Региональные диспропорции в оплате труда: социально-экономический анализ на примере Северо-Западного федерального округа

Обложка

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Исследование региональных диспропорций в оплате труда имеет особую актуальность в условиях пространственной поляризации, характерной для России. На примере Северо-Западного федерального округа (СЗФО), объединяющего промышленные центры и депрессивные территории, в исследовании рассматриваются региональные диспропорции в заработной плате в условиях макроэкономических шоков 2020–2023 гг. Показано, что общий рост номинальных показателей зарплаты в СЗФО сопровождался усилением межрегионального неравенства. Выявлены противоречия в динамике цены труда, заключающиеся в устойчивом росте номинальных доходов на фоне сохранения низкой покупательной способности заработной платы, усиления гендерного неравенства в промышленно развитых регионах округа, а также сохранения масштабов бедности работающего населения.

Об авторах

Г. Белехова

ФГБУН Вологодский научный центр Российской академии наук

Email: belek-galina@yandex.ru
г. Вологда, Российская Федерация

Список литературы

  1. Бобков В.Н., Вередюк О.В. Дестандартизация занятости: вызов или решение? // Уровень жизни населения регионов России. 2024. Т. 20. № 2. С. 196–210. doi: 10.52180/1999-9836_2024_20_2_5_196_210.
  2. Бобков В.Н., Одинцова Е.В. Влияние уровня заработной платы на качество занятости и экономическую устойчивость домохозяйств // Федерализм. 2024. № 29 (1). С. 77–95. doi: 10.21686/2073-1051-2024-1-77-95.
  3. В СКФО зафиксирован минимальный разрыв между зарплатами мужчин и женщин // РБК. URL: https://kavkaz.rbc.ru/kavkaz/freenews/6656e4289a79476e87797fdb (дата обращения: 11.03.2025).
  4. Г ришин Д.В., Кедровская А.В. Анализ влияния факторов социально-экономического развития на уровень среднемесячной реальной заработной платы регионов России // Математическое и компьютерное моделирование в экономике, страховании и управлении рисками. 2019. № 4. С. 44–49.
  5. Единая межведомственная информационно-статистическая система (ЕМИСС). URL: https://fedstat.ru/ (дата обращения: 05.03.2025).
  6. Индикаторы достойного труда // Росстат. URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/ind_dtr_2024.xlsx (дата обращения: 05.03.2025).
  7. Капелюшников Р.И. Кривая Бевериджа: что она говорит о ситуации на российском рынке труда? // Журнал Новой экономической ассоциации. 2024. № 4 (65). С. 246–258. doi: 10.31737/22212264_2024_4_246-258.
  8. Лукьянова А.Л. Централизация и регионализация минимальных заработных плат: российский опыт (2016–2022 годы): препринт WP3/2022/06. М. Изд. дом Высшей школы экономики, 2022. 24 с. URL: https://wp.hse.ru/data/2022/08/02/1662337562/WP3_2022_06.pdf (дата обращения: 11.03.2025).
  9. Лытнев Н.Н., Золкин А.Л., Мариен Л.С., Першукова Л.А. Стратегический анализ реальной и номинальной заработной платы в контексте изменения уровня жизни населения // Экономика и управление: проблемы, решения. 2024. Т. 12. № 11. С. 122–132. doi: 10.36871/ek.up.p.r.2024.11.12.013.
  10. Минимальный размер оплаты труда (подготовлено экспертами компании «Гарант») / Гарант. URL: https://base.garant.ru/10180093/ (дата обращения: 05.03.2025).
  11. Орлова И.В., Филонова Е.С. Анализ и прогнозирование номинальной заработной платы населения Российской Федерации с учетом ее региональной дифференциации // Фундаментальные исследования. 2021. № 5. С. 67–74. doi: 10.17513/fr.43040.
  12. Разумов А.А., Селиванова О.В. Основные причины и характеристики бедности работающего населения // Социально-трудовые исследования. 2023. № 52 (3). С. 68–79. doi: 10.34022/2658-3712-2023-52-3-68-79.
  13. Росстат. 2023. Приложение к сборнику «Труд и занятость в России. 2023» (информация в разрезе субъектов Российской Федерации). URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13210 (дата обращения: 05.03.2025).
  14. Росстат. 2023. Сведения о заработной плате работников в организациях по категориям персонала и профессиональным группам (информационно-аналитические материалы). URL: https://rosstat.gov.ru/compendium/document/60671 (дата обращения: 05.03.2025).
  15. Росстат. 2024. Приложение к сборнику «Регионы России. Социально-экономические показатели». Социально-экономические показатели по субъектам Российской Федерации. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/47652 (дата обращения: 05.03.2025).
  16. Сарычева Т.В. Статистический анализ уровня и динамики заработной платы в Республике Марий Эл // Инновационное развитие экономики. 2019. № 6 (54). С. 247–255.
  17. Устинова К.А. Минимальная заработная плата как институт рынка труда // Проблемы развития территории. 2010. № 6 (52). С. 94–98.
  18. Kapeliushnikov R.I. The Russian labor market: Long-term trends and short-term fluctuations // Russian Journal of Economics. 2023. Vol. 9. No. 3. P. 245–270. doi: 10.32609/j.ruje.9.113503.

© Российская академия наук, 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».