Турбулентность социально-экономической среды оказывает существенное влияние на состояние и динамику развития регионального рынка труда. Статья посвящена разработке и апробации методического инструментария оценки состояния регионального рынка труда с учетом ключевых социально-экономических трендов – цифровизации и инновационного развития экономики. Методологическую основу исследования составила теория экономики труда. Использовались методы экономико-статистического и контент-анализа. Информационной базой работы послужили данные Федеральной службы государственной статистики за 2021 г. о рынках труда Центрально-Черноземного экономического района, включающего Белгородскую, Воронежскую, Курскую, Липецкую и Тамбовскую области. Предлагаемая авторская методика оценки состояния регионального рынка труда учитывает воздействие на него процессов цифровизации и инновационного развития экономики. Апробация методики на материалах областей, входящих в Центрально-Черноземный экономический район России, выявила следующие проблемы: существенное отставание их рынков труда по уровню оплаты труда в сравнении с другими субъектами Российской Федерации; наличие трудодефицитной конъюнктуры; низкие темпы цифровой трансформации и инновационного развития экономик. Сформулированы адресованные всем сторонам социального партнерства рекомендации, предусматривающие повышение инвестиционной привлекательности регионов; создание высокопроизводительных рабочих мест; активизацию профсоюзных организаций и объединений; «закрепление» молодежи в регионах; повышение эффективности профориентационной работы; привлечение трудовых мигрантов, прежде всего из других регионов РФ, за счет улучшения экономической, социальной и бытовой инфраструктуры; развитие компетенций граждан предпенсионного и пенсионного возрастов; создание условий для ускорения процесса цифровой трансформации, а также повышение инновационной активности регионов
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
Рынок труда выступает важнейшим элементом социально-экономической системы, поскольку от его эффективного функционирования во многом зависят показатели экономического роста, уровня и качества жизни населения. Участвуя в обеспечении экономики необходимыми трудовыми ресурсами, он играет важную роль в развитии человеческого потенциала, стимулирует прогресс образовательной системы и общества в целом
Список литературы
1. Агафонов С. М. (2018). Методические подходы к оценке состояния и потенциала развития рынка труда в регионе // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия “Экономика. Социология. Менеджмент”. Т. 8, № 2 (27). С. 231-238. EDN: USBJEC
2. Анисимова Н. Ю., Митрофанова И. В. (2022). Методика оценки эффективности цифрового труда // Экономика: вчера, сегодня, завтра. Т. 12, № 9А. С. 699-710. DOI: 10.34670/AR.2022.81.64.006 EDN: FZLPOK
3. Былков В. Г. (2021). Сегментация регионального рынка труда по уровню вовлеченности в цифровую экономику // Экономика труда. Т. 8, № 5. С. 489-508. DOI: 10.18334/et.8.5.112152 EDN: UOPYUS
4. Гимпельсон В. Е., Капелюшников Р. И. (2020). Российский рынок труда через призму демографии. Москва: Высшая школа экономики. 436 с. EDN: VJMQUE
5. Калабина Е. Г., Шадрина Е. А. (2022). Трансформация занятости возрастных работников в современной России: причины и последствия // Экономика труда. Т. 9, № 10. С. 1577-1590. DOI: 10.18334/et.9.10.116432 EDN: BWWCVC
6. Кашепов А. В., Афонина К. В., Головачёв Н. В. (2021). Рынок труда РФ в 2020-2021 гг.: безработица и структурные изменения // Социально-трудовые исследования. № 2 (43). С. 33-44. DOI: 10.34022/2658-3712-2021-43-2-33-44 EDN: AMUEUK
7. Колосова Р. П., Разумова Т. О., Артамонова М. В. (2019). Человек и труд в цифровой экономике (100-летию Международной организации труда посвящается) // Вестник Московского университета. Серия 6, Экономика. № 3. С. 174-190. DOI: 10.38050/013001052019310 EDN: GGQDPH
8. Коровкин А. Г. (2018). Макроэкономическая оценка состояния и перспектив развития сферы занятости и рынка труда в России // Журнал НЭА. № 1 (37). С. 168-176. EDN: XRWLYT
9. Ларионова Н. И., Юрьева О. В., Бурганова Л. А. (2022). Рынок труда в условиях цифровой трансформации экономики // Вестник экономики, права и социологии. № 4. С. 90-97. EDN: TOAIWP
10. Лукьянова А. Л. (2021). Цифровизация и гендерный разрыв в оплате труда // Экономическая политика. Т. 16, № 2. С. 88-117. DOI: 10.18288/1994-5124-2021-2-88-117 EDN: TCSVMK
11. Ляхова Н. И., Григорян Д. Р. (2017). Обоснование выделения Центрально-Черноземного экономического района для разработки общей стратегии развития // Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. № 2 (50). Номер статьи: 5026. https://eee-region.ru/ article/5026/. EDN: YTTTYJ
12. Орлов Д., Постников Е. (2022). Индикатор взаимосвязи рынка труда и инфляции: серия докладов об экономических исследованиях. № 96. https://cbr.ru/StaticHtml/File/140042/wp_96.pdf.
13. Панькин П. В. (2018). Регулирование рынка труда с учетом особенностей трудовой миграции: автореф. дис. канд. экон. наук. Орел. 31 с.
14. Петрунина О. Е. (2010). Методика оценки эффективности функционирования регионального рынка труда // Вестник ИКИАТ. № 2. С. 46-50. EDN: VBWMDF
15. Тарасьев А. А. (2020). Оценка и прогнозирование развития российского рынка труда в условиях динамики трудовой миграции: дис. канд. экон. наук. Екатеринбург. 261 с.
16. Филипова И. А. (2021). Влияние цифровых технологий на труд: ориентиры для трудового права. Нижний Новгород: Нижегородский госуниверситет им. Н. И. Лобачевского. 106 с. EDN: ORAKRN
17. Фомина А. С. (2015). Статистическое исследование оптимальности рынка труда как основы эффективного экономического развития регионов: дис. … канд. экон. наук. Саратов. 193 с. EDN: UIAAZV
18. Храбров К. Г. (2014). Зарубежный опыт прогнозирования спроса на трудовые ресурсы // Профессиональное образование в России и за рубежом. № 1 (13). С. 136-139. https://cyberleninka.ru/article/n/zarubezhnyy-opyt-prognozirovaniya-sprosa-na-trudovye-resursy. EDN: SAZOVV
19. Abowd J. M., McKinney K. L., Zhao N. L. (2017). Earnings inequality and mobility trends in the United States: Nationally representative estimates from longitudinally linked employer-employee data. Journal of Labor Economics, vol. 36, no. S1, pp. 183-300. DOI: 10.1086/694104
20. Autor D. H., Dorn D. (2013). The growth of low-skill service jobs and the polarization of the US labor market. The American Economic Review, no. 103, no. 5, pp. 1553-1597. DOI: 10.1257/aer.103.5.1553
21. Bobkov V. N. (2020). Society under threat of precarity of employment. In: Bobkov V., Herrmann P. (eds.) Digitisation and precarisation. Redefining work and redefining society (pp. 51-72). Wiesbaden: Springer VS. DOI: 10.1007/978-3-658-26384-3_3 EDN: HLGUIV
22. Card D., Cardoso A. R., Heining J., Kline P. (2018). Firms and labor market inequality: Evidence and some theory. Journal of Labor Economics, vol. 36, no. S1, pp. 13-70. DOI: 10.1086/694153
23. Fortin N. M., Lemieux T., Lloyd N. (2021). Labor market institutions and the distribution of wages: The role of spillover effects. Journal of Labor Economics, vol. 39, no. S2, pp. 369-412. DOI: 10.1086/712923 EDN: BIGUWB
24. Fossen F., Sorgner A. (2019). Mapping the future of occupations: Transformative and destructive effects of new digital technologies on jobs. Foresight and STI Governance, vol. 13, no. 2, pp. 10-18. DOI: 10.17323/2500-2597.2019.2.10.18 EDN: TYNQZT
25. Frey C. B., Osborne M. A. (2017). The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation? Technological Forecasting and Social Change, vol. 114, pp. 254-280. DOI: 10.1016/j.techfore.2016.08.019
26. Goos M., Manning A., Salomons A. (2011). Explaining job polarization: The roles of technology, off-shoring and institutions (Center for Economic Studies Discussions Paper Series (DPS) 11.34). Katholieke Universiteit Leuven, Faculty of Economics and Applied Economics, Department of Economics. 35 p. DOI: 10.2139/ssrn.1983952
27. Graetz G., Restrepo, P., Skans O. N. (2022). Technology and the labor market. Labour Economics, vol. 76, 102177. DOI: 10.1016/j.labeco.2022.102177 EDN: QFBUBG
28. Işgın E., Sopher B. (2015). Information transparency, fairness and labor market efficiency. Journal of Behavioral and Experimental Economics, vol. 58, pp. 33-39. DOI: 10.1016/j.socec.2015.06.005
29. Lochner B., Schultz B. (2022). Firm productivity, wages, and sorting. Journal of Labor Economics. In Press. DOI: 10.1086/722564
30. Manyika J., Lund S., Chui M., Bughin J., Woetzel J., Batra P., Ko R., Sanghvi S. (2017). Jobs lost, jobs gained: Workforce transitions in a time of automation. New York: McKinsey Global Institute. 28 p.
31. Okudaira H., Takizawa M., Yamanouchi K. (2019). Minimum wage effects across heterogeneous markets. Labour Economics, vol. 59, pp. 110-122. DOI: 10.1016/j.labeco.2019.03.004
32. Standing G. (1986). Unemployment and labor market flexibility. The United Kingdom. Geneva: ILO. 147 p.
Выпуск
Другие статьи выпуска
Цифровизация производства является значимым фактором развития отрасли машиностроения, создающим импульсы для экономического роста страны и регионов. Цифровая интеграция промышленного предприятия предполагает обеспечение взаимосвязи производственных операций посредством создания корпоративной информационной системы. Статья посвящена разработке и апробации методического подхода к оценке экономического эффекта от цифровой интеграции на предприятиях машиностроения. Методологическую основу исследования составили теории интеграции и организации производства, а также основные постулаты концепции цифровизации промышленности. Применялись методы эконометрического моделирования. Информационной базой выступили сведения о деятельности одного из крупнейших предприятий машиностроения Уральского макрорегиона – производственного объединения «Уральский оптико-механический завод» имени Э. С. Яламова». Систематизированы представления о сущности экономического эффекта от цифровой интеграции: выявлен уровень специфических издержек в данном процессе; на базе эконометрического моделирования выполнен прогноз их изменения в зависимости от различных факторов. Значимость полученных результатов состоит в расширении научного и практического понимания экономических эффектов от цифровизации промышленности.
Регионы металлургического профиля в силу зависимости от локализации производственных ресурсов и инфраструктуры, а также высокой капиталоемкости производства характеризуются медленно меняющейся отраслевой и технологической структурой производства. Согласно гипотезе исследования, отличия в динамике их экономического развития определяются указанной структурой производства обрабатывающей промышленности. Статья посвящена исследованию среднесрочных трендов и закономерностей экономического и технологического развития регионов металлургического профиля. Методологической основой работы послужили положения структурно-динамического подхода к изучению экономического развития регионов. Методы исследования включали многомерный анализ данных и алгоритмы кластеризации, оценку временных рядов и корреляционный анализ. Информационной базой послужили данные о крупных и средних региональных предприятиях в разрезе видов экономической деятельности за 2006–2021 гг., содержащиеся в Информационно-аналитической системе FIRA PRO. Выявлены регионы с металлургическим профилем экономики: Челябинская, Свердловская, Липецкая, Вологодская и Тульская области. Определение среднесрочных трендов их экономического развития позволяет говорить о различной динамике результирующих и ресурсных показателей производства как по всем видам деятельности, так и в части металлургии. Обосновано, что динамические характеристики развития регионов со специализацией экономики на металлургии в значительной мере зависят от технологического профиля обрабатывающего производства. Результаты исследования вносят вклад в понимание механизмов адаптации промышленных комплексов регионов к меняющимся условиям внешней среды.
An important condition for the successful incorporation of ESG principles in banks’ activity is reflecting the data on the implementation of environmental, social and governance activities in the reporting for stakeholders. The paper aims to build the models of ESG factors’ impact on the banking industry. Methodologically, the study rests on the theories of ESG banking and green (responsible) finance and uses the methods of dialectical and economic statistical analysis. By means of correlation analysis the authors reveal causal relationships and establish the ESG factors affecting the banking sector of the Russian Federation. The obtained data point to the importance of green finance within the framework of the sustainable environmental and economic development of the banking industry. The study does not fully confirm the thesis that following the ESG principles will lead to an increase in the profitability and efficiency of the banking sector: only social factors directly influence the performance of the banking sector, while environmental factors have an inverse effect, and there is no relationship with the governance factors. The findings can be useful while incorporating ESG principles in the regulation of financial markets and in investment practices. This will enable the organisations in the banking sector to form an ESG-based strategy, control the factors affecting the financial sustainability of the baking industry, manage ESG risks based on an extensive dialogue with stakeholders, and win goodwill
В текущих условиях получили развитие цифровые инвестиционные платформы, которые создали для предпринимательства новые возможности привлечения капитала. Статья посвящена разработке рейтинга таких платформ для удовлетворения информационно-аналитических потребностей агентов при принятии инвестиционных решений. Методологической базой исследования послужили экосистемный подход, а также положения цифровой, коллаборативной и платформенной экономики. В работе использовались методы балльно-рейтингового, коэффициентного, корреляционного анализа. Информационную базу составили публичные отчеты об инвестиционной деятельности и иные сведения 68 действующих операторов краудфандинговых платформ, размещенные на их сайтах. Для составления рейтингов рассматривались факторы инвестиционной активности (конкурентоспособности, рыночной активности, расширения масштаба и т. п.) и рисков (финансовой несостоятельности, неплатежеспособности, кредитного и судебного рисков и т. п.). Разработана методика балльно-рейтинговой оценки инвестиционной активности и рисков для формирования рейтингов цифровых площадок. Проведена многофакторная оценка инвестиционной активности и рисков как системного характера, так и специфичных для отдельных типов краудфандинга. Составлен рейтинг 68 краудфандинговых платформ, выделены типы платформ по критериям «инвестиционная активность – риски», а также по критериям безопасности для инвестирования («Ко-Фи», «Пирс. Оператор прямых инвестиций», «Поток. Диджитал», «Инвестори», «Инвест Гоу») и сопряженности с высоким риском. Методика будет полезна инвесторам и заемщикам для обоснования принимаемых финансовых решений, Банку России – для осуществления процедур контроля и надзора, профессиональному сообществу – для разработки направлений по развитию и стимулированию краудфандинга в России
Вопросы научно-технического сотрудничества России и Китая являются предметом изучения как российских, так и китайских экономистов. Однако до сих пор незначительно число работ, посвященных систематизации ключевых индикаторов научнотехнического развития (НТР) указанных стран и влиянию на это развитие санкционного давления. Исследование направлено на восполнение данного пробела. Методология работы базируется на положениях макроэкономического анализа. Использовались методы ретроспективного и компаративного анализа, группировки и SWOT-анализа. Информационной базой послужили данные Росстата, Всемирного банка и Государственного статистического управления КНР. Определены факторы успеха НТР Китая и России, общим для обеих стран признан фактор высокого качества человеческого капитала. Проанализированы индикаторы НТР каждой страны за период 2010–2021 гг., такие как динамика доли расходов на НИОКР в ВВП, доли выданных патентов на изобретения к численности трудоспособного населения страны; доли экспорта и импорта высоких технологий в ВВП; международная публикационная активность и др., и выявлены национальные различия в их масштабах. Выполнен SWOT-анализ научно-технического сотрудничества России и Китая, показавший, что его основной угрозой является санкционное давление. Согласно заключению авторов, такое сотрудничество пока не способствует научно-техническому развитию РФ и, более того, может угрожать ее превращением в ресурсный придаток КНР. Полученные результаты могут быть полезны при разработке дорожных карт и стратегий реализации научно-технического сотрудничества КНР и РФ. Дальнейших исследований требует соответствующее взаимодействие в рамках ключевых высокотехнологичных отраслей
В научном экономическом дискурсе сформировался определенный пул теорий и концепций, которые считаются общепринятыми, имеющими разработанную доказательную базу, этапы формирования, развитые научные школы и пр. Однако, как показывает история экономической мысли, не всегда в своем генезисе данные теории имели однозначную коннотацию и контекстуализацию. Возможно, в настоящее время мы становимся свидетелями формирования новой научной теории – ноономики. Статья посвящена изучению ее сущностных положений и смыслов и обоснованию ее принадлежности к современному этапу развития теорий экономической динамики и стадиальности экономических процессов. Методологической базой исследования послужили указанные теории. Методами работы выступили систематизация и обобщение в части раскрытия ключевых положений теорий экономической цикличности и динамики; логико-структурный и причинно-следственный анализ в части исследования эволюции базиса теорий технологического развития; метод конкретизации в части раскрытия сущностни ноономики. Выделены релевантные характеристики теорий экономической динамики и стадиальности экономических процессов и выполнен анализ ноономики в контексте данных характеристик. Показано, что рассмотренная научная концепция по основным критериям относится к разработкам, обосновывающим переходный этап экономического развития, и является частью указанных теорий. Подтверждена научная основа данной концепции. Результаты исследования вносят вклад в понимание перехода на следующий этап технологического развития экономики и общества в целом, расширяя границы научного познания через призму теорий экономической динамики
Издательство
- Издательство
- УрГЭУ
- Регион
- Россия, Екатеринбург
- Почтовый адрес
- 620144, Уральский ФО, Свердловская область, г. Екатеринбург, ул. 8 Марта/Народной Воли, д. 62/45
- Юр. адрес
- 620144, Уральский ФО, Свердловская область, г. Екатеринбург, ул. 8 Марта/Народной Воли, д. 62/45
- ФИО
- Силин Яков Петрович (РЕКТОР)
- E-mail адрес
- odo@usue.ru
- Сайт
- https://www.usue.ru/