Эконометрический анализ рынка труда Северо-Кавказского региона

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Целью данного исследования является эконометрический анализ рынка труда Северо-Кавказского региона в Российской Федерации. В статье изучаются основные показатели, характеризующие рынок труда, такие как Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников по всему спектру организаций экономики в целом по субъектам хозяйствования, Реальная среднемесячная начисленная заработная плата работников, Доля численности работников, занятых на работах с вредными и/или опасными условиями труда в организациях, Индекс производительности труда, Уровень инновационной активности организаций, Степень износа основных фондов по субъектам Российской Федерации РФ по всему спектру организаций, Индексы потребительских цен на все товары и услуги по предметам на конец периода, Число выпускников высших учебных заведений, оказывающие прямое влияние на уровень безработицы и рабочей силы региона. Актуальность выбранной тематики обусловлена изучением роли данных показателей в анализе деятельности региона в экономическо-социальном ключе. Структура статьи предусматривает последовательное изложение результатов анализа каждой из моделей, оценку их адекватности и объясняющей способности, а также интерпретацию полученных результатов моделирования. Особое внимание уделено тому, как изменения в экономических показателях и политике могут влиять на рынок труда и уровень безработицы в регионе. В завершение сформулированы выводы по итогам исследования и предложены рекомендации для стимулирования экономического роста и снижения безработицы в Северо-Кавказском федеральном округ округе.

Об авторах

Руслан Батразович Дзгоев

АТБ Банк

Email: rusdzgoev@yandex.ru

специалист по работе с крупными иностранными клиентами

Россия, Москва

Лев Андреевич Красулин

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации; ОАО «Норси-транс»

Email: l.a.krasulin@gmail.com
SPIN-код: 7137-8206

факультет информационных технологий и анализа больших данных, специалист службы технической поддержки

Россия, Москва; Москва

Илона Владимировна Трегуб

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

Автор, ответственный за переписку.
Email: itregub@fa.ru
ORCID iD: 0000-0001-7329-8344
SPIN-код: 2192-9453
Scopus Author ID: 57189715735
ResearcherId: A-5855-2017

доктор экономических наук, профессор

Россия, Москва

Список литературы

  1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ekonomicheskiy-rost-severo-kavkazskogo-makroregiona-v-usloviyah-globalizatsii-indeks-usloviy-vneshney-torgovli-ekonometricheskaya (date of application: 31.03.2024).
  2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/srednesrochnyy-prognoz-ekonomicheskogo-rosta-severo-kavkazskogo-makroregiona-na-osnove-ols-metoda-i-panelnyh-dannyh (date of application: 31.03.2024).
  3. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/innovatsionnoe-razvitie-promyshlennosti-regiona-i-ego-rol-v-formirovanii-konkurentosposobnyh-proizvodstv (date of application: 31.03.2024).
  4. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/import-substitution-of-agricultural-products-as-a-factor-of-sustainable-development-the-north-caucasus-federal-district (date of application: 31.03.2024).
  5. Becker, G. S. (1964). Human capital: a theoretical and empirical analysis, with a special focus on education. University of Chicago Press.
  6. Blundell R. and Makurdi T. (1999). Labor supply: an overview of analytical materials. In O. Aschenfelter and D. Card (eds.), Handbook of Labor Economics (Volume 3A, 1559–1695).
  7. Gichiev N.S. Economic growth of the North Caucasian macroregion in the context of globalization: index of foreign trade conditions, econometric growth model // RPE. 2018. No.12 (98). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ekonomicheskiy-rost-severo-kavkazskogo-makroregiona-v-usloviyah-globalizatsii-indeks-usloviy-vneshney-torgovli-ekonometricheskaya (date of application: 03/31/2024).
  8. Gichev N.S. Medium-term forecast of economic development of the North Caucasian macrogroup based on the method and results of the analysis // RPPZ. 2021. No. 10 (132). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/srednesrochnyy-prognoz-ekonomicheskogo-rosta-severo-kavkazskogo-makroregiona-na-osnove-ols-metoda-i-panelnyh-dannyh (date of application: 03/31/2024).
  9. Idziev G. I., Tsapieva O. K., Esetova A.M. Innovative development of industry in the region and its role in the formation of competitive industries // PSE. 2012. No.2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/innovatsionnoe-razvitie-promyshlennosti-regiona-i-ego-rol-v-formirovanii-konkurentosposobnyh-proizvodstv (date of reference: 03/31/2024).
  10. Card, D. (1999). Directly-government influence on the results. In O. Aschenfelter and D. Card (eds.), «Handbook of Equestrian Labor» (Volume 3, 1801–1863). Elzevir.
  11. Mecherakova Zh.V., Skorkina N.V., Khalupovsky I.M. Import substitution of agricultural products as a factor of sustainable development of the North Caucasus Federal District // Economics and Business: theory and practice. 2018. No.7. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/import-substitution-of-agricultural-products-as-a-factor-of-sustainable-development-the-north-caucasus-federal-district (date of application: 03/31/2024).
  12. Pissarides, K. A. Theory of equilibrium unemployment. Publishing House of the Massachusetts Institute of Technology. 2000.
  13. Myaktinova T.A., Tregub I.V. Is it worth studying longer? Econometric assessment of the impact of education // Accounting and statistics. 2022. No. 4 (68). pp. 103–112.
  14. Tregub I.V. Development of economic tools for stabilizing the economy of the region: the experience of the Yaroslavl region // Management and politics. 2022. Vol. 1. No. 3. pp. 27–34.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Доверительный интервал для проверки адекватности модели 3.

Скачать (50KB)
3. Рис. 2. Доверительный интервал для проверки адекватности модели 4.

Скачать (50KB)
4. Рис. 3. Доверительный интервал для проверки адекватности модели 5.

Скачать (43KB)
5. Рис. 4. Доверительный интервал для проверки адекватности модели 6.

Скачать (46KB)


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».