Трудовой потенциал населения регионов России: сравнительный анализ в статике и динамике

Обложка

Полный текст

Аннотация

В межрегиональных исследованиях человеческого и трудового потенциала широко применяется анализ в статике и динамике. В статье статический анализ проводился на основе группировки регионов методом кластерного анализа по показателям человеческого потенциала, в состав которых вошли показатели трудового потенциала. На базе статистики Росстата за 2021 г. предметно изучались показатели трудового потенциала, в том числе, показатель численности работников высокой квалификации в процентах к занятому населению. Проведён сравнительный анализ по группам регионов. В их состав вошли по 10 регионов с самыми высокими и самыми низкими значениями показателя трудового потенциала. Первая группа образована столичными и северными добывающими регионами. Основное внимание уделено второй группе: в европейской части страны это в основном среднеразвитые субъекты РФ, в которых распространены не самые передовые индустриальные производства; в азиатских регионах группы уровень индустриального развития ниже, а зависимость от бюджетных вливаний выше. Динамические изменения отслеживались на основе темпов роста показателей трудового потенциала, которые в 2014–2024 гг. в целом по стране повышались, особенно в последнее пятилетие. Сравнительный анализ проведён по 10 регионам с самыми высокими и низкими темпами роста за 2019–2024 годы. Изучение динамики осложнило противоречивое влияние внеэкономических факторов (пандемия COVID-19, специальная военная операция). Но удалось установить, что в первой группе регионов больше территорий с низкой базой расчёта темпов роста. В половине регионов из второй группы наблюдалась отрицательная динамика ключевых показателей (занятость в обрабатывающей индустрии, уровень бюджетных вливаний).

Об авторах

Майраш Сейтказыевна Токсанбаева

ИСЭПН ФНИСЦ РАН

Email: matoksan@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-3570-592X
SPIN-код: 7200-6511
д.э.н., главный научный сотрудник, зав. лабораторией Москва, Россия

Ольга Александровна Коленникова

ИСЭПН ФНИСЦ РАН

Email: kolennikova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-0138-6115
SPIN-код: 8352-5335
к.э.н., ведущий научный сотрудник Москва, Россия

Раиса Ивановна Попова

ИСЭПН ФНИСЦ РАН

Email: raisa_popova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8548-6294
SPIN-код: 1964-5700
старший научный сотрудник Москва, Россия

Список литературы

  1. Попова, Л. А. Трудовой потенциал российского Севера / Л. А. Попова, М. А. Терентьева // Арктика и Север. — 2014. — № 14. — С. 51–69. EDN: RTUCER
  2. Попов, А. В. Трудовой потенциал России: оценка и инструменты повышения уровня реализации / А. В. Попов. — Вологда : Вологодский научный центр РАН, 2019. — 181 с. EDN: TCJWYS
  3. Тыкынаев, А. В. Повышение эффективности управления трудовым потенциалом в организации / А. В. Тыкынаев, Е. В. Сибилева // Актуальные вопросы современной экономики. — 2018. — № 8. — С. 210–212. EDN: SRFUHT
  4. Бодрунов, С. Д. Реиндустриализация России — возможности и ограничения / С. Д. Бодрунов // Научные труды вольного экономического общества. — 2014. — Т. 180. — С. 15–46. EDN: TCEKWR
  5. Сухарев, О. С. Реиндустриализация экономики России и технологическое развитие / О. С. Сухарев // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. — 2014. — № 10(247). — С. 1–16.
  6. Красильщиков, В. А. Деиндустриализация, реиндустриализация и развитие / В. А. Красильщиков // Мировая экономика и международные отношения. — 2016. — Т. 60. — № 8. — С. 34–43. doi: 10.20542/0131-2227-2016-60-8-34-43; EDN: WHGADV
  7. Алешина, О. Г. Деиндустриализация, неоиндустриализация и постиндустриальная экономика: обзор подходов / О. Г. Алешина // Экономика и управление инновациями. — 2022. — № 2(21). — С. 19–38. doi: 10.26730/2587-5574-2022-2-19-38; EDN: LJHQKG
  8. Зяблюк, Р. Т. Неоиндустриализация экономики России: необходимость и возможность / Р. Т. Зяблюк, Н. И. Титова // Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика. — 2016. — № 2. — С. 119–135. EDN: WFQAMJ
  9. Шеломенцев, А. Г. Эволюция взглядов на понятия «статика» и «динамика» и их влияние на развитие экономических концепций / А. Г. Шеломенцев, К. С. Гончарова // Этап: Экономическая теория, анализ, практика. — 2021. — № 4. — С. 95–116. EDN: XPUKLJ
  10. Токсанбаева, М. С. Трудовые ресурсы как характеристика трудового потенциала и их структура / М. С. Токсанбаева, Р. И. Попова // Народонаселение. — 2022. — Т. 25 — № 4. — С. 151–162. doi: 10.19181/population.2022.25.4.13; EDN: UAPDEV
  11. Комплексная характеристика человеческого потенциала регионов России / ред. В. В. Локосов, Е. В. Рюмина. — Москва : ФНИСЦ РАН, 2024. — 422 с. DOI: 10.19181/ monogr.978-5-89697-435-2.2024; EDN: BQHGGT
  12. Тюличева Л. Д. Использование сравнительных методов исследований для определения стратегических приоритетов регионального развития / Л. Д. Тюличева. — Санкт-Петербург: ГУАП, 2007. — 262 с. EDN: QSNENF
  13. Поликарпов, М. Д. Экономический эффект антироссийских санкций: плюсы и минусы / М. Д. Поликарпов // Вестник науки. — 2023. — Т. 1. — № 5(62). — С. 81–90. EDN: NUINTU
  14. Кайгородцев, А. А. Эффективность антироссийских экономических санкций: теория и практика / А. А. Кайгородцев // Вестник московского финансово-юридического университета МФЮА. — 2023. — № 3. — С. 18–28. doi: 10.52210/2224669X_2023_3_18; EDN: FDRQGA

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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».