CC BY
3■_
РЫНОК ТРУДА И ЗАНЯТОСТЬ / LABOR MARKET AND EMPLOYMENT
ОРИГИНАЛЬНАЯ СТАТЬЯ
DOI: 10.34022/2658-3712-2024-56-3-32-41 УДК 331.526 JEL J2; J21; J23
ТИПОЛОГИЯ РЕГИОНОВ РФ ПО УРОВНЮ ЗАНЯТОСТИ НАСЕЛЕНИЯ В ОСНОВНЫХ СЕКТОРАХ ЭКОНОМИКИ И СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИМ ПОКАЗАТЕЛЯМ
А.В. Кашепов
Институт демографических исследований ФГБУН Федерального научно-исследовательского социологического центра РАН, Москва, Россия
АННОТАЦИЯ
Цель работы - построение типологии регионов РФ на основе показателей отраслевой структуры занятости населения и других экономических и демографических характеристик. Объектами являются экономика и сфера занятости населения, предметом - формирование и изменение отраслевой структуры данной сферы. Применяются общенаучные методы социально-экономического анализа, а также математико-статистические методы корреляции, факторного и кластерного анализа. Результаты исследования: отраслевая структура занятости России и ее регионов рассматривается как составная часть, результат и характеристика уровня развития экономики. Впервые рассчитаны индексы качества структурных сдвигов в занятости (ИКС) всех субъектов РФ за период 2005-2022 гг., произведен анализ региональных различий и построена типология субъектов РФ по уровню занятости в сфере услуг, уровню урбанизации, валовому региональному продукту, фондообеспеченности, удельным инвестициям на 1 занятого и другим показателям за 2018-2022 гг. Взаимосвязи ключевых социально-экономических показателей, сходство и различие региональных хозяйственных систем оценены посредством корреляционного, факторного и кластерного анализа. Сделан вывод, что данный методологический подход и разработанная типология субъектов РФ по актуальным статистическим показателям может быть полезна как для экономики труда, так и для регионально-экономических и экономико-географических исследований, а также учебных курсов по названным предметам.
Ключевые слова: регионы; отрасли; занятость населения; виды экономической деятельности; сфера услуг; индекс качества структурных сдвигов; типология регионов.
Для цитирования: Кашепов А.В. Типология регионов РФ по уровню занятости населения в основных секторах экономики и социально-экономическим показателям. Социально-трудовые исследования. 2024;56(3):32-41. DOI: 10.34022/2658-3712-2024-56-3-32-41.
ORIGINAL PAPER
TYPOLOGY OF RUSSIAN REGIONS BY THE EMPLOYMENT LEVEL IN THE MAIN SECTORS OF THE ECONOMY AND SOCIO-ECONOMIC INDICATORS
A.V. Kashepov
Institute of Demographic Research of the Federal State Budgetary Institution of the Federal Research
Sociological Center of the Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia
ABSTRACT
The purpose of the paper is to build a typology of regions of the Russian Federation based on the indicators of the sectoral structure of employment and other economic and demographic characteristics. The objects of the study are the economy and the sphere of employment of the population; the subject is the formation and change of the sectoral structure of this sphere. General scientific research methods are socio-economic analysis, mathematical and statistical methods of correlation, factor and cluster analysis. Research results: The sectoral structure of employment in Russia and its regions is considered an integral part, result, and characteristic of the economic development level. For the first time, the quality indices of structural shifts in employment (IQS) of all subjects of the Russian Federation for the period 2005-2022 were calculated, an analysis of regional differences was carried out and a typology of Russian subjects was built by the employment level in the service sector, the level of urbanization, gross regional product, capital provision, specific investment per 1 employed person and other indicators for 2018-2022. The correlation, factor and cluster analysis are used to evaluate the relationships between the main socio-economic indicators, similarities, and differences of regional economic systems. It is concluded that this methodological approach and the developed typology of the subjects of the Russian Federation based on modern statistical indicators can be useful for labor economics, regional economic and economic-geographical research, as well as training courses in the above-mentioned disciplines.
Keywords: regions; industries; employment; types of economic activity; service sector; quality index of structural shifts; typology of regions.
For citation: Kashepov A.V. Typology of Russian regions by the employment level in the main sectors of the economy and socio-economic indicators. Social and labor research. 2024;56(3):32-41. DOI: 10.34022/2658-3712-2024-56-3-32-41.
© Кашепов А.В., 2024
■
ВВЕДЕНИЕ
Вопросы структуры занятости населения постоянно находятся в центре внимания российских исследователей. Большой вклад в понимание и решение этих проблем внесли В.А. Гневашева, А.В. Топилин, О.Д. Воробьева [1], Н.В. Локтюхина [2], И.В. Новикова [3], У.Р. Решетова [4] и другие ученые.
Соотношения в структуре занятости помимо макроэкономических пропорций характеризуют состояние рынка капитала, долгосрочные тренды инвестиций в различные отрасли, состояние рынка труда, межотраслевые различия спроса на рабочую силу, социально-психологические предпочтения людей относительно работы в той или иной сфере деятельности. С отраслевой структурой связаны в качестве факторов, либо наоборот, от нее зависят уровни образования, занятости и безработицы, заработной платы в регионе, уровень и образ жизни населения, его социально-демографические особенности и политические предпочтения, что в конечном итоге определяет типологию того или иного субъекта РФ.
Классификации регионов СССР и РФ по социально-экономическим и трудовым показателям разрабатывали академик Т.И. Заславская [5], Г.М. Федоров [6], Н.В. Зубаревич [7], и другие специалисты [8]. Для оценки структурной трансформации занятости было предложено использовать индекс качества структурных сдвигов — ИКС [9, 10, 11].
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
В процессе исследования применялись общенаучные табличные и графические методы анализа данных Росстата (материалы сборников «Регионы России: социально-экономические показатели»1 и «Труд и занятость в России»2), а также корреляционный, факторный, кластерный анализ по системе Stadia А.П. Кулаичева [12].
Для количественной и качественной оценки изменений в отраслевой структуре занятости нами был использован вышеупомянутый «индекс качества структурных сдвигов», с помощью которого все отрасли были поделены на «прогрессивные», «нейтральные» и «регрессивные» [9]. Это условное разграничение не означает что какая-то из них является «второстепенной» и не подлежат инвести-
1 Регионы России. Основные характеристики субъектов Российской Федерации: Федеральная служба государственной статистики, 20052023. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/ ВэЫег/210Моситеп1/Ш04 1.02.2024 (дата обращения: 1.02.2024).
2 Труд и занятость в России: Федеральная служба государственной статистики, 2005-2023. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https:// rosstat.gov.ru/folder/210/document/13210 (дата обращения: 1.02.2024).
рованию и государственной поддержке, речь идет только об исторической роли той или иной отрасли в контексте технического и социального прогресса.
РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
В результате исследования было подтверждено, что на протяжении последних десятилетий в РФ и ее регионах увеличивалась доля занятых в сфере услуг. По «уровню постиндустриальности» РФ уступает ведущим экономикам мира 10-15 процентных пунктов, но отставание уменьшается. Различие между секторами «сфера услуг» и «прогрессивные отрасли» состоит в том, что во второй не входят торговля и деятельность гостиниц, но включены обрабатывающие производства, строительство, транспортировка и хранение.
Регионы РФ заметно отличаются друг от друга по уровню занятости в сфере услуг. В 2022 г. в постиндустриальных видах экономической деятельности в РФ было занято 46,7 млн человек - 65,6% всех работников. Наиболее высокие показатели занятости в сфере услуг в 2022 г. зафиксированы в Центральном (68,6%), Северо-Западном (68,1%) и Дальневосточном (68,0%) федеральных округах. Замыкал рейтинг «постиндустриальности» округов Северо-Кавказский федеральный округ с 60,5%.
Территориальные различия по уровню занятости в сфере услуг по регионам РФ показаны на картограмме, для составления которой региональные показатели доли занятых в сфере услуг были разделены на 4 квартиля (рис. 1). Медиана статистического ряда по этому показателю в 85 субъектах РФ в 2022 г. составила 63,3%, при минимальном значении - 51,4% и максимальном -78,6%. Ранжирование 85 субъектов РФ по уровню развития сферы услуг ожидаемо вывело на ведущие позиции Москву (76,5%) и Санкт-Петербург (72,9%), в которых этот показатель находится на уровне ведущих национальных экономик мира. Парадоксальным образом в спор столичных городов за первенство в постиндустриальности вмешивается Республика Тыва, имеющая низкий уровень валового регионального продукта на душу населения и достаточно архаичную экономику. Вместе с тем уровень занятости в сфере услуг в этом регионе составляет 78,6%, что связано с высокой долей работников образования, здравоохранения и других отраслей госсектора, субсидируемых из федерального бюджета. Замыкают рейтинг по уровню занятости в сфере услуг основные в России производители топливно-энергетических ресурсов - Ямало-Ненецкий (51,4%) и
Рис. 1 / Fig. 1. Уровень занятости населения в сфере услуг в 2022 г., процентов / Employment level in the service industry in 2022, %
Источник/Sourse: составлено автором по данным Росстата [Регионы России, 2023] / compiled by the author based on Rosstat data [Regions of Russia, 2023].
Ханты-Мансийский (55,5%) автономные округа, где достигнут наивысший в РФ валовой региональный продукт на душу населения.
Однако в других традиционно-добывающих регионах дело обстоит иначе. Как видно на рис. 1, большинство субъектов РФ с высокой долей сферы услуг сосредоточены именно в северных и восточных федеральных округах, где природные условия менее благоприятны для аграрного производства, выше уровень урбанизации и, как правило, выше среднего уровень заработной платы и покупательной способности людей по приобретению платных услуг и товаров.
А поскольку в северных и восточных регионах страны преобладает система удаленного друг от друга расположения населенных пунктов, то в целях обеспечения функционирования государственных систем школьного образования и здравоохранения необходим значительный контингент соответствующих работников, сопоставимый с численностью врачей и учителей в южных регионах, где численность всего населения гораздо больше.
В Москве лидирующие позиции в отраслевой структуре занимает торговля, которая в методологии индекса качества структурных сдвигов (ИКС) относится к нейтральным отраслям, будучи в то же время самой массовой сферой приложения труда в стране. Доля занятости в торговле в столице составляет 21,1%, что выше среднего показателя по РФ (18,7%).
Здесь значительно ниже среднего показатели обрабатывающей промышленности - 9,0% против 14,1% по РФ. Большие объемы транспортного и жилищного строительства на фоне постоянного притока мигрантов предопределяют превышение доли строительной отрасли в столичной экономике (12,6%) над среднероссийской - 9,2%. В Москве также концентрируются наука и высшее образование, высокотехнологичное здравоохранение, но это не находит непосредственного отражения в таблицах сборника «Регионы России», так как указанные виды экономической деятельности не выделяются отдельной строкой, а включаются в более широкие статистические группировки. А вот доминирование в Москве 1Т- отрасли статистически заметно: в «информации и связи» в столичном мегаполисе занято 4,6% работающих против 2,2% в РФ. В категории, которую Росстат определяет, как «другие виды деятельности», в Москве занято больше людей, чем в любом другом регионе России - 27,7%.
Для математико-статистического анализа взаимосвязей структуры занятости в регионах с их основными-социально экономическими характеристиками из статистического сборника «Регионы России. 2023» были выбраны следующие показатели:
Х1) Уровень занятости населения в прогрессивных отраслях, долей единицы;
Х2) Уровень занятости в сфере услуг, долей единицы;
■
Таблица 1 / Table 1
Коэффициенты корреляции показателей структуры занятости населения и социально-экономических показателей по регионам РФ / Correlation coefficients of employment structure indicators and socio-economic indicators by regions of the Russian Federation
Уровень занятости в прогрессивных отраслях, долей единицы/ Employment level in progressive industries, unit fraction Уровень занятости в сфере услуг, долей единицы/ Employment level in the service sector, unit fraction Средний индекс качества структурных сдвигов за 2018-2022 гг, раз/ Average quality index of structural shifts for 2018-2022, times ВРП на 1 занятого в 2021 г., тыс. руб./ GRP per 1 employed in 2021, thousand rubles Индекс физического объема ВРП за 20182021 гг, раз/ GRP physical volume index for 20182021, times Стоимость основных фондов на 1 занятого в 2022 г, тыс. руб /^st of fixed assets per 1 employee in 2022, thousand rubles Изменение стоимости основных фондов, дефлиро-ванное по ИПЦ за 2018-2022 гг., раз/ Change in the value of fixed assets, deflation by CPI for 2018-2022, times Инвестиции в основной капитал на душу населения в 2022 г, тыс. руб./ Investments in fixed assets per capita in 2022, thousand rubles Индекс физического объема инвестиций в основной капитал за 2018-2022 гг, раз/Index of physical volume of investments in fixed assets for 2018-2022, times Изменение численности населения в 2017-2022 г., раз/ Population change in 2017-2022, times Изменение численности рабочей силы в 2017-2022 гг, раз/ ^ange in the number of workers in 2017-2022, times Коэффициент миграционного прироста в 2022 г, чел. на 10000 населения/ Migration growth rate in 2022, people per 10,000 population Удельный вес городского населения в общей числ. нас в 2022 г, долей единицы/ Share of the urban population in the total in 2022, unit fraction
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13
1,000
0,369 1,000
-0,120 0,033 1,000
-0,228 -0,309 -0,137 1,000
0,016 0,120 -0,157 -0,031 1,000
-0,203 -0,308 -0,184 0,965 0,043 1,000
0,249 0,167 0,075 -0,223 0,423 -0,201 1,000
-0,343 -0,350 -0,222 0,904 0,188 0,916 -0,188 1,000
-0,200 0,033 -0,204 0,053 0,374 0,005 0,033 0,331 1,000
-0,171 0,026 0,203 0,082 0,191 0,089 0,370 0,101 0,077 1,000
-0,256 -0,033 0,301 0,177 0,136 0,169 0,321 0,150 -0,060 0,815 1,000
0,092 0,051 0,285 -0,044 0,199 -0,022 0,537 -0,070 -0,003 0,699 0,611 1,000
0,389 0,178 -0,282 0,289 0,182 0,279 0,176 0,234 0,037 -0,147 -0,104 0,184 1,000
Источник/Sourse: Рассчитано автором по данным Росстата / calculated by the author based on Rosstat data.
Х3) Средний индекс качества структурных сдвигов за 2018-2022 гг., раз;
Х4) ВРП на 1 занятого в 2021 г., тыс. руб.
Х5) Индекс физического объема ВРП за 20182021 гг., раз;
Х6) Стоимость основных фондов на 1 занятого в 2022 г., тыс. руб.
Х7) Изменение стоимости основных фондов, дефлированное по индексу потребительских цен за 2018-2022 гг., раз;
Х8) Инвестиции в основной капитал на душу населения в 2022 г., тыс. руб.
Х9) Индекс физического объема инвестиций в основной капитал за 2018-2022 гг., раз;
Х10) Изменение численности населения в 2017-2022 гг., раз;
Х11) Изменение численности рабочей силы в 2017-2022 гг., раз;
Х12) Коэффициент миграционного прироста в 2022 г. - чел. на 10000 населения;
Х13) Удельный вес городского населения в общей численности населения в 2022 г., долей единицы.
Для удобства сопоставлений большинство показателей было выражено в разах и долях от
единицы. Гипотеза состояла в том, что на результативные показатели структуры занятости и ее изменения (Х1-Х3) могут влиять показатели уровня экономического развития и производительности труда (Х4-Х5), фондообеспеченность и темп ее роста (X6-X7), инвестиции и темпы их роста (X8-X9). Предполагалось, что динамика численности населения и рабочей силы (X10-X11), а также такой фактор этой динамики как сальдо миграции (X12) могли как воздействовать на структуру занятости, так и отражать последствия изменений этой структуры. Показатель уровня урбанизации (X13) также мог быть связан со структурой занятости, уровнем экономического развития и динамикой населения.
Для проверки гипотезы с помощью статистической программы Stadia были рассчитаны коэффициенты множественной корреляции, значимыми из которых для такого массива данных (13 показателей по 85 регионам) являются те, у кого превышение составляет 0,152. (табл. 1). Однако небольшие по абсолютной величине коэффициенты могут быть случайными, а также возможны искажения, связанные с множественностью показателей. Поэтому была учтена поправка Бонферрони
Таблица 2 / Table 2
Факторный анализ показателей структуры занятости и социально-экономических показателей по 85 регионам РФ / Factor analysis of employment structure and socio-economic indicators for 85 regions of the Russian Federation
Факторы/ Factors Экономическая мощь (1) / Economic Power (1) Население и миграция (2) / Population and Migration (2) Фактор (3) / Factor (3) Фактор (4) / Factor (4) Фактор (5) / Factor(5) Фактор (6) / Factor (6) Фактор (7) / Factor(7) Фактор (8) / Factor(8) Фактор (9) / Factor (9)
факторные нагрузки после вращения варимакс
Показатели:
x1 -0,919
x2 -0,944
x3 -0,953
x4 -0,972
x5 -0,946
x6 -0,973 -0,883
x7
x8 -0,926
x9 0,967
x10 0,942
x11 0,876
x12 0,817
x13 0,908
Источник/Sourse: рассчитано автором по данным Росстата / calculated by the author based on Rosstat data.
Таблица 3/ Table 3 Кластерный анализ по дивизивному методу статистических показателей структурного и социально-экономического развития
регионов РФ / Cluster analysis using the divisive method of statistical indicators of structural and socio-economic development of the regions of the Russian Federation
на множественные сравнения. Для рассматриваемых данных критическое (значимое) значение коэффициента корреляции после внесения поправки составляет 0,378. Таким образом, в табл. 1 представлены незначимые коэффициенты корреляции (менее 0,152 по абсолютной величине), значимые невысокие (от 0,152 до 0,378) и значимые достаточно высокие (более 0,378 по абсолютной величине). Для дальнейшего анализа используются коэффициенты, превышающие 0,378. Среди значимых коэффициентов корреляции, превышающих 0,378, присутствует положительная связь между уровнем занятости в прогрессивных отраслях и уровнем урбанизации (Х1*Х13).
Четкую взаимосвязь демонстрируют показатели производительности труда и фондовооруженности (Х4*Х6), производительности труда и удельных инвестиций (X4*X8), динамики ВРП и основных фондов (Х5*Х7), фондообеспеченности и инвестиций (Х6*Х8), динамики населения и рабочей силы с миграцией (Х10*Х11 и Х11*Х12).
В целях поиска скрытых (латентных) объединений исследуемых показателей в группы, которые позволили бы найти новые взаимосвязи между ними, была применена многомерная методика факторного анализа с вращением по варимаксу. Результаты этих расчетов (табл. 2) интерпретируются следующим образом: множество данных, представленных показателями Х1-Х13, наиболее сильно регулируется двумя латентными факторами, первый из которых -«экономическая мощь региона» - интегрирует показатели удельного ВРП (производительности труда) - Х4, фондообеспеченности - Х6 и удельных инвестиций Х8.
Второй по значимости латентный фактор, детерминирующий вариации исходных показателей, - «население и миграция», проявляется через Х10, Х11 и Х12. Остальные факторы (3-9 в табл. 2), каждый из которых детерминирует только отдельно взятые, в том числе структурные, статистические показатели, но не собирает их в группы, система Stadia определила как менее значимые, поэтому их можно оставить без интерпретации.
Кластер / Cluster Состав кластера, показатели / Cluster composition, indicators Интерпретация / Interpretation
1 Х4, Х6, Х8 Экономическая мощь (ВРП, основные фонды, инвестиции)
2 Х1, Х2, Х13 Уровень структурного развития (прогрессивные отрасли, сфера услуг, урбанизация)
3 Х3 Динамика структурного развития (индекс качества структурных сдвигов - ИКС)
4 Х10, Х11, Х12 Демографическая динамика и миграция населения
5 Х5, Х7, Х9 Динамика экономической мощи
Источник/Sourse: рассчитано автором по данным Росстата / calculated by the author based on Rosstat data.
■
Рис. 2/ Fig. 2. Типология регионов РФ по структуре занятости и основным социально-экономическим показателям / Typology of regions of the Russian Federation by employment structure and main socio-economic indicators
Источник/Sourse: составлено автором / compiled by the author.
В дополнение к корреляционному и факторному анализу для поиска связей между показателями был применен кластерный анализ по диви-зивному (разделительному) методу, позволивший разделить исследуемые показатели на 5 групп со схожими параметрами (табл. 4). Дивизивный метод не предусматривает задания N количества кластеров, система Stadia выдает их столько, сколько было обнаружено. В данном случае были сформированы группировки статистически связанных показателей по 5 кластерам. Интерпретации и соответствующие названия кластеров показаны в третьем столбце табл. 3. Первый и четвертый кластеры совпадают с основными факторами в табл. 2 и интерпретируются как «экономическая мощь» и «динамика и миграция населения».
Три других кластера, отражая динамику экономической мощи, уровень и динамику развития отраслевой структуры занятости, ее уровень, отличаются от факторов по составу детерминируемых ими показателей.
Далее методология кластерного анализа была использована для разработки типологии 85 регионов РФ по показателям Х1-Х13 из базы данных сборника Росстата «Регионы России» за 2018-2022 гг. В отличие от группировки индексов, которая показана в табл. 4, здесь применяется метод разделения (несходства) объектов Брея-Кертиса. В системе Stadia были заданы варианты деления статистической совокупности на 3, 4, 5,
6 кластеров, из каждого затем выбирался наиболее адекватный реальности вариант, в котором, в частности, отсутствовали явные выбросы - кластеры, формально состоящие из 1 объекта.Таким вариантом оказался раздел объектов на 4 кластера. Однако при переходе от компьютерного кластерного анализа к типологии пришлось экспертным путем решать вопрос с кластером, в который попали только два региона - Ненецкий и Ямало-Ненецкий АО. Было решено их объединить с кластером, включавшим другие северные и восточные регионы с высоким уровнем добывающей промышленности, и напротив, выделить из этого «северного» кластера Москву и Санкт-Петербург с соответствующими областями. Таким образом на основе кластерного анализа с экспертной корректировкой было выделено 4 типа регионов, которые представлены в табл. 4 и на рис. 2.
Группа регионов 1-го типа включает 28 субъектов РФ, в основном аграрно-промышленной ориентации с ВРП, фондообеспеченностью и инвестициями на 1 занятого («экономической мощью») ниже среднего по стране. Здесь велика прослойка «дотационных» регионов, получающих в свои бюджеты субсидии и субвенции федерального бюджета. Значительная их часть -республики Северного Кавказа, Поволжья и Юга Сибири. В целом по этому типу доля городского населения составляет 63,1% против 74,9% в РФ, уровень занятости в сфере услуг, соответственно,
Таблица 4 / Table 4
Типология регионов РФ по структуре занятости и основным социально-экономическим показателям за 2018-2022 гг. / Typology of regions of the Russian Federation by employment structure and main socio-economic indicators for 2018-2022
Тип Количе- Регионы / Regions Численность Численность Доля Всего Занято в Доля занятых Занято в
(клас- ство реги- населения городского городского занятых в прогрессив- в прогрессив- сфере услуг
тер) / онов / в 2022 г, населения в населения 2022 г., тыс. ных отраслях ных отраслях в 2022 г,
Type Number of тыс. чел. / 2022 г, тыс. (уровень ур- чел. / Total в 2022 г, в 2022 г., % тыс. чел. /
(cluster) regions Population чел. / Urban банизации), employed тыс. чел. / / Share of Employed in
in 2022, population % /Share in 2022, Employed in employed in the service
thousand in 2022, of urban thousand progressive progressive sector
people thousand people population (urbanization level), % people industries in 2022, thousand people industries in 2022, % in 2022, thousand people
1 тип 28 Брянская область, Владимирская область, Ивановская область, Костромская область, Смоленская область, Псковская область, Республика Адыгея, Республика Калмыкия, Республика Дагестан, Республика Ингушетия, Кабардино-Балкарская Республика, Карачаево-Черкесская Республика, Республика Северная Осетия - Алания, Чеченская Республика, Ставропольский край, Республика Марий Эл, Республика Мордовия, Чувашская Республика, Кировская область, Пензенская область, Саратовская область, Ульяновская область, Курганская область, Республика Алтай, Республика Тыва, Алтайский край, Омская область, Республика Бурятия 31228,4 19711,4 63,1 13588,9 8510,3 62,6 8464,9
2 тип 43 Белгородская область, Воронежская область, Калужская область, Курская область, Липецкая область, Орловская область, Рязанская область, Тамбовская область, Тверская область, Тульская область, Ярославская область, Республика Карелия, Архангельская область без АО, Вологодская область, Калининградская область, Новгородская область, Республика Крым, Краснодарский край, Астраханская область, Волгоградская область, Ростовская область, г. Севастополь , Республика Башкортостан, Республика Татарстан, Удмуртская Республика, Пермский край, Нижегородская область, Оренбургская область, Самарская область, Свердловская область, Челябинская область, Республика Хакасия, Красноярский край, Иркутская область, Кемеровская область, Новосибирская область, Томская область, Забайкальский край, Камчатский край, Приморский край, Хабаровский край, Амурская область, Еврейская автономная область 78981,1 57612,4 72,9 37837,0 24385,0 64,4 24094,3
3 тип 10 Ненецкий автономный округ, Ямало-Ненецкий автономный округ, Республика Коми, Мурманская область, Тюменская область без АО, Ханты-Мансийский АО - Югра, Республика Саха (Якутия), Магаданская область, Сахалинская область, Чукотский автономный округ 6918,2 5539,8 80,1 3858,5 2374,7 61,5 2364,4
4 тип 4 Московская область, г. Москва, Ленинградская область, г. Санкт-Петербург 29319,7 26789,5 91,4 16003,2 11158,0 69,7 11650,2
85 Итого Российская Федерация 146447,4 109653,1 74,9 71287,6 46428,0 65,1 46573,8
■
Продолжение табл. 4
Тип Коли- Регионы/Regюns Доля Валовой ВРП на 1 за- Основные Основные Инвестиции Инвестиции
(клас- чество занятых региональным нятого (про- фонды фонды на в основной в основной
тер) / регио- в сфере продукт (ВРП) изводитель- в 2022 г., 1 занятого, капитал капитал на
Type нов / услуг в 2021 г., ность труда) в млн руб /Fixed тыс. руб. в 2022 г., 1 занятого в
(cluster) Number в 2022 г., млн руб/ 2021 г., тыс. assets in 2022, / Fixed млн руб / 2022 г,
of %/ Share of Gross regional руб./ GRP million rubles assets per Investments in тыс. руб /
regions employed product (GRP) per employee employee, fixed capital in Investments
in service in 2021, (labor thousand 2022, million in fixed capital
sector in million rubles productivity) rubles rubles per employee
2022, % in 2021, thousand rubles in 2022, thousand rubles
1 тип 28 Брянская область, Владимирская область, Ивановская область, Костромская область, Смоленская область, Псковская область, Республика Адыгея, Республика Калмыкия, Республика Дагестан, Республика Ингушетия, Кабардино-Балкарская Республика, Карачаево-Черкесская Республика, Республика Северная Осетия - Алания, Чеченская Республика, Ставропольский край, Республика Марий Эл, Республика Мордовия, Чувашская Республика, Кировская область, Пензенская область, Саратовская область, Ульяновская область, Курганская область, Республика Алтай, Республика Тыва, Алтайский край, Омская область, Республика Бурятия 62,3 11262310,5 828,8 39230983,0 2887,0 2650138,6 195,0
2 тип 43 Белгородская область, Воронежская область, Калужская область, Курская область, Липецкая область, Орловская область, Рязанская область, Тамбовская область, Тверская область, Тульская область, Ярославская область, Республика Карелия, Архангельская область без АО, Вологодская область, Калининградская область, Новгородская область, Республика Крым, Краснодарский край, Астраханская область, Волгоградская область, Ростовская область, г Севастополь , Республика Башкортостан, Республика Татарстан, Удмуртская Республика, Пермский край, Нижегородская область, Оренбургская область, Самарская область, Свердловская область, Челябинская область, Республика Хакасия, Красноярский край, Иркутская область, Кемеровская область, Новосибирская область, Томская область, Забайкальский край, Камчатский край, Приморский край, Хабаровский край, Амурская область, Еврейская автономная область 63,7 50697807,3 1339,9 181344479,0 4792,8 11746152,0 310,4
3 тип 10 Ненецкий автономный округ, Ямало-Ненецкий автономный округ, Республика Коми, Мурманская область, Тюменская область без АО, Ханты-Мансийский АО - Югра, Республика Саха (Якутия), Магаданская область, Сахалинская область, Чукотский автономный округ 61,3 16997812,0 4405,3 61357102,0 15901,8
4 тип 4 Московская область, г. Москва, Ленинградская область, г. Санкт-Петербург 72,8 42225057,7 2638,5 145468783,0 9090,0
85 Итого Российская Федерация 65,3 121182987,5 1699,9 427401347,0 5995,5
Источник/Sourse: Составлено автором по данным Росстата / compiled by the author based on Rosstat data.
62,3% и 65,5%, а в «прогрессивных» отраслях -62,6% и 65,1%.
Самая многочисленная группа, в которую входят 43 субъекта РФ с 53,9% населения страны, составляет 2-й тип. Это урбанизированные промышленные, так называемые «базовые» регионы страны, в которых производительность труда (ВРП на 1 занятого), фондовооруженность и удельные инвестиции («экономическая мощь») значительно больше, чем в регионах 1-го типа, но ниже среднероссийских показателей. Здесь также, как и в пределах 1-го типа, существует определенное число «дотационных» регионов, но есть также и «доноры» федерального бюджета. В данной группе средняя доля городского населения составляет 72,9%, что близко к среднероссийским 74,9%, причем здесь проживает более половины всех горожан страны. Уровень занятости в сфере услуг здесь составляет 63,7%, а в прогрессивных отраслях - 64,4%, что выше показателей 1-го типа, но ниже, чем в среднем по РФ.
Парад экономических лидеров открывают 10 регионов 3-го типа, расположенных по преимуществу в северных и восточных частях страны, то есть, в зоне Севера. Здесь сосредоточено всего 4,7% общей численности населения, но производится 14,0% суммарного ВРП, эти регионы в основном являются «донорами» федерального бюджета. Их специфика - ориентация на добывающую промышленность и практическое отсутствие сельского хозяйства, для которого нет природных условий. В городах проживает 80,1% населения, что также связано с природно-климатическими условиями. Средний уровень занятости в сфере услуг здесь составляет 61,3%, а в прогрессивных отраслях - 61,5%, что несколько меньше, чем в регионах других типов. И то, и другое является результатом доминирования добывающей промышленности. Таким образом, регионы 3-го типа, экономически эффективные с
точки зрения производительности труда и являющиеся донорами федерального бюджета, в силу своей отраслевой ориентации формально не входят в число структурно-прогрессивных.
Наиболее прогрессивными в структурном отношении являются четыре столичных региона, отнесенные к 4-му типу. Суммарно в г. Москве, Московской области, г. Санкт-Петербурге и Ленинградской области проживает 20,0% населения страны, которые производят 34,8% общего ВРП. В среднем столичные регионы отдают в бюджетную систему страны больше, чем получают из нее, то есть являются «донорами». Поскольку в пределах данного типа находятся крупнейшие мегаполисы, уровень урбанизации здесь составляет 91,4%. Будучи лидерами постиндустриального развития страны эти регионы имеют уровень занятости в сфере услуг 72,8%, а в прогрессивных отраслях -69,7%.
ВЫВОДЫ
Результаты исследования показывают: индексы качества структурных сдвигов ИКС могут быть встроены в систему мониторинга социально-экономической ситуации в субъектах РФ. Перспективным направлением анализа социально-экономической ситуации в регионах может стать формирование комплекса показателей, характеризующих валовой региональный продукт, основные фонды, инвестиции, состав и динамику населения в сопоставлении со структурой занятости и индексами качества структурных сдвигов. Разработанная на основе такого сопоставления типология регионов РФ может использоваться для мониторинга, анализа, прогнозирования основных социально-экономических процессов на территории страны, а также быть полезной для студентов, изучающих экономику труда, региональную экономику и экономическую географию.
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. Гневашева В.А., Топилин А.В., Воробьева О.Д. Процесс воспроизводства трудовых ресурсов в современной России: монография. Москва: Проспект, 2023. 200 с.
2. Локтюхина Н.В. Социально-экономические основы рынка труда. Теория и практика. М.: Изд. СГУ, 2011. 268 с.
3. Новикова И.В. Регулирование занятости населения на Дальнем Востоке Российской Федерации. Монография. М.: RUScience, 2017. 357 с.
4. Решетова У.Р. Анализ структуры российской экономики на современном этапе // Научное обозрение. Экономические науки. 2019;(3):26-30.
5. Социально-демографическое развитие села: Регион. анализ / [И. И. Беленькая, С. М. Бородкин, Т. И. Заславская и др.]; Под. ред. Т. И. Заславской, И. Б. Мучника. Москва: Статистика, 1980. 343 с.
6. Федоров Г.М. Геодемографическая типология / Под ред. Н.Т. Агафонова. - Ленинград: Изд-во ЛГУ, 1985. 152 с.
7. Зубаревич Н.В. Региональная дифференциация основных показателей социального развития. // География. 1998;(33):3-5.
8. Кашепов А.В., Трубин В.В., Утинова С.С. Рынок труда в России: проблемы формирования и регулирования. Под ред. К.И. Микульского. М.: Издательство «Наука», 1995. 95 с.
■
9. Кашепов А.В. Методология анализа, прогнозирования и регулирования конъюнктуры рынка труда. Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора экономических наук. Москва, ИМЭИ, 1999., С. 204-206.
10. Кашепов А.В. Структура занятости в экономике по видам деятельности и основным профессиональным группам. Социально-трудовые исследования. 2020;(1):19-30.
11. Кашепов А.В. Отраслевая структура занятости населения в регионах России // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2024;3(3):396-404.
12. Кулаичев А.П. Методы и средства анализа данных в среде Windows Stadia. М.: Информатика и компьютеры, 1999. 340 с.
REFERENCES
1. Gnevasheva V.A., Topilin A.V., Vorobyova O.D. The process of reproduction of labor resources in modern Russia: Monograph. Moscow: Prospekt; 2023. 200 p. (In Russ.).
2. Loktyukhina N.V. Socio-economic foundations of the labor market. Theory and practice. M.: Publishing House of SSU; 2011. 268 p. (In Russ.).
3. Novikova I.V. Regulation of employment in the Far East of the Russian Federation. Monograph. M.: RUScience; 2017. 357 p. (In Russ.).
4. Reshetova U.R. Analysis of the structure of the Russian economy at the present stage. Scientific Review. Economic Sciences. 2019;(3):26-30. (In Russ.).
5. Belenkaya I.I., Borodkin S.M., Zaslavskaya T.I. Socio-demographic development of the village: The region. analysis. Edited by T. I. Zaslavskaya, I. B. Muchnik. Moscow: Statistics; 1980. 343 p. (In Russ.).
6. Fedorov G.M. Geodemographic typology. Edited by N.T. Agafonov. Leningrad: LSU Publishing House; 1985. 152 p. (In Russ.).
7. Zubarevich N.V. Regional differentiation of the main indicators of social development. Geography. 1998;(33):3-5. (In Russ.).
8. Kashepov A.V., Trubin V.V., Utinova S.S. The labor market in Russia: problems of formation and regulation. Edited by K.I. Mikulsky. M.: Nauka Publishing House; 1995. 95 p. (In Russ.).
9. Kashepov A.V. Methodology of analysis, forecasting and regulation of labor market conditions. Abstract of the dissertation for the degree of Doctor of Economics. Moscow, IMEI; 1999. 204-206 pp. (In Russ.).
10. Kashepov A.V. The structure of employment in the economy by type of activity and main professional groups. Social and Labor Research. 2020;(1):19-30. (In Russ.).
11. Kashepov A.V. The sectoral structure of employment in the regions of Russia. Bulletin of the Altai Academy of Economics and Law. 2024;(3-3):396-404. (In Russ.).
12. Kulaichev A.P. Methods and means of data analysis in the Windows Stadia environment. M.: Informatics and computers; 1999. 340 p. (In Russ.).
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРЕ / ABOUT THE AUTHOR
Алексей Владимирович Кашепов - доктор экономических наук, профессор, главный научный сотрудник Института демографических исследований Федерального научно-исследовательского социологического центра Российской академии наук (ИДИ ФНИСЦ РАН), Москва, Россия
Aleksei V. Kashepov - Dr. Sci. (Econ.), Professor, Chief Researcher, Institute of Demographic Research of the Federal Research Sociological Center of the Russian Academy of Sciences (IDI FNISC RAS), Moscow, Russia https://orcid.org/0000-0003-1348-0093 avkash@list.ru
Конфликт интересов: автор заявляет об отсутствии конфликта интересов. Conflicts of Interest Statement: The author has no conflicts of interest to declare.
Статья поступила в редакцию 13.06.2024; после рецензирования 13.08.2024, принята к публикации 14.08.2024. Автор прочитал и одобрил окончательный вариант рукописи.
The article was submitted on 13.06.2024; revised on 13.08.2024 and accepted for publication on 14.08.2024. The author read and approved the final version of the manuscript.
