Влияние цифровизации на рынок труда в разрезе специальностей: пространственный анализ
DOI:
https://doi.org/10.21638/spbu05.2021.302Аннотация
Распространение цифровых технологий, а также расширение практики дистанционной работы оказывает непосредственное влияние на трансформацию рынка труда. При этом среди ученых нет устоявшегося мнения о характере и последствиях данного влияния. Основной предпосылкой работы является сравнительно небольшое количество эмпирических исследований рынка труда с учетом фактора расположения регионов друг относительно друга. В статье исходя из расчета коэффициентов локализации спроса на специалистов разных профилей была протестирована гипотеза о значимости влияния факторов месторасположения и соседства территорий на рынок труда (в частности, спрос на труд) в условиях цифровизации экономики. В качестве основного инструментария исследования были выбраны методы пространственной эконометрики. С помощью анализа глобального и локальных индексов Морана авторами была произведена оценка пространственной неоднородности уровня безработицы по муниципальным образованиям Пермского края Российской Федерации. В ходе исследования была выявлена положительная пространственная автокорреляция среди муниципалитетов-соседей, подтверждающая высокую пространственную неоднородность уровня зарегистрированной безработицы. Также были определены центры локализации и концентрации трудовых ресурсов («полюса роста») и территории, подвергшиеся влиянию спилловер-эффектов. Было доказано, что пространственные межтерриториальные связи оказывают значительное влияние на рынок труда, что обуславливает необходимость учета пространственных эффектов при моделировании динамики показателей занятости населения. Визуализация полученных результатов была произведена с помощью картографического метода. К основным перспективным направлениям исследований цифровой трансформации рынка труда можно отнести расширение специализированных государственных программ цифровизации и переобучения населения, перекрестный анализ взаимосвязей между показателями производительности и цифровизацией рабочих мест, форсайт-исследование качественных характеристик категории «умных» работников, генерирующих цепочки добавленных знаний и навыков. Представленная авторская методика анализа рынка труда на основе оценки пространственной неоднородности уровня безработицы и расчетов
коэффициентов локализации является универсальной и может быть применена к различным таксономическим единицам.
Ключевые слова:
спрос на труд, уровень зарегистрированной безработицы, индекс Морана, коэффициенты локализации, цифровая экономика, пространственная неоднородность.
Скачивания
Библиографические ссылки
References
Annunziata M., Biller S. (2014) The Future of Work. General Electric Discussion Paper. URL: http://files.gecompany.com/gereports/image/FutureOfWork_8am.pdf (accessed: 02.06.2020).
Anselin L. (2006) Spatial Econometrics in Mills T. C., Patterson K. (eds) Palgrave Handbook of Econometrics. Vol. 1: Econometric Theory. Basingstoke, Palgrave Macmillan, pp. 901–969.
Barzotto M., Propris L. D. (2018) Skill up: smart work, occupational mix and regional productivity. Journal of Economic Geography, iss. 19, pp. 1049 1075.
Belyaev G. Yu. (2017) Potentially negative trends in the development of modern education and their impact on education as a social phenomenon. Science today: problems and development prospects, iss. 11,pp. 52–57. (In Russian)
Bodrunov S. D., Demidenko D. S., Plotnikov V. A. (2018) Reindustrialization and the establishment of the “digital economy”: harmonization of trends through the process of innovative development. Management Consulting, iss. 2, pp. 110–122. (In Russian)
Brynjolfsson E., McAfee A. (2014) The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. New York, Norton. 281 p.
Calvino F., Criscuolo C. (2019) Business dynamics and digitalization. OECD science, technology and industry policy papers, iss. 62. 59 p. URL: https://www.oecd-ilibrary.org/docserver/6e0b011a-en.pdf expires=1611436553&id=id&accname=guest&checksum=FFEE3AA5E3AD53259BA4AA49D0669D3C (accessed:10.01.2021).
Demidova O. A. (2014) Spatial-autoregressive model for two groups of interconnected regions (on the example of the eastern and western parts of Russia). Applied Econometrics, vol. 2, iss. 34, pp. 19–35. (In Russian)
Diodato D., Weterings A. B. (2015) The resilience of regional labour markets to economic shocks: exploring the role of interactions among firms and workers. Journal of Economic Geography, iss. 15, pp. 723–742.
Domnich E. L. (2015) A trade-off between employment and labor productivity in Russia and OECD countries. National interests: priorities and security, iss. 44, pp. 38–52. (In Russian)
Elhorst J. P. (2009) “Spatial Panel Data Models” in Fischer M. M., Getis A. (eds) Handbook of Applied Spatial Analysis. Berlin, Springer, pp. 377–407.
Evangelista R., Guerrieri P., Meliciani V. (2014) The economic impact of digital technologies in Europe. Economics of Innovation and New Technology, vol. 23, iss. 8, pp. 802–824.
Frey C., Osborne M. (2013) The Future of Employment: How Susceptible are Jobs to Computerisation? Oxford Martin School (OMS) working paper. Oxford. 72 p.
Hirsch-Kreinsen H. (2016) Digitization of industrial work: development paths and prospects. Journal for Labour Market Research, iss. 49, pp. 1–14. https://doi.org/10.1007/s12651-016-0200-6
Huws U. (2014) Labor in the global digital economy: The cybertariat comes of age. New York, Monthly Review Press. 208 p.
Ivanov V. G., Kaybiyaynen A. A., Miftakhutdinova L. T. (2017) Engineering Education in the Digital World. Higher Education in Russia, iss. 11, pp. 21 29. (In Russian)
Keynes J. M. (1931) Essays in Persuasion, Chapter 2 “Economic possibilities for our grandchildren”. URL: https://gutenberg.ca/ebooks/keynes essaysinpersuasion/keynes-essaysinpersuasion-00-h.html(accessed: 28.12.2020).
Kozonogova E. V., Dubrovskaya Yu. V. ,Tiunov D. A. (2020) Features of labor market changes in the conditions of economy digitalization. International Relations 2019: Current issues of world economy and politics. Proceedings of scientific works from 20th International Scientific Conference. 28th — 29th November 2019, Smolenice Castle. Publishing Econom, pp. 600–607.
Kuznetsov N. V. (2018) Change of the employment structure and professional and qualification requirements in the era of digitalization of the economy. Modern problems of science and education, no. 5. URL: http://science-education.ru/ru/article/view?id=27992 (accessed: 10.04.2020).
Lee L., Yu J. (2010) Estimation of Spatial Autoregressive Panel Data Models with Fixed Effects. Journal of Econometrics, pp. 165−185.
Lola I. S., Bakeev M. B. (2019) Digital Transformation in the Manufacturing Industries of Russia: an Analysis of the Business Tendencies Observations Results. St Petersburg University Journal of Economic Studies,vol. 35, iss. 4, pp. 628–657. https://doi.org/10.21638/spbu05.2019.407 (In Russian)
Lopez-Bazo E., Barrio T. Artis M. (2002) The regional distribution of Spanish unemployment: a spatial analysis. Regional science, iss. 81, pp. 366–389.
Lottmann F. (2012) Explaining regional unemployment differences in Germany: a spatial panel data analysis. SFB 649 discussion paper 2012-026, 56 p.
Lugovoy O., Dashkeev V., Mazayev I., Fomchenko D., Polyakov E., Hecht A. (2007) Analysis of Economic Growth in Regions: Geographical and Institutional Aspect. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.1268088. (In Russian)
Makhonin D. N. (2020) The terms of the model of innovative development of the region. Budget, iss. 11. URL: http://bujet.ru/article/412926.php (accessed: 10.02.2021). (In Russian)
Markov V. A. (2015) Information technologies and spatial models in the analysis of regional localization and globalization of unemployment. Information security of the regions, vol. 2, iss. 19, pp. 21–27. (In Russian)
Martynovich M., Lundquist K.-J. (2016) Technological change and geographical reallocation of labour: on the role of leading industries. Regional Studies, iss. 50, pp. 1633–1647.
Neffke F., Hartog M., Boschma R., Henning M. (2018) Agents of structural change: the role of firms and entrepreneurs in regional diversification. Economic Geography, vol. 94, iss. 1, pp. 23–48.
Pfeiffer S., Suphan A. (2015) The Labouring Capacity Index: Living Labouring Capacity and Experience as Resources on the Road to Industry 4.0. Working Paper no. 2. University of Ho-henheim, Chair for Sociology. URL: www.sabine-pfeiffer.de/files/downloads/2015-PfeifferSuphan-EN.pdf (accessed: 03.06.2020).
Pianta M. (2005) Innovation and employment in Fagerberg J., Mowery D., Nelson R. (eds). The Oxford Handbook of Innovation. Oxford, Oxford University Press, pp. 568–598.
Puga D. (2002) European regional policy in light of recent location theories. Journal of Economic Geography, iss. 2, pp. 373–406.
Rusanovsky V. A., Markov V. A. (2016) The influence of the spatial factor on the regional differentiation of unemployment in the Russian economy. Problems of forecasting, vol. 5, iss. 158, pp. 144–157. (In Russian)
Rusanovsky V. A., Markov V. A. (2018) Employment and labor productivity in macro-regions of Russia: spatial interdependencies. Problems of forecasting, vol. 2, iss. 167, pp. 36–48. (In Russian)
Rüßmann M., Lorenz M., Gerbert P., Waldner M., Engel P., Harnisch M., Justus J. (2015) Industry 4.0 — the Future and Growth in manufacturing Industries. URL: https://www.bcg.com/publications/2015/engineered_products_project_business_industry_4_future_productivity_growth_manufacturing_industries.aspx (accessed: 06.06.2020).
Sharygin M. D. (2014) Positioning of the Perm Territory in the socio-economic space of the Russian Federation. Geographical Bulletin. Social and economic geography, iss. 4, pp. 22–28.
Shatilo Yu. E., Kopkova E. S. (2017) Employment and Unemployment in a Digital Economy. Theory. Practice. Innovations, vol. 10, iss. 22, pp. 66–77. (In Russian)
Tiunov D. A., Dubrovskaya Yu. V. (2019) Systematization of the causes of unemployment: institutional aspect. Vector of science of Togliatti State University. Series: Economics and Management, vol. 1, iss. 36,pp. 49–54. (In Russian)
Vakulenko E. S. (2020) Comparative Analysis of Interregional and Intersectoral Mobility in Russia. Ekonomika regiona, vol. 16, iss. 4, pp. 1193–1207. https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2020-4-13 (In Russian)
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Статьи журнала «Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика» находятся в открытом доступе и распространяются в соответствии с условиями Лицензионного Договора с Санкт-Петербургским государственным университетом, который бесплатно предоставляет авторам неограниченное распространение и самостоятельное архивирование.
