Производительность труда: особенности дифференциации социально-экономического пространства Дальнего Востока России

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Устойчивый экономический рост и пространственное развитие особенно важны для России в настоящий период в условиях внешних процессов нестабильности. Производительность труда представляет собой один ключевых параметров роста и развития не только на национальном уровне, но и субнациональном. Очевидна потребность и возможность её повышения за счёт приращения человеческого капитала российских регионов. Целью статьи является выявление особенностей дифференциации социально-экономического пространства Дальневосточного макрорегиона (ДФО) на основе территориальных и деятельностных (отраслевых) различий производительности труда с учётом параметров значимости человеческого капитала в целях эффективного государственного управления для достижения национальных целей, соответствующих Указу Президента РФ от 07.05. 2024 года № 309: реализация человеческого потенциала, повышение квалификации кадров для приоритетных отраслей экономики, устойчивая и динамичная экономика. Информационной базой исследования стали публикации преимущественно российских учёных, статистические данные и информационно-аналитические источники. В исследовании применена методология пространственного анализа, методы — контент-анализа, статистического, сравнительного анализа, метод экспертного оценивания и другие. Выявлены макрорегиональные особенности и региональные акценты на основе исследования динамики региональных показателей производительности труда Дальневосточного макрорегиона за период 2018–2022 гг., в т.ч. по группам видов экономической деятельности. Повышение производительности труда рассмотрено как фактор устойчивого экономического роста на всех пространственных уровнях, в том числе макро- и мезорегиональном — среди занятого населения с высшим образованием. Выделено макрорегиональное ядро трансформации человеческого потенциала в человеческий капитал (Приморский край). Применение полученных результатов целесообразно в рамках осуществления программ и проектов государственного управления технологическим развитием регионов страны, повышения благополучия людей в ДФО, который представляет геополитический и геоэкономический приоритет России.

Об авторах

Светлана Владимировна Макар

Финансовый университет при Правительстве РФ

Email: svetwn@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-1681-8814
SPIN-код: 4310-0893
д.э.н., главный научный сотрудник Москва, Россия

Азиза Викторовна Ярашева

ИСЭПН ФНИСЦ РАН

Email: baktriana@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0002-6041-7700
SPIN-код: 4700-6733
д.э.н., проф., зав. лабораторией Москва, Россия

Список литературы

  1. Басовская, Е. Н. Влияние оплаты труда и дифференциации доходов населения на производительность труда в регионах России / Е. Н. Басовская, Л. Е. Басовский // Научные исследования и разработки. Экономика. — 2019. — Т. 7. — № 4. — С. 15–18. doi: 10.12737/article_5d53b2cd2ab7b5.00704502; EDN LSQKNC
  2. Ярашева, А. В. Региональные проблемы занятости населения: зарплатные притязания / А. В. Ярашева, С. В. Макар // Экономика. Налоги. Право. — 2018. — Т. 11. — № 3. — С. 94–106. doi: 10.26794/1999-849X-2018-11-3-94-106; EDN: XRGQCL
  3. Ярашева, А. В. Роль реабилитационно-образовательных учреждений в профессиональной подготовке и трудоустройстве инвалидов / А. В. Ярашева, О. А. Александрова, С. В. Макар // Народонаселение. — 2019. — № 3. — С. 146–161. doi: 10.24411/1561-7785-2019-00033; EDN: XTUEPD
  4. Воскобойников, И. Б. Рост производительности труда, структурные сдвиги и неформальная занятость в российской экономике / И. Б. Воскобойников, В. Е. Гимпельсон // Вопросы экономики. — 2015. — № 11. — С. 30–61. doi: 10.32609/0042-8736-2015-11-30-61; EDN UXMDAL
  5. Зотиков, Н. З. Рост производительности труда как условие повышения заработной платы / Н. З. Зотиков // Вестник Самарского государственного экономического университета. — 2022. — № 6(212). — С. 36–45. doi: 10.46554/1993-0453-2022-6-212-36-45; EDN: MCZPYZ
  6. Макар, С. В. К развитию методологии пространственного анализа: концепция ограниченной пространственной поляризации / С. В. Макар // Дискуссия. — 2024. — № 3(124). — С. 6–12. doi: 10.46320/2077-7639-2024-3-124-6-12; EDN NYPREU
  7. Екимова, Н. А. Факторы и резервы роста производительности труда в России: концепции и количественные оценки / Н. А. Екимова // Вестник УрФ У. Серия: Экономика и управление. — 2019. — Т. 18. — № 6. — С. 944–966. EDN SJDPJI
  8. Ярашева, А. В. Региональные особенности национального проекта «Здравоохранение»: потребность и доступность квалификационного роста медицинских работников / А. В. Ярашева, С. В. Макар // Экономика. Налоги. Право. — 2020. — Т. 13. — № 3. — С. 102–111. doi: 10.26794/1999-849X-2020-13-3-102-111; EDN: YXWGAR
  9. Макар, С. В. Потребительское поведение россиян: возможности и приоритеты / С. В. Макар, А. В. Ярашева // Народонаселение. — 2022. — Т. 25. — № 4. — С. 68–78. DOI: 10.19181/ population.2022.25.4.6; EDN: MONYFA
  10. Локосов, В. В. Пространственное распределение человеческих ресурсов: сферы образования и труда / В. В. Локосов, А. В. Ярашева, С. В. Макар // Народонаселение. — 2024. — Т. 27. — № 2. — С. 4–13. doi: 10.24412/1561-7785-2024-2-4-13; EDN ZCFFDY
  11. Макар, С. В. Пространственное развитие Дальнего Востока России: демографические и социально-экономические факторы / С. В. Макар, А. В. Ярашева, Ю. А. Симагин // Народонаселение. — 2021. — Т. 24. — № 1. — С. 117–130. doi: 10.19181/population.2021.24.1.11; EDN: BIREHT
  12. Ярашева, А. В. Влияние демографических факторов на трудовой потенциал регионов Дальнего Востока / А. В. Ярашева, С. В. Макар // Экономика. Налоги. Право. — 2019. — Т. 12. — № 2. — С. 103–114. doi: 10.26794/1999-849X-2019-12-2-103-114; EDN: CNVJMV
  13. Шнейдерман, И. М. Обеспеченность жильём жителей Дальнего Востока: статистический анализ / И. М. Шнейдерман, А. В. Ярашева, С. В. Макар // Вопросы статистики. — 2023. — Т. 30. — № 3. — С. 53–63. doi: 10.34023/2313-6383-2023-30-3-53-63; EDN: EZPOZD
  14. Рюмина, Е. В. Качественные характеристики населения и состояние экономики: анализ отдельных групп регионов России / Е. В. Рюмина // Народонаселение. — 2020. — Т. 23. — № 3. — С. 16–26. doi: 10.19181/population.2020.23.3.2; EDN: CLLZZL

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».