CC BY
32
АКТУАЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ РЫНКА ТРУДА
www.hjournal.ru
Journal of Economic Regulation, 2021, 12(3): 105-120 DOI: 10.17835/2078-5429.2021.12.3.105-120
РЫНКИ ТРУДА РЕГИОНОВ РЕСУРСНОГО ТИПА
КУРБАТОВА МАРГАРИТА ВЛАДИМИРОВНА,
Кемеровский государственный университет,
Кемерово, Россия, e-mail: kurbatova-07@mail.ru;
ДОНОВА ИННА ВЕНИАМИНОВНА,
Кемеровский государственный университет,
Кемерово, Россия, e -mail: idonova@gmail.com
Цитирование: Курбатова М.В., Донова И.В. (2021). Рынки труда регионов ресурсного типа // Journal of Economic regulation (Вопросырегулирования экономики) 12(3): 105120 DOI: 10.17835/2078-5429.2021.12.3.105-120
В современной экономической литературе накоплено достаточно данных, свидетельствующих о том, что рынки труда имеют локальную специфику, а единый общероссийский рынок труда является абстракцией, позволяющей решать определенные исследовательские задачи, но препятствующей пониманию сложности и разнонаправленности процессов, протекающих в отдельных регионах. В связи с этим важнейшей исследовательской проблемой является характеристика российского рынка труда как системы отдельных региональных рынков. Цель данной работы - определение функциональных характеристик рынков труда регионов ресурсного типа, выделение особенностей их состояния. На основе анализа данных Росстата за 2005-2006, 2008, 2013, 2016-2019 гг., а также микроданных выборочного обследования рабочей силы, проводимого Росстатом, за 2019 г. показано, что фактор ресурсной зависимости оказывает некоторое воздействие на параметры региональных рынков труда, но в сочетании с другими факторами (природно-климатическими, демографическими, пространственными, структурно-отраслевыми). Причем в разных регионах влияние разных факторов может быть самым различным. Проведенный кластерный анализ позволил выделить некоторые эффекты влияния уровня ресурсной зависимости регионов на рынки труда. Во-первых, только очень высокий уровень ресурсной зависимости регионов сопровождается существенным позитивным и комплексным воздействием на региональные рынки труда. Во-вторых, ресурсная зависимость регионов обеспечивает параметры рынка труда как минимум на уровне среднероссийских. С точки зрения государственного регулирования экономики это означает, что особого внимания заслуживают рынки труда регионов с высоким уровнем ресурсной зависимости. При этом основным направлением деятельности должны быть усилия по диверсификации экономики за счет сырьевой ренты, что требует разработки новых подходов к взаимодействию региональных властей с добывающими компаниями, базирующимися в регионах с ресурсной зависимостью.
Ключевые слова: рынок труда; российская модель рынка труда; региональные рынки труда; регионы ресурсного типа
© Курбатова М.В., Донова И.В., 2021
■н см о
2
od
o.
n
2,
1
£
§ т
н а в
о р
< ф
р
15 о
о р
с
о В
О ш ее о
о о ш
о <
ее
3
о
Благодарность: Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта 19-010-00244 «Институциональная организация рынка труда в регионах ресурсного типа».
LABOR MARKETS IN RESOURCE-TYPE REGIONS
о
x §
m
MARGARITA V. KURBATOVA,
Kemerovo State University, Kemerovo, Russia, e-mail: kurbatova-07@mail.ru;
INNA V. DONOVA,
Kemerovo State University, Kemerovo, Russia, e-mail: idonova@gmail.com
ti Citation: Kurbatova M.V, Donova I.V (2021). Labor markets in resource-type regions. Journal of
° Economic regulation 12(3): 105-120 DOI: 10.17835/2078-5429.2021.12.3.105-120 c6
Ol
The modern economic literature has accumulated enough data indicating that labor markets have local specifics, and a single all-Russian labor market is an abstraction. Therefore, the characterization ^ of the Russian labor market as a system of separate regional markets is very important. The purpose of this paper is to determine the functional characteristics of the labor markets of resource-type regions, ® to identify the features of their state. We used Rosstat data for 2005-2006, 2008, 2013, 2016-2019, as well as microdata from a sample labor force survey conducted by Rosstat in 2019. It is shown that the | factor of resource dependence has some effect on the parameters of regional labor markets, but only in combination with other factors (climatic, demographic, spatial, structural and sectoral). In various regions the influence of this factors can be very different. The cluster analysis made it possible to identify g some effects of the influence of the resource dependence on labor markets. Firstly, only a very high level ш of resource dependence of regions is accompanied by a positive and complex influence on regional labor о markets. Secondly, resource dependence of regions provides labor market parameters at least at the < national average. From the point of view of state regulation labor markets in regions with a high level ф of resource dependence deserve special attention. At the same time, the main area of activity should be -g efforts to diversify the economy at the expense of resource rent. This requires the development of new о approaches to the interaction of regional authorities with mining companies based in resource-type g regions.
Si Keywords: labor market; Russian labor market model; regional labor markets; resource-type
^ regions
ь Acknowledgements: This research is supported by the Russian Foundation for Basic Research
з (RFBR), Grant № 19-010-00244 "Institutional setup of the labor market in resource type regions".
CD Ш
0 JEL codes: I21, R12
1
z Постановка проблемы
о В отечественной научной литературе сложилось достаточно устойчивое, хотя
ll и подвергаемое регулярной проверке экономическими шоками разной природы, представление об устройстве и функционировании российской модели рынка труда.
^ При этом под «моделью рынка труда» принято понимать «набор взаимосвязанных
g функциональных и институциональных характеристик, которые позволяют рынку труда
действовать как единое целое, задают траекторию его развития и выделяют его среди рынков труда других стран» (Капелюшников, 2009: 3). Особенностью функциональных характеристик является преобладание ценовой (зарплатной) подстройки над количественной (со стороны занятости). Как результат, гибкая заработная плата в негативных «шоках» сдерживает рост безработицы, а в позитивных — рост занятости. Особенности институциональных характеристик — сложившиеся институты российского рынка труда (формальные и неформальные нормы и их инфорсмент), определяющие уровень гибкости заработной платы и занятости.
Наличие российской модели рынка труда протестировано на данных о его
функционировании за последние 30 лет (Капелюшников, 2009; Капелюшников, Ощепков,
2014; Капелюшников, Гимпельсон, 2015; Вакуленко, Гурвич, 2015; Варшавская,
2020). Менее исследованной является проблема неоднородности (неравномерности
и разнообразия пространственного развития) как российской экономики (Трейвиш,
2019: 19), так и рынка труда. Достаточно свидетельств тому, что рынки труда имеют
локальную специфику и даже сегментированы - по структуре спроса на труд, уровню
зарплат, потокам миграции и т.п. В этом смысле единый общероссийский рынок
труда является абстракцией, позволяющей решать определенные исследовательские
задачи, но препятствующей пониманию сложности и разнонаправленности процессов,
протекающих на рынках труда отдельных регионов. В результате Р. Капелюшников ^
и А. Ощепков декларировали отход от идеи единого общенационального рынка труда 041
00
и предложили рассматривать его как систему отдельных региональных рынков (Ощепков, Капелюшников, 2015: 3). При этом было показано, что «общая модель приспособления российского рынка труда к кризисам, сформировавшаяся еще в 90-е гг., "работает"» и «в региональном разрезе эта модель еще более интересна: хотя сокращение реальной заработной платы происходит во всех без исключения регионах, реакция занятости чрезвычайной разнородна, и в ряде регионов она может расти» (Ощепков, Капелюшников, 2015: 32).
В связи с этим важнейшей исследовательской проблемой является характеристика российского рынка труда как системы отдельных региональных рынков. Данная проблема многоаспектна, ее решение требует разработки вопросов функциональных и институциональных характеристик региональных рынков труда.
Целью данной работы является определение функциональных характеристик рынков труда регионов ресурсного типа, выделение особенностей их состояния. о.
Эмпирическую базу исследования составляют данные Росстата из сборников ^ «Регионы России. Социально-экономические показатели» за 2005—2006, 2008, 2013, 2016— ^ 2019 гг.1, а также микроданные выборочного обследования рабочей силы, проводимого Росстатом, за 2019 г.
о
X
о О с^ с
о т
Национальный рынок труда как система
отдельных региональных рынков о
Состояние рынка труда отдельного региона является популярной темой исследования, ^
в российской экономической литературе вполне достаточно исследований подобного ^ рода, носящих преимущественно описательный характер. В то же время исследований,
в которых изучаются степень и характер региональных различий и типология У
рынков труда, пока явно недостаточно. Связано это со сложностью самого объекта о
исследований. Как замечает Н.В. Зубаревич в отношении к типологиям российских о
регионов, «пространство "сопротивляется". Причина кроется в возросшей мозаичности, ш
размывании и трансформации привычных типов регионов, несинхронном изменении о --_|
1 См.: Регионы России. Социально-экономические показатели. 2012: Стат. сб. / Росстат. М., 2012: https://gks.ru/bgd/regl/B12_14p/ <С
Main.htm (данные за 2005, 2006, 2008 г.); Регионы России. Социально-экономические показатели. 2018: Стат. сб. / Росстат. ^ М., 2018: https://gks.ru/bgd/regl/b18_14p/Main.htm (данные за 2013, 2016, 2017 г.); Регионы России. Социально-экономические
показатели. 2020: Стат. сб. / Росстат. М., 2020: https://gks.ru/bgd/regl/B20_14p/Main.htm (данные за 2018, 2019 г.). —,
отдельных компонентов развития» (Зубаревич, 2009: 169). А.И. Трейвиш выделяет полиструктурность региональных экономик по трем направлениям: институционально-организационному, производственно-отраслевому и пространственному (Трейвиш, 2019: 20). И.В. Гребёнкин обращает внимание на то, что пространственное распределение экономической активности и потенциала развития регионов лишь в минимальной степени зависит от природно-сырьевых факторов и «в гораздо большей степени оно обусловлено историческими факторами, человеческим и социальным капиталом, инвестициями и экономико-географической доступностью» (Гребенкин, 2020: 70). Сложность исследования неоднородности региональных экономических систем, чрезмерного упрощения при использовании каких-либо формальных инструментов (Зубаревич, 2009: 169) в еще большей степени относится и к региональным рынкам труда.
Рынки труда российских регионов не менее «мозаичны», в их характеристиках проявляются структурные различия по самым разным основаниям. В современной литературе есть исследования, в которых проводится типология региональных рынков труда по различным основаниям, в том числе с учетом отраслевой специфики, пространственных характеристик (например, северные территории) и практик социально-трудовых отношений. В целом ряде работ исследуется асимметричность/ см дифференциация региональных рынков труда (Санкова, Мирзабалаева, 2018; см Блинова, 2020). Авторы монографии «Механизмы российского рынка труда» делают ^ вывод о влиянии на региональную дифференциацию основных параметров рынков труда комплекса факторов - «экономических (структура экономики региона и уровень ■н развития), географических (удаленность территории, климат, агломерационные о эффекты) и демографических» (Механизмы российского рынка труда, 2016: 142).
Многие исследователи анализируют отдельные факторы региональной ® дифференциации рынков труда. Пространственные факторы исследуются Е.В. ^ Семериковой и О.А. Демидовой, которые показывают, что «изменение показателей | рынка труда в одном регионе повлечет за собой изменения на рынках труда других ^ регионов» (Семерикова, Демидова, 2016: 58). Е.В. Антонов на основе рассмотрения со динамики ключевых параметров региональных рынков труда 2010—2017 гг. делает § вывод о преобладании демографических факторов над экономическими в увеличении го уровня занятости населения (Антонов, 2019: 559). Е.Г. Калабина исследует особенности
& взаимосвязей внутренних рынков труда организаций и рынков труда промышленно <
Ь ф с^
15 о
о. т.е. территориям освоения, отличающихся социокультурными, политическими и о институциональными характеристиками. В работе показано, что «принадлежность " региона к зоне фронтира действительно имеет значимое влияние на уровень оплаты о труда в регионе» (Карабчук, Ремезкова, 2014).
Исследование А.Ю. Ощепкова и Р.И. Капелюшникова показывает, что различия между региональными рынками труда в России являются устойчивыми во времени и а: комплексными: они затрагивают не какие-либо один или два показателя, а существуют по — всему спектру количественных и ценовых параметров — уровню занятости, безработицы, о оплаты труда и т.д. Реакция на кризисы также серьезно различается. В данном о исследовании сделано предположение о формировании устойчивых во времени различий Ш под влиянием «долгосрочных структурных факторов и экзогенных географических и о климатических особенностей регионов» (Ощепков, Капелюшников, 2015: 29). Важным < также является вывод о том, что группы регионов-лидеров и аутсайдеров (по «качеству» региональных рынков труда) образуют близкие пространственные (территориальные) ° кластеры.
развитых регионов (Калабина, 2010) и таким образом обращает внимание на роль институционально-организационных факторов. Т.С. Карабчук и В.П. Ремезкова показывают особенности рынков труда регионов, принадлежащих к зоне фронтира,
В целом ряде работ предприняты попытки кластеризации регионов по основным параметрам рынков труда. Результаты проведенных расчетов лишь отчасти подтверждают выводы о существовании близких пространственных (территориальных) кластеров. В работе Т.Ю. Стукен по данным 2008 г. проведена процедура кластерного анализа, выделено четыре кластера (Стукен, 2010). Л.В. Санкова и Ф.И. Мирзабалаева на данных за период 2010—2016 гг. выделили от пяти до семи групп регионов, проанализировали их устойчивость, предположили, что территориальные различия в состоянии рынков труда зависят, прежде всего, от «унаследованных особенностей регионов» - демографических, структурных, воспроизводственных, институциональных (Санкова, Мирзабалаева, 2018: 113). Т.В. Блинова на данных 2019 г. выделила шесть региональных кластеров, характеризующихся существенными различиями значений ключевых показателей рынков труда (Блинова, 2020).
Такимобразом,современныеисследованиярегиональныхрынковтрудаподтверждают факт влияния на их функционирование большого числа факторов: природно-климатических, демографических, пространственных (территориальной близости с другими регионами, территориальной удаленности от центра, агломерационных эффектов), структурно-отраслевых, институционально-организационных. В данной работе предпринята попытка тестирования гипотезы о существовании особенных функциональных характеристик рынков труда регионов ресурсного типа. g
В настоящее время исследования рынков труда в регионах ресурсного типа
переживают бум (Weinstein, 2014; Agerton et al., 2015; Wrenn et al., 2015; Jacobsen, ^
Parker, 2016; Marchand, Weber, 2018). Основной исследовательской проблемой является с
см
влияние внешних шоков на состояние рынков труда: рынки природных ресурсов ,н особенно волатильны, поэтому шоки региональных рынков труда большие, внезапные, географически сконцентрированные. Вышеупомянутый бум обусловлен двумя основными причинами. Методологическая причина: исследователи институтов рынков труда отказываются от межстрановых сравнений, так как невозможно контролировать § все переменные, слишком много различий между странами. Исследования на I субнациональном уровне позволяют зафиксировать эти переменные. Однако в g российских исследованиях подобное решение еще не найдено. Практическая причина: m широкое распространение нетрадиционных методов добычи нефти и газа в развитых странах привлекает значительное общественное внимание к социально-экономическим последствиям этого процесса. При этом, главным образом, исследуется влияние на показатели рынка труда ресурсной зависимости.
В работах, посвященных анализу эффектов «ресурсного проклятия» на субнациональном уровне, выделяются три группы механизмов его воздействия:
X
-О
о
прямое воздействие; механизмы, связанные с госрасходами; «региональные переливы». о.
Исследования прямого воздействия (Rolfe et al., 2007; Franks et al., 2010; Evans, o
Sawyer, 2009; Fleming, Measham, 2013) показывают, что добыча полезных ископаемых ^
приносит как положительные (рост доходов местного населения, снижение бедности, о
увеличение занятости в малом бизнесе), так и отрицательные последствия (рост <5
преступности, увеличение нагрузки на локальную социальную инфраструктуру). ^
Механизмы, связанные с госрасходами, определяются перераспределительной ¡г
деятельностью государства, в первую очередь различными налоговыми режимами. —
Положительное воздействие от получения местными бюджетами доходов от добычи о
полезных ископаемых может быть нивелировано негативными эффектами: ресурсная о
рента может провоцировать коррупцию, неэффективные госрасходы и конфликты ш
11
между уровнями власти (опыт Бразилии - Caselli, Michaels, 2013; Перу — Arrellano- о Yanguas, 2011; Индонезии — Cust, Rusli, 2014). Исследования «региональных переливов» < тестируют гипотезу о существовании на субнациональном уровне «голландской болезни»: Q^ результатом ресурсного «бума» может быть переток ресурсов из неконкурентоспособной о
местной обрабатывающей промышленности в сферу услуг, что приводит также и к изменениям в структуре занятости. Работы, построенные на данных ресурсных территорий развитых стран (опыт США - Allcott, Keniston, 2018; Winters, 2013; опыт Канады — Papyraki, Raveh, 2014), показывают отсутствие данного эффекта, в то время как исследования на материале развивающихся стран — его наличие (Zuo, Schieffer, 2014).
■н
Регионы ресурсного типа в российской экономике
Регионы ресурсного типа занимают особое место в российской экономике, так как именно экспортно ориентированные добывающие отрасли и отрасли первого передела обрабатывающей промышленности являются локомотивами российской экономики и определяют ее место в глобальном разделении труда. Они являются основными экспортерами, налогоплательщиками в федеральный и региональные бюджеты, а также формируют платежеспособный спрос на продукцию других секторов экономики. Однако сами они сильно уязвимы, их социально-экономическое положение и развитие зависят от конъюнктуры мировых сырьевых рынков.
В современной российской литературе выделению и характеристике экономических систем регионов ресурсного типа посвящено немало работ (Ильина, 2013; Белоусова, Я 2015; Глазырина и Клевакина, 2013; Крюков и Павлов, 2012; Каган и Гоосен, 2017; см Левин, Каган, Саблин, 2015; Ресурсные регионы..., 2017 и др.). В данном исследовании ^ используется определение регионов ресурсного типа и выделение их групп, предложенное в работе (Курбатова, Левин, Каган, Кислицын, 2019). Оно основано на ■н нечеткой типологизации регионов России по двум показателям (доля добывающих
0 отраслей в ВРП и соотношение долей добывающих и обрабатывающих отраслей в ВРП, по данным 2017 г.), определении комплексной оценки ресурсной зависимости (КОрз, по
® шкале от 0 до 10).
^ Проведенные расчеты позволили разделить российские регионы на ресурсные (27
1 регионов) и нересурсные. Среди регионов ресурсного типа выделены 4 группы регионов. ^ Семь регионов очень высокого уровня ресурсной зависимости (Ненецкий автономный со округ, Чукотский автономный округ, Республика Саха (Якутия), Ханты-Мансийский § автономный округ — Югра, Ямало-Ненецкий автономный округ, Магаданская область,
Сахалинская область) — КОрз в диапазоне 9,25—10. Это северные регионы, чья экономика ориентирована на добывающее производство.
Регионов высокого уровня ресурсной зависимости — 6 (Забайкальский край, ^ Республика Коми, Томская, Оренбургская, Иркутская, Кемеровская области). КОрз в диапазоне 7,26—7,91. Это регионы с более сложной отраслевой структурой, ориентированные на дальнейшую диверсификацию экономик.
о о с^
о Регионы среднего уровня ресурсной зависимости — 11 (Мурманская область,
" Республика Татарстан, Удмуртская Республика, Тюменская область без автономных о округов, Республика Хакасия, Республика Карелия, Самарская область, Красноярский край, Пермский край, Белгородская область, Курская область). КОрз в диапазоне 5,44— 6,76. Их экономика диверсифицирована, при этом сохраняется ее ресурсная основа.
Регионы с преобладанием добывающих отраслей над обрабатывающими при средней доле добывающих отраслей в ВРП — 3 (Республика Тыва, Астраханская область, о Амурская область). КОрз в диапазоне 8,13—8,73. Это наименее стабильная группа. С о начала периода исследования (2005 г.) два региона соответствовали выделенным ш характеристикам - Чеченская Республика (2005—2007 гг.) и Республика Ингушетия о (2005—2006 гг.). Новая группа сформировалась к 2014—2015 гг., Астраханская область < — с 2011 г., Республика Тыва и Амурская область — с 2014—2016 гг. Таким образом, данная группа регионов характеризуется переходным состоянием, когда растущая либо ° сокращающаяся добывающая и обрабатывающая промышленность в процессе ввода/
о ш ее о
выбытия производственных мощностей определяет движение в группы с более высоким/ низким уровнем ресурсной зависимости.
27 регионов ресурсного типа занимают около 72% площади всей страны, на которой проживает 24% ее населения, в том числе занятого — 24,7%. Суммарная доля ВРП регионов в ВВП страны составляет 33%. При этом группа из семи регионов с наибольшим уровнем ресурсной зависимости, занимая треть всей площади РФ с менее чем 3% постоянного населения, производит 12% суммарного ВРП страны.
В ряде исследований выделяются институционально-организационные особенности российских регионов ресурсного типа: особое влияние крупных «экстерриториальных» корпораций (Нефедкин, 2015: 6); зависимость от гигантских производственно-технологических комплексов (Крюков, 2014); особые проблемы в бюджетной, социальной сферах, в миграционных процессах (Нефедкин, 2015; Белоусова, 2015), в региональных системах высшего образования (Курбатова, Донова, Кранзеева, 2021); особенности поведения инновационных предпринимателей и бюрократов в регионах ресурсного типа (Левин, Саблин, 2017а; Левин, Саблин, Каган, 2017Ь). Как отмечает В.А. Крюков, «принципиальная особенность экономики (а также социальной сферы) сырьевой территории — в ее сильно изменчивом, динамическом характере, в чрезвычайно высокой степени волатильности всех составляющих ее природно-социально-экономической системы» (Крюков, 2014: 29). Согласно данным Т.С. Карабчук и В.П. Ремезковой многие сч регионы ресурсного типа относятся к зоне фронтира, отличающейся социокультурными, <м политическими и институциональными характеристиками (Карабчук, Ремезкова, 2014). 00
Функциональные характеристики рынков труда регионов ресурсного типа, таким с
образом, во многом определяются отраслевой специализацией, пространственной
удаленностью от центра, особенностями поведения работодателей, взаимодействия
власти и бизнеса, более высокими миграционными процессами и более слабыми >
региональными системами высшего образования, особыми бюджетными проблемами. ®
Т.В. Блинова приходит к выводу о том, что межрегиональные контрасты на российском
рынке труда в значительной степени объясняются специализацией экономики |
региона, различиями между сырьевыми регионами и территориями с высокой долей §
обрабатывающих производств в структуре добавленной стоимости (Блинова, 2020: 10). ^
Однако множество факторов, влияющих на функционирование рынков труда, серьезно ^
затрудняет вычленение фактора влияния уровня ресурсной зависимости региона на го
ш
параметры его рынка труда.
В данной работе предпринята попытка выявить специфику рынков труда регионов ресурсного типа. По отдельным параметрам характеризуются различия как между
о
ср <
Основные параметры рынков труда регионов ресурсного типа ^
15 о О
группами регионов по уровню ресурсной зависимости, так и отчасти внутри каждой из с групп. При этом из дальнейшего анализа исключена группа регионов с преобладанием оа добывающих отраслей над обрабатывающими при средней доле добывающих отраслей ^ в ВРП. Во-первых, как было отмечено выше, эта группа является наименее стабильной. р Во-вторых, исследуемые параметры рынка труда Республики Тыва значительно отличаются и сильно влияют на показатели данной группы.
С£ О
Методы: дескриптивный анализ количественных характеристик рынка труда: уровня участия в рабочей силе, уровня занятости и безработицы, заработных плат и доли зарплаты в доходах населения, а также регионального спроса на труд (по вакансиям), уровня занятости в неформальном секторе. Эти характеристики рассматриваются в § динамике с 2005 по 2019 г.
В таблицах 1—4 приведены оценки этих показателей за 2019 г. (в сравнении со 5 средними по рассмотренным 83 регионам)2. —
2 В целях обеспечения сравнимости данных за предыдущие периоды из анализа были исключены г. Севастополь и Республика Крым, а для исключения двойного счета - данные по Архангельской и Тюменской области с автономными округами.
СС 3 О
Таблица 1
Уровень участия в рабочей силе и занятости, 2019 г., %
Группы регионов Уровень участия в рабочей силе Уровень занятости
Очень высокий уровень ресурсной зависимости 74,2 70,8
Преобладание добывающих отраслей над обрабатывающими при средней доле добывающих отраслей в ВРП 63,73 58,5
Высокий уровень ресурсной зависимости 65,40 61,23
Средний уровень ресурсной зависимости 67,74 64,57
Низкий уровень ресурсной зависимости 66,36 62,46
Среднее 67,0 64,0
Данные об уровнях участия в рабочей силе и занятости показывают отсутствие какой-либо линейной зависимости от уровня ресурсной зависимости регионов. При этом между выделенными группами регионов есть значимые различия, до 10,5 п.п. и 12,3 п.п. соответственно.
Самые высокие уровни участия в рабочей силе и занятости наблюдаются в регионах с очень высоким уровнем ресурсной зависимости. В этой группе регионов уровень участия в рабочей силе остается неизменным с 2005 г., примерно 74-75%, уровень занятости ° за весь период наблюдения не опускался ниже 67%. Наиболее высокие показатели оо наблюдаются в Чукотском и Ямало-Ненецком автономном округах.
2 Самые низкие уровни участия в рабочей силе и занятости наблюдаются в регионах с ^ высоким уровнем ресурсной зависимости, они примерно на 1 п.п. ниже, чем в регионах 5 с низким уровнем ресурсной зависимости, и на 2—3 п.п. ниже средних показателей.
Группа достаточно «ровная». Соответствующие показатели регионов со средним уровнем
® ресурсной зависимости примерно равны средним по российскому рынку труда, однако
^ группа выглядит разнородной. Показатели участия населения в рабочей силе и занятости
| наиболее высоки (более 71 и 68% соответственно) в Мурманской области; в Татарстане,
§ Самарской и Белгородской областях эти показатели также выше среднероссийских, хотя о тэ
^ и недотягивают до региональных максимумов. В регионах с низким уровнем ресурсной ^ зависимости данные показатели немного ниже средних, но они сильно различаются по го регионам. По уровню участия в рабочей силе — от 58,6% в Курганской области до 75,6%
0 в Москве. По уровню занятости - от 54,4% в Республике Северная Осетия — Алания до
1 74,6% в Москве.
ф Значимыми факторами, которые объясняют различия рассматриваемых параметров,
3 являются демографические, прежде всего, доля населения в трудоспособном возрасте. о В регионах с очень высоким уровнем ресурсной зависимости, где наблюдаются самые о высокие уровни участия в рабочей силе и занятости, она тоже самая высокая — от 57,6%
в Республике Саха (Якутия) до 63,6% в Ямало-Ненецком автономном округе. В этой же о группе самая высокая доля городского населения — от 65,9% в Республике Саха (Якутия) ^ до 96,1% в Магаданской области. Однако природа этих различий очень непростая. 13 Демографические характеристики могут быть связаны как с особенностями расселения: ш отъездом из регионов людей пенсионного возраста, широким распространением о вахтового способа организации работ, так и с низким уровнем индустриализации, ^ социально-экономического развития и сохранением традиционного хозяйственного ^ уклада. Фактически отраслевые характеристики регионов влияют на рынки труда ш не прямо, а через особенности расселения и хозяйственный уклад, скрывающиеся за демографическими показателями. Это подтверждают и данные о распространении неформальной занятости, тесно связанной с укорененными хозяйственными укладами регионов (см. табл. 2).
Таблица 2
Неформальная занятость по основной работе, %
Группы регионов 2019
Очень высокий уровень ресурсной зависимости 11,9
Преобладание добывающих отраслей над обрабатывающими при средней доле добывающих отраслей в ВРП 24,0
Высокий уровень ресурсной зависимости 21,0
Средний уровень ресурсной зависимости 17,8
Низкий уровень ресурсной зависимости 20,4
Среднее 22,0
По анализируемым группам регионов разрыв в уровне распространения неформальной занятости составляет 12,1 п.п. При этом уровень неформальной занятости обычно отражает структуру экономики, общую экономическую ситуации в экономике и т.п.
В регионах с очень высоким уровнем ресурсной зависимости занятость в неформальном секторе — самая низкая. Однако эта группа отличается сильным разбросом данного показателя. С одной стороны, в Республике Саха, Сахалинской и Магаданской областях неформальная занятость достигает 17—18%, с другой — во всех автономных округах 4—8%. Внутри данной группы регионы разделяются как по демографическим параметрам, сч так и по уровню неформальной занятости. Часть регионов этой группы (Республика Саха (Якутия), Магаданская, Сахалинская области) имеют более разнообразные 00 хозяйственные уклады и более разнообразные рынки труда, другие (Ненецкий с автономный округ, Чукотский автономный округ, Ханты-Мансийский автономный ^ округ — Югра, Ямало-Ненецкий автономный округ) — рынки труда, ориентированные "5 на обслуживание добывающих отраслей, прежде всего нефтяной и газовой.
В регионах с высоким уровнем ресурсной зависимости занятость населения ® в неформальном секторе ниже среднего по РФ в двух угледобывающих регионах ^ (Республике Коми, Кемеровской области), у всех остальных в группе равны или | значительно выше (особенно в Томской и Иркутской областях — по 26—27%). В группе х регионов со средним уровнем ресурсной зависимости неформальная занятость по ^ основной работе ниже средней на 4,8 п.п. Однако разрывы внутри группы тоже существенные — от 5% в Мурманской области до 28,0% в Республике Хакасия. пз
Таким образом, и по данному показателю какой-либо устойчивой зависимости от о, уровня ресурсности регионов не выявлено. Полученные данные подтверждают тезис о < множественности и взаимной зависимости факторов, влияющих на основные параметры £
региональных рынков труда. Тем не менее по анализируемым параметрам можно сделать вывод о том, что лучшие показатели имеют либо регионы с очень высоким уровнем
■н
х
15 о О с^
ресурсной зависимости, преимущественно с нефтегазовой добычей, либо регионы, имеющие о существенную долю добывающих отраслей, идущих по пути диверсификации экономик. "
Гипотезу о прямом воздействии отраслевых характеристик, а значит, и уровня о ресурсной зависимости на рынки труда попробуем проследить по показателю ^ безработицы (см. табл. 3).
Самый низкий уровень безработицы — в группе регионов со средним уровнем ресурсной зависимости, однако наблюдаются разрывы между регионами от 3,3% в Республике Татарстан до 7,4% в Республике Карелия. Примерно на таком же уровне безработица о находится в группе регионов с очень высоким уровнем ресурсной зависимости и с еще о более высоким разрывом между регионами: от 1,9% в Ямало-Ненецком автономном ш округе до 7,9% в Ненецком автономном округе. В группе регионов с высоким уровнем о ресурсной зависимости безработица выше не только средних показателей (разрыв < между регионами — 4,9 п.п.), но и по сравнению с группой регионов с низким уровнем ее ресурсной зависимости (разрыв между регионами — 25,4 п.п.). о
о ш ее о
Таблица 3
Уровень безработицы, %
Группы регионов 2019
Очень высокий уровень ресурсной зависимости 4,9
Преобладание добывающих отраслей над обрабатывающими при средней доле добывающих отраслей в ВРП 8,5
Высокий уровень ресурсной зависимости 6,4
Средний уровень ресурсной зависимости 4,7
Низкий уровень ресурсной зависимости 5,9
Среднее 5,8
■н см о см
О)
см ■н
Таким образом, данные по безработице подтверждают предыдущий вывод о том, что лучшие параметры рынка труда имеют либо регионы с очень высоким уровнем ресурсной зависимости, либо регионы, имеющие существенную долю добывающих отраслей, идущих по пути диверсификации экономик. В худших условиях опять оказываются регионы с высоким уровнем ресурсной зависимости и недостаточно диверсифицированной экономикой.
В отличие от показателей экономической активности, занятости и безработицы заработная плата и доля заработной платы в доходах по группам регионов тем выше, чем выше уровень ресурсной зависимости (см. табл. 4).
Таблица 4
Показатели заработной платы, 2019 г., руб.
Группы регионов Начисленная заработная плата Доля заработной платы в доходах
Очень высокий уровень ресурсной зависимости 89 558 76,6
Преобладание добывающих отраслей над обрабатывающими при средней доле добывающих отраслей в ВРП 41 000 59,1
Высокий уровень ресурсной зависимости 43 980 63,7
Средний уровень ресурсной зависимости 41 837 57,8
Низкий уровень ресурсной зависимости 36 730 52,6
Среднее 42 541 56,4
о
х §
т
го ш
о ^
<
Ь ф с^
15 о О с^ с О
т
о §
з О ш ее о
о о
ш ц_
о <
СИ 3
о
В регионах с очень высоким уровнем ресурсной зависимости заработные платы в два раза превышают среднероссийские величины, их доля в общих доходах населения выше на 20,2 п.п. среднероссийского уровня и на 24 п.п. по отношению к группе регионов с низким уровнем ресурсной зависимости. Во всех регионах данной группы уровень заработной платы более чем в два раза выше, чем в группе регионов с низким уровнем ресурсной зависимости, а доля заработной платы в доходах — не ниже 70%.
Более высокие заработные платы в двух других группах регионов ресурсной зависимости характеризуются существенными различиями между регионами. В регионах этих групп, размещенных в европейской части страны, уровень заработной платы ненамного превышает среднюю зарплату по группе регионов с низким уровнем ресурсной зависимости. Разрыв в доле заработной платы в доходах составляет 25 п.п. В группе с низким уровнем ресурсной зависимости еще более сильный разрыв между регионами по заработной плате (в 3,5 раза), по доле заработной платы от 20,9% в Республике Дагестан до 68,8% в Москве.
Таким образом, фактор ресурсной зависимости оказывает некоторое воздействие на параметры рынка труда, но в сочетании с другими факторами. Причем в разных регионах влияние разных факторов может быть различным. В связи с этим на следующем этапе исследования был проведен кластерный анализ.
Типология рынков труда
Кластерный анализ позволил выделить группы регионов по сочетанию различных показателей, характеризующих предложение на рынке труда (уровень участия в рабочей силе), спрос на труд (уровень занятости населения, безработица, доля вакансий в численности рабочей силы, размер заработных плат), структурные особенности рынка труда (уровень занятости в неформальном секторе, доля заработной платы в доходах населения). На данных 83 регионов с помощью иерархического кластерного анализа было выделено 6 кластеров (см. табл. 5).
Таблица 5
Результаты кластеризации
Кластер Число регионов Регионы
1-й кластер 12 Все регионы с очень высоким уровнем ресурсной .зависимости (1 гр.), Мурманская область (4 гр.), г. Москва и Московская область, г. Санкт-Петербург, Камчатский край
2-й кластер 2 Амурская область (2 гр.), Еврейский АО
3-й кластер 58 Астраханская область (2 гр.), все регионы с высоким уровнем ресурсной зависимости (3 гр.), 10 регионов со средним уровнем ресурсной зависимости (4 гр.) и 41 регион с низким уровнем ресурсной зависимости
4-й кластер 7 Республика Тыва (2 гр.) и 6 регионов с низким уровнем ресурсной зависимости
5-й кластер 3 Кабардино-Балкарская Республика, Республика Дагестан, Чеченская Республика
6-й кластер 1 Республика Ингушетия
■н см о см
00
о с
см" ■н
Первый кластер (12 регионов): высокий уровень экономической активности населения (не ниже 70%), высокая занятость, низкая безработица, большая доля заявленных вакансий в численности рабочей силы, высокая заработная плата, большая доля заработной платы в доходах населения.
В этот кластер попали все регионы с очень высоким уровнем ресурсной зависимости, а также Мурманская область со средним уровнем ресурсной зависимости. Из регионов с низким уровнем ресурсной зависимости — г. Москва и Московская область, г. Санкт-Петербург, Камчатский край. Самые «слабые» рынки труда этого кластера — Ненецкий АО, Республика Якутия, Мурманская область. Таким образом, данный кластер объединил регионы, где благополучие рынков труда определяется разными факторами. Во-первых, группу регионов с очень высокой ресурсной зависимостью, принадлежащих к северным территориям, имеющим особые демографические характеристики населения. Во-вторых, группу высокоразвитых регионов, принадлежащих к глобальным городам как «узлам» потоков товаров и услуг, финансов.
Второй кластер (два региона — Амурская область и Еврейский автономный округ): экономическая активность, занятость и неформальность на уровне средних, безработица и заработная плата немного выше средних, довольно высокая доля заработной платы в доходах. Особенность кластера — высочайшая доля заявленных вакансий в рабочей силе (9 и 12%). Объединяет этот кластер пространственная близость. Можно предположить, что позитивные эффекты ресурсной зависимости Амурской области распространяются на соседний регион.
Третий кластер (58 регионов): показатели экономической активности и занятости на уровне средних, безработица и заработная плата — чуть ниже. По доле неформально занятых большой разброс: от наиболее высокой в южных регионах до минимальной в Хабаровском крае, Республике Коми.
§ т
X
го ш
О ^
<
ь ф
с^
15 о О с^ с
о т
о §
3
о ш ее о
о о ш
о <
СИ 3
о
■н
Данный кластер характеризуется приближением параметров региональных рынков труда к среднероссийским и включает большинство регионов РФ. В него попадают все оставшиеся регионы с ресурсной зависимостью (кроме Республики Тыва). Из всех ресурсных регионов этого кластера наиболее слабым рынком труда отличается Хакасия (низкие показатели экономической активности, занятости, заработной платы, высокие — неформальной занятости и безработицы). Объединение в данном кластере различных регионов иллюстрирует многофакторность и разнонаправленность их влияния на параметры региональных рынков труда.
В три оставшихся кластера с наиболее слабыми рынками труда вошли 11 наименее экономически развитых регионов.
Четвертый кластер (7 регионов): низкая экономическая активность (на уровне 60%), низкие показатели занятости (не выше 56%), высокая безработица (не ниже 7,8%), низкая заработная плата и доля заработной платы в доходах, высокая доля неформально занятых (до 35%). В данный кластер вошли Республика Тыва (вторая группа регионов ресурсной зависимости) и 6 регионов с низким уровнем ресурсной зависимости: Курганская область, Республики Алтай, Адыгея, Бурятия, Северная Осетия — Алания, Карачаево-Черкесская Республика. Республика Тыва отличается самыми высокими в кластере показателями безработицы (12,4%) и самыми низкими — участия в рабочей см силе и занятости (56 и 49% соответственно).
см Пятый и шестой кластеры (4 региона): при средней экономической активности —
^ высокая безработица и соответственно низкая занятость, крайне низкие заработные платы и их доля в доходах населения, очень малое количество заявленных вакансий и ■н высочайшийуровеньнеформальнойзанятости.Вданныйкластервошлипространственно о близкие регионы Северо-Кавказского федерального округа: Кабардино-Балкарская Республика, Республика Дагестан, Чеченская Республика, Республика Ингушетия. При ® этом Республика Ингушетия от других регионов этой группы отличается более высоким ^ уровнем участия в рабочей силе и высочайшей безработицей (26%).
| По полученным данным также можно выделить некоторые эффекты влияния уровня
^ ресурсной зависимости регионов на рынки труда. Во-первых, только очень высокий со уровень ресурсной зависимости регионов сопровождается существенным позитивным § и комплексным воздействием на региональные рынки труда. Во-вторых, ресурсная го зависимость регионов обеспечивает параметры рынка труда как минимум на уровне
& среднероссийских. <
££ Выводы
з Проведенное исследование показало некоторое влияние уровня ресурсной
о. зависимости регионов на параметры региональных рынков труда.
о Во-первых, прямое позитивное влияние ресурсной зависимости на параметры
" региональных рынков труда наблюдается только для регионов с очень высоким уровнем
о ресурсной зависимости. Благополучие и сбалансированность рынков труда регионов со средним уровнем ресурсной зависимости связано, скорее, с достаточно высоким уровнем социально-экономического развития регионов данной группы, сумевших использовать
ее сырьевую ренту для диверсификации своих экономик. Однако по большинству
— показателей, характеризующих рынок труда, данная группа выглядит разнородной.
о Рынки труда регионов с высоким уровнем ресурсной зависимости по многим параметрам
о оказываются на уровне, близком к среднему.
ш Во-вторых, параметры функционирования региональных рынков труда зависят от
о множества разных факторов, вычленить влияние исключительно ресурсной зависимости < не представляется возможным. Ресурсная зависимость регионов влияет на параметры рынка труда в совокупности с факторами пространственными, демографическими, о институционально-организационными.
С точки зрения государственного регулирования экономики это означает, что особого внимания заслуживают рынки труда регионов с высоким уровнем ресурсной зависимости. При этом основным направлением деятельности должны быть усилия по диверсификации экономики за счет сырьевой ренты, что требует разработки новых подходов к взаимодействию региональных властей с добывающими компаниями, базирующимися в регионах с ресурсной зависимостью.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ/REFERENCES
Антонов Е.В. (2019). Динамика занятости и состояния рынков труда регионов России в 2010-2017 гг. // Вестник Санкт-Петербургского университета. Науки о Земле 64(4): 559-574. [Antonov E.V. (2019). The Dynamics of Employment and Regional Labour Market Situation in Russia in 2010-2017. Vestnik of Saint Petersburg University. Earth Sciences 64(4): 559-574. (In Russian).] Белоусова С.В. (2015). Ресурсные регионы: экономические возможности и финансовая справедливость // ЭКО 45(6): 40-48. [Belousova S.V. (2015). Resource regions: economic opportunities and financial justice. ECO 45(6): 40-48. (In Russian).] Блинова Т.В. (2020). Асимметричное развитие региональных рынков труда в условиях низких темпов экономического роста // Экономические науки (2): 7-11. [Blinova T.V. (2020). Asymmetric development of regional labor markets under conditions of low rates ° of economic growth. Economic Sciences (2): 7-11. (In Russian).] ^
Вакуленко Е.С., Гурвич Е.Т. (2015). Моделирование механизмов российского рынка о труда // Вопросы экономики (11): 5-29. [Vakulenko E., Gurvich E. (2015). Modeling ^ the mechanisms of russian labour market. Voprosy ekonomiki (11): 5-29. (In Russian).] ^ Варшавская Е.Я. (2020). Оценка влияния изменений возрастной и образовательной :> структуры населения на российский рынок труда // Вопросы статистики 27(3): ф 45-52. [Varshavskaya E.Ya. (2020). Impact Assessment of Changes in the Age and ^ Educational Structure of the Population in the Russian Labor Market. Voprosy statistiki ^ 27(3): 45-52. (In Russian).] |
Гимпельсон В.Е., Капелюшников Р.И. (2015). Российская модель рынка труда: испытание § кризисом // Журнал Новой экономической ассоциации (2): 249-254. [Gimpelson V.Ye., £ Kapeliushnikov R.I. (2015). The Russian Labour Market Model: Trialby Recession. Journal of the new economic association (2): 249-254. (In Russian).] Глазырина И.П., Клевакина Е.А. (2013). Экономический рост и неравенство по доходам
в регионах России // ЭКО 43(11): 113-128. [Glazyrina I.P., Klevakina E.A. (2013). £ Economic growth and income inequality in the Russian regions. ECO 43(11): 113-128. (In Russian).]
Гребёнкин И.В. (2020). Тенденции изменения промышленной специализации и
_û о о
d о
динамика развития российских регионов // Экономика региона 16(1): 69—83.
[Grebenkin I.V. (2020). Trends in Industrial Specialization and Development Dynamics g
in the Russian Regions. Economy of region 16(1): 69-83. (In Russian).] ¡= Зубаревич Н.В. (2009). Региональное развитие и региональная политика за десятилетие экономического роста // Журнал новой экономической ассоциации (1-2): 161-174. [Zubarevich N.V. (2009). Regional Development and Regional Policy in Russia During Ten Years of Economic Growth. Journal of the new economic association (1-2): 161-174.
(In Russian).] z
Ильина И.Н. (2013). Перспективы развития сырьевых регионов РФ в документах о
стратегического планирования // Вопросы государственного и муниципального ll
управления (2): 91-112. [Ilyina I.N. (2013). Development prospects of RF raw areas _i
in the documents of strategic planning. Public Administration Issues (2): 91-112. (In z
Russian).] g
о ш ce о
Каган Е.С., Гоосен Е.В. (2017). К вопросу об идентификации регионов ресурсного типа // Институциональная трансформация экономики: пространство и время. Сборник докладов V Международной научной конференции: В 2-х томах. Т. 1: 57-64. [Kagan E.S., Goosen E.B. (2017). The problems of identification of resource-type regions // Instututional transformation of the economy: space and time. Proceedings of the 5th International conference, Vol. 1: 57-64. (In Russian).] Калабина Е.Г. (2010). Сопряжение регионального и внутренних рынков труда промышленных компаний Свердловской области // Экономика региона (1): 73-81. [Kalabina E.G. (2010). Interface of regional and internal labor markets of industrial enterprises in the Sverdlovsk region. Economy of region (1): 73-81. (In Russian).] Капелюшников Р.И. (2009). Конец российской модели рынка труда? Препринт WP3/2009/06. М.: Изд. дом Государственного университета - Высшей школы экономики. [Kapelyushnikov R.I. (2009). The end of the Russian model of the labor market? Working paper WP3/2009/06. Moscow: State University Higher School of Economics. (In Russian).] Капелюшников Р.И., Ощепков А.Ю. (2014). Российский рынок труда: парадоксы посткризисного развития // Вопросы экономики (7): 66-92. [Kapeliushnikov R.I., Oshchepkov A.Yu. (2014). The russian labor market: paradoxes of post-crisis performance. S Voprosy Ekonomiki (7): 66-92. (In Russian).]
<м Карабчук Т.С., Ремезкова В.П. (2014). Различия на региональных рынках труда и зависимость ^ заработной платы от принадлежности региона к фронтирной зоне // Известия Иркутского
государственного университета. Серия «Политология. Религиоведение» 7: 95-107. ■н [Karabchuk T.S., Remezkova V.P. (2014). Regional Labour Market Differentiation and Quality
0 of Life in Russian Center and Frontier Regions. The bulletin of Irkutsk state university. Series "Political science and religion studies" 7: 95-107. (In Russian).]
Крюков В.А., Павлов Е.О. (2012). Подход к социально-экономической оценке ресурсного
1 режима в нефтегазовом секторе (на примере США) // Вопросы экономики (10): 105116. [Kryukov V.A., Pavlov E.O. (2012). An approach to the socio-economic assessment of the resource regime in the oil and gas sector (case of the USA). Voprosy ekonomiki (10):
■H
о
X
§ 105-116. (In Russian).
Крюков В.А. (2014). Сырьевые территории в новой институциональной реальности // Пространственная экономика (4): 26-60. [Kryukov V.A. (2014). Resource areas in the new institutional environment. Spatial Economics (4): 26-60. (In Russian).] Курбатова М.В., Левин С.Н., Каган Е.С., Кислицын Д.В. (2019). Регионы ресурсного типа в России: определение и классификация // Terra Economicus 17(3): 89-106. [Kurbatova M.V., Levin S.N., Kagan E.S., Kislitsyn D.V. (2019). Resource-type regions in Russia: definition and classification. Terra Economicus 17(3): 89-106. (In Russian).]
О О
о Курбатова М.В., Донова И.В., Кранзеева Е.А. (2021). Высшее образование в регионах " ресурсного типа: между задачами ведомственного и регионального развития // Terra
о Economicus 19(1): 109-123. [Kurbatova M.V., Donova I.V., Kranzeeva E.A. (2021).
<5 Higher education in the resource-type regions: Between the aims of departmental and
regional development. Terra Economicus 19(1): 109-123. (In Russian).] Левин С.Н., Каган Е.С., Саблин К.С. (2015). Регионы «ресурсного типа» в современной российской экономике // Journal of Institutional Studies 7(3): 92-101. [Levin S.N., о Kagan E.S., Sablin K.S. (2015). "Resource type" regions in the modern Russian economy.
о Journal of Institutional Studies 7(3): 92-101. (In Russian).]
ш Левин С.Н., Саблин К.С. (2017a). «Политизированные» бюрократы как субъект развития о экономики регионов «ресурсного типа» // Общественные науки и современность (1):
< 128-139. [Levin S.N., Sablin K.S. (2017a). "Politicized" bureaucrats as the actors for
cc economic development of the "resource-type" regions. Social Sciences and Modernity (1):
о 128-139. (In Russian).]
о ш cc о
Левин С.Н., Саблин К.С., Каган Е.С. (2017b). За пределами «стеклянного колпака»: инновационное предпринимательство в регионах «ресурсного типа» России // Journal of Institutional Studies 9(3): 119-132. [Levin S.N., Sablin K.S., Kagan E.S. (2017b). Beyond "bell jar": innovative entrepreneurship in "resource-type" regions of Russia. Journal of Institutional Studies 9(3): 119-132. (In Russian).] Механизмы российского рынка труда (2016). М.: Дело. РАНХиГС. [Russian labor market
Mechanisms (2016). Moscow: Delo Publishing House. RANEPA. (In Russian).] Ощепков А.Ю., Капелюшников Р.И. (2015). Региональные рынки труда: 15 лет различий: препринт WP3/2015/10 / М.: Изд. дом Высшей школы экономики. [Oshchepkov A., Kapeliushnikov R. (2015). Regional labour markets: 15 years of differences: Working paper WP3/2015/10. Moscow: Higher School of Economics Publ. House. (In Russian).] Ресурсные регионы России в «новой реальности» (2017). Новосибирск: ИЭОПП СО РАН. 308 с. [Resource-Type Regions of Russia in the "New Reality" (2017). Edited by V.V. Kuleshov. Novosibirsk: Institute of Economics and Industrial Engineering SB RAS. 308 p. (In Russian).]
Российский рынок труда: тенденции, институты, структурные изменения (2017). М.:
Центр стратегических разработок. [Resource-Type Regions of Russia in the «New
Reality» (2017) Edited by V.V. Kuleshov. Novosibirsk: Institute of Economics and
Industrial Engineering SB RAS, 308 p. (In Russian).] g
Санкова Л.В., Мирзабалаева Ф.И. (2018). Региональная асимметрия рынков труда 04
СО
и вызовы политике занятости // Проблемы развития территории (4): 104-123. ^ [Sankova L.V., Mirzabalaeva F.I. (2018). Regional asymmetry of labor markets and c_ the challenges to the labor policy. Problems of territory's development (4): 104-123. (In SI Russian).]
Семерикова Е.В., Демидова О.А. (2016). Взаимодействие региональных рынков труда в России: анализ с помощью пространственных эконометрических моделей // Пространственная экономика (3): 57-80. [Semerikova E.V., Demidova O.A. (2016). i Interaction of regional labour markets in Russia: spatial econometric analysis. Spatial I Economics (3): 57-80. (In Russian).] Стукен Т.Ю. (2010). Дифференциация региональных рынков труда и ее влияние на m политику народонаселения // Вестник Омского университета. Серия «Экономика» (4): 94-97. [Stuken T.Yu. (2010). Different labour markets and population policy. Herald of Omsk University. Series "Economics" (4): 94-97. (In Russian).] Трейвиш А.И. (2019). Неравномерность и структурное разнообразие пространственного развития экономики как научная проблема и российская реальность // Пространственная экономика 15(4): 13-35. [Treyvish A.I. (2019). Uneven and structurally diverse spatial development of economy as a scientific problem and russian
о
-O
o o
CL
reality. Spatial Economics 15(4): 13-35. (In Russian).] o
Agerton M., Hartley P., Medlock K., Temzelides T. (2015). Employment Impacts of Upstream ^
Oil and Gas Investment in the United States. IMF Working Papers. o
Allcott H., Keniston D. (2018). Dutch Disease or Agglomeration? The Local Economic Effects § of Natural Resource Booms in Modern America. The Review of Economic Studies 85(2): 695-731.
Arellano-Yanguas J. (2011). Aggravating the Resource Curse: Decentralization. Mining and
Conflict in Peru. Journal of Development Studies 47: 617-638. o
Beine M., Coulombe S., Vermeulen W.N. (2015). Dutch Disease and the Mitigation Effect of o
Migration: Evidence from Canadian Provinces. The Economic Journal 125(589): 1574-1615. w
Caselli F., Michaels G. (2013). Do Oil Windfalls Improve Living Standards? Evidence from o
Brazil. American Economic Journal: Applied Economics 5(1): 208-238. <
Cust J., Rusli R. (2014). The Economic Spillovers from Resource Extraction: A Partial Q^
Resource Blessing at the Subnational Level? Economic Growth Centre Working Paper o
о ш cc о
120
KypöaTOBa M.B., AoHOBa M.B.
■H
Series 1402, Nanyang Technological University, School of Social Sciences, Economic Growth Centre.
Evans N., Sawyer J. (2009). The Mining Boom: Challenges and Opportunities for Small Business in Regional South Australia. The Australasian Journal of Regional Studies 15(3): 355-372.
Fleming D., Measham T. (2014). Local job multipliers of mining. Resources Policy 41(C): 9-15.
Franks D.M., Brereton D., Moran C.J. (2010). Managing the cumulative impacts of coal mining on regional communities and environments in Australia // Impact Assessment and Project Appraisal 28(4): 299-312. Jacobsen G., Parker D. (2016). The Economic Aftermath of Resource Booms: Evidence from
Boomtowns in the American West. Economic Journal 126(593): 1092-1128. Marchand J., Weber J. (2018). Local Labor Markets and Natural Resources: A Synthesis of
The Literature. Journal of Economic Surveys 32(2): 469-490. Papyrakis E., Raveh O. (2014). An Empirical Analysis of a Regional Dutch Disease: The
Case of Canada. Environmental and Resource Economics 58(2): 179-198. Rolfe J., Miles B., Lockie S., Ivanova G. (2007). Lessons from the social and economic impacts of the mining boom in the Bowen Basin 2004-2006. The Australasian Journal of ™ Regional Studies 13(2): 134-153.
<m Weinstein A. (2014). Local Labor Market Restructuring in the Shale Boom. Journal of ^ Regional Analysis and Policy 44(1): 71-92.
Winters J.V. (2013). Human capital externalities and employment differences across ™ metropolitan areas ofthe USA. Journal ofEconomic Geography 13(5): 799-822.
o Wrenn D., Kelsey T., Jaenicke E. (2015). Resident vs. Nonresident Employment Associated with Marcellus Shale Development. Agricultural and Resource Economics Review (44):
• 1-19.
g Zuo N., Jack S. (2016). Are Resources a Curse? An Investigation of Chinese Provinces.
5 Agricultural Economics Annual Meeting, Boston, Massachusetts, July 31 - August
§ 2. (https://ageconsearch.umn.edu/record/235375/files/RC_China_2016 AAEA China
m section.pdf - Access Date: 09.09.2021)
o; s x CÖ CO
o <
CD 15
O O
d O
m
LU
cc o
o o
LU LL
o <
cc
3
o
