Эконометрический анализ безработицы и ее влияния на экономический рост Уральского федерального округа

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Одной из важнейших сфер, способных обеспечивать рост национальной экономики, является рынок труда. При этом различные федеральные округа Российской Федерации в силу уникальности своего географического и социально-экономического положения вносят неодинаковый вклад в развитие ситуации на рынке труда. Все это делает актуальным анализ процессов, протекающих на рынке труда, с выявлением ключевых факторов его развития. Цель статьи заключается в анализе безработицы в Уральском федеральном округе с выявлением ключевых факторов, оказывающих существенное влияние на ее динамику. Материалы и методы. Использована информационная база официальных данных Федеральной службы государственной статистики Российской Федерации. Авторами разработан комплекс эконометрических моделей на основе применения методов корреляционно-регрессионного анализа. Результаты. Выявлено, что на уровень безработицы региона оказывают влияние такие ключевые показатели, как заработная плата, платежеспособный спрос и инфляция. В целях обоснования доминантных факторов роста валового регионального продукта в Уральском федеральном округе сформулированы две исследовательские гипотезы, для доказательства которых применен набор из шести релевантных эконометрических моделей, позволивших получить оригинальные выводы и определить степень влияния анализируемых показателей на валовой региональный продукт и экономическое развитие отдельных регионов Уральского федерального округа. Выводы. Наиболее эффективными мерами снижения безработицы, ведущими к экономическому росту Уральского федерального округа, являются повышение заработной платы, сдерживание инфляции и стимулирование потребительского спроса посредством увеличения реальных доходов населения. Данные выводы рекомендуется учитывать при разработке социально-экономических проектов и программ в Уральском федеральном округе.

Об авторах

Илона Владимировна Трегуб

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

Автор, ответственный за переписку.
Email: itregub@fa.ru
Scopus Author ID: 57189715735
ResearcherId: A-5855-2017

доктор экономических наук, профессор, профессор кафедры бизнес-информатики

Россия, Москва

Лев Андреевич Красулин

ОАО «Норси-транс»

Email: l.a.krasulin@gmail.com
Scopus Author ID: 58742968000

специалист службы технической поддержки

Россия, Москва

Список литературы

  1. Borjas G. Labor economics. New York: McGraw-Hill, 1996. 469 с.
  2. Sapsford D., Tzannatos Z. The Economics of the Labour Market. London: Macmillan, 1993. 463 p.
  3. Fallon P., Verry D. The Economics of Labour Markets. London: Philip Allan, 1988. 288 p.
  4. Hamermesh D. S. Labor Demand. Princeton: Princeton University Press, 1993. 448 p.
  5. Blundell R., Macurdy T. Chapter 27 – Labor supply: A review of alternative approaches // Handbook of Labor Economics / Ed. by O. C. Ashenfelter, D. Card. Vol. 3, Part A. North Holland, 1999. P. 1559–1695. doi: 10.1016/S1573-4463(99)03008-4
  6. Михалкина Е. В., Скачкова Л. С. Обзор российских методик прогнозирования спроса и предложения труда и компетенций // Terra Economicus. 2014. Т. 12, № 4. С. 59–67. EDN TJHHSJ
  7. Сибирская Е. В., Михейкина Л. А. Оценка недоиспользования рабочей силы в регионах Российской Федерации // Федерализм. 2019. № 1 (93). С. 24–37. doi: 10.21686/2073-1051-2019-1-24-37. EDN DNYYEK
  8. Куленцан А. Л., Марчук Н. А. Региональное развитие: анализ и прогнозирование количества безработных в Южном федеральном округе // Вестник Марийского государственного университета. Серия: Сельскохозяйственные науки. Экономические науки. 2021. Т. 7, № 1 (25). С. 70–80. doi: 10.30914/2411-9687-2021-7-1-70-79. EDN NWZGUO
  9. Айвазян С. А., Березняцкий А. Н., Бродский Б. Е. Модели социально-экономических показателей в России // Прикладная эконометрика. 2018. № 3 (51). С. 5–32. EDN UZBFHY
  10. Becker G. S. Human capital: A theoretical and empirical analysis with special reference to education. University of Chicago Press, 1964. 412 p.
  11. Card D. Chapter 30 – The causal effect of education on earnings // Handbook of Labor Economics / Ed. by O. C. Ashenfelter, D. Card. Vol. 3, Part A. North Holland, 1999. P. 1801–1863. doi: 10.1016/S1573-4463(99)03011-4
  12. Строев В. В. Оценка влияния инвестиций в образование на экономическую стабильность регионов Российской Федерации // Вестник университета. 2024. № 2. С. 133–141. doi: 10.26425/1816-4277-2024-2-133-141. EDN ZJKLAP
  13. Куленцан А. Л., Марчук Н. А. Анализ динамики уровня безработного населения в возрасте 15–72 лет // Известия высших учебных заведений. Серия: Экономика, финансы и управление производством. 2019. № 4 (42). С. 77–82. EDN MYNNZH
  14. Демидова О. А. Пространственно-авторегрессионная модель для двух групп взаимосвязанных регионов (на примере восточной и западной части России) // Прикладная эконометрика. 2014. № 2 (34). С. 19–35. EDN SFODVD
  15. Пахомов А. В., Пахомова Е. А., Рожкова О. В. Эконометрическое моделирование занятости на основе отраслевой специфики // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2017. Т. 13, № 11 (356). С. 2018–2034. doi: 10.24891/ni.13.11.2018. EDN ZUCRYV
  16. Топилин А. В., Воробьева О. Д. Динамика и региональные особенности восстановления рынка труда в период COVID-19 // Экономика региона. 2023. Т. 19, № 1. С. 85–98. doi: 10.17059/ekon.reg.2023-1-7. EDN KPKUFE
  17. Подвойский Г. Л. Мировой рынок труда: последствия глобализации и кризиса // Финансы: теория и практика. 2015. № 4 (88). С. 132–138. doi: 10.26794/2587-5671-2015-0-4-132-138. EDN UHJRRJ
  18. Тихонова Н. Е., Каравай А. В. Влияние экономического кризиса 2014–2016 годов на занятость россиян // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2017. № 2 (138). С. 1–17. doi: 10.14515/monitoring.2017.2.01. EDN ZMQADN
  19. Говорова Н. В. Европейский рынок труда в условиях пандемической реальности // Современная Европа. 2020. № 7 (100). С. 67–78. doi: 10.15211/soveurope72020128139. EDN TLHAGS
  20. Вакуленко Е. С. Анализ связи между региональными рынками труда в России с использованием модели Оукена // Прикладная эконометрика. 2015. № 4 (40). С. 28–48. EDN VGSVVH
  21. Вакуленко Е. С., Гурвич Е. Т. Взаимосвязь ВВП, безработицы и занятости: углубленный анализ закона Оукена для России // Вопросы экономики. 2015. № 3. С. 5–27. doi: 10.32609/0042-8736-2015-3-5-27. EDN TKIMTL
  22. Ахундова О. В., Коровкин А. Г., Королев И. Б. Взаимосвязь динамики ВВП и безработицы: теоретический и практический анализ // Научные труды: Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН. 2005. Т. 3. С. 471–495. EDN KWODOL
  23. Трегуб И. В., Трегуб А. В. Методы анализа и планирования экономической динамики: монография. М.: КНОРУС, 2024. 186 c.
  24. Tregub I. V. Econometrics: Models of Real Systems: monograph. Moscow: PSTM, 2016. 164 p.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

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».