Spatial distribution of human resources: education and labor spheres

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

The article discusses current issues of the formation and use of human resources in Russia. The purpose of the study is to identify the parameters of the spatial relationship between the received vocational education and employment in the acquired specialty. The object of the study is the relationship between two spheres of social space: 1) the sphere of education, where the choice of a future specialty and the receipt of vocational education at various levels is fixed, and 2) the sphere of employment, which corresponds or does not correspond to the specialty obtained, and depending on this affects the achievability of the task of human resource development. The empirical basis for the study was data from Rosstat, job search platforms, and sociological surveys from Russian Public Opinion Research Center (VCIOM). There is presented the dynamics (2006–2021) of the Russians’ ideas regarding the relationship between the prestige of professions and their profitability. The correspondence of the work performed by Russians with the acquired professional skills was analyzed (by type of settlement and level of education). The conclusion is drawn: the knowledge and skills acquired in the process of education and consolidation of a certain professional level in a specific specialty are either implemented in the economy and contribute to the further formation of human resources (typical of large cities), or the existing knowledge is not used due to employment in the«wrong» specialty. The results obtained have both theoretical and practical significance for scientists, researchers and specialists who deal with the problem of discrepancy between the acquired specialty (as knowledge and skills, which are an essential part of human resources) and the actual work performed in the profession, as well as for various authorities that take part in solving problems of a social and economic nature, in particular: formation of target figures for admission to educational institutions and regulation of the labor market.

Sobre autores

Vyacheslav Lokosov

Institute of Socio-Economic Studies of Population of the FCTAS RAS

Email: vvlokos@yandex.ru
ORCID ID: 0000-0003-3656-2112
RAS Corresponding Member, Director Moscow, Russia

Aziza Yarasheva

Institute of Socio-Economic Studies of Population of the FCTAS RAS

Email: baktriana@rambler.ru
ORCID ID: 0000-0002-6041-7700
Doctor of Economics, Full Professor, Head of Laboratory Moscow, Russia

Svetlana Makar

Financial University under the Government of the Russian Federation

Email: svetwn@mail.ru
ORCID ID: 0000-0002-1681-8814
Doctor of Economics, Associate Professor, Leading Researcher Moscow, Russia

Bibliografia

  1. Макар, С. В. Постпандемийные результаты COVID-2019 для населения: региональные особенности и акценты адаптации пространственного развития / С. В. Макар // Самоуправление. — 2022. — № 5(133). — С. 559–562.
  2. Ярашева, А. В. Особенности экономического поведения населения в современной России: Монография / А. В. Ярашева, С. В. Макар, С. Б. Решетников. — Beau Bassin : Lap Lambert, 2018. — 58 р. EDN: UUQLMA
  3. 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
  4. 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
  5. Иванова, Т. В. Взаимосвязь дефиниций «Человеческие ресурсы» и «Человеческий потенциал»/ Т. В. Иванова, М. В. Хабаке // Oeconomia et Jus. — 2017. — № 1. — С. 10–17. EDN: YHGZVL
  6. Шамаева, Е. Ф. О методических подходах к моделированию качества жизни / Е. Ф. Шамаева // Уровень жизни населения регионов России. — 2021. — Т. 17. — № 1. — С. 87–101. doi: 10.19181/lsprr.2021.17.1.7; EDN: FASAEQ
  7. Федотов, А. А. Взаимосвязь между человеческим потенциалом и качеством жизни: результаты корреляционного анализа / А. А. Федотов // Народонаселение. — 2020. — Т. 23. — № 3. — С. 27–35. — doi: 10.19181/population.2020.23.3.3; EDN: KSBBAP
  8. Римашевская, Н. М. Человеческий и трудовой потенциал российских регионов / Н. М. Римашевская, Л. А. Мигранова, М. С. Токсанбаева // Народонаселение. — 2014. — № 3. — С. 106–119. EDN: SZIQHZ
  9. Локосов, В. В. Региональная дифференциация показателей человеческого потенциала / В. В. Локосов, Е. В. Рюмина, В. В. Ульянов // Экономика региона. — 2015. — № 4. — C. 185–196. doi: 10.17059/2015-4-15; EDN: UYGHAR
  10. Аксёнов, С. Г. Развитие человеческих ресурсов: социальное и культурное значение / С. Г. Аксёнов, И. Н. Губайдуллина // Юридическая наука: история и современность. — 2022. — № 8. — С. 22–27. EDN: BIYEUV
  11. Гаврилова, А. Ю. Оплата труда как один из ключевых элементов управления человеческими ресурсами/ А. Ю. Гаврилова, Н. С. Хомутинникова, И. В. Шамрина // Вестник Тульского филиала Финуниверситета. — 2020. — № 1. — С. 469–471. EDN: LKKFGN
  12. Nosova, S. Digitalization as a New Paradigm of Economic Progress / S. Nosova, A. Norkina, S. Makar [и др.] // Studies in Computational Intelligence. — 2022. — Vol. 1032 SCI. — P. 344–354. EDN: CIYKYM
  13. Delev, J. Legal aspects of the manners of holding shareholders’ assemblies in the conditions of COVID-19 pandemic / J. Delev, M. Najdova // Balkan Social Science Review. — 2021. — Vol. 18. — P. 49–67.
  14. Скворцова, Е. Е. Интерпретация показателей цифровизации российской системы общего образования / Е. Е. Скворцова // Народонаселение. — 2023. — Т. 26. — № 2. — С. 102–113. doi: 10.19181/population.2023.26.2.9. EDN: XLFRNG
  15. Макар, С. В. Оценка и пространственные закономерности развития инновационной деятельности в регионах России / С. В. Макар, А. М. Носонов // Экономика. Налоги. Право. — 2017. — № 4. — С. 96–106. EDN: ZQOIAB
  16. Ярашева, А. В. Влияние демографических факторов на трудовой потенциал регионов Дальнего Востока / А. В. Ярашева, С. В. Макар // Экономика. Налоги. Право. — 2019. — № 2. — С. 103–114. doi: 10.26794/1999-849X-2019-12-2-103-114; EDN: CNVJMV
  17. Никитина, Е. А. Анализ социально-экономического расслоения в российском обществе в условиях цифровизации экономики / Е. А. Никитина, Е. А. Мелай, А. В. Сергеева // Самоуправление. — 2022. — № 5(133). — С. 628–631.
  18. Крошилин, С. В. Востребованность образовательных услуг контрагентами рынка / С. В. Крошилин, Ж. К. Леонова, Е. И. Медведева. — Коломна : Московский государственный социально-гуманитарный институт, 2015. — 311 с. EDN: VQYPBH

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML


Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional.

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».