Socio-economic factors affecting the quality of labor potential in the regions of Russia

Abstract

The tasks of a large-scale research of the human potential of the population in regions include studying one of its elements — labor potential. To substantiate the directions of its development, the paper considers the quantitative and qualitative characteristics of labor potential and the factors affecting them. These characteristics and their indicators, which are necessary for conducting an interregional analysis, were analyzed in the previous study. The purpose of the presented study is to identify the factors that act on characteristics of labor potential. Study of the qualitative parameters of labor potential is based on the qualification of employees as the ability to work of a certain content and complexity. Therefore, the analysis focuses on socio-economic factors that directly affect the qualifications of employees. These factors include formal education received by employees (at universities and colleges) and additional professional training (at the intra-company level). Other factors are based on the share of the employed in industries related to development of labor potential (manufacturing and service industries with high employment of specialists). These sectors have a significant demand for skilled labor. The factors also include internal costs of maintaining and improving skills: labor costs and cost of additional professional training. To verify validity of the selected factors, the closeness of the relationship between their indicators and indicators of the quality of labor potential was examined by the method of paired correlation. In the vast majority of cases, a significant correlation has been established. Therefore, the proposed factors can be used to substantiate the regulatory effects on the quality of labor potential.

About the authors

Mairash S. Toksanbaeva

ISESP FCTAS RAS

Email: matoksan@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-3570-592X
SPIN-code: 7200-6511
Doctor of Economics, Chief Researcher, Head of laboratory Moscow, Russia

Olga A. Kolennikova

ISESP FCTAS RAS

Email: kolennikova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-0138-6115
SPIN-code: 8352-5335
Candidate of Economics, Leading Researcher Moscow, Russia

Raisa I. Popova

ISESP FCTAS RAS

Email: raisa_popova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8548-6294
SPIN-code: 1964-5700
Senior Researcher Moscow, Russia

References

  1. Токсанбаева, М. С. Показатели качества трудового потенциала населения регионов России / М. С. Токсанбаева, Р. И. Попова // Народонаселение. — 2023. — Т. 26. — № 4. — С. 110–122. doi: 10.19181/population.2023.26.4.10; EDN: EBUTVX
  2. Винокуров, Е. Ф. Спрос на российском рынке труда / Е. Ф. Винокуров // Экономическая наука современной России. — 2023. — № 3(102). — С. 101–107. doi: 10.33293/1609-1442-2023-3(102)-101-107; EDN: NVFSXX
  3. Коршунов, И. А. Вклад высококвалифицированных работников в развитие экономики регионов / И. А. Коршунов, Н. Н. Ширкова, Н. С. Завиваев // Экономика региона. — 2021. — Т. 17. — Вып. 3. — С. 873–887. doi: 10.17059/econ.reg.2021-3-11; EDN: OFKKYX
  4. Фурсов, В. Региональные аспекты оценки трудового потенциала в современной России / В. Фурсов, Е. Кривокора, В. Стриелковски // Terra Economicus. — 2018. — Т. 16. — № 4. — С. 95–15. doi: 10.23683/2073-6606-2018-16-4-95-115; EDN: VPKIZE
  5. Атаева, Е. А. Классификация факторов, определяющих уровень трудового потенциала / Е. А. Атаева // Экономика промышленности. — 2005. — № 2(28). — С. 181–186.
  6. Мингазова, А. Ф. Факторы взаимосвязи и взаимовлияния человеческого капитала и трудового потенциала / А. Ф. Мингазова // Экономические науки. — 2021. — № 11(204). — С. 280– 287. doi: 10.14451/1.204.280; EDN: JUWLDK
  7. Тащев, А. К. Трудовой потенциал промышленного предприятия и его трансформация в человеческий капитал / А. К. Тащев // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Экономика и менеджмент. — 2013. — Т. 7 — № 1. — С. 92–96. EDN: PXPDPX
  8. Алиева, П. Р. Факторы развития национального трудового потенциала / П. Р. Алиева // Современные проблемы науки и образования. — 2014. — № 5. — С. 400. — URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=14994 (дата обращения: 25.01.2024). EDN: SZVODN
  9. Леонидова, Г. В. Трудовой потенциал: территориальные аспекты качественного состояния / Г. В. Леонидова, А. М. Панов// Проблемы развития территории. — 2013. — № 3(65). — С. 60–70. EDN: QBNNIN
  10. Зяблюк, Р. Т. Неоиндустриализация экономики России: необходимость и возможность (обзор материалов круглого стола по неоиндустриализации экономики России) / Р. Т. Зяблюк, Н. И. Титова // Вестник Московского университета. — Сер. 6. Экономика. — 2016. — № 2. — С. 119–135. EDN: WFQAMJ
  11. Аникин, В. А. Профессиональная структура населения России и тип экономического развития страны / В. А. Аникин // Terra Economicus. — 2013. — Т. 11. — № 2. — С. 41–68. EDN: QZLNDB
  12. Коршунов, И. А. Непрерывное образование взрослых в контексте экономического развития и качества государственного управления / И. А. Коршунов, О. С. Гапонова // Вопросы образования. — 2017. — № 4. — С. 36–59. doi: 10.17323/1814-9545-2017-4-36-59; EDN: XPUYLJ

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».