalaikio nedarbo teritorinio pasiskirstymo tarpusavio koreliacinį ryšį. Tačiau įdomu, kad laiko atžvilgiu stebimi pakankamai žymūs šio ryšio pokyčiai. Itin aukšti su ilgalaikiu nedarbu susiję koreliacijos rodikliai buvo stebimi prieš Lietuvai įstojant į ES ir keletą metų po įstojimo, kai šalies ekonomika gana intensyviai augo ir bendras, taip pat ilgalaikis, nedarbo lygis, Lietuvoje gana sparčiai mažėjo. Vėliau, prasidėjus ekonomikos nuosmukiui, nagrinėjamų koreliacijos rodiklių reikšmės žymiai sumažėjo.
Koreliacinė analizė parodė, kad atskirose teritorijose, kur nedarbo lygis aukštesnis, situacijai darbo rinkoje per ilgą laikotarpį didesnę įtaką turi veiksniai, kurie yra mažiau susiję su ilgalaikio nedarbo poveikiu nedarbo lygio rodikliui. Apie tai liudija žemesnės koreliacijos tarp nedarbo lygio ir ilgalaikių bedarbių dalies koeficientų reikšmės. Galima daryti prielaidą, kad koreliacijos koeficiento reikšmes sumažina darbo rinkos politikos priemonių taikymas teritorijose, kuriose nedarbo lygis yra aukštas ir kuriose prioritetas teikiamas tikslinei ilgalaikių bedarbių grupei. Tokiu būdu kriziniais laikotarpiais teritorijose, kur nedarbo lygis aukščiausias, ilgalaikių bedarbių skaičių galima sumažinti neproporcingai bendram nedarbo rodiklio pokyčiui. Kitas diskutuotinas klausimas – ar šios priemonės gali turėti teigiamos įtakos ilgalaikes nedarbo raidos tendencijoms.
Literatūra
1. Abraham K. G., Haltiwanger J. C., Sandusky K., Spletzer J. 2016: The Consequences of Long-Term Unemployment: Evidence
from Linked Survey and Administrative Data, National Bureau of Economic Research, pp. 46.
2. Beržinskienė D., Būdvytytė-Gudienė A. 2010: Ilgalaikio nedarbo dinamika ekonominio nuosmukio sąlygomis, Ekonomika ir
vadyba: aktualijos ir perspektyvos, 1(17), p. 15–24.
3. Vanhercke B., Natali D., Bouget D. 2017: Social Policy in the European Union: State of Play 2016, Brussels: European Trade Union Institute and European Social Observatory, p. 93–130.
4. Dariusz Ż. 2013: Unemployment in Rural Areas in Poland, Oeconomia, 12 (1), p. 67–77.
5. De la Rica S., Rebollo-Sanz Y. F. 2017: Gender Differentials in Unemployment Ins and Outs during the Great Recession in Spain, De Economist, 165 (1), 67–99 p.
6. Duell N., Thurau L., Vetter T. 2016: Long-term Unemployment in the EU: Trends and Policies. Economix Research & Consulting, pp. 86.
7. Elsby M., Hobijn B., Sahin A. 2010: The Labour Market in the Great Recession, Brookings Papers on Economic Activity, 41(Spring), p. 1–69.
8. Analytical Supporting Document Accompanying the document Proposal for a Council Recommendation on the integration of the
long-term unemployed into the labor market. 2015: Brussels: European Commission, COM (2015) 462 final., pp. 84.
9. Review: Long-term Unemployment. 2012: European Employment Observatory, EEO (2012), pp. 50.
10.Tarybos rekomendacija dėl ilgalaikių bedarbių integracijos į darbo rinką. 2015: Briuselis: Europos Komisija, 2015-09-17,
pp. 20.
11.Junankar P. N. 2011: The Global Economic Crisis: Long-Term Unemployment in the OECD. IZA Discussion Paper No. 6057, pp. 86.
12.Levin-Waldman O. M. 2014: The Changing Contours of Long-Term Unemployment: The Need for a More Radical Policy,
Journal of Economic Issues, 48(3), p. 849–870.
13.Nichols A., Mitchell J., Stephan L. 2013: Consequences of Long-Term Unemployment, The Urban Institute, pp. 17.
14.Pocius A., Burneika D. 2017: Padėties darbo rinkoje skirtumai Lietuvos regionuose. Lietuvos statistikos darbai, 56, p. 18–30. 15.Pocius A., Okunevičiūtė-Neverauskienė L. 2003: Ilgalaikio nedarbo problema Lietuvoje, Filosofija. Sociologija, 1, p. 43–48. 16.Scharle Á. 2014: True and false remedies for long time unemployment in Visegrad countries. CASE Network Studies & Analyses,
No. 475, Center for Social and Economic Research (CASE), Warsaw, pp. 20.
EVALUATION OF LONG-TERM UNEMPLOYMENT TRENDS AND REGIONAL DIFFERENCES IN LITHUANIA Arūnas Pocius, Rasa Miežienė
Abstract. This article is based on the results of the project ‘Regional disparities of welfare in Lithuania’ (project number GER-005/2017) of the National Research Programme ‘Welfare society’. The project was funded by the Lithuanian Research Council. The aim of the publication is to analyse the trends of long-term unemployment in Lithuania, as well as to assess differences in the context of other EU countries. The main priority of this publication is the assessment of regional differences of long-term unemployment in Lithuania – the data are analysed in urban and rural areas, as well as in different municipalities of Lithuania. In the course of the analysis, data from Statistics Lithuania, Eurostat and Employment Service were used.
Keywords: unemployment rate, long-term unemployment rate, labour market, evaluation of regional disparities, territories of highest unemployment, regions.
