Автореферат (1152311), страница 8

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 8)

В результатепроявляется эффект диверсификации региональной структуры рынка труда,который в работе был описан двухсекторной моделью, путем анализа состояния иразвития «старого» и «нового» секторов экономики.Для группировки регионов Приволжского федерального округа попоказателям, характеризующим расширение «нового» сектора, использовалисьтемпы роста за 2015 г. относительно 2005 г. следующих показателей по 14регионам:x5 – доля занятых на малых предприятиях, %;x6 – доля занятых в торговле, %;x7 – доля занятых в финансово-кредитной сфере, %;x8 – доля занятых на предприятиях частной формы собственности, %;x9 – доля занятых на предприятиях смешанной формы собственности с участиеминостранного капитала, %;x10 – доля занятых с высшим профессиональным образованием, %;x11 – доля занятых со средним профессиональным образованием, %;x12 – отношение среднедушевых денежных доходов населения к прожиточномуминимуму, ед.С помощью кластерного анализа регионы ПФО были разбиты на трикачественно отличающиеся друг от друга типологические группы.Первый кластер был представлен четырьмя регионами: двумя Республиками,Татарстаном и Башкортостаном, Нижегородской и Ульяновской областями.

Вданном кластере представлены регионы, где значительно быстрее, чем в среднемпо округу, рос удельный вес работников, имеющих высшее образование x10  ,46,5%, при среднем по Приволжскому федеральному округу 42,7%. Данной группесоответствовал самый высокий темп роста среднедушевых доходов относительнопрожиточного минимума x12  , который в данном периоде составил 218,0%. Надолю четырех субъектов данного кластера в 2015 г. приходилось 32,2% всехгрузов, отправленных железнодорожным транспортом, и 45,7% – автомобильным.Следствием этого стали высокие темпы роста налоговых доходов бюджета,собираемых в консолидированный бюджет, относительно как округа в целом, так ирегионов других кластеров.

Регионы первого кластера отличаются высоким29уровнем урбанизации и неплохой инфраструктурной освоенностью. Такимобразом, был сделан вывод о том, что данные субъекты могут быть отнесены к«Институциональным регионам», так как они отличались развитыми рыночнымиинститутами и лучшим качеством регионального менеджмента.Таблица 8 – Средние значения темпов роста показателей развития «нового»сектора экономики в регионах ПФО, 2015/2005 гг.№ кластераx5x6x7x8x9x10x11x121 кластер2 кластер3 кластерВ среднем по ПФО146,5249,1133,4156,5115,8118,3108,6113,7118,9121,7123,4121,8125,6123,0114,5121,4129,197,3183,3140,7146,5143,0139,0142,7202,4228,3187,2200,0218,0141,0124,2-Второй кластер объединил в себе три региона: Кировскую область, Пермскийкрай и Удмуртскую Республику Они характеризовались самыми высокимитемпами роста доли занятых: на малых предприятиях x5  – 249,1%, в торговлеx6  – 118,3% и в частном секторе экономики x8  – 113,1.

В данном кластерепредставлены регионы, где значительно быстрее, чем в среднем по Приволжскомуфедеральному округу, рос удельный вес работников, имеющих среднееобразование x11  , 228,3%, при среднем по округу – 200,0%. Регионы данногокластера были отнесены к «Инновационным регионам», так как в исследуемомпериоде именно этим регионам были характерны наивысшие темпы ростапоказателей, характеризующих инновационную активность организаций ипредприятий.Третий кластер «Инерционных регионов» представлен остальными регионами:тремя республиками: Марий Эл, Мордовия и Чувашия, и четырьмя областями –Оренбургская, Пензенская, Самарская и Саратовская. Субъекты данного кластераотличаются низкими темпами развития частного сектора.

Доля предприятийчастной формы собственности в инерционных регионах в 2015 г. составляла 65,1%при среднем по округу – 65,3%. Необходимо отметить, что в 2005 г. значениеданного показателя в регионах третьего кластера было самым высоким исоставляло 56,8%, по округу же в целом значение находилось на уровне 53,8%.Невысокий темп роста занятых с высшим и средним профессиональнымобразованием в регионах данного кластера может являться следствиемнедостаточного уровня развития сектора услуг и может в ближайшее времяповлечь за собой торможение модернизации промышленности этих регионов. Таккак специалисты с высшим образованием в погоне за более высокими зарплатамипереместятся в столичные регионы, а специалисты со средним и начальнымпрофессиональным образованием будут оставаться здесь.Влияние развитости институционального механизма управления системамизанятости на динамику основных индикаторов рынка труда регионов оценивалосьпутем сопоставления результатов классификаций, проведенных на основепоказателей развития «нового» сектора, и индикаторов рынка труда (см.

таблицу 9).30Таблица 9 –Сопоставление результатов классификации регионов ПФО попоказателям развития «нового» сектора и основным индикаторамрынка труда регионовКлассификация поиндикаторамрынка трудаСопоставлениерезультатовклассификацииРегионы –локомотивыростаОпорныерегионыОтстающиерегионыКлассификация регионов по развитию «нового» сектораИнституциональныеИнновационныеИнерционные регионырегионырегионыРеспублика Татарстан-Чувашская Республика,Республика МордовияНижегородская область-Пензенская область,Республика Марий ЭлУдмуртскаяРеспублика,Кировская область,Пермский край,Ульяновская область,РеспубликаБашкортостанОренбургская область,Саратовская область,Самарская область,Результатысопоставлениясвидетельствуютоботносительнойсогласованности процессов, происходящих на региональных уровнях, и,следовательно, об инерционности, сохраняющейся на региональных рынках труда.Однако следует отметить, что регионы с более высокой долей «нового» сектора вструктуре занятости имеют лучшие перспективы социально-экономическогоразвития, чем регионы со сравнительно низкой долей «нового» сектора.Ульяновская область, Республика Башкортостан благодаря взвешеннойэкономической политике уже в скором времени смогут покинуть группу«Отстающих» регионов.

То же самое касается и инновационных регионовУдмуртской Республики, Кировской области, Пермского края, которые благодарявысокому уровню взаимодействия между производством и наукой имеютвозможность существенно увеличить производительность труда в секторахэкономики, которые вносят максимальный вклад в объем валового региональногопродукта, что будет способствовать росту эффективности функционированиярынка труда. Республика Марий Эл и Пензенская область, наоборот, пока ещенаходятся в группе «Опорных» регионов. В случае правительственногоневмешательства в трансформационные процессы в данных регионах развитиерегиональных рынков труда может серьезно замедлиться, что, в свою очередь,повлечет за собой отставание и в уровне социально-экономического развитиярегионов.Предложенная классификация регионов Приволжского федерального округасоздала адекватную базу для анализа групп территорий и позволила выделитьпоказатели, которые могут быть положены в основу формирования долгосрочнойстратегии социально-экономического развития, способной региональную политикуперевести на новый качественный уровень.В рамках восьмого научного результата разработана основанная наметодах регрессионного анализа методика, позволившая для регионовПриволжского федерального округа оценить влияние структуры занятости посекторам экономки на уровень и продолжительность безработицы, а также науровень участия трудоспособного населения в рабочей силе и занятость.31Важнейшими критериями результативности проводимых социальноэкономических реформ следует считать уровень безработицы и еепродолжительность, уровень занятости и участия населения в рабочей силе.

Ониотражают способность к адаптации и приспособленность структуры занятости иэкономики региона в целом к новым рыночным отношениям, принципам имеханизмам хозяйствования.Для того чтобы судить о состоянии сферы занятости и безработицы в регионахПриволжского федерального округа (ПФО) и более четко установитьрегиональные факторы роста данных показателей, был проведен анализ влиянияфакторов на развитие региональных рынков труда, основанный на построениирегрессионных моделей.Анализ проводился как по всем регионам в совокупности, так и в отдельностидляагропромышленных,индустриальных,смешанныхисервисных.Информационную базу исследования составили пространственно-временныеданные за 2005-2015 гг.

Характеристики

Список файлов диссертации