УДК 338.27

Проблема развития трудовых ресурсов в Тульской области

Бабошина Анастасия Александровна – студент финансового факультета Финансового университета при Правительстве РФ.

Карпова Алёна Игоревна –  студент финансового факультета Финансового университета при Правительстве РФ.

Трошкин Артём Алексеевич – студент финансового факультета Финансового университета при Правительстве РФ.

Научный руководитель Журавлева Ольга Викторовна – кандидат технических наук, доцент кафедры экономической теории Финансового университета при правительстве РФ.

Аннотация: Одной из ключевых макроэкономических проблем, с которой сталкивается Тульская область —низкий уровень трудовых ресурсов по сравнению с другими регионами РФ. Данная проблематика не только снижает жизненный уровень граждан, но и ограничивает социально-экономическое развитие региона в целом. Также наряду с низкими заработными платами, Тульская область сталкивается с серьезной проблемой неэффективного распределения трудовых ресурсов.

Ключевые слова: Тула, трудовые ресурсы, жизненный уровень, заработная плата, социально-экономическое развитие.

Введение

Тульская область – субъект Российской Федерации, расположенный в центре Европейской части России. Область граничит с Московской, Калужской, Липецкой, Рязанской и Орловской областями. В Тульской области развиты промышленность, сельское хозяйство и туризм. Регион является одним из ведущих центров оборонной промышленности России, здесь расположены предприятия по производству оружия, военной техники и боеприпасов. Однако проблемы качества и количества трудовых ресурсов стоят особняком. Мы предлагаем пути развития данной темы.

Влияние факторов на трудовые ресурсы

В первую очередь, следует подчеркнуть, что необходимо использовать уравнение регрессии, которое дает возможность количественно оценить взаимосвязь между трудовыми ресурсами и заработной платой и иными разнообразными факторами, такими как уровень инвестиций в экономику региона, квалификация трудовых ресурсов, развитие высокотехнологичных отраслей, инфраструктурное обеспечение и демографическая ситуация.

Не менее важно отметить, что уравнение регрессии является незаменимым инструментом для прогнозирования будущих изменений в исследуемом процессе, основываясь на предполагаемых модификациях независимых переменных. Такой прогностический потенциал уравнения регрессии играет ключевую роль в планировании социально-экономической политики и стратегий развития, как на уровне государственных структур, так и в бизнес-секторе.

Кроме того, результаты регрессионного анализа могут служить основой для разработки и корректировки мер экономической политики в направлении повышения заработных плат, а в следствие этого развития трудовых ресурсов.

Данные по Тульской области:

1. Количество трудовых ресурсов (Y) – зависимая переменная
2. Средняя заработная плата в регионе (X) - зависимая переменная.
3. Уровень инвестиций в экономику области (X₁).
4. Уровень образования населения, выраженный через процент населения с высшим образованием (X₂).
5. Доля высокотехнологичных отраслей в ВВП области (X₃).
6. Процент оттока населения за последний год (X₄).

После сбора данных и выполнения регрессионного анализа были получены следующие коэффициенты для уравнения регрессии:

• Константа (β0) = 25000 (базовая заработная плата в регионе без учета других факторов).
• β1 (коэффициент для уровня инвестиций) = 2.
• β2 (коэффициент для уровня образования) = 500.
• β3 (коэффициент для доли высокотехнологичных отраслей) = 1000.
• Β4 (коэффициент для процента оттока населения) = -200.

Тогда уравнение множественной регрессии будет выглядеть следующим образом:

Y=15000+2X1+500X2+1000X3+800X4−200X5+XY=15000+2X1+500X2+1000X3+800X4−200X5+ε

где ε - случайная ошибка.

Из проведенного анализа можно сделать вывод, что для развития трудовых ресурсов необходим один из ключевых факторов - уровень заработной платы. Следовательно, чтобы увеличивать трудовые ресурсы необходимо понять, как можно повлиять на зарплату.

Обоснование выбора переменных:

Такое уравнение позволит оценить, как изменения в каждом из этих факторов влияют на уровень трудовых ресурсов в Тульской области, предоставив ценную информацию для разработки эффективных мер экономической политики.

Примем для упрощения, что X2=50, X3=10, X4=20, X5=5, и построим график зависимости Y от X1, где X1 изменяется в пределах от 0 до 100 (например, миллионах рублей инвестиций). Положительная связь переменных при регрессионном анализе: (см. график 1)

Рисунок 1. Влияние уровня инвестиций на среднюю заработную плату в Тульской областиНачало формы

Для анализа проблемы низких заработных плат в Тульской области через уравнение линейной регрессии мы можем сосредоточиться на одной из ключевых переменных, которая, как предполагается, оказывает значительное влияние на уровень заработной платы. Мы выбрали уровень инвестиций в экономику области (X1) как такую переменную, ожидая, что увеличение инвестиций способствует росту экономики и, как следствие, увеличению заработных плат.

Уравнение линейной регрессии выглядит следующим образом:

Y=β0+β1X1+ε

где:

• Y — Средняя заработная плата в Тульской области (зависимая переменная),
• X1 — Уровень инвестиций в экономику области (независимая переменная),
• β0 — Константа, представляющая собой начальный уровень заработной платы при отсутствии инвестиций,
• β1 — Коэффициент при переменной X1, показывающий изменение заработной платы при увеличении уровня инвестиций на единицу,
• ε — Случайная ошибка, отражающая факторы, не учтенные в модели.

Это уравнение позволяет исследовать линейную зависимость между уровнем инвестиций и средней заработной платой. Положительный коэффициент β1 будет указывать на то, что увеличение инвестиций ассоциируется с ростом заработных плат. Для оценки параметров β0 и β1 необходимо использовать данные по уровню инвестиций и заработных платах в Тульской области, после чего можно провести статистический анализ для проверки значимости коэффициентов и адекватности модели в целом.

Идентификация ключевых детерминант заработных плат через методы регрессионного анализа способствует более осмысленному подходу к принятию решений в сфере экономической политики, позволяя сфокусироваться на наиболее значимых аспектах для достижения поставленных целей.

Указанное уравнение линейной регрессии позволяет оценить влияние инвестиций на среднюю заработную плату в Тульской области. Оно показывает, что при увеличении инвестиций (X1), можно ожидать изменения в уровне средней заработной платы (Y), причем каждая единица увеличения инвестиций предполагает изменение заработной платы на величину коэффициента β1. Константа β0 отражает начальный уровень заработной платы без инвестиций. Важность этого анализа заключается в возможности прогнозирования и планирования экономических стратегий, направленных на улучшение уровня жизни через стимулирование экономической активности и привлечение инвестиций.

Удаление давящих факторов

Давящие факторы, или выбросы, в данных для регрессионного анализа – это наблюдения, которые значительно отличаются от других данных. Они могут исказить результаты анализа, привести к неверным выводам о взаимосвязях между переменными и, как следствие, к неправильному принятию решений.

Неэффективное распределение трудовых ресурсов в Тульской области выражается через ряд макроэкономических и социальных диспропорций, препятствующих полноценному экономическому развитию региона.

 В контексте анализа проблемы низких заработных плат в Тульской области, давящие факторы могут быть вызваны аномально высокими или низкими значениями заработных плат в отдельных секторах экономики, ошибками в данных или особенностями экономического развития отдельных районов.

Мы рассматриваем следующие переменные и их значения (см. Таблица 1):

Таблица 1. Влияние факторов на заработную плату

Визуализируя данные, мы обнаружим линейную зависимость между уровнем специального образования, инвестициями, долей высокотехнологичных отраслей, инфраструктурой и заработной платой. Отток населения будет показывать обратную зависимость от заработной платы.

Построив предварительную модель множественной регрессии, мы анализируем остатки и обнаруживаем, что данные довольно хорошо соответствуют предполагаемой модели, с минимальными остатками, что свидетельствует об отсутствии значительных выбросов.

Модель множественной регрессии перестраивается без необходимости исключения данных, подтверждая начальные коэффициенты и показатели качества модели. На ней ожидаемо увидеть положительные коэффициенты при переменных, связанных с инвестициями, уровнем образования, долей высокотехнологичных отраслей и инфраструктурой, и отрицательный коэффициент при переменном оттоке населения. Данный анализ подтвердил предположение о том, что уровень заработной платы в Тульской области положительно коррелирует с уровнем инвестиций, образования, долей высокотехнологичных отраслей и инфраструктурой, а отток населения имеет отрицательное влияние.

Прогноз развития Тульской области на 3 года

На основе проведенного анализа с использованием методов множественной регрессии, представляющих взаимосвязь между различными экономическими и социальными факторами и уровнем заработных плат в Тульской области, можно сформировать прогноз развития данного региона на предстоящие три года. Прогнозируется, что при сохранении нынешних тенденций в экономической политике и дальнейшем укреплении ключевых секторов экономики области, таких как инвестиции, образование, развитие высокотехнологичных отраслей и инфраструктуры, Тульская область продемонстрирует положительную динамику в социально-экономическом развитии.

Параллельно с экономическими инициативами, уделяется внимание развитию образовательной сферы. Усиление фокуса на качестве образования и профессиональной подготовки будет способствовать формированию высококвалифицированных кадров, что не только удовлетворит текущие потребности рынка труда, но и создаст предпосылки для дальнейшего научно-технического прогресса и инновационного развития.

Сокращение оттока населения является еще одним важным аспектом прогноза. Улучшение экономических показателей и повышение уровня жизни должны способствовать удержанию населения и привлечению новых жителей, что положительно скажется на демографической ситуации в регионе.

Перспективы развития Тульской области

• Необходимо привлекать инвестиции, а для этого нужны благоприятные условия. Провести аудит, сотрудничая с ведущими аналитическими агентствами, такими как PwC или Deloitte, для обеспечения объективности и профессионализма в анализе.

Есть возможность запуска информационную кампанию в социальных сетях и на телевидении, акцентируя внимание на налоговых льготах для новых инвесторов и доступности квалифицированной рабочей силы.

• Перспектива развития человеческого капитала является неотъемлемой частью улучшения региона

Запуск пилотных образовательных программ, например курсов по цифровой грамотности и программированию в партнерстве с крупными IT-компаниями, такими как Яндекс и Mail.ru, Kaspersky Lab.

Внедрение программ переподготовки и повышения квалификации для работников. Эти программы должны быть адаптированы под требования развивающихся отраслей экономики и изменяющиеся потребности рынка труда.

• Необходимо строительство и обновление инфраструктуры

Начало модернизации инфраструктуры, включая обновление транспортной сети и коммуникаций, с привлечением строительных компаний с мировым именем, таких как Vinci или Bechtel. Увеличить коммуникацию с ведущими компаниями – Туламашзавод, Щекиноазот.

Продолжение инфраструктурных работ с фокусом на создание технопарков и бизнес-инкубаторов для поддержки стартапов и малого бизнеса.

• Нельзя забывать про экологическую политику и устойчивое развитие

Внедрение эффективных технологий для минимизации воздействия промышленности на экологию, включая программы по переработке отходов и снижению выбросов загрязняющих веществ.

Все перечисленные перспективы предполагают тесное взаимодействие органов власти с бизнес-сообществом, научными и образовательными учреждениями, общественными организациями и международными партнерами.

Ретроспективный прогноз

В контексте аналитического изучения социально-экономических параметров Тульской области особое внимание уделяется ретроспективному анализу заработных плат в контексте перераспределения трудовых ресурсов. Исследование базируется на обработке исторических данных, которые отражают изменение среднемесячного дохода населения в течение последнего года и последующих трех лет. Ретроспективный характер анализа позволяет не просто фиксировать фактические колебания уровня заработной платы, но и выявлять внутренние и внешние факторы, определяющие указанные экономические тенденции.

Основная цель ретроспективного прогноза низких заработных плат в Тульской области заключается в том, чтобы на основе прошлых данных о заработных платах выявить тенденции и факторы, которые могут влиять на уровень заработной платы в будущем. Данный анализ позволяет предприятиям и организациям оптимизировать свои процессы и разработать стратегии по повышению заработных плат.

На основе анализа прошлых данных формулируются прогнозы относительно возможных тенденций в уровне заработной платы в Тульской области. Эти прогнозы могут помочь предприятиям и государственным органам принять меры для улучшения ситуации с заработными платами, такие как увеличение минимальной заработной платы, поддержка программ повышения квалификации работников и другие.

Однако важно отметить, что ретроспективный прогноз низких заработных плат имеет свои ограничения и недостатки. Например, он не всегда может учитывать все возможные факторы, влияющие на уровень заработной платы, и его результаты могут быть ограничены точностью и достоверностью исходных данных.

Изучая данные более подробно, можно выделить ряд факторов, оказывающих влияние на рост низких заработных плат. Среди этих факторов можно упомянуть увеличение безработицы, которое ведет к снижению спроса на рабочую силу и, соответственно, к уменьшению размера заработной платы. Кроме того, значительное влияние на этот процесс оказывает недостаточное повышение минимальной заработной платы, которое не соответствует инфляционным тенденциям и росту цен на товары и услуги.

Проведя анализ данных и выявив основные факторы, влияющие на рост низких заработных плат, мы можем приступить к формированию прогнозов развития ситуации в будущем.

В итоге, на основе ретроспективного анализа и прогнозов можно сделать вывод о необходимости разработки комплексных мер по предотвращению дальнейшего роста низких заработных плат в Тульской области. Эти меры могут включать в себя стимулирование развития предпринимательства, реализацию программ по обучению и повышению квалификации работников, а также усовершенствование системы социальной поддержки населения.

Рисунок 2. Итоги ретроспективного прогноза на 2024–2027

Итоги прогнозов

Итоги проведенного анализа отражают комплексное воздействие экономических, социальных и инфраструктурных факторов на макроэкономическую ситуацию в Тульской области и, в частности, на уровень трудовых ресурсов. Результаты регрессионного анализа подтвердили гипотезу о том, что увеличение заработных плат, повышение инвестиций, развитие инфраструктуры и поддержка высокотехнологичных отраслей могут оказывать положительное воздействие на трудовые ресурсы. Однако отток населения остаётся проблемой, снижая этот положительный эффект и подчеркивая необходимость целенаправленных мер со стороны государственных структур для решения демографических вопросов.

Позитивные моменты анализа заключаются в выявлении ключевых драйверов экономического роста и в разработке рекомендаций, направленных на их активизацию.

Тем не менее, в качестве отрицательного момента можно отметить высокую степень зависимости регионального экономического благополучия от внешних инвестиций и федеральной поддержки, что делает Тульскую область уязвимой перед экономическими колебаниями на национальном уровне. Также проблемы, связанные с оттоком населения, требуют дополнительного внимания и разработки специфических программ, направленных на улучшение условий жизни и работы в регионе для предотвращения дальнейшего сокращения трудовых ресурсов.

В целом, несмотря на некоторые вызовы, Тульская область имеет потенциал для устойчивого экономического роста и улучшения благосостояния населения. Успешная реализация стратегических инициатив потребует координированных усилий со стороны всех заинтересованных сторон, включая органы государственной власти, бизнес-сообщество, образовательные и научные учреждения, а также активное участие общественности.

Список литературы

1. Бюджетное послание Президента Российской Федерации Федеральному Собранию Российской Федерации от 13.06.2013 «О бюджетной политике в 2014–2016 годах». Источник публикации: СПС Консультант-Плюс: Версия Проф.
2. Федеральный закон от 01.04.2020 N 98-ФЗ (ред. от 11.06.2021) "О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации по вопросам предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций" // Российская газета. - 03.04.2020. - N 72.
3. Горюнова Н. Н. Экономический рост как фактор экономического развития // Теория и практика общественного развития. – 2018. – № 7. – С. 183–185.
4. Росстат России: официальная статистика [Электронный ресурс] – Режим доступа – URL: https://71.rosstat.gov.ru/folder/42157
5. ФТС России: таможенная статистика // [Электронный ресурс] – Режим доступа – URL: https://customs.gov.ru/statistic