Научная статья
УДК 331.5:519.86+330.43
https://doi.org/10.24158/tipor.2024.7.15
Современная ситуация на рынке труда России: структура, параметры, модели
Арина Георгиевна Попова1, Сергей Иванович Шаныгин2
1,2Санкт-Петербургский государственный университет, Санкт-Петербург, Россия 1st109331 @student.spbu.ru
2s.shanygin@spbu.ru, https://orcid.org/0000-0002-2131 -0951
Аннотация. Представлены результаты исследования отдельных параметров рынка труда России в региональном разрезе. Выполнен анализ научных публикаций по теме, обоснована ее новизна, выявлены основные проблемы рынка труда, приведены использованные методики расчета показателей. Построены рейтинги федеральных округов и субъектов РФ по численности рабочей силы, уровню безработицы и производным показателям. Выделены и описаны закономерности и тенденции динамики структурных элементов социально-экономической системы России в этом плане, составлены соответствующие модели, сделаны корреляционно-регрессионные оценки взаимовлияния факторов. Построены частотные распределения субъектов РФ по указанным показателям, проведены исследование их параметров и сравнение в динамике. Сформулированы выводы и предположения о перспективах развития, даны рекомендации. Результаты исследования способствуют расширению и углублению знаний о ситуации на рынке труда России и могут быть полезны при принятии соответствующих управленческих решений, обосновании целевых индикаторов государственных программ.
Ключевые слова: рабочая сила, уровень занятости, уровень безработицы, взаимовлияние показателей, структурная динамика, моделирование, частотное распределение, рейтингование Финансирование: инициативная работа.
Для цитирования: Попова А.Г., Шаныгин С.И. Современная ситуация на рынке труда России: структура, параметры, модели // Теория и практика общественного развития. 2024. № 7. С. 129-137. https://doi.org/10.24158/tipor.2024.7.15.
Original article
Current Situation in the Russian Labor Market: Structure, Parameters, Models
Arina G. Popova1, Sergei I. Shanygin2
12Saint Petersburg State University, Saint Petersburg, Russia 1st109331 @student.spbu.ru
2s.shanygin@spbu.ru, https://orcid.org/0000-0002-2131 -0951
Abstract. This paper presents the results of a study on specific parameters of the Russian labor market from a regional perspective. An analysis of scientific publications on the topic was conducted, substantiating its novelty and identifying the main problems of the labor market. The methodologies used for calculating the indicators are provided. Rankings of federal districts and constituent entities of the Russian Federation were constructed based on the size of the workforce, unemployment rate, and derivative indicators. Patterns and trends in the dynamics of the structural elements of Russia's socio-economic system in this context were identified and described, corresponding models were compiled, and correlation-regression assessments of the mutual influence of factors were performed. Frequency distributions of the subjects of the Russian Federation according to the indicated indicators were constructed, their parameters were studied and compared over time. Conclusions are formulated, assumptions are made about development prospects and recommendations. The results of the study contribute to the expansion and deepening of knowledge about the situation in the Russian labor market and can be useful in making relevant managerial decisions and substantiating target indicators of state programs.
Keywords: labor force, employment rate, unemployment rate, mutual influence of indicators, structural dynamics, modeling, frequency distribution, rating Funding: Independent work.
For citation: Popova, A.G. & Shanygin, S.I. (2024) Current Situation in the Russian Labor Market: Structure, Parameters, Models. Theory and Practice of Social Development. (7), 129-137. Available from: doi: 10.24158/ti-por.2024.7.15 (In Russian).
© Попова А.Г., Шаныгин С.И., 2024
Введение. В современной экономике рынок труда играет важную роль, поскольку влияет на результативность хозяйствования в стране, экономическую деятельность, в том числе внешнеэкономическую, доходы государства и напрямую воздействует на благосостояние граждан. В Российской Федерации ситуация на рынке труда на данный момент неоднозначна в связи с геополитической ситуацией, ощущается дефицит рабочей силы. Многие граждане лишились работы, так как часть компаний была чрезмерно ориентирована на западных партнеров, по этой причине происходили сокращения кадров, уменьшались доходы организаций, некоторые работали в иностранных компаниях, которые покинули российский рынок. Еще одним фактором изменений ситуации на рынке труда выступает интенсивная цифровизация и цифровая трансформация отраслей и секторов национальной экономики, приводящая к сокращению численности персонала одних профессий и появлению других. Некоторым категориям специалистов приходится часто повышать квалификацию, на что требуется время, по этой причине также ощущается недостаток рабочей силы на рынке труда.
Таким образом, в современном мире ситуация на рынке труда является в существенной мере двигателем прогресса. Значимость его факторов обусловлена их участием в преобразовании мира вокруг, внесением важных изменений в жизнь людей и экономическое развитие страны.
Обзор публикаций. Проблемам оценивания ситуации на рынке труда посвящено большое количество научных работ. В частности, изучаются проблемы занятости населения и безработицы, вопросы воспроизводства рабочей силы на рынке труда, социально-экономические проявления безработицы и ее последствия (Воробьева, Тонких, 2022; Ismailov, 2021). Рассмотрены вопросы трудовой деятельности граждан старше трудоспособного возраста, выявлены существенные различия в условиях их труда в разных регионах страны, классифицированы соответствующие типы занятости, проанализированы подходы к уменьшению демографической нагрузки на трудящееся население.
Статья Н.А. Серебряковой с соавторами посвящена вопросам занятости населения сельской местности России, выполнен анализ условий деятельности на сельском рынке труда (2021). Выявлено, что внедрение технологических инноваций в основном приводит к повышению производительности труда в сельском хозяйстве, но не всегда однозначно влияет на уровень занятости населения. Отмечена более низкая оплата труда по сравнению с аналогичным показателем в промышленности, предложены мероприятия по улучшению ситуации, в том числе развитие традиционно «несельских» видов деятельности населения в контексте цифровизации экономики.
В публикации О.А. Колесниковой с соавторами рассмотрены проблемы неформальной занятости населения и ее влияния на экономику (2021). Выполнено сравнение неформальной и прекариальной занятости, выявлены сходства и существенные различия. Сделаны выводы, что в современных условиях понятие «стандартная занятость» естественным образом трансформируется, приобретая новые черты, предложены подходы к управлению занятостью населения в целях повышения эффективности и результативности труда.
В статьях О.С. Коржовой с соавторами (2023); Л.Р. Борисовой и М.Н. Фридман (2023) рассмотрены вопросы влияния на занятость населения факторов цифровизации экономики. Установлено положительное воздействие цифровизации и цифровой трансформации бизнес-процессов на производительность труда, но при этом не всегда позитивное влияние на рынок занятости. Отмечено изменение структуры занятости по мере развития цифровизации, составлены матема-тико-статистические модели причинно-следственного воздействия факторов цифровизации экономики на занятость населения в региональном разрезе.
В некоторых работах представлены экономико-правовые аспекты занятости (Каштанова, Котленко, 2020; Петюкова, 2021; Tomakova, Kopteva, 2020). Рассмотрены проблемы государственной поддержки занятости населения РФ, выполнено сопоставление российских и международных норм права. Выделены тенденции развития и особенности российского трудового законодательства, сформулированы проблемные моменты международной и внутринациональной трудовой миграции. Проанализированы подходы к реализации государственной политики в области выплаты пособий по безработице и ее влияние на уровень занятости. Кроме того, подняты вопросы интеграции биометрических технологий в систему управления персоналом, оценивается их влияние.
В публикациях А.В. Джиоева (Dzhioev, 2019) и В.Н. Мякшина с соавторами (2023) исследованы региональные особенности рынка труда Северо-Кавказского федерального округа и Республики Саха (Якутия). Отмечено, что процессы на рынке труда СКФО протекают напряженно, при этом значительная часть населения традиционно занята в сфере малого предпринимательства. Естественным для этого округа РФ представляется развитие туристических и оздоровительных кластеров, в том числе в рамках государственных программ, предложены направления повышения занятости, прежде всего молодежной. В Республике Саха (Якутия), существенно отличающейся географически от СКФО, проблемы занятости также существуют и требуют скорейшего решения. В этом регионе, как и во многих северных районах РФ, наблюдается отток населения, приоритетным является развитие тех видов занятости и отраслей экономики, которые в
наибольшей мере способствуют улучшению ситуации на рынке труда республики, в том числе также в рамках государственных программ.
Некоторыми авторами проанализировано состояние рынка труда в России в последние годы (Жуплей, Шмидт, 2022; Кармова, Тхалиджоков, 2023). Определены факторы, оказывающие влияние на уровень безработицы, ее социально-экономические последствия и механизмы контроля, выявлены особенности России. Проведен анализ динамики численности безработных, обозначены проблемы, которые сформировались на рынке труда, например более высокий уровень безработицы на селе по сравнению с таковым в городе, гендерное неравенство, значительная часть молодежи, имеющая высокий уровень образования и при этом не трудоустроенная. Сформулирован вывод, что важным условием для снижения уровня безработицы в РФ является использование адаптивных инструментов макроэкономической политики, направленных на создание новых рабочих мест.
В нескольких публикациях изложены проблемы качества подготовки рабочей силы (Зен-кова, 2022; Кязимов, 2018; Raitskaya, Tikhonova, 2019). Проанализирован современный рынок труда, т. е. его сущность и функции. Конкретизированы рекомендации по реализации основных направлений взаимодействия учреждений профессионального образования с субъектами рынка труда. Рассмотрена существующая гендерная асимметрия рынка, проведен анализ и сформулированы выводы. Также даны рекомендации по ее снижению, проанализированы профессиональные навыки, которые имеют большое значение для нынешнего рынка труда.
Таким образом, можно констатировать, что сфера занятости населения взаимосвязана со многими другими областями общества и экономики, анализу проблем ее развития посвящено большое количество научных исследований. Однако и широта, и глубина проработки пока недостаточны для практической управленческой деятельности, необходимы дальнейшие исследования, которые позволят выявить и описать структуру и фактически существующие социально-экономические механизмы.
Методы исследования. В рамках работы были использованы следующие понятия и методики расчетов основных показателей по методологии Росстата1.
Экономически активное население - часть населения в возрасте, установленном для измерения экономической активности населения, обеспечивающая предложение рабочей силы для производства товаров и услуг в рассматриваемый период. Численность рабочей силы (ЯБ) рассчитывается следующим образом:
ЯБ = гг + вв,
где И - занятые от 15 до 72 лет;
ВВ - безработные от 15 до 72 лет.
Занятые - лица в обследуемом возрасте, которые в рассматриваемый период осуществляли любую деятельность, связанную с производством товаров или оказанием услуг за плату или прибыль. Безработные - лица в возрасте, установленном для измерения участия в рабочей силе, которые в анализируемый период удовлетворяли одновременно следующим критериям: не имели работы (доходного занятия), занимались поиском работы и были готовы приступить к работе в течение обследуемой недели.
Уровень занятости (УЖ) и уровень безработицы (УВ) вычисляются по формулам:
г В
уг = — ^100 %,ув =— -Ю0%, N М
где Ж - численность занятого населения определенной возрастной группы;
N - общая численность населения соответствующей возрастной группы;
В - численность безработных определенной возрастной группы;
М - численность рабочей силы соответствующей возрастной группы.
Анализ выполнен для Российской Федерации, рассматриваемым периодом является 2017-2022 гг., источником данных - Росстат. Выбранный период обусловлен наличием данных, ранее 2017 г. показатель «численность рабочей силы» не рассчитывался. Под субъектами РФ понимаются административные регионы России согласно официальному представлению информации Росстатом.
Результаты исследования. Ситуация на рынке труда. Рассмотрим основные структурные тенденции рынка труда и инновационной сферы в России. Экономическое развитие общества во многом определяет структуру рынка труда, при этом ее сбалансированность способствует повышению эффективности использования трудовых усилий населения. Одними из основных индикаторов в этой сфере традиционно считаются «численность рабочей силы», характеризующий потенциал страны (региона), и «уровень безработицы», иллюстрирующий сложившуюся ситуацию на рынке труда. На рисунке 1 рассмотрена их динамика в России с 2017 по 2022 г.
1 Федеральная служба государственной статистики (Росстат) [Электронный ресурс] : официальный сайт. URL: https://rosstat.gov.ru/ (дата обращения: 17.06.2024).
° с 'S ы
76,5
76,1
75,7
75,3
74,9
74,5
2017 2018 2019
Численность рабочей силы
2020 2021 2022 ^—Уровень безработицы
7,5
6,0
4,5
1,5 g
р
У
0,0
Рисунок 1 - Динамика численности рабочей силы в РФ и уровня безработицы1 Figure 1 - Dynamics of the Labor Force and Unemployment Rate in the Russian Federation
В указанный период численность рабочей силы уменьшилась, сначала снижение было незначительным, далее - до 2020 г. - стало интенсивным, затем отмечались небольшое улучшение в 2021 г. и снова возврат на уровень 2020 г. Можно предположить, что наблюдаемый процесс обусловлен демографическими причинами. Снижение уровня безработицы в стране зафиксировано до 2019 г., затем - повышение в 2020 г. (в большой мере из-за пандемии COVID-19) и продолжение снижения, причем с немного большими темпами, чем до пандемии. Можно предположить, что уменьшение уровня безработицы является тенденцией и хорошим показателем эффективности деятельности государства в этом плане.
В этот же период в рейтинге федеральных округов по абсолютным значениям численности рабочей силы ситуация была стабильной. Центральный ФО имел самые высокие значения показателя (около 21,2 млн чел. в 2022 г.), что очевидно: доходы в данном регионе существенно выше, нежели в других, образовательный уровень достаточно высокий, в Москву и другие крупные города округа из регионов приезжают наиболее квалифицированные работники, поскольку они могут претендовать на высокую заработную плату. Самые низкие величины наблюдались в Дальневосточном ФО (около 4,2 млн чел. в 2022 г.), что, предположительно, обусловлено историческими причинами, миграционным оттоком и естественной убылью населения2. Между этими федеральными округами расположились в рейтинге в порядке уменьшения показателя: Приволжский (14,6 млн чел.), Сибирский (8,4), Южный (8,2), Северо-Западный (7,5), Уральский (6,2) и Северо-Кавказский (4,7 млн чел.). Аппроксимирующие уравнения временных трендов представлены в таблице 1.
Таблица 1 - Уравнения временных трендов для численности рабочей силы (для абсолютных значений, в порядке уменьшения)
Table 1 - Time Trend Equations for the Labor Force (For Absolute Values, in Decreasing Order)
Федеральный округ Уравнение
1 2
Центральный y = -8,9021t4 + 126,34t3 - 621,3t2 + 1187,1t + 20647 R = 0,9402
Приволжский y = -16,117t4 + 223,96t3 - 1026,4t2 + 1611,8t + 14423 R2 = 0,9991
Сибирский y = -7,8896t4 + 113,08t3 - 547,98t2 + 958,03t + 8149,4 R2 = 0,9873
Южный y = -6,1667t4 + 86,28113 - 403,66t2 + 712,05t + 7811,3 R2 = 0,8662
Северо-Западный y = -2,3833t4 + 32,596 t3 - 140,13t2 + 178,35 t + 7504,5 R2 = 0,9634
Уральский y = -4,3333t4 + 56,689t3 - 250,68t2 + 399,29t + 6191 R2 = 0,9913
Северо-Кавказский y = -7,1479t4 + 112,64 t3 - 596,14t2 + 1213,2t + 3851,5 R2 = 0,9169
Дальневосточный y = -4,7458t4 + 65,049t3 - 299,43t2 + 496,46t + 4070,8 R2 = 0,9581
3,0
1 Все рисунки и таблицы составлены авторами по материалам Росстата.
2 Минвостокразвития: Снижение числа работающих в ДФО связано с миграцией [Электронный ресурс] // РИА «Новости». 2020. 4 апр. URL: https://ria.ru/20200414/1570041257.html (дата обращения: 10.04.2024).
В рейтинге федеральных округов по уровню безработицы ситуация весь рассматриваемый период была также почти неизменной. Центральный ФО имел самые низкие значения показателя (3,0 % в 2022 г.), в данный регион многие едут на заработки, в частности в Москву. Самый высокий уровень - в Северо-Кавказском ФО (10,3 % в 2022 г.), и он значительно отличался от других округов. Ситуация на рынке труда здесь неоднозначная, наблюдались потери в период СОУЮ-19 из-за низкого развития системы здравоохранения по сравнению с ситуацией в других регионах, также для многих рынков Северо-Кавказского ФО характерна сезонная безработица (Джиоев, 2022). Промежуточное положение в рейтинге в порядке улучшения показателя заняли Дальневосточный округ (4,8 %), Сибирский (4,4), Южный (4,1), Уральский (3,3), Приволжский (3,3), Северо-Западный (3,2 %). Аппроксимирующие уравнения временных трендов представлены в таблице 2.
Таблица 2 - Уравнения временных трендов для уровня безработицы (в порядке улучшения ситуации)
Table 2 - Time Trend Equations for Unemployment Rate (In Order of Improvement)
Федеральный округ Уравнение
Северо-Кавказский y = 0,05t4 - 0,963t3 + 5,811112 - 12,39t + 18,567 R2 = 0,8525
Дальневосточный y = 0,010414 - 0,2134t3 + 1,324312 - 3,1804t + 8,7833 R2 = 0,9374
Сибирский y = 0,025i4 - 0,4833t3 + 2,925t2 - 6,7095t + 11,3 R2 = 0,8463
Южный y = 0,016714 - 0,3185t3 + 1,902812 - 4,3335t + 8,7667 R2 = 0,8902
Уральский y = 0,0312t4 - 0,5625t3 + 3,3312t2 - 7,7036t + 10,55 R2 = 0,8527
Приволжский y = 0,027114 - 0,4616t3 + 2,563212 - 5,4053t + 8,0167 R2 = 0,8004
Северо-Западный y = 0,025t4 - 0,448113 + 2,6056t2 - 5,6642t + 7,7333 R2 = 0,6381
Центральный y = 0,012514 - 0,2602t3 + 1,6819t2 - 3,8739t + 5,6667 R2 = 0,7687
Визуально уравнения трендов в таблицах 1 и 2, построенные по методу наименьших квадратов, неплохо описывают фактические тенденции, четвертая степень полинома оказалась наилучшей, величины Й2 подходят для экономической области. Рассмотрим ситуацию в разрезе субъектов РФ по этим же двум показателям.
Численность рабочей силы. Для сравнения субъектов РФ представим численность рабочей силы в них в долях к численности населения этих субъектов. Соответствующие частотные распределения для 2017 и 2022 гг. приведены на рисунке 2.
35 30 25 20 15 10
2017 г.
35 30 25 20 15 10
0,413 С 0,379 С
0,446 0,480 0,513 0,547 0,581 0,614 0,648 0 0,402 0,437 0,471 0,506 0,540 0,574 0,609 0,643
0,413 0,446 0,480 0,513 0,547 0,581 0,614 0,368 0,402 0,437 0,471 0,506 0,540 0,574 0,609
2022 г.
Статистический интервал, %
Статистический интервал, %
Рисунок 2 - Частотные распределения численности рабочей силы в субъектах РФ в долях к численности населения в них, ед.
Figure 2 - Frequency Distributions of the Labor Force in the Constituent Entities of the Russian Federation as a Share of the Population in Them, Units
5
5
0
В 2017 г. рабочая сила по стране была распределена относительно неравномерно, в частотном распределении присутствуют небольшая правосторонняя асимметрия и островершинность, большинство регионов сосредоточены в центральной его части, значительная часть регионов похожи. В 2022 г. асимметрия и островершинность снизились, по форме распределение стало ближе к нормальному закону. Модальное и медианное значения были близки - около 0,500,51 ед. - и за период почти не изменились. Минимум, максимум и коэффициент вариации также практически не изменились. Это подтверждает факт, что по данному показателю существенных изменений за рассматриваемый период не произошло. Соответствующие рейтинги регионов представлены в таблице 3.
Таблица 3 - Топ-10 субъектов РФ по численности рабочей силы в долях к численности населения регионов, ед.
Table 3 - Top 10 Constituent Entities of the Russian Federation by the Number of Labor Force as a Share of the Regional Population, Units__
2017 г. 2022 г.
1. Чукотский автономный округ (0,63) 2. Магаданская область (0,63) 3. Москва (0,58) 4. Мурманская область (0,58) 5. Санкт-Петербург (0,58) 6. Камчатский край (0,57) 7. Сахалинская область (0,57) 8. Хабаровский край (0,55) 9. Ленинградская область (0,55) 10. Московская область (0,55) 1. Чукотский автономный округ (0,63) 2. Магаданская область (0,62) 3. Камчатский край (0,61) 4. Мурманская область (0,59) 5. Сахалинская область (0,59) 6. Ивановская область (0,56) 7. Москва (0,56) 8. Нижегородская область (0,56) 9. Республика Мордовия (0,56) 10. Санкт-Петербург (0,55)
Чукотский автономный округ и Магаданская область заняли лидирующие места в рейтинге 2017 и 2022 гг., однако для этих регионов характерна низкая общая численность населения и значение рассматриваемого показателя может оказаться «техническим» (завышенным) при сравнении с данными других регионов. Можно заметить, что Ленинградская и Московская области в 2022 г. не вошли в топ-10, частично это может быть связано с неофициальным трудоустройством населения. Тем временем Ивановская, Нижегородская области и Республика Мордовия вошли в 10 лучших в 2022 г., Москва и Санкт-Петербург заняли места ниже в 2022 г. в сравнении с позициями в 2017 г.
Уровень безработицы. Частотные распределения уровня безработицы в разрезе субъектов РФ представлены на рисунке 3. При проведении анализа был исключен регион Республика Ингушетия (в 2017 г. - 28,5 %, в 2022 г. - 27,0 %), поскольку он существенно отличался от остальных. Можно предположить, что значения показателя в контексте превалирующих в этой местности факторов были учтены не во всем корректно.
50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0
2017 г.
2,6 5,0 7,4 9,9 12,3 14,7 17,1
0,2 2,6 5,0 7,4 9,9 12,3 14,7
50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0
19,5 17,1
2022 г.
2,5 1,1
4,0 5,5 7,0 8,4 9,9 11,4 12,8
2,5 4,0 5,5 7,0 8,4 9,9 11,4
Статистический интервал, %
Статистический интервал, %
Рисунок 3 - Частотные распределения уровня безработицы по субъектам РФ, ед. Figure 3 - Frequency Distributions of Unemployment Rate by RF Subjects, Units
Структура уровня безработицы в разрезе субъектов РФ немного изменилась за рассматриваемый период. В 2017-2022 гг. минимум показателя по стране увеличился, максимум - снизился, при этом коэффициент вариации почти не изменился. Модальное и медианное значения были близки и немного уменьшились - с 0,027 до 0,018 %. Для распределения характерны островершинность и правосторонняя асимметричность, за период эти характеристики изменились незначительно. В целом формы графиков напоминают нормальный закон, но существует относительно длинный правый хвост, составляющие его регионы отличаются от остальных, за рассматриваемые 6 лет ситуация трансформировалась незначительно. Антирейтинги регионов по этому показателю приведены в таблице 4.
Таблица 4 - Топ-10 субъектов РФ по уровню безработицы в порядке улучшения ситуации, %
Table 4 - Top 10 Constituent Entities of the Russian Federation by Unemployment Rate in Order of Improvement, %
2017 г. 2022 г.
1. Республика Ингушетия (28,5) 2. Республика Тыва (18,3) 3. Чеченская Республика (14,0) 4. Карачаево-Черкесская Республика (13,5) 5. Республика Дагестан (12,0) 6. Республика Алтай (12,0) 7. Республика Северная Осетия - Алания (11,8) 8. Забайкальский край (10,7) 9. Кабардино-Балкарская Республика (10,5) 10. Республика Калмыкия (10,0) 1. Республика Ингушетия (27,0) 2. Республика Дагестан (12,1) 3. Республика Северная Осетия - Алания (11,9) 4. Чеченская Республика (11,0) 5. Кабардино-Балкарская Республика (10,0) 6. Карачаево-Черкесская Республика (9,8) 7. Республика Алтай (9,8) 8. Республика Тыва (9,5) 9. Забайкальский край (8,7) 10. Республика Калмыкия (8,1)
Регионы, вошедшие в топ-10, через 6 лет остались теми же, незначительно изменились лишь их места в рейтинге. Для некоторых регионов характерен низкий уровень заработных плат. Например, в Республике Дагестан многие занятые получают зарплату ниже прожиточного минимума, после вычета налогов ситуация становится еще хуже, поэтому многим гражданам выгодно быть безработными. Важную роль играют отсутствие достаточного количества качественных рабочих мест и небольшое число университетов, где можно получить хорошую квалификацию.
Взаимовлияние факторов. При выполнении исследования рассмотрено влияние на факторы рынка труда в регионах по основным показателям. Анализ проведен корреляционно-регрессионными методами для 2022 г. (официальные данные за последующие годы отсутствуют) в разрезе субъектов РФ по информации Росстата.
Оценены зависимости показателей «численность рабочей силы в субъектах РФ в долях к численности населения этих субъектов» и «уровень безработицы в субъектах РФ» от традиционных факторов, влияющих на рынок труда: «среднедушевые доходы населения», «величина прожиточного минимума», «потребительские расходы в среднем на душу населения» и «валовый региональный продукт на душу населения». Однако сильные зависимости, делающие возможным построение моделей, не выявлены.
Визуально на основе полей корреляции, предположительно, обнаружены только две слабые парные зависимости численности рабочей силы в субъектах РФ в долях к численности населения этих субъектов от следующих факторов: «среднедушевые доходы населения» и «потребительские расходы в среднем на душу населения». Эти зависимости в целом соответствуют общеэкономической логике, но построение моделей для них не целесообразно. Можно сделать вывод, что экстенсивные подходы такого типа не приводят к улучшению ситуации на рынке труда России.
Заключение. Рынок труда в Российской Федерации в период с 2017 по 2022 г. претерпел изменения, отражающие как глобальные экономические тренды, так и внутренние социально-экономические процессы. Структурно рабочая сила и уровень безработицы по России распределены неравномерно. Основные тенденции и прогнозы можно сформулировать следующим образом.
1. Повышение уровня безработицы в начале исследуемого периода вызвано экономическими санкциями и уменьшением цен на нефть, которые оказали давление на экономику страны. Стабилизация и снижение безработицы к 2020 г. стали результатом адаптации экономики к новым условиям и постепенного восстановления глобального рынка. 2020 год ознаменовался также резким временным увеличением уровня безработицы и изменением структуры занятости из-за пандемии. Многие предприятия были вынуждены сокращать штат сотрудников или переходить на удаленный режим работы.
2. В РФ уровень безработицы распределен неравномерно по территории, как и численность рабочей силы в долях к численности населения, что объясняется климатическими, демографическими и историческими причинами. Например, южные регионы имеют более высокий уровень безработицы. В северо-восточной части России расположены регионы с более высокой численностью рабочей силы в долях к численности населения.
3. Диверсификация экономики: последние годы в РФ усилия направлены на развитие несырьевых отраслей, чтобы уменьшить зависимость от цен на ресурсы. Наблюдается внедрение информационных технологий, развивается малый и средний бизнес, государство стимулирует использование рыночных механизмов хозяйствования. Это отразилось и на рынке труда.
4. Продолжение цифровой трансформации экономики приведет к увеличению спроса на специалистов в области IT, аналитики данных и кибербезопасности. Потребность в адаптации к новым экономическим условиям потребует от работников формирования новых навыков и повышения квалификации. Образовательные учреждения будут играть ключевую роль в подготовке кадров для новых отраслей и секторов. Реализация национальных проектов и программ поддержки занятости, направленных на создание новых рабочих мест, повышение квалификации работников и поддержку малого и среднего бизнеса, будет способствовать улучшению ситуации на рынке труда.
В заключение следует отметить, что рынок труда в России на протяжении 2017-2022 гг. демонстрировал небольшие изменения в региональном разрезе. Однако, несмотря на вызовы, обусловленные внешними и внутренними факторами, он показал способность к адаптации и развитию.
Список источников:
Борисова Л.Р., Фридман М.Н. Моделирование динамики цифровизации в России и влияния цифровизации на занятость населения // Самоуправление. 2023. № 1 (134). С. 286-289.
Воробьева О.Д., Тонких Е.В. Занятость населения России в возрасте старше трудоспособного: региональные вызовы // Актуальные проблемы социально-экономического развития России. 2022. № 3/4. С. 18-28.
Джиоев А.В. О феномене роста занятости населения регионов Северного Кавказа // Теория и практика общественного развития. 2022. № 12. С. 127-132. https://doi.org/10.24158/tipor.2022.12.19.
Жуплей И.В., Шмидт Ю.И. Безработица в России: современное состояние, механизм контроля, проблемы и пути решения // Экономика и предпринимательство. 2022. № 10 (147). С. 127-133. https://doi.org/10.34925/EIP.2022.147.10.020.
Зенкова О.А. Регулирование занятости женщин в условиях гендерной асимметрии рынка труда. Воронеж, 2022. 158 с.
Кармова Б.З., Тхалиджоков М.З. Безработица в России в условиях кризисного состояния национальной экономики // Экономика и бизнес: теория и практика. 2023. № 10-1. С. 155-159. https://doi.org/10.24412/2411-0450-2023-10-1-155-159.
Каштанова П.А., Котленко Н.С. Выплата пособия по безработице или безусловного базового дохода: влияние на занятость населения и перспективы для России // Вопросы российской юстиции. 2020. № 7. С. 331 -341.
Колесникова О.А., Маслова Е.В., Зенкова О.А. Нестандартная занятость и прекаризация населения: проблемы интерпретации, изучения, регулирования // Регион: системы, экономика, управление. 2021. № 1 (52). С. 74-81.
Коржова О.С., Стукен Т.Ю., Лапина Т.А., Коржов Е.В. Влияние цифровизации бизнес-процессов предприятий на производительность труда персонала и занятость населения в Российской Федерации // Экономика труда. 2023. Т. 10, № 1. С. 171-180. https://doi.org/10.18334/et.10.1.116939.
Кязимов К.Г. Взаимодействие учреждений профессионального образования с субъектами рынка труда. Саратов,
2018. 148 с. https://doi.org/10.23682/73624.
Мякшин В.Н., Тутыгин А.Г., Песьякова Т.Н. Влияние компонент структурных сдвигов на уровень занятости в экономике Республики Саха (Якутия) // Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика. 2023. Т. 39, № 3. С. 378-401. https://doi.org/10.21638/spbu05.2023.305.
Петюкова О.Н. Занятость населения и реализация прав граждан на свободное использование своих способностей для предпринимательской и иной экономической деятельности // Современный юрист. 2021. № 4 (37). С. 8-20.
Серебрякова Н.А., Дорохова Н.В., Фалькович Е.Б. Влияние технологического обновления агропромышленного производства на занятость населения, проживающего в сельской местности // Вестник Воронежского государственного аграрного университета. 2021. Т. 14, № 1 (68). С. 145-150. https://doi.org/10.17238/issn2071-2243_2021_1_145.
Dzhioev A. Population employment as a development factor of the socio-demographic processes in the Northern Caucasus Regions of Russia // Science Almanac of Black Sea Region Countries. 2019. No. 2 (18). P. 39-47. https://doi.org/10.23947/2414-1143-2019-18-2-39-47.
Ismailov A.A. Employment of the population and problems of labor market development // Components of Scientific and Technological Progress. 2021. No. 8 (62). P. 9-12.
Raitskaya L., Tikhonova E. Skills and competencies in higher education and beyond // Journal of Language and Education.
2019. Vol. 5, no. 4. P. 4-8. https://doi.org/10.17323/jle.2019.10186.
Tomakova I., Kopteva Zh. Integration of biometric technologies into a personnel management system in a digital economy // Economic Annals - XXI. 2020. Vol. 186, no. 11-12. P. 103-111. https://doi.org/10.21003/ea.V186-12.
References:
Borisova, L.R. & Fridman, M.N. (2023) Modeling the dynamics of digitalization in Russia and the impact of digitalization on employment. Samoupravlenie. (1), 286-289. (In Russian)
Dzhioev, A.V. (2022) On the phenomenon of the employment growth in the North Caucasus Regions. Theory and Practice of Social Development. (12), 127-132. Available from: doi:10.24158/tipor.2022.12.19. (In Russian)
Dzhioev, A.V. (2019) Population employment as a development factor of the socio-demographic processes in the Northern Caucasus Regions of Russia. Science Almanac of Black Sea Region Countries. (2), 39-47. Available from: doi: 10.23947/24141143-2019-18-2-39-47.
Ismailov, A.A. (2021) Employment of the population and problems of labor market development. Components of Scientific and Technological Progress. (8), 9-12.
Karmova, B.Z. & Thalidjokov, M.Z. (2023) Unemployment in Russia in the conditions of the crisis state of the national economy. Economy and Business: Theory and Practice. (10-1), 155-159. Available from: doi:10.24412/2411-0450-2023-10-1-155-159. (In Russian)
Kashtanova, P.A. & Kotlenko, N.S. (2020) Payment of unemployment benefit or basic income: the influence on employment and prospects for Russia. Voprosy Rossiiskoi Yustitsii. (7), 331 -341. (In Russian)
Kolesnikova, O.A., Maslova, E.V. & Zenkova, O.A. (2021) Non-standard employment and precarization of the population: Problems of interpretation, study, regulation. Region: Sistemy, Ehkonomika, Upravlenie. (1), 74-81. (In Russian)
Korzhova, O.S., Stuken, T.Yu., Lapina, T.A. & Korzhov, E.V. (2023) Impact of business processes' digitalization on staff productivity and employment in the Russian federation. Russian Journal of Labor Economics. 10 (1), 171-180. Available from: doi:10.18334/et. 10.1.116939. (In Russian)
Kyazimov, K.G. (2018) Interaction of vocational education institutions with labor market subjects. Saratov, Vuzovskoe Obra-zovanie. Available from: doi:10.23682/73624. (In Russian)
Myakshin, V.N., Tutygin, A.G. & Pesyakova, T.N. (2023) The influence of the components of structural shifts on the level of employment in the economy of the Republic of Sakha (Yakutia). St. Petersburg University Journal of Economic Studies. 39 (3), 378-401. Available from: doi:10.21638/spbu05.2023.305. (In Russian)
Petyukova, O.N. (2021) Employment of the population and realization of the citizens rights to the free use of their capabilities for business and other economic activities. The Modern Lawyer. (4), 8-20. (In Russian)
Raitskaya, L. & Tikhonova, E. (2019) Skills and competencies in higher education and beyond. Journal of Language and Education. 5 (4), 4-8. Available from: doi:10.17323/jle.2019.10186. (In Russian)
Serebryakova, N.A., Dorokhova, N.V. & Falkovich, E.B. (2021) Impact of technological renewal of agro-industrial production on the employment of the population living in rural areas. Vestnik of Voronezh State Agrarian University. 14 (1), 145-150. Available from: doi:10.17238/issn2071-2243_2021_1_145. (In Russian)
Tomakova, I. & Kopteva, Zh. (2020) Integration of biometric technologies into a personnel management system in a digital economy. Economic Annals - XXI. 186 (11-12), 103-111. Available from: doi:10.21003/ea.V186-12.
Vorobyova, O.D. & Tonkih, E.V. (2022) Employment of the population of Russia older than working age: Regional challenges. Aktual'nye Problemy Sotsial'no-Ehkonomicheskogo Razvitiya Rossii. (3/4), 18-28. (In Russian)
Zenkova, O.A. Regulating women's employment in conditions of gender asymmetry in the labor market. Voronezh, Izdatel'skii Dom VGU. (In Russian)
Zhupley, I.V. & Schmidt, Yu.I. (2023) The unemployment in Russia: The current state, the mechanism of control, problems and solutions. Journal of Economy and Entrepreneurship. (10), 127-133. Available from: doi:10.34925/EIP.2022.147.10.020. (In Russian)
Информация об авторах А.Г. Попова - студентка экономического факультета, Санкт-Петербургский государственный университет, Санкт-Петербург, Россия.
С.И. Шаныгин - доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры статистики, учета и аудита, Санкт-Петербургский государственный университет, Санкт-Петербург, Россия. https://elibrary.ru/author_items.asp?authorid=477520
Вклад авторов:
все авторы сделали эквивалентный вклад в подготовку публикации. Конфликт интересов:
авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Information about the authors A.G. Popova - Student of the Faculty of Economics, Saint Petersburg State University, Saint Petersburg, Russia.
S.I. Shanygin - D.Phil. in Economics, Associate Professor, Professor at the Department of Statistics, Accounting and Audit, Saint Petersburg State University, Saint Petersburg, Russia. https://elibrary.ru/author_items.asp?authorid=477520
Contribution of the authors:
The authors contributed equally to this article.
Conflicts of interests:
The authors declare no conflicts of interests.
Статья поступила в редакцию / The article was submitted 17.06.2024; Одобрена после рецензирования / Approved after reviewing 15.07.2024; Принята к публикации / Accepted for publication 30.07.2024.
Авторами окончательный вариант рукописи одобрен.