Метод пространственно-структурного сдвига в оценке взаимосвязи динамики занятости в городах и регионах

   Цель исследования заключается в анализе динамики занятости в крупных городах Российской Федерации, включая мегаполисы, в контексте ускоренного инновационного развития, сложной демографической ситуации и нестабильности потоков внешней миграции.

   Исследование направлено на выявление факторов различного уровня, воздействующих на занятость, с акцентом на взаимосвязи городов и регионов в иерархической системе «город-регион».

   Материалы и методы. В работе использован метод пространственно-структурного сдвига (shift-share method, или SSM), который позволяет декомпозировать изменения в занятости с выделением влияния общей динамики регионального рынка труда, отраслевых характеристик и конкурентных факторов городов. Многоуровневый анализ с применением данного метода направлен на оценку структурно-динамических связей иерархически взаимосвязанной системы «город-регион». В исследовании использованы данные муниципальной статистики по 81 городу Российской Федерации за период с 2017 по 2021 гг. На основе концепции секторального деления экономики с учетом функциональных особенностей входящих отраслей структурно-динамические показатели занятости в городах анализировались в разрезе четырех секторов экономики.

   Результаты. На основе применения метода SSM были получены результаты, позволяющие детально рассмотреть динамику занятости в крупных городах. Анализ включает в себя влияние общей динамики регионального рынка труда, отраслевых характеристик и конкурентных факторов городов. По результатам исследования обоснована эффективность метода пространственно-структурного сдвига (SSM) для предварительного анализа динамики занятости в городах с целью конкретизации значимости воздействия на нее отраслевых и секторальных факторов регионального и локального уровней и их приоритезации для последующего анализа и выработки рекомендаций по управлению городской экономикой.

   Заключение. Исследование подчеркивает важность анализа занятости в контексте городской экономики, особенно в условиях ускоренного инновационного развития и демографических вызовов. Метод SSM представляется эффективным инструментом для предварительного изучения динамики занятости, выявления ключевых факторов и разработки стратегий управления, направленных на улучшение экономического развития крупных городов России.

1. ООН Перспективы мировой урбанизации 2018 [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://population.un.org/wup/Download/.

2. Oxford Economics, Global Cities Outlook Highlights, December 2021.

3. Галкин В.П. Проблемы современности: теоретические аспекты и основы экологической проблемы – толкователь слов и идиоматических выражений // Контекстное учебное пособие к циклу «Экологические проблемы человечества». Экология, социология, философия, право. Часть – 2. Чебоксары, 1997.

4. Sirakaya E., Uysal M., Toepper L. Measuring Tourism Performance Using a Shift-Share Analysis: The Case of South Carolina.

5. Daniel C. Knudsen Shift-share analysis: further examination of models for the description of economic change // Socio-Economic Planning Sciences. 2000. Т. 34. № 3. C. 177–198. DOI: 10.1016/S0038-0121(99)00016-6.

6. Dube E.E. Evaluating urban employment dynamics in selected secondary cities of Ethiopia: A shift-share analysis // Ethiopian renaissance Journal of social sciences and humanities. 2021. Т. 8. № 2.

7. Nachnani G.V., Swaminathan A.M. Informa|tion technology exports and regional development in the leading states: A shift-share analysis of India // Asia-Pacific Development Journal. 2017. Т. 24. № 1. DOI: 10.18356/0710e190-en.

8. Rahman H., Ashik F.R., Hasan N., Islam I., Haque A. A Long Run Analysis of Regional Economic Structure of Selected Districts Using Shift Share Method // Nagar Shoilee. 2018. Т. 9.

9. Oguz S., Knight J. Regional economic indicators: A focus on regional gross value added using shift-share analysis // Economic & Labour Market Review. 2010. № 4. № 8. DOI: 10.1057/elmr.2010.115.

10. Ушакова Е.О. Вдовин С.А. Анализ структурных сдвигов в экономике региона. 2019. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-strukturnyh-sdvigov-v-ekonomike-regiona?ysclid=ltcysyzc8q270328503.

11. Котов А.В. Пространственный анализ структурных сдвигов как инструмент исследования динамики экономического развития макрорегионов России // Экономика региона. 2021. Т. 17. № 3. С. 755–768. DOI: 10.17059/ekon.reg.2021-3-3.

12. Джурка Н.Г. Анализ структурных сдвигов : обзор пространственных версий // Регионалистика. 2022. Т. 9. № 5. С. 5–16. DOI: 10.14530/reg.2022.5.5.

13. Clark C. The Conditions of Economic Progress. London: Macmillan, 1940.

14. Fisher A. Production, primary, secondary and tertiary // Economic Record 15.1. 1939.

15. Fourastié J. Le Grand Espoir du XX^e siècle: Progrès technique, progrès économique, progrès social. Paris: Presses Universitaires de France, 1949.

16. Международная стандартная отраслевая классификация видов экономической деятельности (МСОК). Четвертый пересмотренный вариант. 2009. [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://unstats.un.org/unsd/publication/seriesm/seriesm_4rev4r.pdf.

17. Федеральный закон от 06. 10. 2003 № 131-ФЗ «Об общих принципах организации местного самоуправления в Российской Федерации».

18. БД ПМО. Раздел 1.33 «Муниципальная статистика» Федерального плана статистических работ (утвержден распоряжением Правительства Российской Федерации от 6 мая 2008 г. № 671-р с последующими изменениями).

19. Creamer D. Shifts of Manufacturing Industries / Glenn E. McLaughlin eds.; Industrial Location and National Resources. National Resources Planning Board. Washington: D.C., 1943. С. 85–104.

20. Dunn E.S. Une technique statistique et analytique d’analyse régionale: description et projection // Economie appliquée.1959. № 4. С. 521–530.

21. Rosenfeld F. Commentaire à l’exposé de M. E.S. Dunn sur une méthode statistique et analytique d’analyse régionale. Présentation mathématique de la méthode // Economie appliquée. 1959. № 4. С. 531–534.

22. Richardson H.W. The state of regional economics: a survey article // International Regional Science Review. 1978. № 3. С. 1–48.