Архив статей журнала
В начале 2020-х гг. в России увеличивается дефицит квалифицированной рабочей силы. Официальных статистических данных становится недостаточно для оценки состояния рынка труда. Благодаря повсеместному распространению использования сети Интернет поиск работников и работодателей в большей степени переместился в цифровую сферу в форме публичных вакансий и резюме. Новые источники информации на основе технологии больших данных позволяют существенно дополнять картину современного состояния и функционирования российского рынка труда в региональном разрезе. В данном исследовании в качестве источника используется агрегированная база данных 3 основных площадок по онлайн-рекрутменту. В статье рассмотрена дифференциация регионов по спросу на рабочую силу, который был изучен в следующих разрезах: метод занятости, квалификация, сфера экономики и опыт. Спрос на рабочую силу по данным базы данных публичных вакансий имеет сильные региональные различия. При этом они носят не хаотичный характер, а подчиняются географическим закономерностям согласно основным осям регионализации России и прежде всего по направлениям Центр - Периферия (метод занятости и квалификация) и староосвоенный Запад - слабоосвоенный Восток (сфера экономики и опыт работы). Остальные оси регионализации в спросе на рабочую силу практически не проявляются. При этом корреляции региональной структуры спроса на рабочую силу с данными Росстата о структуре занятых по ОКВЭД-2 не выявлено. Основными факторами, определяющими структуру спроса на рабочую силу в регионах, являются структура региональной экономики и плотность населения.
География инноваций позволяет выявлять пространственные паттерны создания, внедрения и распространения новых технологий, но с развитием коммуникаций возникает иллюзия незначимости пространства. В соответствии с целью исследования, в статье показано, что разработки искусственного интеллекта, как одной из прорывных технологий, не могут быть повсеместными. Они будут концентрироваться в центрах с высоким инновационным потенциалом, где выше интенсивность потоков и перетоков знаний, в том числе неявных. В России образование в сфере искусственного интеллекта можно получить в 21 регионе, исследования ведутся в 35, а разрабатывают технологию в 40. В статье предложен рейтинг регионального потенциала для создания технологий искусственного интеллекта, оценивающий научно-технологическое развитие и плотность основных элементов региональной инновационной экосистемы в сфере искусственного интеллекта. Рейтинг показывает высокую концентрацию потенциала в крупнейшей агломерации, Москве, и нескольких регионах - креативных ядрах: Московской области, Санкт-Петербурге, Республике Татарстан и Новосибирской области. Выделены 16 креативно-акцепторных центров, способных как создавать, так и внедрять некоторые технологии искусственного интеллекта (Свердловская, Нижегородская, Челябинская, Самарская, Томская, Ростовская области, Краснодарский край и др.), преимущественно акцепторные центры, использующие передовые производственные технологии искусственного интеллекта (23 региона) и 41 регион с минимальным потенциалом. Регионы-лидеры могут получить приоритетное внимание и финансирование. В акцепторных регионах преимущество может быть отдано поддержке автоматизации производств, а в отстающих - повышению восприимчивости населения к цифровым технологиям.