Forecasting the growth of regional labor productivity

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Acesso é pago ou somente para assinantes

Resumo

The article is devoted to the problem of forecasting the growth of regional labor productivity. To study labor productivity in the regions of Russia, the methods of factor and regression analysis were used. Based on the proposed multivariate regression model and logistic regression model, the share of Russian regions where labor productivity will increase with a probability of more than 95% is estimated. This made it possible to identify regions as points of growth of regional labor productivity. In terms of labor productivity growth, problematic regions have also been identified. The proposed results can be used by the Ministry of Economic Development of Russia to justify the effectiveness of regional development.

Sobre autores

Tatiana Burtseva

MIREA - Russian Technological University

Email: tbur69@mail.ru

Bibliografia

  1. Татарников О.В., Голодов С.В., Кокарев М.А. Применение функций Кобба-Дугласа для регионального прогнозирования производительности труда // Актуальные проблемы менеджмента и экономики в России и за рубежом: сборник научных трудов по итогам международной научно-практической конференции. 2017. – c. 85-88.
  2. Факторы роста производительности труда на предприятиях несырьевых секторов российской экономики. / докл. к XXI Апр. междунар. науч. конф. по проблемам развития экономики и общества, Москва, 2020 г. / Ю. В. Симачев (рук. авт. кол.), М. Г. Кузык, А. А. Федюнина и др. ; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». - М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2020. – 60 c.
  3. Френкель А.А. Производительность труда: проблемы моделирования роста. - М.: Экономика, 1984. – 176 c.
  4. Бурцева Т.А., Френкель А.А., Тихомиров Б.И., Сурков А.А. Интегральный индекс – эффективный инструмент измерения региональной производительности труда // Экономика труда. – 2020. – № 11. – c. 1085-1102.
  5. Бурцева Т.А. Система показателей региональной производительности труда // ФЭС: Финансы. Экономика. Стратегия. – 2020. – № 4-5. – c. 32-41.
  6. Буфетова А.Н. Пространственные аспекты динамики производительности труда в России // Мир экономики и управления. – 2017. – № 4. – c. 142-157.
  7. МиролюбоваТ.В. Производительность труда в регионах России: пространственные аспекты и взаимосвязь с информационными ресурсами // Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. – 2016. – № 3. – c. 120-131.
  8. Гагарина Г.Ю., Седова Н.В., Чайникова Л.Н., Архипова Л.С. Региональный аспект анализа производительности труда как показателя эффективности экономики России // Региональная экономика и управление. – 2019. – № 3.
  9. Михеева Н.Н. Сравнительный анализ производительности труда в российских регионах // Регион: Экономика и Социология. – 2015. – № 2. – c. 86-112.
  10. Нагаева О.С., Поподько Г.И. Сравнительный анализ производительности труда в ресурсных и нересурсных регионах России // Экономика труда. – 2019. – № 4. – c. 1299-1316. – doi: 10.18334/et.6.4.41271.
  11. Гафарова Е.А. Эконометрический анализ факторов роста производительности труда в субъектах Российской Федерации // Вопросы статистики. – 2021. – № 2. – c. 80-89. – doi: 10.34023/2313-6383-2021-28-2-80-89.
  12. Бурцева Т.А. Эконометрические модели региональной производительности труда // Вопросы статистики. – 2017. – № 3. – c. 30-36.
  13. Бурцева Т.А., Френкель А.А., Сурков А.А. Статистическое моделирование региональной производительности труда // Вопросы статистики. – 2022. – № 4. – c. 62-70.
  14. Бурцева Т.А., Френкель А.А., Тихомиров Б.И., Сурков А.А. Анализ влияния факторов на региональную производительность труда // Экономика и предпринимательство. – 2021. – № 7. – c. 407-412.
  15. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2022. Статистический сборник. Федеральная служба государственной статистики России. [Электронный ресурс]. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/47652 (дата обращения: 03.03.2022).

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Declaração de direitos autorais © Burtseva T.A., 2023

Este site utiliza cookies

Ao continuar usando nosso site, você concorda com o procedimento de cookies que mantêm o site funcionando normalmente.

Informação sobre cookies