Employment Prospects for the Population of Russia Along the Center-Periphery Axis (the Case of Vologda Region)

Cover Page

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Modern global trends are increasingly penetrating into all areas of human activity, and in particular in the world of work. However, the impact of these processes and capacity to adapt to their influence are significantly differentiated depending on the scale of the territory. The article analyzes the employment prospects of the population of the model area of Russia along the center-periphery axis. The information base is represented by official statistics and monitoring data on the quality of labor potential of the Vologda region population. Using the agglomeration approach, the authors show that, despite the external stability of employment, there are still unresolved problems that increase the intraregional disproportions. It is defined that the factors, in some way or another associated with employment (lack of opportunities for seeking jobs and quality education, low wages), largely influence the attractiveness of territories, and their importance increases moving from the cores of the agglomeration to the periphery. This in turn imposes restrictions not only on the possibilities of professional fulfillment, but also on life support processes, which explains population movements from remote areas to more attractive settlements in terms of employment. At the same time, the desire of people to improve their situation also differs depending on location. The population of the agglomeration is more willing to master new knowledge, technologies and patterns of behavior, while the residents of the periphery are inclined to implement entrepreneurial intentions.

About the authors

Andrei V. Popov

Vologda Research Center of RAS

Russian Federation, Vologda

Tatiana S. Soloveva

Vologda Research Center of RAS

Russian Federation, Vologda

References

  1. Былков В.Г. Социально-экономические предпосылки трансформации рынка труда в условиях введения беспрецедентных санкций // Экономика труда. 2022. Т. 9. № 10. С. 1489–1508. doi: 10.18334/et.9.10.116407.
  2. Ворошилов Н.В. Развитие городских агломераций на территории Европейского Севера России // Федерализм. 2021. Т. 26. № 4(104). С. 54–74. doi: 10.21686/2073-1051-2021-4-54-74.
  3. Гимпельсон В.Е., Капелюшников Р.И., Шарунина А.В. Низкооплачиваемые рабочие места на российском рынке труда: есть ли выход и куда он ведет? // Экономический журнал Высшей школы экономики. 2018. № 22(4). С. 489–530. doi: 10.17323/1813-8691-2018-22-4-489-530.
  4. Зубаревич Н.В. Неравенство регионов и крупных городов России: что изменилось в 2010-е годы? // Общественные науки и современность. 2019. № 4. С. 57–70. doi: 10.31857/S086904990005814-7.
  5. Капелюшников Р.И. Анатомия коронакризиса через призму рынка труда. Вопросы экономики. 2022. № 2. С. 33–68. doi: 10.32609/0042-8736-2022-2-33-68.
  6. Катанандов С.Л., Межевич Н.М., Солодилов В.В. «Сельские агломерации» и «сельские ассоциации населенных пунктов» – возможные направления развития местного самоуправления на Северо-Западе России // Управленческое консультирование. 2021. № 9. С. 9–17. doi: 10.22394/1726-1139-2021-9-9-17.
  7. Коломак Е.А. Межрегиональное неравенство в России: экономический и социальный аспект // Пространственная экономика. 2010. № 1. С. 26–35.
  8. Короленко А.В. Пространственные трансформации территорий России: тенденции и региональные различия расселения // Проблемы развития территории. 2023. № 27(1). С. 47–75. doi: 10.15838/ptd.2023.1.123.4.
  9. Костенко Е.П. Трансформация роли и функций HR в условиях новых экономических вызовов // Journal of Economic Regulation (Вопросы регулирования экономики) 2021. №12(4). С. 94–109. doi: 10.17835/2078-5429.2021.12.4.094-109.
  10. Локосов В.В., Рюмина Е.В., Ульянов В.В. Региональная дифференциация показателей человеческого потенциала // Экономика региона. 2015. № 4 (44). С. 185–196. doi: 10.17059/2015-4-15.
  11. Лушникова О.Л. Трудовое поведение жителей удаленных сел Хакасии // Социологические исследования. 2023. № 3. С. 129–134. doi: 10.31857/S013216250022135-1.
  12. Попов А.В., Соловьева Т.С. Трансформация занятости в России в ракурсе межстрановых сравнений // Народонаселение. 2023. Т. 26. № 1. С. 110–122. doi: 10.19181/population.2023.26.1.9.
  13. Российский рынок труда: тенденции, институты, структурные изменения / Под общ. ред. В.Е. Гимпельсона, Р.И. Капелюшникова, С.Ю. Рощина. М.: ЦСР, 2017.
  14. Российское общество: трансформации в региональном дискурсе (итоги 20-летних измерений) / Под науч. рук. М.К. Горшкова, В.А. Ильина. Вологда: ИСЭРТ РАН, 2015.
  15. Сарайкин В.А., Никулина Ю.Н., Янбых Р.Г. Субъективное благополучие сельских жителей в России: факторы и их значимость // Экономическая социология. 2023. Т. 24. № 1. С. 71–105. doi: 10.17323/1726-3247-2023-1-71-105.
  16. Baumont C., Ertur C., Le Gallo J. Spatial analysis of employment and population density: the case of the agglomeration of Dijon 1999 // Geographical Analysis. 2014. Vol. 36. P. 146–176. doi: 10.1111/j.1538-4632.2004.tb01130.x.
  17. Dauth W. Agglomeration and regional employment dynamics // Papers in Regional Science. 2013. Vol. 92. P. 419–435. doi: 10.1111/j.1435-5957.2012.00447.x.
  18. Fernandez R.M., Su C. Space in the study of labor markets // Annual Review of Sociology. 2004. Vol. 30 Р. 545–569. doi: 10.1146/annurev.soc.29.010202.100034.
  19. Holley D., Coulson K., Buckley C., Corradini E. Wellbeing in the workplace: exploring the VUCA approach // Journal of Learning Development in Higher Education. 2022. Vol. (25). doi: 10.47408/jldhe.vi25.954.

Copyright (c) 2023 Russian Academy of Sciences

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».