Assessment of the Qualification Structure of the Employed Population in the Arctic Regions of Russia

封面

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

Innovative activity of enterprises, development of the regional economy and human potential are associated with the dynamics of the number of skilled and unskilled workers. The article analyzes the qualification composition of the employed population in the Arctic regions of Russia and the structure of employees by professional groups in these regions. The share of specialists with the highest level of qualification in the Arctic regions is smaller than the national average, but their number tends to grow, in contrast to the number and share of unskilled workers, which is decreasing.

作者简介

A. Nanavyan

Central Economic and Mathematical Institute

Email: ashchenn@mail.ru
Moscow, Russian Federation

参考

  1. Струмилин С. Г. Проблемы экономики труда. Москва: Наука, 1982. 472 с.
  2. Толочек В.А. Профессиональный отбор: парадигмы ХХ и ХХI столетий. Часть вторая // Организационная психология. 2022. Т. 12. № 1. С. 228–247. doi: 10.17323/2312-5942-2022-12-1-228-247.
  3. Weber E. Industrie 4.0: Wirkungen auf den Arbeitsmarkt und politische Herausforderungen [Industry 4.0.:implications for the labor market and political challenges]. Zeitschrift für Wirtschaftspolitik. Vol. 65. Is. 1. P. 66–74.
  4. Хохлова М.Г. Профессиональная мобильность рабочей силы в России. Анализ и прогноз // Журнал ИМЭМО РАН. 2022. № 4. С. 74–83. doi: 10.20542/afij-2022-4-74-83.
  5. Вишневская Н.Т., Зудина А.А. Профессиональная структура рабочей силы в странах Европы: о чем свидетельствуют прогнозы? // Вестник международных организаций. 2017. Т. 12. № 4.
  6. Профессии на российском рынке труда: аналит. доклад НИУ ВШЭ / отв. ред. Н.Т. Вишневская; Нац. Исслед. Ун-т «Высшая школа экономики». М.: Изд. дом Высшей школы экономики. 2017. 159 с.
  7. Соболева И. Сфера образования постсоветской России в зеркале потребностей населения и рынка труда // Общество и экономика. 2024. № 7–8, С. 41–56. doi: 10.31857/S0207367624070033, EDN: BAKBFW.
  8. David H. Autor. Why Are There Still So Many Jobs? The History and Future of Workplace Automation / Journal of Economic Perspectives. Vol. 29. Num. 3. Summer 2015. Р. 3–30. doi: 10.1257/jep.29.3.3.
  9. Терехов А.И. О развитии арктических исследований через призму наукометрии // Экономика региона. 2024. № 20 (2). С. 353–368. URL: https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2024-2-21.
  10. Долгова И.Н., Коровкин А.Г, Синица А.Л. Макроэкономическая оценка состояния рынков труда европейской части Российской Арктики после 2013 г. // Проблемы прогнозирования. 2023. № 1. С. 117–128. doi: 10.47711/0868-6351-196-117-128.
  11. Митрошина М.Н. Проблемы занятости населения моногородов Арктической зоны Российской Федерации // Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. ISSN 1999-2645. № 3 (59). Номер статьи: 5902. Дата публикации: 02.07.2019. URL: https://eee-region.ru/article/5902/
  12. Смиренникова Е.В., Проворова А.А., Уханова А.В., Губина О.В., Воронина Л.В. Детерминанты демографических процессов в Российской Арктике: факторный анализ // Арктика: экология и экономика. 2022. Т. 12. № 4. С. 585–597. doi: 10.25283/2223-4594-2022-4-585-597.
  13. Обследование рабочей силы. 2018–2024 / Статистический бюллетень М.: Росстат, 2018–2024.
  14. Нанавян А.М. Оценка экономической нагрузки на население и занятость в регионах России // Общество и экономика. 2023. № 7. С. 22–36. doi: 10.31857/S020736760026571-7.
  15. International Labour Organization. ILOSTAT. URL: https://ilostat.ilo.org/
  16. Смиренникова Е.В., Воронина Л.В., Уханова А.В. Оценка демографического потенциала арктических регионов Российской Федерации в контексте инновационного развития // Арктика: экология и экономика. 2021. Т. 11. № 1. С. 19–29. doi: 10.25283/2223-4594-2021-1-19-29.
  17. Пилясов А.Н. И последние станут первыми: северная периферия на пути к экономике знания. Москва: Либроком. 2009. 54 с.
  18. Фаузер В.В., Смирнов А.В. Многомерная демография: новый подход к оценке человеческих ресурсов российского Севера // Экономика региона. 2024. № 20 (2). С. 395–411. URL: https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2024-2-4.
  19. О численности и потребности организаций в работниках по профессиональным группам // Росстат. М., 2018–2024.
  20. Афанасьев М.Ю., Гусев А.А., Нанавян А.М. Оценка профессиональной структуры занятого населения в российских регионах на основе концепции экономической сложности // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2023. Т. 16. № 6. С. 91–107. doi: 10.15838/esc.2023.6.90.5
  21. Доклад о ключевых аспектах социально-экономического развития субъектов и муниципальных образований Арктической зоны Российской Федерации / Межрегиональная общественная ассоциация полярников. 2024. URL: https://www.aspolrf.ru/upload/2024/doklad-2024/ASPOL-Doklad2024.pdf

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».