Пространственное распределение человеческих ресурсов: сферы образования и труда

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье рассматриваются актуальные вопросы формирования и использования человеческих ресурсов в России. Цель исследования — выявить параметры пространственной взаимосвязи между полученным профессиональным образованием и трудоустройством по обретённой специальности. Объект исследования — соотношение двух сфер социального пространства: 1) сферы образования, где происходит фиксация выбора будущей специальности и получение профессионального образования разного уровня и 2) сферы трудоустройства, которая соответствует, либо не соответствует полученной специальности, и в зависимости от этого влияет на достижимость задачи развития человеческих ресурсов. Эмпирической базой исследования послужили данные Росстата, данные платформ по поиску работы, социологических опросов ВЦИОМ. Показана динамика (2006–2021 гг.) представлений россиян относительно соотношения престижности профессий и их доходности. Проанализировано соответствие выполняемой россиянами работы полученным профессиональным навыкам: когда знания и навыки полученные в процессе образования и закрепления определённого профессионального уровня по конкретной специальности либо реализуются в экономике и способствуют дальнейшему формированию человеческих ресурсов (в большей степени характерно для крупных городов), либо не происходит применения имеющихся знаний в виду трудоустройства по «чужой» специальности. Полученные результаты имеют как теоретическое, так и практическое значение для учёных, исследователей и специалистов, которые занимаются проблемой несоответствия полученной специальности (как знаний и навыков, являющихся существенной частью человеческих ресурсов) и реальной выполняемой работой по профессии, а также для различных органов власти, принимающих участие в решении вопросов социального и экономического характера, в частности: формирования контрольных цифр приёма в учебные заведения и регулирования рынка труда.

Об авторах

Вячеслав Вениаминович Локосов

Институт социально-экономических проблем народонаселения имени Н. М. Римашевской ФНИСЦ РАН

Email: vvlokos@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-3656-2112
член-корр. РАН, директор Москва, Россия

Азиза Викторовна Ярашева

Институт социально-экономических проблем народонаселения имени Н. М. Римашевской ФНИСЦ РАН

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

Светлана Владимировна Макар

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

Email: svetwn@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-1681-8814
д.э.н., ведущий научный сотрудник Москва, Россия

Список литературы

  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

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».