Preview

Вестник Сургутского государственного университета

Расширенный поиск

Поддерживающие технологические решения преодоления напряженности региональных рынков труда

https://doi.org/10.35266/2949-3455-2026-3-6

Содержание

Перейти к:

Аннотация

Современные региональные рынки труда в России характеризуются усиливающейся территориальной асимметрией, структурными дисбалансами и ростом фрикционной и долгосрочной безработицы. В этих условиях возрастает роль цифровых технологий как фактора трансформации механизмов функционирования рынка труда. Цель исследования состоит в оценке роли современных технологических решений в преодолении напряженности региональных рынков труда, а также определении механизмов их влияния на повышение эффективности занятости и адаптивности экономических систем. Задачи исследования связаны с изучением проблем региональных рынков труда, раскрытием особенностей современных технологических решений и их возможностей в преодолении напряженности региональных рынков труда; разработкой рекомендаций по использованию технологий для снижения структурных проблем региональных рынков труда в России. В работе использованы методы статистического анализа, включая сравнительный анализ региональных показателей, расчет коэффициента вариации для оценки дифференциации рынков труда, а также регрессионный анализ. Установлено наличие выраженной территориальной асимметрии рынка труда Центрального федерального округа, проявляющейся в значительном разрыве между ядром (Москва и Московская область) и периферийными регионами по уровню безработицы, длительности поиска работы и доле долгосрочной безработицы. Регрессионный анализ показал, что рост доли интернет-пользователей статистически значимо снижает длительность поиска работы и долю долгосрочной безработицы, а также увеличивает уровень участия населения в рабочей силе. Рынок труда Центрального федерального округа характеризуется структурными и фрикционными дисбалансами при относительно однородном уровне участия населения в экономической активности. Полученные результаты подтверждают необходимость комплексного внедрения цифровых технологий и институциональных механизмов для снижения региональных диспропорций и повышения эффективности функционирования рынка труда.

Для цитирования:


Пономарев С.В., Гладких Н.В., Акименко В.А., Кулаков С.А. Поддерживающие технологические решения преодоления напряженности региональных рынков труда. Вестник Сургутского государственного университета. 2026;14(3):69-82. https://doi.org/10.35266/2949-3455-2026-3-6

For citation:


Ponomarev S.V., Gladkikh N.V., Akimenko V.A., Kulakov S.A. Supportive technological solutions to issues of regional labor market. Surgut State University Journal. 2026;14(3):69-82. (In Russ.) https://doi.org/10.35266/2949-3455-2026-3-6

ВВЕДЕНИЕ

В условиях нарастающей глобальной нестабильности национальные экономики сталкиваются с усилением воздействия внешних шоков [1], включая политические, экономические и эпидемиологические факторы [2]. Геополитическая напряженность, экономические кризисы и последствия пандемии COVID-19 приводят к снижению устойчивости экономических систем [3], нарушению производственных и логистических цепочек, а также к изменению структуры спроса на труд [4].

В данных условиях рынок труда оказывается одной из наиболее чувствительных сфер экономики [5]. Под воздействием внешних факторов нестабильности происходит сокращение занятости в отдельных отраслях, перераспределение трудовых ресурсов и усиление неопределенности занятости [6]. При этом данные процессы носят неоднородный характер, что приводит к усилению региональной дифференциации и обострению диспропорций между территориальными рынками труда [7].

Особую значимость приобретает тот факт, что внешние шоки накладываются на уже существующие структурные проблемы региональных рынков труда [8]. К числу таких проблем относятся несоответствие профессионально-квалификационной структуры рабочей силы потребностям экономики, территориальные диспропорции занятости, ограниченная мобильность населения и информационная асимметрия [9]. В условиях нестабильности данные дисбалансы не только сохраняются, но и усиливаются, что снижает эффективность функционирования региональных экономик и ограничивает возможности их развития [10].

В этой связи возрастает необходимость поиска инструментов, способных повысить адаптивность и гибкость региональных рынков труда [11]. Одним из перспективных направлений выступает применение поддерживающих технологических решений, включающих цифровые платформы занятости, инструменты анализа данных, системы онлайн-обучения и дистанционной занятости [12]. Использование данных технологий позволяет расширить доступ населения к возможностям трудоустройства, снизить барьеры входа на рынок труда и повысить эффективность взаимодействия между работодателями и работниками [13–15].

Таким образом, в условиях внешней нестабильности технологические решения могут выступать важным инструментом смягчения напряженности региональных рынков труда, способствуя повышению их гибкости, устойчивости и сбалансированности.

Целью исследования является выявление и оценка роли современных технологических решений в преодолении напряженности региональных рынков труда, а также определение механизмов их влияния на повышение эффективности занятости и адаптивности экономических систем.

Задачи исследования связаны с изучением проблем региональных рынков труда, раскрытием особенностей современных технологических решений и их возможностей в преодолении напряженности региональных рынков труда; разработкой рекомендаций по использованию технологий для снижения структурных проблем региональных рынков труда в России.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Теоретическая основа исследования формируется несколькими взаимодополняющими научными подходами, объясняющими современные трансформации региональных рынков труда в условиях цифровизации, структурных дисбалансов и усиливающейся пространственной концентрации занятости.

Во-первых, фундаментальную основу составляет теория структурных дисбалансов рынка труда, согласно которой безработица и напряженность формируются не только вследствие макроэкономических колебаний, но и из-за несоответствия между структурой спроса и предложения труда, включая квалификационные и территориальные разрывы (И. В. Троцук и соавт. [16], Ф. И. Мирзабалаева и соавт. [17]; О. Г. Аркадьева [18]). В рамках данного подхода особое значение приобретает проблема долгосрочной безработицы как индикатора системной задержки рабочей силы вне экономической активности.

Во-вторых, исследование опирается на положения новой экономической географии (P. Krugman [19]), объясняющей пространственную концентрацию экономической активности в центрах агломераций за счет эффектов масштаба, транспортных издержек и накопленных преимуществ. В контексте Центрального федерального округа (ЦФО) это проявляется в доминировании г. Москвы как центра притяжения рабочих мест и инвестиций.

В-третьих, важную роль играет теория поляризации занятости и технологической трансформации рынка труда, представленная в работах D. H. Autor [7] и D. Acemoglu и соавт. [10], согласно которой технологический прогресс усиливает расслоение занятости и перераспределяет спрос на труд в пользу высококвалифицированных и адаптированных к цифровизации работников.

В-четвертых, исследование учитывает подходы информационной экономики и теории асимметрии информации (G. J. Stigler [20]), согласно которым несовершенство информации о вакансиях, зарплатах и компетенциях приводит к росту транзакционных издержек и снижению эффективности рынка труда. Данный подход особенно актуален для региональных рынков труда с низкой прозрачностью и ограниченной цифровой инфраструктурой.

В-пятых, значимым теоретическим основанием выступает концепция цифровой трансформации рынка труда и платформенной экономики (P. Dieuaide и соавт. [21]; OECD [22][23]), в рамках которой цифровые платформы и большие данные рассматриваются как инструменты снижения фрикционной безработицы и повышения прозрачности рынка.

Дополнительно в работе учитываются результаты современных исследований, посвященных влиянию автоматизации и цифровизации на занятость (C. B. Frey и соавт. [13]; K. Dengler и соавт. [24]), развитию онлайн-платформ и гибких форм занятости (O. F. Alekhina и соавт. [11][12]), применению ИИ и больших данных в трудовом посредничестве (I. Rahhal и соавт. [25], S. Mühlbauer и соавт. [26]), анализу цифрового неравенства и инфраструктурных ограничений (J. E. Prieger [27], L. Philip и соавт. [28]).

Гипотеза исследования. Внедрение цифровых и технологических решений (платформ занятости, систем анализа данных, цифровых сервисов подбора персонала) способствует снижению напряженности и дисбалансов на региональных рынках труда за счет повышения прозрачности, гибкости и эффективности взаимодействия между работодателями и работниками.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

В работе применен комплекс количественных и аналитических методов:

1. Сравнительный анализ региональных показателей используется для выявления территориальной дифференциации рынка труда в субъектах ЦФО.

2. Коэффициент вариации применяется для оценки степени межрегиональной дифференциации.

3. Корреляционно-регрессионный анализ используется для оценки влияния цифровой доступности населения на ключевые показатели рынка труда.

4. Институционально-экономический анализ применяется для интерпретации результатов с точки зрения структурных и технологических трансформаций рынка труда.

Научная новизна исследования заключается в разработке комплексного подхода к исследованию возможностей современных технологических решений в снижении напряженности региональных рынков труда.

Эмпирическую основу работы составляют официальные статистические данные Росстата, международных организаций (ILO, OECD, World Bank).

РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ

Оценка напряженности рынка труда (отражает структурные, фрикционные и информационные диспропорции в сфере занятости) в регионах ЦФО представлена в табл. 1.

Таблица 1

Показатели, отражающие напряженность рынка труда регионов ЦФО

Регион

Уровень безработицы (МОТ), %

Уровень занятости, %

Уровень участия в составе рабочей силы населения в возрасте 15 лет и старше

Потребность организаций в работниках для замещения вакантных рабочих мест

Коэффициент напряженности

Среднее время поиска работы безработными, месяцев

Удельный вес безработных, ищущих работу 12 месяцев и более, %

Нагрузка незанятого населения, состоящего на регистрационном учете в органах службы занятости населения, в расчете на одну заявленную, человек

Москва

1,1

67,3

66,1

9,4

1,1

5,0

8,9

0,2

Московская область

1,8

64,2

66,8

11,0

1,7

3,1

4,1

0,1

Белгородская область

2,5

61,4

63,6

6,8

1,5

6,4

15,8

0,2

Брянская область

3,9

57,8

58,7

7,3

1,4

7,4

25,3

0,2

Владимирская область

3,5

58,6

62,8

8,9

0,7

5,7

15,5

0,2

Воронежская область

2,9

60,8

61,8

7,0

1,8

6,9

22,0

0,3

Ивановская область

4,6

55,9

61,4

8,7

1,1

9,1

42,0

0,1

Калужская область

2,4

62,1

62,6

6,9

1,0

4,7

12,7

0,1

Костромская область

3,7

58,0

58,9

7,3

1,2

4,9

9,1

0,1

Курская область

3,3

59,5

60,2

6,2

1,2

6,4

16,0

0,2

Липецкая область

2,7

60,7

62,4

8,5

1,2

5,4

11,3

0,2

Орловская область

4,0

56,8

57,2

6,4

1,0

7,1

27,8

0,1

Рязанская область

3,1

60,2

56,7

6,4

1,1

5,6

14,9

0,2

Смоленская область

3,6

58,2

61,3

5,7

1,0

6,3

20,0

0,2

Тамбовская область

3,8

57,3

58,5

6,1

1,5

7,3

24,3

0,2

Тверская область

3,4

58,5

61,4

9,7

1,2

6,1

16,6

0,2

Тульская область

2,6

61,3

62,0

7,1

0,7

5,6

10,9

0,0

Ярославская область

3,0

59,9

63,2

5,7

1,4

5,0

6,6

0,2

Примечание: составлено по данным Росстата [14][15].

Данные подчеркивают наличие выраженной пространственной дифференциации занятости в регионах ЦФО. Москва и Московская область концентрируют наиболее благоприятные характеристики рынка труда, что проявляется в низком уровне безработицы и высоких показателях занятости. Подобная ситуация обусловлена значительной концентрацией капитала, развитой инфраструктурой, диверсифицированной структурой экономики и высокой плотностью рабочих мест.

Периферийные регионы округа демонстрируют менее устойчивые параметры функционирования рынка труда. Для них характерны более высокие масштабы безработицы и сниженный уровень занятости. Наиболее сложная ситуация фиксируется в Ивановской, Орловской и Брянской областях, где сохраняются долговременные структурные ограничения экономического развития, сдерживающие расширение сферы занятости и вовлечение трудовых ресурсов в хозяйственную деятельность.

Существенные различия наблюдаются также по показателям продолжительности поиска работы. В г. Москве и Московской области сроки трудоустройства сравнительно невелики, а доля длительной безработицы остается минимальной, что свидетельствует о высокой адаптивности рынка труда и эффективности механизмов перераспределения рабочей силы. В ряде периферийных субъектов, прежде всего в Ивановской области, значительная часть безработных находится в поиске работы продолжительное время, что указывает на застойные тенденции в сфере занятости.

Выявленные различия свидетельствуют о наличии структурной безработицы, обуслов­ленной не только ограниченным количеством вакансий, но и несоответствием профессионально-квалификационных характеристик работников требованиям работодателей. Данный вывод подтверждается тем, что в ряде регионов наблюдается одновременное существование значительного числа вакансий и относительно высокого уровня безработицы. Например, в Воронежской и Московской областях коэффициент напряженности превышает единицу и значения во всех остальных регионах ЦФО (1,8 и 1,7 соответственно), что свидетельствует о наличии спроса на труд, однако этот спрос не трансформируется в занятость (в Московской области безработица составляет 1,8 %, в Воронежской области – 2,9 %) из-за несоответствия квалификаций, территориальной неподвижности работников или иных барьеров.

Дополнительным проявлением дисбаланса является различие в длительности поиска работы. В регионах с менее развитой экономической структурой этот показатель существенно выше, что свидетельствует о низкой скорости перераспределения трудовых ресурсов. Иначе говоря, рынок труда в таких субъектах функционирует менее эффективно, а механизмы подбора работников и вакансий работают слабо. Это позволяет говорить о наличии информационной асимметрии: работники и работодатели не обладают полной или своевременной информацией друг о друге, что увеличивает фрикционные издержки и удлиняет период безработицы [20].

Выявляется устойчивая пространственная закономерность: по мере удаления от экономического центра округа ухудшаются практически все ключевые показатели рынка труда [7][10][19].

Для количественной оценки региональной дифференциации и напряженности рынка труда рассчитаем индекс регионального дисбаланса на основе коэффициента вариации:

CV = σ/μ, (1)

где σ – стандартное отклонение показателя;

μ – среднее значение.

Полученные результаты представлены в табл. 2.

Таблица 2

Оценка региональной дифференциации и напряженности рынка труда в ЦФО

Показатель

Среднее значение

(μ)

Стандартное отклонение

(σ)

Коэффициент вариации

(CV)

Уровень дифференциации

Интерпретация

Уровень безработицы, %

3,05

0,92

0,301

Высокий

CV > 0,2

Существенная межрегиональная дифференциация; выраженные структурные различия

Уровень занятости, %

60,25

2,90

0,048

Низкий

CV < 0,1

Относительная однородность распределения занятости

Уровень участия в рабочей силе, %

61,92

2,91

0,047

Низкий

CV < 0,1

Схожая вовлеченность населения в рынок труда

Потребность в работниках (вакансии)

7,60

1,44

0,190

Средний

0,1–0,2

Умеренные различия в спросе на рабочую силу

Коэффициент напряженности

1,23

0,30

0,245

Высокий

CV > 0,2

Значительные различия в соотношении спроса и предложения труда

Среднее время поиска работы, мес.

6,14

1,37

0,224

Высокий

CV > 0,2

Существенные различия в скорости трудоустройства

Доля долгосрочной безработицы, %

17,76

9,62

0,541

Очень высокий

CV > 0,3

Резкая дифференциация по «застойной» безработице

Нагрузка на вакансии

0,16

0,06

0,362

Высокий

CV > 0,2

Неравномерное давление на рынок труда

Примечание: рассчитано авторами по данным Росстата [14][15].

Проведенная оценка региональной дифференциации и напряженности рынка труда ЦФО на основе коэффициента вариации позволяет сделать ряд ключевых выводов о характере межрегиональных различий и структуре рынка труда.

Во-первых, наблюдается выраженная неоднородность рынка труда. Наибольшая дифференциация фиксируется по показателям, отражающим неэффективность и «застойность» рынка труда: доля долгосрочной безработицы (CV = 0,541); нагрузка на вакансии (CV = 0,362); уровень безработицы (CV = 0,301); среднее время поиска работы (CV = 0,224); коэффициент напряженности (CV = 0,245). Это указывает на то, что различия между регионами ЦФО проявляются, прежде всего, не в количестве занятых, а в качестве и эффективности функционирования рынка труда.

Во-вторых, наиболее проблемный показатель – долгосрочная безработица. Максимальный коэффициент вариации (0,541) у доли длительно безработных свидетельствует о крайне неравномерном распределении «застойной» безработицы; наличии регионов с хроническими трудностями трудоустройства; структурном характере безработицы в отдельных субъектах. Это ключевой индикатор структурных дисбалансов и низкой адаптивности рынка труда.

В-третьих, показатели занятости и участия населения относительно однородны: занятость (CV = 0,048), участие в рабочей силе (CV = 0,047) – что демонстрирует низкую вариацию и означает относительно схожий уровень вовлеченности населения в экономическую активность, отсутствие сильных различий по базовой структуре участия в рынке труда.

В-четвертых, спрос на труд распределен умеренно неравномерно: потребность в работниках (CV = 0,190) находится на границе средней дифференциации, это означает, что вакансии распределены относительно шире, чем безработица, но не компенсируют региональные различия в качестве рабочей силы.

В-пятых, подтверждается наличие структурного дисбаланса. Сочетание высокой вариации безработицы, высокой вариации длительности поиска, крайне высокой вариации долгосрочной безработицы при низкой вариации занятости указывает на то, что рынок труда ЦФО является внешне относительно однородным по уровню занятости, но внутренне существенно неоднородным по эффективности и качеству трудовых про­цессов.

Таким образом, результаты расчетов подтверждают наличие структурной дифференциации рынка труда регионов ЦФО, при которой основные различия сосредоточены не в уровне вовлеченности населения в занятость, а в глубине фрикций, скорости трудоустройства и устойчивости безработицы. Это свидетельствует о наличии выраженных региональных диспропорций и неравномерности функционирования механизмов сопоставления спроса и предложения труда.

На основании анализа научной литературы и открытых источников в сети Интернет выделим ключевые направления использования технологических решений для снижения напряженности и нивелирования региональных дисбалансов рынка труда (табл. 3).

Таблица 3

Технологические решения для снижения напряженности и дисбалансов региональных рынков труда ЦФО

Тип
дисбаланса

Причины

Последствия для регионов ЦФО

Технологические решения
для нивелирования

Длительный поиск работы

Несоответствие навыков, слабая цифровая связка «работодатель – соискатель», разрыв между г. Москвой и областями

Рост скрытой безработицы в областях ЦФО, отток в г. Москву

1. Системы искусственного интеллекта по подбору вакансий (обеспечивают повышение эффективности трудового посредничества за счет более точного подбора рабочих мест [26], выявляют скрытые соответствия между навыками и вакансиями, формируют персонализированные рекомендации вакансий).

2. Цифровые платформы занятости (обеспечивают централизованный доступ к вакансиям из разных регионов ЦФО, автоматическое ранжирование кандидатов, интеграцию онлайн-резюме и цифровых профилей, возможность мгновенной подачи заявок) снижают транзакционные издержки поиска работы и сокращают время трудоустройства [27].

3. Автоматизированные карьерные рекомендации и онлайн-оценка навыков (позволяют формировать объективную модель компетенций, автоматически оценивать соответствие вакансии, предлагать «скрытые» карьерные траектории) сокращают несоответствие между навыками и требованиями работодателей.

4. Предиктивная аналитика рынка труда (позволяет прогнозировать спрос на профессии, выявлять региональные дефициты кадров) корректирует подготовку кадров, снижая структурные дисбалансы [25].

5. Интеграция цифровых решений с государственными службами занятости создает единую цифровую экосистему рынка труда [21][22]

Долгосрочная безработица

Структурная перестройка экономики регионов (особенно промышленность), слабая переква­лификация

Закрепление бедности в малых городах, снижение экономической активности

1. EdTech-платформы переквалификации обеспечивают непрерывное обучение и точечные траектории переквалификации, основанные на реальном спросе работодателей [23].

2. Онлайн-курсы с верификацией навыков (внедрение систем цифровых сертификатов, онлайн-тестирования, автоматической оценки компетенций) повышают шансы трудоустройства и снижают информационную асимметрию на рынке труда [23].

3. Технология трекинга карьерных траекторий (позволяет отслеживать и прогнозировать карьерные траектории с помощью анализа навыков, опыта и поведения пользователя, прогнозирования вероятности трудоустройства) снижает риск длительной безработицы [29]

Информационная асимметрия

Закрытые локальные рынки труда, слабая прозрачность зарплат в регионах

Неэффективное распределение кадров между г. Москвой и областями ЦФО

1. Единые цифровые порталы вакансий.

2. Аналитика рынка труда на основе больших данных.

3. Открытые зарплатные платформы и системы репутации (агрегируют данные об оплате труда и работодателях, формируют репутационные индексы [30]) уменьшают транзакционные риски, позволяют оценивать качество участников рынка.

4. Блокчейн-резюме используются для создания неизменяемых цифровых резюме, верифицированных сертификатов, прозрачной истории занятости [31]

Центр – периферия

Сильная экономическая централизация, слабая цифровая инфраструктура в малых городах

Отток населения из регионов ЦФО, дефицит кадров на периферии

1. Развитие цифровой инфраструктуры (широкополосный интернет, 5G) является условием экономической активности в регионах, снижения территориальных барьеров [27][32].

2. Цифровые коворкинги (локальные узлы цифровой экономики, предоставляющие доступ к высокоскоростному интернету, инфраструктуре) формируют профессиональные сообщества и распределенную инфраструктуру труда [28].

3. Государственные цифровые биржи удаленной работы позволяют агрегировать удаленные вакансии, интегрируя их с обучением и переквалификацией

Примечание: составлено авторами по данным [16–18][32–36].

Ожидаемые эффекты от внедрения технологических решений в регионах ЦФО состоят в сокращении длительности поиска работы, снижении доли долгосрочной безработицы, сокращении коэффициента напряженности, повышении уровня участия в рабочей силе.

Однако из-за отсутствия доступных показателей региональной статистики для предварительной оценки эффектов будем использовать показатель «доля интернет-пользователей» (уровень цифровой доступности и вовлеченности населения в технологическую среду) и совокупность показателей рынка труда (скорость трудоустройства, устойчивость безработицы и сбалансированность спроса и предложения рабочей силы).

Для оценки эффекта проведем регрессионный анализ (с помощью программного обеспечения Jamovi).

В качестве базовой модели рассмотрим влияние уровня занятости на уровень безработицы (на основе данных Росстата):

Yi = β0 + β1⋅Xi + εi, (2)

где Yi – показатель рынка труда (длительность поиска работы, доля долгосрочной безработицы, коэффициент напряженности рынка труда, уровень участия в рабочей силе) в регионе;

Хi – уровень цифровой доступности и вовлеченности населения в технологическую среду (доля интернет-пользователей) [37];

εi – случайная ошибка;

β0 – свободный член;

β1 – коэффициент регрессии (коэффициент наклона).

Результаты регрессионного анализа показывают, что цифровая доступность и вовлеченность населения в технологическую среду оказывают существенное влияние на региональные рынки труда.

В частности, увеличение доли интернет-пользователей сопровождается снижением длительности поиска работы (табл. 4).

Таблица 4

Влияние цифровой доступности и вовлеченности населения в технологическую среду на среднее время поиска работы безработными

Предиктор

Вес

SE

t

p

Константа

55,886

12,183

4,59

<0,001

Интернет-пользователи, %

–0,531

0,130

–4,10

<0,001

Примечание: составлено авторами.

При увеличении доли интернет-пользователей на 1 % среднее время поиска работы сокращается примерно на 0,53 месяца (около 16 дней). Значение p < 0,001 статистически значимо. Таким образом, данные подтверждают гипотезу о том, что использование интернета ускоряет процесс поиска работы, обеспечивает доступ к агрегаторам вакансий, расширяет возможности удаленного интервью и мгновенную рассылку резюме.

Увеличение количества интернет-пользователей сопровождается снижением доли долгосрочной устойчивой безработицы (оценивается через удельный вес безработных, ищущих работу 12 месяцев и более) (табл. 5).

Таблица 5

Влияние цифровой доступности и вовлеченности населения в технологическую среду на устойчивость безработицы

Предиктор

Вес

SE

t

p

Константа

345,52

86,693

3,99

0,001

Интернет-пользователи, %

–3,50

0,923

–3,79

0,002

Примечание: составлено авторами.

Уровень цифровой доступности и вовлеченности населения в технологическую среду оказывает существенное влияние на устойчивость безработицы. В частности, увеличение количества интернет-пользователей на 1 процентный пункт сопровождается снижением доли долгосрочной безработицы примерно на 3,5 п.п., что свидетельствует о сокращении продолжительности пребывания населения в состоянии безработицы и повышении эффективности функционирования рынка труда. Цифровая грамотность населения и наличие стабильного доступа к сети Интернет выступают значимыми факторами социальной мобильности, существенно снижая вероятность перехода индивидов в категорию длительно безработных [24][38].

Проведенный регрессионный анализ влияния цифровой доступности и вовлеченности населения в технологическую среду на коэффициент напряженности рынка труда дал статистически незначимые результаты, которые свидетельствуют о том, что цифровая доступность помогает конкретному человеку быстрее найти работу, но не решает проблему дефицита рабочих мест в экономике в целом.

Рост доли пользователей сети Интернет коррелирует с увеличением уровня экономической активности населения, выражающегося в росте участия в составе рабочей силы (табл. 6).

Таблица 6

Влияние цифровой доступности и вовлеченности населения в технологическую среду на уровень его участия в рабочей силе

Предиктор

Вес

SE

t

p

Константа

–48,99

23,197

–2,11

0,051

Интернет-пользователи, %

1,18

0,247

4,76

< 0,001

Примечание: составлено авторами.

Проведенный анализ показывает, что рост проникновения интернета на 1 % сопровождается увеличением уровня участия рабочей силы в среднем на 1,18 п.п. Технологическая среда, снижая барьеры входа на рынок труда за счет расширения доступа к гибким формам занятости (включая удаленную работу и фриланс), одновременно посредством развития цифровых платформ обеспечивает вовлечение в экономическую активность ранее ограниченных в трудоустройстве групп населения (в частности, лиц с ограниченной мобильностью, родителей с малолетними детьми и жителей периферийных территорий), а также через информационный эффект повышает субъективное восприятие доступности занятости, стимулируя переход экономически неактивных индивидов в состав рабочей силы [12][39].

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Во-первых, установлено, что рынок труда ЦФО характеризуется выраженной территориальной асимметрией, проявляющейся в устойчивом разделении на «ядро» (г. Москва и Московская область) и периферийные регионы. Ядро концентрирует экономическую активность, демонстрируя низкий уровень безработицы, высокую занятость и быстрые процессы трудоустройства, тогда как периферия сталкивается с более длительным поиском работы и повышенной долей долгосрочной безработицы.

Во-вторых, результаты расчета коэффициента вариации показывают, что ключевые различия между регионами сосредоточены не в базовых показателях участия населения в рынке труда, а в параметрах его эффективности, то есть в качестве функционирования и скорости перераспределения трудовых ресурсов.

В-третьих, выявлено наличие структурной безработицы, обусловленной как дефицитом рабочих мест, так и несовершенством механизмов их сопоставления с предложением труда.

В-четвертых, анализ показал существенную роль информационной асимметрии как фактора, замедляющего процессы трудоустройства, особенно в периферийных регионах.

В-пятых, результаты регрессионного анализа подтверждают, что цифровая доступность и вовлеченность населения в технологическую среду оказывают значимое влияние на сокращение среднего времени поиска работы; снижение доли долгосрочной безработицы; увеличение уровня участия населения в рабочей силе.

В-шестых, на основе анализа зон напряженности региональных рынков труда предложена система технологических решений, направленных на их нивелирование.

Список литературы

1. Галиева Г. Ф., Пилипчук Н. В., Лупачева С. В. и др. Рынок труда и занятости: трансформация в условиях изменений и антикризисные инструменты // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Экономика. Социология. Менеджмент. 2025. Т. 15, № 1. С. 197–211. https://doi.org/10.21869/2223-1552-2025-15-1-197-211.

2. Karpunina E. K., Agabekyan R. L., Petrov I. V. et al. BRICS countries as new growth poles of the global digital economy // International Journal of Economic Policy in Emerging Economies. 2025. Vol. 21, no. 1. P. 21–38.

3. Baldwin R., Weder di Mauro B., eds. Economics in the Time of COVID-19. London : CEPR Press, 2020. 114 p.

4. International Labour Organization. World Employment and Social Outlook: Trends 2021. Geneva : International Labour Office, 2021. 161 p.

5. Алехина О. Ф., Бутова Л. М., Акименко В. А. и др. Эффекты экономических санкций для российского рынка труда // Вестник Кемеровского государственного университета. Серия: Политические, социологические и экономические науки. 2025. Т. 10, № 1. С. 70–81. https://doi.org/10.21603/2500-3372-2025-10-1-70-81.

6. Климовских Н. В., Ружанская Н. В., Чудаева А. А. и др. Сравнительный анализ влияния фактора неопределенности на темпы роста экономик группы стран, доминирующих в мировом хозяйстве периода 2013–2023 гг. // Вестник Томского государственного университета. Экономика. 2025. № 69. С. 255–276. https://doi.org/10.17223/19988648/69/15.

7. Autor D. H. Why are there still so many jobs? The history and future of workplace automation // Journal of Economic Perspectives. 2015. Vol. 29, no. 3. P. 3–30.

8. Корякина Т. В., Соколовская Е. Н., Плясова С. В. Сравнительный анализ моделей рынка труда в условиях изменений // Вестник Сургутского государственного университета. 2025. Т. 13, № 2. С. 16–29. https://doi.org/10.35266/2949-3455-2025-2-2.

9. Королюк Е. В., Пилипчук Н. В., Плясова С. В. и др. Трансформация рынка труда в условиях неопределенности: новые формы, факторы и перспективы // Вестник Омского университета. Серия: Экономика. 2023. Т. 21, № 4. С. 15–25. https://doi.org/10.24147/1812-3988.2023.21(4).15-25.

10. Acemoglu D., Restrepo P. Robots and jobs: Evidence from US labor markets // Journal of Political Economy. 2020. Vol. 128, no. 6. P. 2188–2244.

11. Alekhina O. F., Khairullina L. I., Sazanova E. V. et al. Tools to increase the flexibility of the labor market in a period of change // Big Data and Artificial Intelligence for Decision-Making in the Smart Economy / A. B. Karbekova, L. Žák, I. Milenković, eds. Cham : Springer, 2025. P. 133–142.

12. Алехина О. Ф., Бейлина А. Ф., Труфанова С. А. и др. Исследование особенностей фриланс-деятельности населения России на онлайн-платформах рынка труда // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Экономика. Социология. Менеджмент. 2024. Т. 14, № 3. С. 194–206. https://doi.org/10.21869/2223-1552-2024-14-3-194-206.

13. Frey C. B., Osborne M. A. The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation? // Technological Forecasting and Social Change. 2017. Vol. 114. P. 254–280.

14. Итоги выборочного обследования рабочей силы. Обследование рабочей силы 2023 // Росстат : офиц. сайт. URL: https://rosstat.gov.ru/compendium/document/13265 (дата обращения: 01.06.2026).

15. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2024 : стат. сб. М., 2024. 1081 с.

16. Троцук И. В., Невзорова Н. А. Структурные дисбалансы как ключевой фактор безработицы на российском рынке труда // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Социология. 2015. Т. 15, № 2. С. 93–103.

17. Мирзабалаева Ф. И., Антонова Г. В. Структурные диспропорции спроса и предложения на рынке труда в отраслевом и профессионально-квалификационном разрезах // Экономика труда. 2023. Т. 10, № 8. С. 1145–1168. https://doi.org/10.18334/et.10.8.118938.

18. Аркадьева О. Г. Структурные дисбалансы в занятости и безработице на региональных рынках труда // Oeconomia et Jus. 2025. № 4. С. 1–16. https://doi.org/10.47026/2499-9636-2025-4-1-16.

19. Krugman P. Increasing returns and economic geography // Journal of Political Economy. 1991. Vol. 99, no. 3. P. 483–499.

20. Stigler G. J. The economics of information // Journal of Political Economy. 1961. Vol. 69, no. 3. P. 213–225.

21. Dieuaide P., Azaïs C. Platforms of work, labour, and employment relationship: The grey zones of a digital governance // Frontiers in Sociology. 2020. Vol. 5.

22. Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). The role of public employment services in promoting an inclusive Nordic common labour market, connecting people with jobs. Paris : OECD Publishing, 2025. 86 p.

23. Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). Skills for the digital transition: Assessing recent trends using big data. Paris : OECD Publishing, 2022. 110 p.

24. Dengler K., Matthes B. The impacts of digital transformation on the labour market: Substitution potentials of occupations in Germany // Technological Forecasting and Social Change. 2018. Vol. 137. P. 304–316.

25. Rahhal I., Kassou I., Ghogho M. Data science for job market analysis: A survey on applications and techniques // Expert Systems with Applications. 2024. Vol. 251.

26. Mühlbauer S., Weber E. Machine learning for labor market matching // Machine Learning with Applications. 2026. Vol. 23.

27. Prieger J. E. The broadband digital divide and the economic benefits of mobile broadband for rural areas // Telecommunications Policy. 2013. Vol. 37, no. 6–7. P. 483–502.

28. Philip L., Williams F. Remote rural home based businesses and digital inequalities: Understanding needs and expectations in a digitally underserved community // Journal of Rural Studies. 2019. Vol. 68. P. 306–318.

29. Johary I., Romero R., Mara A. C. et al. JobHop: A large-scale dataset of career trajectories // Proceedings of the 13th IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData 2025), December 8–11, 2025, Macau, China. Macau : Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2025. P. 2184–2191.

30. Hemmrich S., Nissen V., Beverugen D. et al. Blockchain-based reputation systems for business-to-business services: Designing a reputation mechanism to reduce information asymmetry in professional consulting // Information Systems and e-Business Management. 2025. Vol. 23. P. 809–844.

31. Daniel J., Abou Maroun E., Garza-Reyes J. A. et al. From information asymmetry to transparency: Blockchain-enabled digital transformation in manufacturing supply chains // Supply Chain Management: An International Journal. 2026. Vol. 31, no. 2. P. 275–296.

32. Systematic Country Diagnostic for the Russian Federation: Pathways to Inclusive Growth // World Bank Group. URL: https://www.worldbank.org/en/country/russia/publication/systematic-country-diagnostic-forthe-russian-federation-pathways-to-inclusive-growth (дата обращения: 25.05.2026).

33. Рязанцев С. В., Брагин А. Д., Очирова Г. Н. Дефицит рабочей силы в регионах России // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Экономика. 2021. Т. 29, № 4. С. 664–672. http://dx.doi.org/10.22363/2313-2329-2021-29-4-664-672.

34. Gurvich E., Vakulenko E. Macroeconomic and structural properties of the Russian labor market: A crosscountry comparison // Russian Journal of Economics. 2017. Vol. 3, no. 4. P. 411–424.

35. Barnichon R., Figura A. What drives matching efficiency? A tale of composition and dispersion Finance and Economics Discussion Series (FEDS). Washington, DC : Board of Governors of the Federal Reserve System, 2011. No. 2011-10. 60 p. https://doi.org/10.17016/feds.2011.10.

36. Şahin A., Song J., Topa G. et al. Mismatch unemployment // American Economic Review. 2014. Vol. 104, no. 11. P. 3529–3564.

37. Мониторинг развития информационного общества в Российской Федерации. URL: https://rosstat.gov.ru/statistics/infocommunity (дата обращения: 25.05.2026).

38. Kuhn P., Mansour H. Is internet job search still ineffective? // The Economic Journal. 2014. Vol. 124, no. 581. P. 1213–1233.

39. Karpunina E. K., Pilipchuk N. V., Mirzabalaeva F. I. et al. Measuring the activity of the population of Russian regions in the global online labour market // International Journal of Human Resources Development and Management. 2023. Vol. 23, no. 3. P. 250–267.


Об авторах

С. В. Пономарев
Калужский филиал Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, Калуга
Россия

кандидат физико-математических наук, доцент



Н. В. Гладких
Московский финансово-юридический университет МФЮА, Москва
Россия

кандидат экономических наук, доцент



В. А. Акименко
Калужский филиал Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, Калуга
Россия

старший преподаватель



С. А. Кулаков
Московский университет «Синергия», Москва
Россия

старший преподаватель



Рецензия

Для цитирования:


Пономарев С.В., Гладких Н.В., Акименко В.А., Кулаков С.А. Поддерживающие технологические решения преодоления напряженности региональных рынков труда. Вестник Сургутского государственного университета. 2026;14(3):69-82. https://doi.org/10.35266/2949-3455-2026-3-6

For citation:


Ponomarev S.V., Gladkikh N.V., Akimenko V.A., Kulakov S.A. Supportive technological solutions to issues of regional labor market. Surgut State University Journal. 2026;14(3):69-82. (In Russ.) https://doi.org/10.35266/2949-3455-2026-3-6

Просмотров: 49

JATS XML


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2949-3455 (Online)