PhD (Economics), Professor, Professor of the Department of Economics and Finance
кандидат экономических наук,профессор, профессор кафедры экономики и финансов
Abstract: Problem. The expansion of platform employment, self-employment, and other forms of digital employment increases the accessibility of work activities but weakens the connection between the registration of economic activity, social protection, fiscal incentives, and statistical assessment of job quality. As a result, there is no reproducible procedure for converting identified risk into targeted management decisions. Aim. To develop a methodological fiscal and statistical governance loop for decent work that connects the diagnosis of digital employment risks with the selection of support in-struments, verification of results, and policy adjustment. Methods. The research applies institutional-functional analysis of the literature, structural-dynamic interpretation of aggregated employment indicators for 2019–2024, logical modeling, scenario verification of internal consistency, and sensitivity analysis of parameters. Results. It is shown that the growth in the share of formal employment to 52.4 % in 2024 was combined with the persistence of informal employment at 37.1 % and an increase in self-employment to 7.7 %. A six-stage loop of “data – risk – instrument – implementation – verification – ad-justment” was proposed, along with the principle of conditional support across four result groups and a panel of seven op-erational indicators. Sensitivity analysis demonstrated that thresholds for income volatility, platform dependence, and em-ployment retention duration should be considered adjustable parameters rather than universal norms. Scenario verification established the internal traceability of the “risk – instrument – result” link without claiming to assess the actual causal ef-fect. Conclusions. For piloting targeted support for digital and non-standard employment in Uzbekistan, it is recommend-ed to apply a six-stage loop with a multidimensional risk passport, while calibrating indicator thresholds on panel and ad-ministrative data before scaling up measures.
Аннотация: Проблема. Расширение платформенной, самозанятой и иных форм цифровой занятости увеличи-вает доступность трудовой деятельности, но ослабляет связь между регистрацией экономической активности, со-циальной защитой, фискальными стимулами и статистической оценкой качества рабочего места. В результате от-сутствует воспроизводимая процедура преобразования выявленного риска в адресное управленческое решение. Цель. Разработать методический фискально-статистический контур достойного труда, связывающий диагностику рисков цифровой занятости с выбором инструмента поддержки, проверкой результатов и корректировкой полити-ки. Методы. Применены институционально-функциональный анализ литературы, структурно-динамическая ин-терпретация агрегированных показателей занятости за 2019–2024 гг., логическое моделирование, сценарная про-верка внутренней согласованности и анализ чувствительности параметров. Результаты. Показано, что рост доли официальной занятости до 52,4 % в 2024 г. сочетался с сохранением неформальной занятости на уровне 37,1 % и увеличением доли самозанятости до 7,7 %. Предложен шестистадийный контур «данные – риск – инструмент – реализация – проверка – корректировка», принцип условности поддержки по четырем группам результатов и па-нель из семи операционных индикаторов. Анализ чувствительности показал, что пороги доходной волатильности, платформенной зависимости и длительности сохранения занятости должны рассматриваться как калибруемые па-раметры, а не универсальные нормативы. Сценарная проверка установила внутреннюю прослеживаемость связи «риск – инструмент – результат», не претендуя на причинную оценку фактического эффекта. Выводы. Для пило-тирования адресной поддержки цифровой и нестандартной занятости в Узбекистане рекомендуется применять шестистадийный контур с многомерным паспортом риска, а пороговые значения индикаторов калибровать на па-нельных и административных данных до масштабирования мер.