CC BY
10
ЭКОНОМИКА ТРУДА
Том 9 • Номер 11 • Ноябрь 2022
ISSN 2410-1613 Russian Journal of Labor Economics
t>
Первое
экономическое издательство
исследование факторов роста рынка труда в регионах россии
Бурцева Т.А. 1, Френкель А.А. 2, Тихомиров Б.И. 2, Сурков А.А. 2
1 МИРЭА - Российский технологический университет, Москва, Россия
2 Институт экономики РАН, Москва, Россия
АННОТАЦИЯ:_
Снижение разрыва в уровне социально-экономического развития между регионами является одной из важнейших задач государственной политики и обеспечения национальной безопасности Российской Федерации. Обеспечение устойчивого роста производительности труда является приоритетной фундаментальной проблемой социально-экономического развития страны, регионов и хозяйствующих субъектов. Ее решение требует разработки и использования новых инструментов стратегического пространственного развития, выработки новой демографической и миграционной политики государства, стабильного роста реальных доходов и внутреннего потребительского спроса населения на товары и услуги. Индикаторы рынка труда позволяют оперативно оценить негативное влияние внешних шоков на стратегическое пространственное развитие страны и регионов России. Целью статьи является выявление взаимосвязей факторов рынка труда в субъектах Российской Федерации в современных условиях. Для анализа использовались методы корреляционного и кластерного анализа. На основе предложенной группировки регионов по интегральному индексу региональной производительности труда и индексу регионального уровня занятости выявлены отличия факторной структуры рынков труда. Это позволило сформулировать рекомендации по реализации цифровой трансформации региональной экономики России. Новизна результатов исследования заключается в выявленных факторных структурах в различных группах регионов, отличающихся тенденциями развития региональной производительности труда и занятости населения. Статья может представлять интерес для широкого круга исследователей в области региональной экономики. ФИНАНСИРОВАНИЕ. Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 20-010-00330.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: пространственное развитие, рынок труда, занятость, производительность труда, региональные кластеры, факторная структура.
Labour market growth factors in Russian regions
Burtseva T.A. 1, Frenkel A.A. 2, Tikhomirov B.I. 2, SurkovA.A. 2
1 MIREA - Russian Technological University, Russia
2 Institute of Economics, Russian Academy of Sciences (RAS), Russia
Введение
Цифровая трансформация экономики России призвана решить ряд насущных проблем ее развития. Однако снижение производительности труда в региональной экономике из-за падения объема инвестиций, роста заболеваемости населения, несбалансированности
региональных рынков труда, высокой межрегиональной трудовой миграции, роста цен не позволит эффективно решать проблемы с помощью только внедрения цифровых технологий. Все это негативно сказывается на занятости населения. В 2020 г. снижение уровня занятости в регионах России составило 2%. В 2019 г. этот показатель составлял 1%. Одной из причин данной негативной тенденции является пандемия Covid-19.
Несмотря на большое количество публикаций, посвященных исследованию последствий пандемии Covid-19 для экономики, например, работы [1-3] (Drobot, 2020; Bondarenko, 2020; Pazdnikova, Glazkova, Buresh, 2020), вопросы трансформации рынка труда на региональном уровне недостаточно изучены в условиях современного состояния проблемы пространственного развития экономики России.
Концепция исследования заключается в научном предположении, что Россия, характеризующаяся ростом дифференциации развития регионов, имеет различные
ABSTRACT:_
Reducing the gap in the level of socio-economic development between regions is one of the most important tasks of state policy and ensuring the national security of the Russian Federation. Ensuring sustainable labour productivity growth is a priority fundamental problem of socio-economic development of the country, regions and economic entities. Its solution requires the development and application of new tools for strategic spatial development, the development of a new state demographic and migration policy, stable growth of real incomes and domestic consumer demand for goods and services. Labour market indicators allow to quickly assess the negative impact of external shocks on the strategic spatial development of the country and Russian regions. The purpose of the article is to identify the interrelationships of labour market factors in the constituent entities of the Russian Federation in modern conditions. Correlation and cluster analysis methods were used. Based on the proposed grouping of regions by the integral index of regional labour productivity and the index of regional employment level, differences in the factor structure of labour markets are revealed. This made it possible to formulate recommendations for the implementation of the regional digital transformation in Russia. The novelty of the research results lies in the revealed factor structures in various groups of regions that differ in trends in the development of regional labour productivity and employment. The article may be of interest to a wide range of researchers in the field of regional economics.
FUNDING. The research was supported by the Russian Foundation for Basic Research under Scientific Project No. 20-010-00330.
KEYWORDS: spatial development, labour market, employment, labour productivity, regional clusters, factor structure
JEL classification: J24, E24, F66, oi1 Received: 14.11.2022 / published: 30.11.2022
© Author(s) / Publication: PRIMEC Publishers For correspondence: Burtseva T.A. (tbur690mai[.ru)
CITATION:_
Burtseva T.A., Frenkel A.A., Tikhomirov B.I., Surkov A.A. (2022) Issledovanie faktorov rosta rynka truda v regionakh Rossii [Labour market growth factors in Russian regions]. Ekonomika truda. 9. (11). - 1825-1838. doi: 10.18334/et.9.11.116648
факторные структуры рынка труда. Объектом исследования являются региональные рынки труда. Предметом исследования выступает система показателей рынка труда.
Целью статьи является выявление взаимосвязей факторов рынка труда в субъектах Российской Федерации в современных условиях. Это позволит решить задачи пространственного развития страны, выявить новые факторы снижения занятости населения в регионах России, которые, в свою очередь, формируют региональную производительность труда [4] (Ви^еуа, ¥тепке1, Биткоу, 2021).
Для достижения цели решены задачи: определена система факторов региональной производительности труда, характеризующая состояние рынка труда региона; проведена кластеризация регионов по региональной производительности труда; исследованы особенности различных групп регионов по динамике уровня занятости и производительности труда; определены региональные факторные структуры по группам регионов; выявлены отличия факторной структуры рынков труда. Это позволило сформулировать рекомендации по реализации цифровой трансформации региональной экономики России.
Результаты исследования позволили сформулировать рекомендации и выявить группу регионов, в которых цифровая трансформация экономики обеспечит эффективность решения проблемы занятости и низкой производительности труда.
основные результаты исследования
Для определения значимых факторов рынка труда в регионах России использованы методы экономической статистики, корреляционного анализа и структуризация факторов регионального рынка труда, основанная на системе факторов региональной производительности труда, представленной авторами в работе [5] (Buтtseva, Втепке1, Tikhomiтov, Биткоу, 2021):
• темп роста объема инвестиций в основной капитал на душу населения;
• темп роста заболеваемости населения (на 1000 чел. населения);
• темп роста доли расходов на покупку товаров и услуг в доходах населения;
• темп роста объема промышленной продукции на душу населения;
ОБ АВТОРАх:_
Бурцева Татьяна Александровна, профессор кафедры статистики и математических методов в управлении, доктор экономических наук, доцент (tbur690mai1.ru)
Френкель Александр Адольфович, главный научный сотрудник, доктор экономических наук, профессор (frenke1a10mai1.ru)
Тихомиров Борис Иванович, ведущий научный сотрудник, кандидат экономических наук (bit1690mai1.ru) Сурков Антон Александрович, старший научный сотрудник, кандидат экономических наук (surkoff@ inbox.ru)
ЦИТИРОВАТЬ СТАТЬЮ:_
Бурцева Т.А., Френкель А.А., Тихомиров Б.И., Сурков А.А. Исследование факторов роста рынка труда в регионах России // Экономика труда. - 2022. - Том 9. - № 11. - С. 1825-1838. Сог 10.18334М.9.11.116648
• индекс потребительских цен;
• темп роста удельного веса убыточных организаций;
• темп роста использования сети Интернет в организациях (широкополосный доступ);
• темп роста ввода в действие жилых домов на 1000 чел. населения;
• темп роста численности занятого населения, въезжающего на работу в субъект Российской Федерации;
• темп роста численности городского населения.
По факторам была проведена кластеризация регионов и предложена новая их типология по росту региональной производительности труда.
В таблице 1 даны кластеры регионов по данной типологии. В основу формирования кластеров заложены оценки усредненного влияния нерегулируемых и слаборегу-лируемых факторов (темп роста заболеваемости населения, доля расходов на покупку товаров и услуг в доходах населения, использование сети Интернет в организациях) в регионах одного типа и высокой тесноты связи факторов рынка труда [6] (Burtseva, Frenkel, Tikhomirov, Surkov, 2021).
Первый кластер включает регионы, потенциал которых может обеспечить высокие темпы роста производительности труда и занятости населения.
Во второй кластер входят регионы, которые в ближайшие 10-15 лет исчерпают свой потенциал роста производительности труда и занятости населения.
Таблица 1
Мониторинг занятости и производительности труда в кластерах регионов
в 2019-2020 годах
Кластер Индекс индекс индекс уровня интеграль-
НеаЬНиг^ег совокупного показателя безработицы и потенциальной рабочей силы занятости ный индекс региональной производительности труда
Регионы - полюса роста производи- 4,17 114,86% 98,74% 100,49%
тельности труда
Регионы - точки роста производи- 4,61 117,14% 98,03% 99,11%
тельности труда
Регионы с неопределившимися 4,28 116,37% 98,36% 99,59%
перспективами роста производитель-
ности труда
Регионы с проблемными перспек- 8,20 123,62% 97,46% 90,62%
тивами роста производительности
труда
Регионы с особыми перспективами 4,44 114,33% 94,89% 99,81%
роста производительности труда
Источник: расчеты авторов.
Третий включает регионы, которые за счет роста инвестиций в их потенциал могут существенно увеличить производительность труда и занятость населения.
Четвертый кластер регионов характеризуется убыванием потенциала роста производительности труда и занятости населения.
Пятый состоит из регионов, являющихся геостратегическими территориями.
Для мировой экономики нерегулируемыми факторами занятости стали пандемия коронавирусной инфекции и политические конфликты [7] (Torkunov, Ryazantsev, Levashov, Anishchenko et al., 2021). В городах «создается 70,0% мирового валового продукта. Вместе с тем города стали эпицентрами пандемии Covid-19, 95,0% заражений во время пандемии были выявлены в урбанизированных территориях» [8] (Gukasyan, 2020).
Уровень цифровизации экономики и цифровой грамотности населения выше в городах, поэтому развитие новых форм занятости идет активнее именно среди городского населения. По данным Международного союза электросвязи (ITU) доказана сильная связь между использованием интернета и местом проживания.
По данным статистики 35 стран, использование интернета в сельских и малонаселенных пунктах значительно ниже, чем в городской местности. Причиной этого зачастую является «кумулятивный эффект» всех остальных факторов: более низкий уровень образования и доходов, высокая доля пожилых людей и т.д. [9].
Цифровая грамотность населения - новый фактор региональной дифференциации, называемый в научной литературе как цифровое неравенство. «Помимо возрастной и гендерной дифференциации, на уровень цифровой грамотности также влияет поселенческий и территориальный факторы, подтверждая наличие актуальной проблемы цифрового неравенства» [10] (Sharkov, Nazarova, Zhukov, 2020). В России циф-ровизация рассматривается как механизм преодоления цифрового неравенства [11].
В качестве показателей, характеризующих региональные рынки труда, рассматривались также темп роста совокупного показателя безработицы и потенциальной рабочей силы и темп роста уровня занятости.
Для исследования использовались данные Росстата за 2019-2020 гг. [12]. Также использован индекс HeadHunter, который применяется для оперативного мониторинга рынка труда в регионах и показывает дефицитность специалистов через отношение количества активных резюме к числу вакансий [13]. В таблице 1 представлены средние показатели по кластерам регионов. Следует отметить, что методика построения интегрального индекса региональной производительности труда (ИИРПТ) представлена в работе [14] (Burtseva, Frenkel, Tikhomirov, Surkov, 2020).
На основе результатов анализа, представленных в таблице 1, удалось выяснить, что кластер регионов с проблемными перспективами роста производительности труда существенно отличается по индексу совокупного показателя безработицы и потенциальной рабочей силы, который имеет максимальное значение. В то же время для регионов этого кластера минимальное значение составил средний уровень агрегиро-
ванного индекса производительности труда. Кстати, индекс НеаЖиП:ег также фиксирует максимальный уровень именно для данного кластера регионов.
В остальных кластерах дифференциация регионов отличается не столь существенно, и межкластерные различия используемых показателей мониторинга менее значительны.
По данным об индексе уровня занятости можно сделать вывод, что в регионах с особыми перспективами роста производительности труда в большей степени она сократилась в 2020 г. по сравнению с 2019 г.
На рисунке 1 представлено сравнение региональной производительности труда и занятости по кластерам регионов.
Рисунок 1. Сравнение динамики региональной производительности труда и занятости
по кластерам регионов Источник: составлено авторами.
Из этого сравнения можно сделать следующие выводы. В кластере регионов с проблемными перспективами роста производительности труда индекс уровня занятости меньше, чем в других кластерах регионов, и его величина больше ИИРПТ. То есть производительность труда в этой группе регион ов снижалась в большей ст епени, чем занятолть насел ения.Это говолит о том, что в рлгионах данного кластера урове нь производства и организации хозяйственной деятельности ниже, чем в регионах остальных кластеров. Рост занатоали в данных регио нах нл о беспечивает рост произв оди-тельнглти нрудо.
В группе регионов с проблемными перспективами роста производительности труда оказались субъекты Федерации, для которых характерны тенденции сокращения
объемов инвестиций в основной капитал и роста доли убыточных организаций, что и привело к значительному росту безработицы населения и дефицита специалистов.
Таким образом, среди этих регионов наблюдается неоднородность по показателям, характеризующим рынок труда. Выводы авторов подтверждаются результатами исследований, представленных в работе [15] (Богтоуа, ЯуаЫе!, Бауе1еуа, Meteleva, 2022). «Эмпирические данные свидетельствуют о значительных региональных и территориальных различиях в безработице и показателях рынка труда» в регионах России. В [15] (Богтоуа, Ryattel, Saveleva, Meteleva, 2022) выдвигается гипотеза о территориальных различиях не только отдельных показателей региональных рынков труда, но и структур факторов в группах регионов, отличающихся тенденциями развития производительности труда и занятости населения.
Для проверки этой гипотезы в настоящей статье регионы России разделены на группы. В первую группу входят регионы, у которых в 2020 г. ИИРПТ и индекс уровня занятости имели значение больше единицы (37 регионов). Во вторую группу выделены регионы, у которых оба вышеназванных индекса имели значение меньше единицы (38 регионов).
В таблице 2 представлена новая группировка регионов, на основе которой проводилось исследование.
Таблица2
состав групп регионов
первая группа регионов Вторая группа регионов
№ регионы ирпт индекс уровня занятости № регионы ирпт индекс уровня занятости
1 Амурская область 1,009 1,048 1 Алтайский край 0,995 0,971
2 Архангельская область 1,076 1,116 2 Волгоградская область 0,966 0,986
3 Белгородская область 1,019 1,132 3 Воронежская область 0,975 0,990
4 Брянская область 1,010 1,058 4 Город Санкт-Петербург 0,992 0,989
5 Владимирская область 1,036 1,190 5 Город Севастополь 0,828 0,961
6 Вологодская область 1,034 1,080 6 Кабардино-Балкарская Республика 0,984 0,969
7 Город Москва 1,006 1,778 7 Калининградская область 0,992 0,968
8 Забайкальский край 1,024 1,067 8 Карачаево-Черкесская Республика 0,943 0,969
Продолжение табл. 2
Первая группа регионов Вторая группа регионов
№ Регионы ИРПТ индекс уровня занятости № регионы ИРПТ Индекс уровня занятости
9 Ивановская область 1,032 1,230 9 Кемеровская область 0,949 0,984
10 Иркутская область 1,007 1,219 10 Кировская область 0,990 0,996
11 Калужская область 1,026 1,304 11 Костромская область 0,941 0,995
12 Красноярский край 1,065 1,344 12 Краснодарский край 0,946 0,990
13 Липецкая область 1,031 1,128 13 Курская область 0,993 0,976
14 Магаданская область 1,020 1,046 14 Ленинградская область 0,980 0,982
15 Московская область 1,012 1,282 15 Нижегородская область 0,979 0,994
16 Мурманская область 1,274 1,333 16 Новосибирская область 0,999 0,971
17 Ненецкий автономный округ 1,081 1,113 17 Омская область 0,980 0,988
18 Новгородская область 1,015 1,407 18 Республика Алтай 0,929 0,998
19 Оренбургская область 1,030 1,171 19 Республика Башкортостан 0,974 0,991
20 Пензенская область 1,057 1,188 20 Республика Дагестан 0,927 0,892
21 Пермский край 1,000 1,064 21 Республика Ингушетия 0,932 0,939
22 Псковская область 1,008 1,301 22 Республика Марий Эл 0,991 0,958
23 Республика Адыгея 1,007 1,049 23 Республика Северная Осетия -Алания 0,961 0,887
24 Республика Бурятия 1,075 1,074 24 Республика Хакасия 0,983 0,954
25 Республика Карелия 1,027 1,129 25 Самарская область 0,985 0,995
26 Республика Коми 1,007 1,198 26 Саратовская область 0,970 0,964
27 Республика Мордовия 1,061 1,316 27 Свердловская область 0,999 0,981
28 Республика Саха (Якутия) 1,015 1,029 28 Смоленская область 0,969 0,995
29 Республика Татарстан 1,042 1,103 29 Ставропольский край 0,963 0,979
Окончание табл. 2
первая группа регионов Вторая группа регионов
№ регионы ирпт индекс уровня занятости № регионы ирпт индекс уровня занятости
30 Рязанская область 1,009 1,273 30 Тверская область 0,958 0,977
31 Сахалинская область 1,087 1,123 31 Томская область 0,959 0,960
32 Тамбовская область 1,019 1,086 32 Тюменская область 0,993 0,988
33 Тульская область 1,056 1,151 33 Удмуртская Республика 0,984 0,990
34 Тюменская область 1,014 1,163 34 Ульяновская область 0,962 0,975
35 Ханты-Мансийский автономный округ 1,039 1,258 35 Челябинская область 0,997 0,978
36 Чукотский автономный округ 1,078 1,227 36 Чеченская Республика 0,837 0,952
37 Ярославская область 1,020 1,186 37 Чувашская Республика 0,989 0,986
38 Ямало-Ненецкий автономный округ 0,997 0,969
Источник: расчеты авторов.
Ряд регионов из-за отсутствия необходимой полноты информации и противоречивости результатов расчетов исключены из таблицы 2.
Для проверки вышеупомянутой гипотезы рассчитаны матрицы парных линейных коэффициентов корреляции. На основе полученных результатов для первой группы регионов можно сделать вывод: значимое обратное влияние на изменение уровня занятости в регионах, в которых произошел рост производительности труда и занятости населения, имеют темпы роста доли расходов на покупку товаров и услуг в доходах населения и темпы роста использования сети Интернет в организациях. Снижение доли расходов в доходах населения и рост занятости населения достаточно логичны, так как растет производительность труда работников, а значит, и оплата труда работников.
Обратное влияние на рост занятости населения в регионах первой группы темпов роста использования сети Интернет в организациях связано с удаленной работой, которая особенно была востребована в 2020 г. По информации Минтруда России, по состоянию на май 2020 г. численность дистанционных работников составляла около 5,5 млн человек (11,0% занятых граждан) и по сравнению с уровнем 2019 г. возросла в 180 раз [16] (Matveeva, Kuznetsova, Яотапоуа, 2021).
На основе результатов, полученных для второй группы регионов, можно сделать следующие выводы.
Значимое прямое влияние на изменение уровня занятости в регионах, в которых произошел спад производительности труда и занятости населения, оказал уровень ИИРПТ. То есть снижение занятости связано со снижением производительности труда в данных регионах.
Опосредованное влияние через изменение ИИРПТ на изменение уровня занятости в данной группе регионов оказывают темпы росна объема инвестиций в основной капитал на душу населенния, роста заболеваемости населения, ростн доли расходов на покупку товаров и услуг в доходах населения и темпы роста использования сети Интернет в организациях. Причем изменение объема инвестиций в основной капитал на душу населения и заболеваемости населения оказывают на изменение региональной производительности труда и занятости населения прямое влияние, а изменение использования сети Интернет в организациях (широк ополосный доступ) и чи сленно-сти городского населения - обратное влияние.
Рисунок 2. Факторные структуры рынка труда в первой группе регионов Источник: составлено авторами.
Рисунок 3. Факторные структуры рынка труда во второй группе регионов Источник: составлено авторами.
На рисунках 2 и 3 представлены выявленные факторные структуры рынка труда в группах регионов, красный цвет стрелок означает обратное влияние факторов на занятость, зеленый цвет говорит о прямом влиянии.
Основываясь на результатах исследования, представленных на рисунках 2 и 3, можно выделить сходства и различия в факторных структурах рынка труда различных групп регионов в период пандемии.
Сходства определяются фактором, характеризующим рост значения удаленной работы для занятости населения. Различия связаны с факторами места жительства, стоимости и качества жизни, инвестиционной активности.
заключение
Обеспечение устойчивого роста производительности труда является приоритетной фундаментальной проблемой социально-экономического развития страны, регионов и хозяйствующих субъектов. Состояние рынка труда определяет уровень социальной справедливости, сокращения бедности и неравенства и непосредственно влияет на достижение национальной цели сохранения населения, здоровья и благополучия людей.
Решение данной проблем требует разработки и использования новых инструментов стратегического пространственного развития, выработки новой демографической и миграционной политики государства, стабильного роста реальных доходов и внутреннего потребительского спроса населения на товары и услуги.
Эта работа требует координации федеральных и региональных органов власти, органов местного самоуправления, предприятий и организаций, что объективно предъявляет качественно новый запрос на цифровую трансформацию и создание больших массивов данных на плановой основе.
Цифровая трансформация, в частности, призвана решить данную проблему посредством совмещения цифровых технологий и новых форм занятости населения и повышения квалификации кадров.
Результаты проведенного исследования показывают, что в условиях пандемии коронавируса только в 44% регионов России цифровые технологии способствовали эффективному решению проблем занятости населения. Без роста объема инвестиций в основной капитал и преодоления неравенства регионов в качестве жизни населения более чем в половине регионов России цифровизация не обеспечивала роста производительности труда.
В процессе исследования подтвердилась выдвинутая авторами гипотеза о различии факторных структур регионального рынка труда в большинстве субъектов РФ, влияющих на уровень занятости населения в период пандемии. Это говорит о необходимости дифференцированной региональной политики регулирования рынка труда в регионах с учетом различий пространственного развития и качества жизни населения.
ИСТОЧНИКИ:
1. Дробот Е.В. Мировая экономика в условиях пандемии COVID-19: итоги 2020 года и перспективы восстановления // Экономические отношения. - 2020. - № 4. - с. 937960. - doi: 10.18334/eo.10.4.111375.
2. Бондаренко Н.Е. Российский рынок труда в условиях пандемии новой корона-вирусной инфекции: тенденции, вызовы и государственное регулирование // Инновации. - 2020. - № 7. - с. 63-69.
3. Паздникова Н.П., Глазкова Н.Г., Буреш Д.С. COVID-19: влияние нового типа коро-навирусной инфекции на национальную экономику. - М.: Аналитика Родис, 2020. -181 с.
4. Бурцева Т.А., Френкель А.А., Сурков А.А. Исследование занятости в регионах России // Экономика и предпринимательство. - 2021. - № 8(133). - с. 591-594. - doi: 10.34925/EIP.2021.133.8.113.
5. Бурцева Т.А., Френкель А.А., Тихомиров Б.И., Сурков А.А. Анализ влияния факторов на региональную производительность труда // Экономика и предпринимательство. - 2021. - № 7(132). - с. 407-412. - doi: 10.34925/EIP.2021.132.7.068.
6. Бурцева Т.А., Френкель А.А., Тихомиров Б.И., Сурков А.А. Типология регионов по уровню производительности труда // Экономика труда. - 2021. - № 9. - с. 931-944. -doi: 10.18334/et.8.9.113483.
7. Торкунов А.В., Рязанцев С.В., Левашов В.К., Анищенко А.В. и др. Пандемия COVID-19: Вызовы, последствия, противодействие. / Монография. - Москва: Аспект Пресс, 2021. - 246 с.
8. Гукасян Г.Л. Урбанизация и пандемия C0VID-2019 в городах мира: утрата преимуществ города или переосмысление городского развития? // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Государственное и муниципальное управление. - 2020. - № 1. - с. 7-19. - doi: 10.22363/2312-8313-2020-7-4-7-19.
9. Manual for Measuring ICT Access and Use by Households and Individuals. Handle.itu. int. [Электронный ресурс]. URL: http://handle.itu.int/11.1002/pub/815edb48-en (дата обращения: 20.10.2022).
10. Шарков Ф.И., Назарова Е.А., Жуков А.В. Цифровая грамотность населения и сетевые коммуникации: социологическое измерение // Коммуникология. - 2020. -№ 3. - с. 52-62. - doi: 10.21453/2311-3065-2020-8-3-52-62.
11. Цифровизация в малых и средних городах России. Urban.hse.ru. [Электронный ресурс]. URL: http://urban.hse.ru/data/2018/06/06/1149766040/2018-06-GSU-HSE_pres_ v6.pdf (дата обращения: 20.10.2022).
12. Официальный сайт Росстата. Rosstat.gov.ru. [Электронный ресурс]. URL: https:// rosstat.gov.ru (дата обращения: 25.09.2022).
13. Индекс HeadHunter: Ключевые параметры рынка труда. Stats.hh.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://stats.hh.ru/?utm_source=hh.ru&utm_medium=article&utm_ campaign=article_index (дата обращения: 20.10.2022).
14. Бурцева Т.А., Френкель А.А., Тихомиров Б.И., Сурков А.А. Интегральный индекс -эффективный инструмент измерения региональной производительности труда // Экономика труда. - 2020. - № 11. - с. 1085-1102. - doi: 10.18334/et.7.11.111086.
15. Созинова А.А., Ряттель А.В., Савельева Н.К., Метелева О.А. Кластерный подход к оценке показателей рынка труда: кроссрегиональное сравнение // Экономика труда. - 2022. - № 10. - с. 1509-1526. - doi: 10.18334/et.9.10.116372.
16. Матвеева Т.П., Кузнецова Н.А., Романова Л.А. Трудовая занятость населения в период пандемии // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Экономика и право. - 2021. - № 6. - с. 149-151. - doi: 10.37882/2223-2974.2021.06.24.
references:
Bondarenko N.E. (2020). Rossiyskiy rynok truda v usloviyakh pandemii novoy korona-virusnoy infektsii: tendentsii, vyzovy i gosudarstvennoe regulirovanie [The Russian labor market during the pandemic coronavirus: trends, challenges and government regulation]. Innovations. (7). 63-69. (in Russian). Burtseva T.A., Frenkel A.A., Surkov A.A. (2021). Issledovanie zanyatosti v regionakh Rossii [Study of employment in the regions of Russia]. Journal of Economy and Entrepreneurship. (8(133)). 591-594. (in Russian). doi: 10.34925/EIP.2021.133.8.113. Burtseva T.A., Frenkel A.A., Tikhomirov B.I., Surkov A.A. (2020). Integralnyy indeks -effektivnyy instrument izmereniya regionalnoy proizvoditelnosti truda [Integral index as an effective tool for measuring regional labour productivity]. Russian Journal of Labor Economics. (11). 1085-1102. (in Russian). doi: 10.18334/et.7.11.111086. Burtseva T.A., Frenkel A.A., Tikhomirov B.I., Surkov A.A. (2021). Analiz vliyaniya fak-torov na regionalnuyu proizvoditelnost truda [Analysis of the influence of factors on regional labor productivity]. Journal of Economy and Entrepreneurship. (7(132)). 407-412. (in Russian). doi: 10.34925/EIP.2021.132.7.068. Burtseva T.A., Frenkel A.A., Tikhomirov B.I., Surkov A.A. (2021). Tipologiya region-ov po urovnyu proizvoditelnosti truda [Regions typology by the level of labour productivity]. Russian Journal of Labor Economics. 8 (9). 931-944. (in Russian). doi: 10.18334/et.8.9.113483. Drobot E.V. (2020). Mirovaya ekonomika v usloviyakh pandemii COVID-19: itogi 2020 goda i perspektivy vosstanovleniya [Global economy in the context of the COVID-19 pandemic: results of 2020 and prospects for recovery]. Journal of international economic affairs. 10 (4). 937-960. (in Russian). doi: 10.18334/eo.10.4.111375. Gukasyan G.L. (2020). Urbanizatsiya ipandemiya COVID-2019 vgorodakh mira: utra-ta preimushchestv goroda ili pereosmyslenie gorodskogo razvitiya? [Urbanization and the Covid-2019 pandemic in the world's cities: losing the benefits of the city or rethinking of urban development?]. Vestnik Rossiyskogo universiteta druzhby naro-dov. Seriya: Gosudarstvennoe i munitsipalnoe upravlenie. (1). 7-19. (in Russian). doi: 10.22363/2312-8313-2020-7-4-7-19.
Manual for Measuring ICT Access and Use by Households and IndividualsHandle.itu. int. Retrieved October 20, 2022, from http://handle.itu.int/11.1002/pub/815edb48-en
Matveeva T.P., Kuznetsova N.A., Romanova L.A. (2021). Trudovaya zanyatost nasele-niya v period pandemii [Employment of the population during the pandemic]. Sovremennaya nauka: aktualnye problemy teorii i praktiki. Seriya: Ekonomika i pravo. (6). 149-151. (in Russian). doi: 10.37882/2223-2974.2021.06.24.
Pazdnikova N.P., Glazkova N.G., Buresh D.S. (2020). COVID-19: vliyanie novogo tipa koronavirusnoy infektsii na natsionalnuyu ekonomiku [COVID-19: the impact of a new type of coronavirus infection on the national economy] M.: Analitika Rodis. (in Russian).
Sharkov F.I., Nazarova E.A., Zhukov A.V. (2020). Tsifrovaya gramotnost naseleniya i setevye kommunikatsii: sotsiologicheskoe izmerenie [Digital literacy and network communications: a sociological dimension]. Kommunikologiya. (3). 52-62. (in Russian). doi: 10.21453/2311-3065-2020-8-3-52-62.
Sozinova A.A., Ryattel A.V., Saveleva N.K., Meteleva O.A. (2022). Klasternyy podkhod k otsenke pokazateley rynka truda: krossregionalnoe sravnenie [A cluster approach to assessing labour market indicators: cross-regional comparison]. Russian Journal of Labour Economics. 9 (10). 1509-1526. (in Russian). doi: 10.18334/et.9.10.116372.
Torkunov A.V., Ryazantsev S.V., Levashov V.K., Anischenko A.V. i dr. (2021). Pandemiya COVID-19: Vyzovy, posledstviya, protivodeystvie [The COVID-19 pandemic: Challenges, impacts, responses] Moscow: Aspekt Press. (in Russian).
