Labor productivity: features of differentiation of the socio-economic space of the Far Eastern macroregion

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Sustainable economic growth and spatial development are extremely important for Russia at the present time in the context of external processes of turbulence and instability. Labor productivity is one of the key parameters of growth and development not only at the national level, but also at the subnational level. The need and possibility of raising it by increasing the human capital of Russian regions is obvious. The purpose of this article is to identify the features of differentiation of the socio-economic space of the Far Eastern macroregion (FEFD) based on The regional and sectoral differences in labor productivity, taking into account the parameters of human capital for the purpose of effective public administration in order to achieve national goals in accordance with the Decree of the President of the Russian Federation of 05/07. 2024 No. 309 — realization of human potential, advanced training of personnel for priority sectors of the economy, sustainable and dynamic economy. The information base for the study consisted of publications by mainly Russian scientists, statistical data and information and analytical sources. The authors used methodology of spatial analysis, methods — content analysis, statistical, comparative analysis, expert assessment and others. There were identified macroregional features and regional accents on the basis of studying the dynamics of regional labor productivity indicators in the Far Eastern macroregion for the period 2018–2022, including. by groups of economic activities. The source of increased labor productivity as a factor of economic and social development at all spatial levels, including macro- and meso-regional: human capital (the employed with higher education) is emphasized. The macro-regional core of the transformation of human potential into human capital is identified — Primorsky Krai. Application of the results obtained is advisable within the framework of public administration programs and projects concerning scientific and technological development of the regions of the Far Eastern Federal District, which is a geopolitical and geo-economic priority for Russia.

About the authors

Svetlana V. Makar

Financial University under the Government of the Russian Federation

Email: svetwn@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-1681-8814
SPIN-code: 4310-0893
Doctor of Economics, Chief Researcher Moscow, Russia

Aziza V. Yarasheva

ISESP FCTAS RAS

Email: baktriana@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0002-6041-7700
SPIN-code: 4700-6733
Doctor of Economics, Professor, Head of laboratory Moscow, Russia

References

  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

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a 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».