Цифровой капитал рабочей силы в России: региональная дифференциация

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

В статье представлены результаты исследования цифрового капитала рабочей силы в регионах России. Проведя обзор литературы, посвященной цифровому капиталу, мы выделили два основных подхода в измерении цифрового капитала: монометрический и полиметрический. Мы утверждаем, что монометрический подход является более перспективным для измерения цифрового капитала рабочей силы. Данный подход предполагает использование единого показателя для измерения цифрового капитала, который должен быть достаточно всеобъемлющим, чтобы отразить многомерную сущность цифрового капитала. Разработанная нами методология основана на измерении цифровых навыков соискателей, находящихся в поиске работы на рынке труда региона. Методология апробирована на уровне регионов России. Информационной базой для проведения расчетов стали 5,5 миллионов резюме, размещенных соискателями на Единой цифровой платформе «Работа в России» в апреле 2022 года. Наши результаты показывают, что рабочая сила в регионах России существенно различается по цифровому капиталу. Наиболее высокие значения цифрового капитала рабочей силы выявлены в Москве и Санкт-Петербурге, Республике Хакасия, Красноярском, Пермском и Хабаровском краях, Калининградской и Тюменской областях. Мы ожидаем, что полученные нами результаты будут способствовать совершенствованию измерения цифрового капитала и разработке политики по преодолению цифрового разрыва.

Об авторах

Сергей Дмитриевич Капелюк

Новосибирский государственный технический университетНовосибирский государственный университет экономики и управления

Email: skapelyuk@bk.ru
Доцент кафедры экономической теории и прикладной экономики, кандидат экономических наук, доцентДоцент кафедры экономики предпринимательской деятельности и логистики

Илья Николаевич Карелин

Новосибирский государственный технический университет

Email: karelin@corp.nstu.ru
Старший преподаватель кафедры экономической теории и прикладной экономики

Список литературы

  1. 1. Вартанова Е.Л., Гладкова А.А. Цифровое неравенство, цифровой капитал, цифровая включенность: динамика теоретических подходов и политических решений // Вестник Московского университета. Серия 10. Журналистика. – 2021. – № 1. – c. 3–29. – doi: 10.30547/vestnik.journ.1.2021.329.
  2. 2. Горяинов А.Н. Коллекция кейсов и инструментов для оценки цифровых компетенций в рамках программы DigComp // Цифровая трансформация образования: сб. мат. 2-й Межд. науч.-практ. конф., Минск, 27 марта 2019 г. – Минск: ГИАЦ Минобразования. Минск, 2019. – c. 329–331.
  3. 3. Ивашиненко Н.Н., Варызгина А.А., Михайлова В.В. Формирование цифрового капитала у населения России // Гуманитарные, социально-экономические и общественные науки. – 2022. – № 5. – c. 50–54. – doi: 10.23672/Y6341-3933-5752-C.
  4. 4. Индикаторы цифровой экономики: 2022. / под ред. Н. Анисимов [и др.]. - М.: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», 2023. – 332 c.
  5. 5. Капелюк С.Д., Карелин И.Н. Спрос на цифровые навыки в России: региональные различия // Пространственная экономика. – 2023. – № 1. – c. 70–92. – doi: 10.14530.
  6. 6. Капелюк С.Д., Карелин И.Н. Динамика востребованности цифровых навыков на рынке труда регионов России // Π-Economy. – 2023. – № 1 (16). – c. 51–61. – doi: 10.18721/JE.16104.
  7. 7. Карапетян Р.В., Сизова И.Л., Бакаев М.А. Текущие и ожидаемые параметры прироста цифровых компетенций у занятого населения (пример Санкт-Петербурга) // Вестник Института социологии. – 2020. – № 1. – c. 113–136. – doi: 10.19181/vis.2020.11.1.629.
  8. 8. Лищук Е.Н., Капелюк С.Д. Легко ли стать безработным? // Экономика труда. – 2022. – № 8. – c. 1263-1280. – doi: 10.18334/et.9.8.114905.
  9. 9. Beblavý M., Fabo B., Lenaerts K. Demand for digital skills in the US labour market: the IT skills pyramid. / CEPS Special Report No. 154/December 2016., 2016.
  10. 10. Deming D.J., Noray K. Earnings dynamics, changing job skills, and STEM careers // The Quarterly Journal of Economics. – 2020. – № 4 (135). – p. 1965–2005. – doi: 10.1093/qje/qjaa021.
  11. 11. Deming D., Kahn L.B. Skill requirements across firms and labor markets: Evidence from job postings for professionals // Journal of Labor Economics. – 2018. – p. S337–S369. – doi: 10.1086/694106.
  12. 12. Gladkova A., Vartanova E., Ragnedda M. Digital divide and digital capital in multiethnic Russian society // Journal of Multicultural Discourses. – 2020. – № 2. – p. 126–147. – doi: 10.1080/17447143.2020.1745212.
  13. 13. Park S. Digital capital. - London: Palgrave Macmillan, 2017. – 247 p.
  14. 14. Ragnedda M. Conceptualizing Digital Capital // Telematics and Informatics. – 2018. – № 8. – p. 2366–2375. – doi: 10.1016/j.tele.2018.10.006.
  15. 15. Ragnedda M., Ruiu M.L., Addeo F. Measuring digital capital: An empirical investigation // New Media Society. – 2020. – № 5 (22). – p. 793–816. – doi: 10.1177/1461444819869604.
  16. 16. Tambe P., Hitt L., Rock D., Brynjolfsson E. Digital capital and superstar firms. - Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research, 2020.
  17. 17. Vuorikari R., Kluzer S., Punie Y. DigComp 2.2: The Digital Competence Framework for Citizens-With new examples of knowledge, skills and attitudes. - Joint Research Centre (Seville site), 2022.
  18. 18. ESCO v1.1.0. European Commission, 2022. [Электронный ресурс]. URL: https://esco.ec.europa.eu/en/classification/skill_main (дата обращения: 24.02.2023).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Капелюк С.Д., Карелин И.Н., 2023

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах