Электронный научно-практический журнал «Современные научные исследования и инновации» » дифференциация

Типология регионов РФ по качеству трудовой жизни

Зонова Ольга Васильевна — Mon, 30 Nov 2015 08:07:33 +0000

Дифференциация административно-территориальных единиц по социально-экономическому развитию бесспорна. Автор считает целесообразным, помимо официального географического деления на федеральные округа использовать синтетическую классификацию регионов, исходя из их исторически сложившиеся особенностей функционирования. Так, например, природно-ресурсный потенциал либо экономико-географическое положение определяют тип региона. Очевидно, что субъекты РФ в значительной степени могут быть дифференцированы по различным признакам.

Автор разделяет точку зрения Е.В. Горшениной относительно того, что за годы реформирования российской экономики различия между регионами только усиливались в результате действия объективных и субъективных факторов [1, с. 35]. При этом объективные факторы, формировались веками и определяли глубинные причины дифференциации: природно-климатические условия, экономический потенциал, демографические тенденции, исторические и культурные особенности, сложившееся разделение труда, состояние промышленности и др. Тогда как субъективные факторы отражают реальную ситуацию последних лет развития экономики и степень дифференциации регионов (политика властей всех уровней по отношению к региону, эффективность институциональных преобразований, уровень отраслевой диверсификации, зависимость от внешних рынков и др.) [1, с. 35].

По-мнению автора, выявление места региона среди прочих субъектов Российской Федерации позволит определить степень соответствия региона российским стандартам и установить реально достижимые показатели социально-экономического развития. Кроме того, выделение разновидностей регионов позволит отразить разнородность региональной структуры федеральных округов, зафиксировать идущие процессы, в том числе конвергенции, а также оценить эволюцию федеральных округов с учетом разницы в развитии регионов, входящих в их состав [2, с. 4-5].

Единой методики типологизации регионов в настоящее время не существует, и в табл. 1 представлен их краткий обзор.

Таблица 1. Существующие подходы к типологии регионов РФ*

Авторы	Типы регионов	Примечание
1	2	3
Лавровский Б. [3, с. 42-52]	Ресурсодобывающие; регионы, ориентированные на военно-промышленный комплекс; регионы с высоким удельным весом обрабатывающей промышленности; северные территории; регионы, проблемы которых обусловлены внеэкономическими факторами	Достоинством данной типологии является целевой характер: использование для анализа кризисной ситуации в промышленности. Недостатки данного подхода: 1) типология на анализе статистических данных, характеризующих лишь сферу материального производства; 2) не позволяет оценить социально-экономическое развитие территорий
Гусева К. [4, с. 90-99]	Регионы с благоприятными стартовыми условиями вхождения в рынок и выгодным геополитическим положением, имеющие поддержку федерального центра и развитую диверсифицированную структуру производства; регионы со скромными стартовыми условиями, имеющие сырьевую специализацию промышленного производства; депрессивные регионы, отличающиеся узкоспециализированным промышленным производством с высоким износом основных фондов, обладающие трудовым и интеллектуальным потенциалом; прочие	Достоинства – учет специфики региона и целевой характер: применима для оценки инвестиционного климата. Недостатки: система показателей не включает в себя индикаторы качества трудовой жизни
Бандман М., Малов В. [5, с. 58-66]	Отсталые с ухудшением уровня; отсталые с сохранением уровня; отсталые с улучшением уровня; благополучные с ухудшением уровня; благополучные с сохранением уровня; благополучные с улучшением уровня	Достоинство – типология регионов РФ на основе оценки социально-экономического развития территорий. Недостаток – не учитывает показатели качества трудовой жизни
Кистанов В., Копылов Н. [6]	Опорные; депрессивные; слаборазвитые; самообеспечивающие; особые (экстремальные, кризисные, приграничные)	Достоинство – возможность ранжирования регионов по уровню экономического развития. Недостаток – ограниченная практическая применимость (типология не применима для анализа качества жизни и качества трудовой жизни в частности)
Чуракова М. М. [7, с. 15-16]	Типология регионов по уровню и качеству жизни: неблагополучные регионы; проблемные регионы; благополучные и развитые регионы	Достоинство – возможность определения типа территории на основе анализа экономических и социальных показателей качества жизни. Недостатки: не применима для оценки качества трудовой жизни; набор индикаторов, по-мнению автора, носит случайный характер и продиктован в основном доступностью статистических данных
Ученые Экспертного института (Россия) и Центра по изучению России и Восточной Европы Бирмингемского ниверситета (Великобритания) [8, с. 42-77]	Регионы «столичного» типа; экспортоориентированные регионы; регионы, взявшие курс на форсирование экономических реформ, финансово сильные с крупной промышленностью; экономически самостоятельные, богатые природными ресурсами регионы; кризисные (депрессивные) регионы со специализацией на лёгкой промышленности и машиностроении; экономически слаборазвитые аграрные и периферийные регионы; отдалённые северные и восточные регионы; регионы, проводящие политику «мягкого» вхождения в рынок	Достоинство – возможность оценки уровня жизни, динамики производства и финансовой самодостаточности региона. Недостатки: 1) данная типология не отражает все возможные типы регионов; 2) возможна неоднозначность трактовки типологии. Так, Кемеровская область, может быть отнесена и к экспортоориентированным регионам и к экономически самостоятельным, богатым природными ресурсами

* Составлено автором

Представленные подходы к типологии регионов в большинстве случаев сводятся к классификации регионов по природно-ресурсному потенциалу, либо по уровню экономического развития территорий. Общим недостатком всех представленных типологий является тот факт, что они построены на усредненных данных, что дает лишь общее представление о месте региона на федеральном фоне, в связи с чем по каждому региону должны проводиться отдельные исследования по выявлению причинно-следственных связей относительно текущего положения региона, а также по выявлению факторов дальнейшего социально-экономического развития.

В связи с мировым признанием концепции достойного труда типологизировать административно-территориальные единицы, входящие в состав РФ, по-мнению автора, целесообразно и в соответствии с ее составляющими (возможности занятости, справедливое вознаграждение за труд, социальное обеспечение, социальный диалог).

При разработке авторской типологии субъектов РФ по качеству трудовой жизни за основу была принята типология М. М. Чураковой, которая выделила две группы показателей уровня и качества жизни, характеризующих социальное и экономическое развитие регионов. Так, для оценки экономической составляющей уровня и качества жизни М.М. Чураковой предлагается следующая система показателей: 1) уровень безработицы; 2) коэффициент напряженности на рынке труда; 3) коэффициент фондов; 4) среднедушевые денежные доходы населения; 5) доля населения трудоспособного возраста в общей численности населения; 6) продолжительность жизни; 7) величина просроченной задолженности по заработной плате [7].

Для оценки социальной составляющей уровня и качества жизни М.М. Чураковой используются следующие показатели: 1) коэффициент младенческой смертности; 2) численность граждан, пользующихся социальной поддержкой по оплате жилых помещений и коммунальных услуг; 3) численность учащихся в учебных заведениях; 4) численность зарегистрированных преступлений на 100 тыс. чел. населения; 5) величина жилой площади на 1 чел.; 6) заболеваемость на 1 тыс. чел. населения; 7) величина выбросов загрязняющих веществ в атмосферу [7].

Подобная система показателей применима для типологии регионов по качеству жизни населения, для типологии регионов по качеству трудовой жизни необходимо использование более узких показателей для характеристики именно социально-трудовых отношений (табл. 2). Кроме того, по мнению автора, в качестве показателя для типологии административно-территориальных единиц, наиболее удачным будет использование индекса человеческого развития (индекса развития человеческого потенциала), основанного на агрегировании показателей, отражающих базовые критерии социального развития (долголетие, образование, доход). Тем не менее его включение в авторскую систему показателей типологизации регионов по качеству трудовой жизни на данный момент невозможно в связи с отсутствием глубокой детализации статистической информации в разрезе субъектов РФ (имеется информация об уровне грамотности населения и о среднедушевом ВРП и отсутствует – о количестве обучающихся в возрасте 7-24 лет) и запаздыванием официальных публикаций об уровне развития человеческого потенциала в регионах РФ на несколько лет. В связи с чем в рамках дальнейшего исследования индекс человеческого развития не используется. Это также касается и показателей, входящих в состав группы «Социальное партнерство», так как с 2004 г. ни в одном Субъекте РФ не было зарегистрировано ни одного случая забастовки рабочих [8].

Таблица 2. Система показателей типологизации регионов по качеству трудовой жизни*

Группа показателей	Экономические показатели	Социальные показатели
1	2	3
Возможности занятости	Уровень занятости	Индекс развития человеческого потенциала
	Уровень безработицы по методологии МОТ
		Доля населения трудоспособного возраста
	Коэффициент напряженности на рынке труда
Справедливое вознаграждение за труд	Индекс Кейтца	Доля населения, имеющего доходы ниже прожиточного минимума
	Коэффициент фондов
	Соотношение среднемесячной начисленной заработной платы с величиной прожиточного минимума
Социальное партнерство	-	Доля неотработанных дней по причине забастовок
		Уровень охвата работников коллективными договорами
Социальное обеспечение	Соотношение среднего размера трудовой пенсии с величиной прожиточного минимума

* Составлено автором

Качественная интерпретация количественных показателей экономической и социальной составляющей качества трудовой жизни обобщена в табл. 3.

Таблица 3. Определение типа региона

Тип региона	Характеристика региона
1	2
Неблагополучный	Показатели экономической и социальной составляющих качества трудовой жизни значительно удалены от средних приемлемых значений (среднее значение лежит в интервале от нижнего значения показателя по отношению к среднероссийскому значению до верхнего значения показателя по отношению к среднероссийскому)
Проблемный	Территории, характеризующиеся односторонней асимметрией показателей, т.е. в которых экономическая составляющая лучше, чем социальная и наоборот
Благополучный	Территории, у которых значения показателей экономической и социальной составляющих выше среднего
Развитый	Территории, имеющие высокие значения показателей экономической и социальной составляющих качества трудовой жизни

* Составлено автором

В табл. 4 и 5 представлены данные для оценки экономической составляющей качества трудовой жизни субъектов РФ [8].

Согласно данным табл. 4, можно заключить, что регионы существенно дифференцированы по уровню занятости. Так в 2010 г. наибольшая доля занятых была зарегистрирована в следующих административно-территориальных единицах: Чукотский автономный округ (77,7 %), Магаданская область (73,8 %), Ямало-Ненецкий автономный округ (73 %), г. Санкт-Петербург (70,3 %), Ханты-Мансийский автономный округ – Югра (70,1 %), г. Москва и Мурманская область (69 %), Ненецкий автономный округ (68,7 %), Московская область (68,5 %), Камчатский край (67,5 %), Ленинградская область (67, 1 %) и др. Регионами «аутсайдерами» в 2010 г. по уровню занятости населения стали: Еврейская

Таблица 4. Исходные данные для оценки экономической составляющей качества трудовой жизни*

Регионы	Уровень занятости, %					Уровень безработицы (по методологии МОТ), %					Коэффициент напряженности на рынке труда, долей ед.					Индекс Кейтца, %
Регионы	2010	2011	12012	2013	2014	2010	2011	12012	2013	2014	2010	2011	12012	2013	2014	2010	2011	12012	2013	2014
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15	16	17	18	19	20	21
Российская федерация	62,7	63,9	64,9	64,8	65,3	7,3	6,5	5,5	5,5	5,2	4,9	3,6	2,7	2,4	2,1	20,7	19,7	17,3	17,5	17,1
Центральный федеральный округ	65,1	66,3	67,8	67,5	68,4	4,6	4,1	3,1	3,3	3,1	2,8	2,4	1,7	1,5	1,4	-	-	-	-	-
Белгородская область	61,6	61,4	63,7	65,4	66,1	5,2	4,3	3,7	4	4	3,3	2,4	1,7	1,8	1,7	27,2	26,1	23,1	23,4	23,2
Брянская область	60,2	61,1	63,3	62,6	63,4	8	7,1	5,1	5,2	5	8,7	6	3,9	3,5	2,7	35,1	33,1	27,9	27,4	28,7
Владимирская область	63	65	67,2	67,1	66,8	6,1	5,7	4,4	3,8	4,3	4,4	3,6	2,4	1,8	1,9	29,9	28,3	25,1	24,9	26,6
Воронежская область	58,4	60,3	61	61	62	7,5	6,4	5,5	4,7	4,5	5,6	4,3	3,9	3,2	2,3	30,2	28,7	23,6	23,8	23,1
Ивановская область	61,6	62,7	64,2	63,9	64,3	7,6	6,6	6,3	5,2	4,3	5	3,6	2,5	1,7	1,6	33,0	31,9	27,1	27,4	27,0
Калужская область	65,9	66,7	67,4	67,4	66,5	6,7	5,6	4,3	4,5	4,2	4	3	1,8	1,5	1	27,9	27,0	24,7	22,8	27,3
Костромская область	64,6	65,3	66,7	65,2	64,6	6	5,1	4,8	4,9	4,3	4,1	3,2	2,6	2,4	1,5	37,0	31,0	27,3	27,2	37,3
Курская область	60,6	61,4	62,5	63,8	64,5	8,2	6,3	5,1	4,6	3,9	8,5	6,2	4,5	3,8	2,5	38,1	31,6	31,0	26,9	29,6
Липецкая область	64,4	63,7	68,2	65,8	64,9	4,5	4,9	3,6	3,7	3,7	3,3	3,3	2,2	2,4	1,9	28,1	27,1	23,7	24,3	30,5
Московская область	68,5	69,1	70,7	69,6	69,1	3,3	3,7	2,9	2,8	2,7	2,6	2,7	2	1,6	1,6	26,4	23,4	27,9	25,2	31,1
Орловская область	58,7	60	61,6	61,8	62,3	8,9	6,3	5,3	5,8	5,1	8,6	4,8	2,8	2,5	2,4	37,6	31,7	27,3	27,0	26,6
Рязанская область	57,6	59,1	60,6	60,1	58,9	8,4	7,2	4,6	4,7	4,4	7,7	4,7	2,4	2,4	2,1	37,9	34,7	30,4	26,6	26,8
Смоленская область	64,8	65,4	67,3	66,7	66,1	7,4	7,6	5,7	5,2	5,1	10,4	8,5	4,5	3,3	3,1	29,8	28,5	28,4	25,5	27,8
Тамбовская область	59,5	59,8	61	60,8	61	7,8	6,6	4,9	4,6	4,3	4,5	3,4	2,3	2,6	2,2	34,8	32,3	28,2	27,3	33,7
Тверская область	63,4	64,9	66,9	66,3	66,7	6,6	6	5	5,3	5,3	3,6	3,3	2,1	2,1	2,2	34,6	32,1	32,1	28,9	23,3
Тульская область	61,9	63,1	64,5	64,2	65,7	5,8	5,3	4,6	4,2	4,1	5,2	3,9	2,6	1,4	1,3	29,1	26,9	29,7	26,1	40,6
Ярославская область	62,5	65,2	66,5	66	69,5	7,5	5,1	3,4	4,5	3,8	6,2	3,8	1,8	2,1	1,7	26,9	25,5	22,6	22,6	30,0
г. Москва	69	70,8	71,6	71,8	74	1,8	1,4	0,8	1,7	1,5	0,7	0,6	0,4	0,7	0,6	26,3	23,2	24,0	22,0	20,6
Северо-Западный федеральный округ	66,6	67,7	68,7	67,8	67,8	5,9	5,1	4	4,3	4,1	3,6	2,6	1,8	1,8	1,6	-	-	-	-	-
Республика Карелия	62,2	62,2	62,3	61,1	61,7	9,3	8,4	7	8,2	8,1	9,2	5,8	3,8	4	4,7	30,2	21,9	27,6	24,9	19,7
Республика Коми	64,3	64,6	66,3	66,9	65,7	10,1	8,2	6,4	7,1	6	6,8	3,6	2,3	2,4	1,9	16,6	16,0	13,6	21,0	17,9
Архангельская область	63,1	65,5	64,4	63,4	62,1	6,9	5,9	5,4	6,1	7,2	4,5	3,4	3	3,3	3,4	24,0	21,7	18,7	16,0	14,6
Ненецкий автономный округ	57,6	59,1	60,6	60,1	58,9	6,5	8,7	6,9	7,1	5,3	4,8	6,4	2,6	3,2	2,9	-	-	-	-	-
Архангельская область (без автономного округа)	-	-	-	63,3	61,9	-	-	-	6	7,3	-	-	-	3,3	3,4	-	-	-	-	-
Вологодская область	64,5	64,6	65,9	64,5	65,2	7,8	7,3	5,8	6,1	5,6	5,2	4	2,9	3,1	2,9	37,4	22,8	20,4	20,7	20,8
Калининградская область	61,7	64,6	65,5	67,1	67,4	10,3	9,1	7,4	5,6	5,4	10,8	6,2	4	2,3	2,4	32,5	30,1	30,2	25,9	28,2
Ленинградская область	67,1	68,5	69,3	67,5	66,6	5,2	4,3	3,2	4,3	4,5	3,6	2,7	2	2,3	2,2	28,6	25,4	23,2	23,2	22,9
Мурманская область	69	67,5	69,2	69	69,3	8,6	8,6	7,7	7,2	6,7	6,8	5,1	3,9	2,9	2,3	27,0	24,4	25,2	22,7	24,7
Новгородская область	65,2	66,5	66,5	66,8	66,1	5,6	4,9	4,1	4,6	3,7	3,1	2	1,7	1,6	1,1	25,8	24,7	30,1	22,2	32,3
Псковская область	60,5	62,5	64	63,8	63,3	9,5	9,3	6,6	7	6,5	6,7	5,6	3,1	3,4	2,4	29,9	29,3	25,3	26,4	26,4
г. Санкт-Петербург	70,3	71,4	72,8	71,3	71,9	2,6	2	1,1	1,5	1,4	1,3	0,8	0,5	0,6	0,5	25,3	24,7	23,6	22,6	21,8
Южный федеральный округ (с 2010 года)	59,6	60,5	61,6	61,4	61,6	7,6	7	6,2	6,5	6,2	4,3	3,3	2,5	2,4	2,4	-	-	-	-	-
Республика Адыгея	55,3	56,2	56,5	58,3	55,5	9,3	8,4	8,1	7,9	8,6	6,2	3,7	2,8	3,4	3,9	35,6	32,1	27,6	27,0	26,5
Республика Калмыкия	57,1	58,2	58,5	57,6	61,6	14,8	14,2	13,1	12,5	10,9	49,1	34,6	23,4	15,5	10,2	40,4	36,7	30,7	29,8	28,7
Краснодарский край	60	60,4	61,6	60,9	61,1	6,7	5,9	5,6	6,1	5,7	2,7	1,9	1,6	1,7	1,8	37,4	33,2	30,2	26,9	31,1
Астраханская область	61,7	62,6	61,7	64	64,5	8,2	8,8	7,9	7,5	7,5	10	8,2	6	5	4,4	26,1	27,1	23,6	22,9	22,6
Волгоградская область	59,7	61,5	62,8	63	62,5	8	6,9	6	6,6	6,6	4,6	3,7	2,8	2,4	2,1	47,1	28,5	40,9	24,7	40,5
Ростовская область	59,2	60,3	61,5	60,9	61,7	7,7	7,3	6	6	5,9	5,9	4,7	3,3	3	2,9	36,1	27,2	24,0	23,8	37,5
Северо-Кавказский федеральный округ	53,3	55,2	56,7	57,3	58,7	16,5	14,5	13,1	13	11,2	39,9	30,8	22,6	18,3	15,2	-	-	-	-	-
Республика Дагестан	53,2	57,2	56,2	55,9	56,7	14,8	12,7	11,7	11,6	10,2	408,8	373,6	414	293,6	218,5	42,3	41,0	33,8	30,9	30,5
Республика Ингушетия	32,2	35,2	36,2	38,6	49,4	49,7	48,1	47,7	43,7	29,8	70,9	182,2	407,8	183,2	185,5	33,7	31,8	25,2	25,8	26,5
Кабардино-Балкарская Республика	50,6	50,6	54,4	58,7	61,6	12,7	10,5	8,9	10,5	9,5	19,9	11,9	11,3	14,9	12,9	37,1	35,4	32,3	28,3	27,3
Карачаево-Черкесская Республика	58,8	58,9	61,4	57,6	56,7	10,3	9,8	8,9	9,8	13	27,3	22	12,2	11,7	15,6	38,2	37,0	29,7	29,1	28,1
Республика Северная Осетия – Алания	64,3	62	61,9	60,6	60,1	9,7	8,3	7,9	8,1	8,6	27,4	14,5	12,4	14,4	18,3	36,6	34,5	29,0	27,9	27,3
Чеченская Республика	38,3	41,5	49,6	56,2	58	43,3	37,3	29,8	26,9	21,5	384,9	263,3	116,5	124,9	60,7	31,1	32,0	26,5	24,9	25,9
Ставропольский край	59,1	60,4	61,6	60,5	61,5	6,9	6	5,4	5,6	5,3	9,1	6,4	4,4	3,4	3,1	31,0	29,6	25,0	25,2	31,9
Приволжский федеральный округ	62,7	63,9	64,9	64,7	65,3	7,6	6,5	5,3	4,9	4,5	6,3	4,2	2,6	2,2	1,9	-	-	-	-	-
Республика Башкортостан	59,9	62,2	62,7	61,2	61,8	8,9	7,6	6,1	5,8	5,3	7,7	5,3	3,1	2,7	2,4	26,4	29,9	27,1	24,6	22,2
Республика Марий Эл	61,4	61,9	64,1	65	64,5	10,5	10,1	6,5	5,2	4,8	15	9,8	3,8	3,1	3,2	34,2	32,9	35,3	30,8	32,0
Республика Мордовия	66,2	67,3	67,2	67,7	68	5,4	5,2	4,9	4,4	4,2	7	4,6	2,9	2	1,9	36,4	34,7	30,4	28,8	27,3
Республика Татарстан	64,7	66,4	67,5	67,3	68,1	6,2	4,7	4,1	4	3,9	7	3,4	2,3	2,1	1,8	25,0	23,0	19,8	20,0	19,6
Удмуртская Республика	63,8	66,7	67,4	67,5	68,2	9,3	6,9	6	5,7	5,1	5,9	3	2,5	2,5	2,1	30,3	29,1	25,3	24,7	23,7
Чувашская Республика	61,8	63,6	64,7	66,4	68,9	9,5	7,8	5,9	5,7	5	8,4	4,7	2,3	2,1	2	33,3	31,0	26,8	26,8	26,6
Пермский край	62,7	63,6	63,5	62,3	60,8	8,3	7,5	6,3	6,5	5,8	7	4,4	2,5	2,2	1,8	24,8	24,6	21,1	21,1	20,5
Кировская область	63,9	63	62,8	62,8	64,4	8,6	8,3	7,1	5,6	5,1	5,5	4,6	3,6	2,7	2,4	32,6	31,6	27,2	27,0	26,5
Нижегородская область	63,1	64,4	67,5	66,8	67,4	7,7	7,2	5,4	4,3	4,2	3,9	3,6	1,7	1,4	1,2	26,5	24,9	22,0	22,1	28,0
Оренбургская область	62,4	63,1	64	65,7	65,7	7,2	6,3	5,4	4,9	4,4	10,8	6,7	4,2	3,6	2,9	28,5	27,1	23,9	24,1	23,7
Пензенская область	58,3	60	62,3	62,6	64,2	6,4	5,4	4,9	4,8	4,6	5,5	3,3	2,5	2,4	2,5	30,0	28,2	24,1	25,2	24,8
Самарская область	64,6	65,3	66,9	67,1	68,3	5,8	5,1	3,4	3,2	3	5,4	3,3	1,9	1,5	1,2	26,3	24,8	22,2	22,2	21,5
Саратовская область	64,2	62,4	62,2	61,3	62,5	6,3	6	5,4	5,2	4,6	5,4	4	2,8	2,3	1,9	29,8	28,5	24,5	25,2	28,2
Ульяновская область	59,3	63,4	63,9	64,2	62,7	8,8	6,8	5,6	5,5	4,8	7,1	5,2	4	4	2,9	32,5	30,7	27,0	27,1	32,8
Уральский федеральный округ	63,6	65	65,9	66	66	8	6,8	6	5,7	5,8	6,1	3,9	3	2,5	2,1	-	-	-	-	-
Курганская область	56,7	57,7	58,7	60,3	60	12,1	10	8,7	7,5	7	18,9	10,7	7,3	5,3	4,6	32,7	31,1	33,1	29,3	34,6
Свердловская область	62,6	64,1	65,2	65,5	65,2	8,4	7,2	5,8	5,9	6,1	7,5	5	3,4	3,1	2,8	21,9	20,8	21,1	22,1	24,0
Тюменская область	66,4	67,8	68,5	68	68,5	6,9	5,8	5,2	4,7	4,7	3,5	2,1	1,7	1,3	1	11,3	11,1	10,6	13,7	10,4
Ханты-Мансийский автономный округ-Югра	70,1	69,7	70,5	69,8	71	7,5	6,3	5,5	4,9	4,6	3,9	2,1	2	2,3	2,2	22,1	20,1	20,2	18,8	20,4
Ямало-Ненецкий автономный округ	73	75,4	76,3	74,6	75,1	4,3	3,5	3,4	3,2	3,1	2	1,4	1,3	0,7	0,4	0,0	16,1	17,5	16,1	15,0
Тюменская область (без автономных округов)	-	-	-	63,1	62,8	-	-	-	5,2	5,5	-	-	-	1,1	0,9	-	-	-	-	-
Челябинская область	63,8	65,4	66	66,1	66	7,5	6,6	6,4	6	6,2	7,5	5,3	4,4	3,7	3	36,3	23,0	20,5	20,3	27,6
Сибирский федеральный округ	61	61,5	61,9	62	62,6	8,7	8,1	7,1	7,2	7	6,3	4,5	3,3	3,2	2,7	-	-	-	-	-
Республика Алтай	59,4	59	59,5	59,9	59,8	12,2	12,8	11,6	11,5	10,4	14,4	11	8,3	7,5	7,1	30,4	29,5	34,7	25,1	31,0
Республика Бурятия	58,2	58	58,9	58,6	58,4	10,4	9	7,9	8	8,4	7,3	5	4	3,8	4,6	29,7	26,8	23,1	20,5	24,1
Республика Тыва	46,3	52,1	46,1	46,6	48,4	21,7	17,3	18,4	19,3	19,1	22,5	25,1	23,5	25,5	24,3	24,7	24,1	20,7	20,7	20,2
Республика Хакасия	58,9	61,3	59,6	61,9	60,4	9,1	7,2	7,9	6	6,2	7,6	5,2	4,5	3,5	3,6	23,6	22,3	19,6	20,0	17,9
Алтайский край	60,7	59,9	60,9	57,4	59	8,8	8,5	6,2	8,3	7,2	14	7,5	6,4	5,4	4,2	35,9	39,8	39,5	35,0	36,0
Забайкальский край	55,8	57,1	57,6	58	59	11,1	10,6	10,6	10,5	10	23,4	17,1	14,5	10,2	9,1	28,3	21,9	19,0	19,1	23,1
Красноярский край	65,4	64,2	64,8	64,9	66,1	6,2	6	5,5	5,7	5	4,5	3,6	2,2	2	1,6	18,6	19,9	17,8	16,1	16,3
Иркутская область	60,4	61,8	62,4	62,9	62,1	10,1	9,1	7,8	8,3	8,8	5,2	3,7	2,7	2,6	1,7	21,1	20,4	19,8	17,9	17,7
Кемеровская область	59,9	61,1	62	63,7	63,7	8,9	8,1	7,1	6	6,2	5,2	3	2,5	2,6	3	24,0	22,5	19,7	20,6	42,2
Новосибирская область	62,9	64,6	65,1	64,6	65,1	7,7	6,8	5,6	5,9	5,1	4,3	3,5	2,5	2,3	1,9	31,2	38,4	33,6	35,4	33,2
Омская область	62,2	63,9	64,1	64,6	65,1	8,1	7,9	6,9	6,8	6,7	8,1	5,7	3,9	3,5	3,4	25,9	24,2	21,0	20,9	24,4
Томская область	60,8	56,7	54,9	57,8	61,9	7,7	9,1	8,4	7,6	7,6	5	4,3	3	3,2	3,2	20,7	26,5	25,8	21,4	26,8
Дальневосточный федеральный округ	62,6	64,4	65	65,2	65,6	8,6	7,4	6,7	6,5	6,4	3,2	2	1,8	1,6	1,4	-	-	-	-	-
Республика Саха (Якутия)	62	62	64,2	65,2	65,4	8,9	9	8	7,4	7,4	7	3,9	2,5	1,5	1,7	15,1	17,8	16,6	14,2	24,5
Камчатский край	67,5	69,2	68,7	69,7	69,2	7	6,1	5,8	5,7	6,1	2,9	1,3	1,6	1,5	1,7	12,1	11,7	10,6	10,7	24,8
Приморский край	61,2	62,4	63,6	63,9	64,2	9,5	8	6,9	7,1	6,9	2,4	1,3	1,4	1,4	1,1	19,8	18,9	16,8	17,4	17,1
Хабаровский край	62,4	65,2	65,4	66	66,3	8,9	6,6	6,4	5,7	5,9	4,1	3	2,9	2,4	2,4	24,8	21,5	21,6	19,6	22,1
Амурская область	60,9	65,4	63,7	61,9	63,6	6,9	6	5,3	6,1	5,6	2,2	2,3	1,6	2	2,2	20,4	31,5	28,4	18,1	17,1
Магаданская область	73,8	75,9	76,4	76,8	74,4	5,6	4,5	3,4	2,9	3,1	3	1,5	0,8	0,6	0,6	17,8	15,5	9,3	16,6	23,4
Сахалинская область	65,2	66,9	66,9	66,9	67,5	8,9	7,9	7,7	7,2	6,5	4,6	3,4	2,3	2,1	1	25,0	24,5	21,5	23,4	22,0
Еврейская автономная область	57	59,6	59,9	60,2	59,3	9,3	8,5	8,5	8,3	8,7	4,7	3,2	1,8	0,9	0,6	33,3	20,1	18,4	19,0	20,4
Чукотский автономный округ	77,7	78,3	78,9	80,4	81,2	4,5	5,6	4,3	3,3	3,2	1,7	1,6	1	0,8	0,7	9,2	8,6	7,6	7,6	7,3

* Составлено автором

Таблица 5. Исходные данные для оценки экономической составляющей качества трудовой жизни (продолжение)*

Регионы	Коэффициент фондов, раз					Соотношение среднемесячной начисленной заработной платы с величиной прожиточного минимума, раз					Соотношение среднего размера пенсии с величиной прожиточного минимума, раз
Регионы	2010	2011	2012	2013	2014	2010	2011	2012	2013	2014	2011	2012	2013	2014
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15
Российская Федерация	16,6	16,2	16,4	16,2	16	3,3	3,5	3,7	3,8	3,7	1,5	1,6	1,5	1,5
Центральный федеральный округ	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Белгородская область	14,6	14,4	15,4	14,7	14,2	3,1	3,3	3,5	3,4	3,2	1,8	1,9	1,7	1,7
Брянская область	12,7	12,8	14	13,6	13,4	2,3	2,5	2,8	2,7	2,6	1,7	1,8	1,6	1,5
Владимирская область	11,1	11,1	11,8	12	11,4	2,3	2,5	2,6	2,8	2,6	1,5	1,6	1,5	1,5
Воронежская область	14,7	14,6	14,8	15,6	15,6	2,4	2,7	3,1	3,3	3,2	1,5	1,6	1,7	1,6
Ивановская область	10,5	10,7	11,7	11,6	11,3	2,2	2,3	2,5	2,5	2,3	1,6	1,6	1,5	1,4
Калужская область	13,1	13,3	14,4	13,9	13,2	3,1	3,4	3,8	3,6	3,4	1,7	1,8	1,6	1,5
Костромская область	11,1	10,8	11,3	11,3	10,7	2,2	2,3	2,4	2,6	2,5	1,5	1,5	1,5	1,5
Курская область	12,4	12,6	13,7	13,4	13,7	2,5	2,9	3,2	3,3	3,2	1,6	1,7	1,7	1,6
Липецкая область	12,8	12,5	14	14,3	14,1	2,7	3,0	3,1	3,2	3,0	1,6	1,7	1,7	1,6
Московская область	15,4	15,8	16,5	16	14,8	3,5	3,8	4,0	4,0	3,8	1,6	1,7	1,6	1,6
Орловская область	14,1	14,1	14,6	13,2	11,9	2,5	2,7	3,0	2,8	2,6	1,8	1,9	1,6	1,6
Рязанская область	11,7	11,1	12,5	12,9	13,1	2,5	2,6	2,8	3,0	3,1	1,5	1,5	1,5	1,6
Смоленская область	12,2	11,3	12,3	12,1	12,1	2,3	2,3	2,3	2,5	2,4	1,4	1,4	1,4	1,3
Тамбовская область	14,9	15	15,6	15,7	13,6	2,7	2,8	3,1	3,3	2,8	1,9	1,9	2,0	1,5
Тверская область	10,5	10,2	11,2	10,8	9,8	2,6	2,8	3,0	2,9	2,7	1,6	1,6	1,5	1,4
Тульская область	11,9	12	12,9	12,7	12,2	2,7	2,9	3,0	3,2	3,2	1,6	1,6	1,5	1,5
Ярославская область	12,7	12,1	13,4	13,6	13,6	2,7	3,0	3,1	3,2	3,1	1,7	1,7	1,7	1,7
г. Москва	28,3	27,3	27,3	27,3	21,3	3,9	4,3	4,4	4,5	4,3	1,3	1,3	1,2	1,2
Северо-Западный федеральный округ	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Республика Карелия	10,8	10,6	11,6	11,3	10,2	2,7	2,8	2,9	3,0	2,8	1,6	1,6	1,6	1,5
Республика Коми	16,9	16,5	17	16,5	14,9	3,2	3,3	3,8	3,7	3,5	1,5	1,6	1,5	1,5
Архангельская область	12,7	12,5	13	12,5	12,2	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Ненецкий автономный округ	20,1	19,3	19,9	19,1	18,1	3,9	3,8	4,2	3,8	3,8	1,2	1,2	1,1	1,1
Архангельская область (без автономного округа)	-	-	11,8	11,5	11,3	-	-	3,0	2,7	2,7	-	-	-	1,3
Вологодская область	11,7	11,4	12,1	12	11,7	2,8	2,9	3,0	3,1	2,9	1,5	1,5	1,5	1,5
Калининградская область	12,3	12,1	13,4	13	12,7	3,0	3,1	3,2	3,3	3,1	1,5	1,6	1,5	1,4
Ленинградская область	12,4	12,4	13	13,5	12,7	3,7	3,9	4,1	4,3	4,3	1,7	1,7	1,8	1,7
Мурманская область	13,6	13,2	13,9	14	12,4	3,4	3,6	3,8	3,8	3,6	1,4	1,4	1,5	1,4
Новгородская область	14,6	14,5	14,9	14,1	14	2,8	3,0	3,2	3,0	2,9	1,6	1,6	1,5	1,5
Псковская область	11,9	11,5	12,2	11,5	10,4	2,5	2,3	2,6	2,5	2,3	1,5	1,5	1,4	1,3
г. Санкт-Петербург	20	19,4	19,6	20,2	18,7	4,2	4,3	4,5	4,7	4,4	1,8	1,9	1,9	1,7
Южный федеральный округ	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Республика Адыгея	12,8	13	14	13,2	13,8	2,4	2,6	2,8	2,9	2,7	1,6	1,6	1,6	1,5
Республика Калмыкия	11,8	11,8	12,6	12,1	12,1	2,2	2,2	2,5	2,4	2,4	1,5	1,5	1,4	1,4
Краснодарский край	15,9	16,1	16,5	16,8	17	2,6	2,9	3,1	3,1	3,0	1,4	1,5	1,4	1,4
Астраханская область	14,3	14,2	14,7	14,9	14,8	3,0	3,0	3,1	3,4	3,3	1,6	1,6	1,6	1,5
Волгоградская область	11,1	10,8	11,2	11,3	10,9	2,5	2,6	2,7	2,9	2,7	1,5	1,5	1,6	1,5
Ростовская область	14	13,4	14	14	14	2,6	2,7	2,9	2,9	2,8	1,5	1,5	1,5	1,4
Северо-Кавказский федеральный округ	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Республика Дагестан	14,1	14,5	15	13,3	13,3	2,1	2,2	2,5	2,4	2,3	1,5	1,5	1,3	1,3
Республика Ингушетия	10,6	11,6	12,1	11,9	11,7	2,5	2,8	3,4	2,9	2,8	1,4	1,6	1,3	1,4
Кабардино-Балкарская Республика	12	12,1	12,6	11,7	12	2,3	2,5	3,0	2,7	2,6	1,6	1,7	1,4	1,4
Карачаево-Черкесская Республика	11,4	11	12	11,4	11,9	2,2	2,3	2,7	2,5	2,5	1,7	1,7	1,5	1,5
Республика Северная Осетия – Алания	11,3	11,2	12,2	11,9	11,9	2,3	2,5	2,7	2,7	2,6	1,7	1,7	1,6	1,5
Чеченская Республика	-	-	13,4	13,4	15,1	2,2	2,0	2,3	3,0	2,9	1,2	1,3	1,5	1,5
Ставропольский край	13	12,7	13,2	13,6	13,6	2,4	2,5	2,7	3,0	3,0	1,5	1,5	1,5	1,5
Приволжский федеральный округ	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Республика Башкортостан	17,4	17,2	17,5	17,5	17,1	2,9	3,2	3,3	3,3	3,2	1,6	1,7	1,6	1,6
Республика Марий Эл	13	13	13,2	13,3	12,6	2,3	2,5	2,7	2,8	2,7	1,7	1,7	1,6	1,5
Республика Мордовия	11,8	11,3	12	11,8	11,6	2,2	2,3	2,5	2,7	2,7	1,6	1,6	1,6	1,6
Республика Татарстан	16	15,5	17	16,6	16,8	3,4	3,7	3,8	3,9	3,8	2,0	1,9	1,7	1,7
Удмуртская Республика	11,8	11,7	12,5	12,4	12,2	2,6	2,8	2,9	3,1	3,0	1,8	1,8	1,7	1,6
Чувашская Республика	11,3	11	12,1	11,8	11,4	2,4	2,6	2,9	3,0	2,8	1,6	1,7	1,7	1,6
Пермский край	17,8	17,3	17,5	17,6	17,4	2,7	2,6	3,0	3,1	3,1	1,4	1,5	1,5	1,5
Кировская область	11,2	10,9	12,1	11,5	11,6	2,3	2,4	2,6	2,6	2,6	1,6	1,6	1,6	1,6
Нижегородская область	13,5	13,5	14,8	15,5	15,5	2,7	2,9	2,9	3,4	3,2	1,6	1,5	1,7	1,6
Оренбургская область	12,7	12,5	13,3	13,7	13,6	2,8	3,0	3,1	3,3	3,2	1,6	1,6	1,6	1,6
Пензенская область	12,4	12,2	13,2	13,5	13,5	2,6	2,8	3,1	3,2	3,0	1,6	1,7	1,7	1,6
Самарская область	20,5	19,4	19,5	19,3	16,7	2,5	2,7	2,8	2,9	3,0	1,5	1,5	1,5	1,6
Саратовская область	12,2	11,9	12,5	12,5	12,7	2,7	2,9	3,0	3,1	3,0	1,6	1,7	1,7	1,6
Ульяновская область	13,6	13	13,4	13,4	13,4	2,4	2,6	2,7	2,7	2,7	1,6	1,7	1,6	1,5
Уральский федеральный округ	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Курганская область	14,4	13,8	14,1	13,6	12,8	2,3	2,5	2,6	2,8	2,6	1,7	1,7	1,6	1,5
Свердловская область	18	17,2	17,8	17,8	16,8	3,0	3,1	3,3	3,6	3,4	1,5	1,5	1,6	1,6
Тюменская область	20	19,7	20,1	19,5	19	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Ханты-Мансийский автономный округ-Югра	17,3	17,1	17,7	17,1	16,9	4,4	4,6	4,9	4,7	4,6	1,5	1,6	1,6	1,6
Ямало-Ненецкий автономный округ	18,2	18,1	19,2	18,7	17,5	5,1	5,4	5,6	5,3	5,0	1,5	1,6	1,4	1,4
Тюменская область (без автономных округов)			15,6	15,3	14,7	0,0	0,0	4,0	3,8	3,8	-	-	-	1,5
Челябинская область	14,3	13,9	14,2	13,2	12,7	3,1	3,3	3,4	3,5	3,3	1,7	1,7	1,6	1,5
Сибирский федеральный округ	-	-	-	-	-
Республика Алтай	11,9	11,5	11,5	11,2	11,2	2,4	2,5	2,7	2,8	2,7	1,4	1,4	1,4	1,3
Республика Бурятия	15,2	14,9	15,3	15,8	15,4	3,0	3,0	3,2	3,3	3,2	1,4	1,4	1,5	1,4
Республика Тыва	11,5	11,3	12	12,1	12,1	2,9	3,0	3,2	3,0	3,1	1,5	1,5	1,3	1,4
Республика Хакасия	12,2	12,1	12,8	12,6	11	3,2	3,3	3,5	3,5	3,4	1,6	1,6	1,6	1,5
Алтайский край	11	11,3	11,9	12,6	12,3	1,9	2,2	2,4	2,6	2,4	1,5	1,5	1,6	1,5
Забайкальский край	14,1	14,3	14,7	14,8	12,9	3,0	3,1	3,3	3,4	3,2	1,4	1,4	1,4	1,3
Красноярский край	17,3	17,3	17	16,9	14,9	3,3	3,4	3,5	3,6	3,5	1,5	1,5	1,6	1,5
Иркутская область	15,9	15,7	15,6	15,4	12,9	3,4	3,5	3,7	3,5	3,4	1,6	1,7	1,5	1,5
Кемеровская область	14,6	14,1	14,9	14	12,2	3,5	3,7	3,8	3,6	3,3	1,9	1,9	1,7	1,6
Новосибирская область	15,1	14,9	15,8	15,7	12,6	2,8	2,9	3,1	3,1	2,9	1,5	1,5	1,4	1,4
Омская область	14,9	15,4	16,4	16,1	16,2	3,1	3,4	3,5	3,7	3,4	1,7	1,7	1,7	1,6
Томская область	13	12,8	13,4	13,2	12	3,3	3,4	3,5	3,6	3,5	1,6	1,6	1,6	1,6
Дальневосточный федеральный округ	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Республика Саха (Якутия)	14,4	14,5	14,8	14,8	14,5	2,9	3,1	3,4	3,7	3,6	1,3	1,3	1,3	1,3
Камчатский край	11,9	12	12,5	12,5	11,5	2,8	3,0	3,1	3,3	3,2	1,1	1,2	1,2	1,2
Приморский край	12,8	13	13,5	12,7	13,2	3,0	3,1	3,2	2,9	2,9	1,3	1,4	1,2	1,2
Хабаровский край	12,9	13	13,1	13,5	13	2,4	2,7	3,1	3,2	3,0	1,2	1,3	1,3	1,3
Амурская область	11,3	12	13,4	13,5	13,4	2,8	2,9	3,0	3,1	3,2	1,2	1,2	1,2	1,3
Магаданская область	15	14,9	15,9	14,8	14,1	3,8	3,9	4,3	3,9	3,8	1,5	1,5	1,3	1,3
Сахалинская область	15,8	15,1	15,2	15,8	16,1	3,8	3,7	4,2	4,2	4,3	1,2	1,3	1,4	1,4
Еврейская автономная область	12,1	11,9	12,3	11,7	11,5	2,8	2,9	2,8	2,7	2,6	1,2	1,2	1,2	1,1
Чукотский автономный округ	14,8	15,8	16	15,4	15,7	4,2	4,6	4,9	4,5	5,4	1,4	1,5	1,5	1,7

* Составлено автором

автономная область (57 %), Курганская область (56,7 %), Забайкальский край (55,8 %), Республика Адыгея (55,3 %), Республика Дагестан (53,2 %), Кабардино-Балкарская Республика (50,6 %), Республика Тыва (46,3 %), Чеченская Республика (38,3 %), Республик Ингушетия (32,2 %, что почти в половину меньше среднероссийского уровня).

На конец 2014 г. состав регионов с максимальной занятостью практически не изменился, незначительно изменились лишь занимаемые ими места при ранжировании: Чукотский автономный округ (81,2 %), Ямало-Ненецкий автономный округ (75,1 %), Магаданская область (74,4 %), г. Москва (74 %), г. Санкт-Петербург (71,9 %), Ханты-Мансийский автономный округ-Югра (71 %), Ярославская область (69,5 %), Мурманская область (69,3 %), Камчатский край (69,2 %), Московская область (69,1 %), Чувашская Республика (68,9 %), Тюменская область (68,5 %), Самарская область (68,3 %) и др. Несколько увеличился уровень занятости и в регионах «аутсайдерах»: Алтайский край и Забайкальский край (59 %), Рязанская область (58,9 %), Республика Бурятия (58,4 %), Чеченская Республика (58 %), Республика Дагестан и Карачаево-Черкесская Республика (56,7 %), Республика Адыгея (55,5 %), Республика Ингушетия (49,4 %), Республика Тыва (48,4 %).

Кроме того, в ходе экономического анализа прослеживается следующая тенденция: увеличение доли занятых в экономике, и соответственно, снижение уровня безработицы. Все субъекты РФ дифференцированы автором и по уровню безработицы. Так на начало 2010 г. к регионам с низким уровнем безработицы можно отнести следующие административно-территориальные единицы: г. Москва (1,8 %), г. Санкт-Петербург (2,6 %), Московская область (3,3 %), Липецкую область (4,5 %), Чукотский автономный округ (4,5 %). Регионами «аутсайдерами» по уровню безработицы являются: Республика Тыва (21,7 %), Чеченская республика (43,3 %), Ингушетия (49,7 %) и др.

К концу 2014 г. количество регионов-лидеров с низким уровнем безработицы увеличилось: г. Санкт-Петербург (1,4 %), г. Москва (1,4 %), Московская область (2,7 %), Самарская область (3 %), Магаданская область (3,1 %), Чукотский автономный округ (3,2 %) и др. Регионы «аутсайдеры» по уровню безработицы остались прежними: Республика Тыва (19,1 %), Чеченская республика(21,5 %), Ингушетия (29,8 %).

Таким образом, практически по всем субъектам РФ отмечается снижение уровня безработицы, а это свидетельствует о снижении социального риска. Опасной становится ситуация в регионах «аутсайдерах», где уровень безработицы значительно превышает естественный уровень безработицы. Кроме того, в ряде субъектов РФ отмечается несоответствие спроса и предложения на рынке труда, речь идет о превышении численности официально зарегистрированных безработных граждан над потребностью в рабочей силе. Тут лидирующими регионами, с наименьшим коэффициентом напряженности на рынке труда, стали на начало 2010 г.: г. Москва (0,7 долей ед.), г. Санкт-Петербург (1,3 доле ед.), Чукотский автономный округ (1,7 доле ед.), Ямало-Ненецкий Автономный округ (2,0 долей ед.), Амурская область (2,2 долей ед.), Приморский край (2,4 долей ед.), Московская область (2,6 долей ед.) и др. Регионами «аутсайдерами» стали: Республика Калмыкия (49,1 долей ед.), Республика Ингушетия (70,9 долей ед.), Чеченская республика (384,9 долей ед.), Республика Дагестан (408,8 долей ед.).

На конец 2014 г. ситуация на рынке труда несколько улучшилась, что отразилось на сокращении количества зарегистрированных безработных на 1 вакансию, наиболее заметна эта динамика на значениях показателей отстающих регионов: Чеченская республика (60,7 долей ед.), Республика Дагестан (218,5 долей ед.). Однако в ряде регионов «аутсайдеров» ситуация усугубилась, это касается Республики Ингушетия (185, 5 долей ед.) и Республики Тыва (24,3 долей ед.).

По индексу Кейтца все Субъекты РФ также весьма дифференцированы. Сопоставление регионов по данному признаку стало актуальным после предоставления возможности регионам устанавливать свой МРОТ на уровне не ниже федерального (с 2007 г.). Рекомендуемое значение Индекса Кейтца в составляет порядка 50-60 % [9]. Ни в одном из Субъектов РФ соотношение минимальной заработной платы к средней не достигло рекомендуемого нормативного значения. Тем не менее на начало 2010 г. в ряде регионов значение Индекса Кейтца приближается к нормативному, в частности: Волгоградская область (47,1 %), Республика Дагестан (42 %). На конец анализируемого периода ситуация несколько изменилась. Так, лидирующими регионами стали: Кемеровская область (42,2 %), Тульская область (40,6 %), Волгоградская область (40,5 %), в других Субъектах РФ значение индекса Кейтца было ниже 40 %.

Регионами «аутсайдерами» на начало анализируемого периода стали: Республика Коми (16,6 %), Республика Саха (15,1 %), Камчатский край (12,1 %), Тюменская область (11,3 %) и Чукотский автономный округ (9,2 %). К концу анализируемого периода ситуация несколько изменилась в ряде случаев в худшую сторону, например, в Чукотском автономном округе значение индекса Кейтца составило 7,3 %. Кроме того в число аутсайдеров вошли: Красноярский край (16,3 %), Ямало-Ненецкий автономный округ (15 %), Архангельская область (14,6 %), Тюменская область (10,4 %).

Отрицательная динамика Индекса Кейтца свидетельствует о значительном разрыве между средним размером оплаты труда и размером оплаты неквалифицировнных работников.

Ранжирование административно-территориальных единиц по степени социального расслоения общества на богатых и бедных дало следующие результаты. Так, регионами-лидерами с наименьшим значением коэффициента фондов на начало 2010 г. стали следующие субъекты РФ: Ивановская и Тверская область (10,5 раз), Республика Ингушетия (10,6 раз), Республика Карелия (10,8 раза) и другие. Регионами с наибольшей степенью расслоения общества на богатых и бедных в 2010 г. стали: Свердловская область (18 раз), Ямало-Ненецкий автономный округ (18,2 раза), г. Санкт-Петербург и Тюменская область (20 раз), Самарская область (20,5 раз), г. Москва (28,3 раза).

Наименьшее расслоение в 2014 г. зафиксировано в: Тверской области (9,8 раз) Республике Карелия (10,2 раз), Псковской области (10,4 раза), Костромской области (10,7 раза), Волгоградской области (10,9 раза). В 2014 г. ситуация несколько изменилась: Ямало-Ненецкий автономный округ (17,5 раз), г. Санкт-Петербург (18,7 раз), Тюменская область (19 раз), г. Москва (21,3 раза).

Разрыв между доходами наиболее и наименее обеспеченного населения незначительно снизился. Пугает тот факт, что неравенство денежных доходов влечет за собой не только социальное расслоение и снижение уровня и качества жизни населения определенных территорий, но и рост социальной напряженности, усиливает сепаратистские настроения в обществе [10]. Вследствие чего возможен миграционный отток наиболее мобильных и квалифицированных трудовых ресурсов из регионов с низким уровнем доходов в регионы с более высоким уровнем оплаты труда, возможностями карьерного и профессионального роста. Этот отток снижает качество трудового потенциала региона выбытия, его инвестиционную привлекательность, запуская механизм социально-экономической деградации.

Ранее сделанные выводы подтверждает и динамика соотношения среднемесячной номинальной начисленной заработной платы с величиной прожиточного минимума трудоспособного населения. Автор считает целесообразным отметить, что это соотношение сильно варьируется по субъектам РФ. Так в число лидеров на начало анализируемого периода попали следующие административно-территориальные единицы: Ямало-Ненецкий автономный округ (5,1 раз); Ханты-Мансийский автономный округ – Югра (4,4 раза); Чукотский автономный округ и г. Санкт-Петербург (4,2 раза); г. Москва и Ненецкий автономный округ (3,9 раза) и др. Регионами «аутсайдерами» с минимальным соотношением между размером оплаты труда и прожиточным минимумом стали: Республика Калмыкия, Костромская область, Ивановская область, Карачаево-Черкесская Республика, Чеченская Республика, Республик Мордовия (2,2 раза); Республика Дагестан (2,1 раза); Алтайский край (1,9 раз),

На конец анализируемого периода состав лидирующих регионов по соотношению между средним размером оплаты труда и величиной прожиточного минимума практически не изменился: Чукотский автономный округ (5,4 раза); Ямало-Ненецкий автономный округ (5 раз); Ханты-Мансийский автономный округ – Югра (4,6 раза); г. Санкт-Петербург (4,4 раза); г. Москва, Ленинградская область, Сахалинская область (4,3 раза); Московская область, Ненецкий автономный округ, Республика Татарстан, Тюменская область (без автономных округов), Магаданская область и др.

В ходе экономического анализа автором была выявлена положительная тенденция: увеличение размера средней номинальной начисленной заработной платы осуществляется более высокими темпами нежели размера прожиточного минимума трудоспособного населения, что наиболее ярко отражается на динамике показателей регионов «аутсайдеров»: Смоленская область, Республика Калмыкия, Алтайский край (2,4 раза); Ивановская область, Псковская область, Республика Дагестан, (2,3 раза) и др.

Соотношение среднего размера пенсии с величиной прожиточного минимума пенсионера также находится на крайне низком уровне. Так, в 2011 г. регионами лидерами, имеющими наибольшее соотношение, стали: Республика Татарстан (2,0 раза); Тамбовская область, Кемеровская область (1,9 раза); Белгородская область, Орловская область, г. Санкт-Петербург, Удмуртская Республика (1,8 раза), Калужская область, Ярославская область, Ленинградская область, Республика Марий Эл, Курганская область, Челябинская область, Омская область (1,7 раза) и др. Регионами с наименьшим соотношением стали: г. Москва (1,3 раза); Ненецкий автономный округ, Чеченская Республика, Хабаровский край, Амурская область, Еврейская автономная область (1,2 раза), Камчатский край (1,1 раза) и др.

К концу анализируемого периода максимального соотношения между анализируемыми показателями, достигнутого в 2014 г. не было достигнуто ни в одном из Субъектов РФ. Так, состав регионов, имеющих наибольшее соотношение существенно изменился: Белгородская область, Ярославская область, Ленинградская область, г. Санкт-Петербург, Республика Татарстан, Чукотский автономный округ (1,7 раза); Воронежская область, Курская область, Липецкая область, Московская Рязанская, Орловская области, Республик Башкортостан, Республик Мордовия, Удмуртская Республика, Чувашская Республика и др. административно-территориальные единицы Приволжского федерального округа, Свердловская область, Ханты-Мансийский край, Кемеровская, Омская, Томская области (1,6 раза) и др.

Состав субъектов РФ с наименьшим соотношением также серьезно изменился: Смоленская область, Республика Дагестан, Республика Алтай, Забайкальский край, Амурская область, Магаданская область (1,3 раза); г. Москва, Камчатский край, Приморский край (1,2 раза), Ненецкий автономный округ, Еврейская автономная область (1,1 раза).

В табл. 6 представлены данные для оценки социальной составляющей качества трудовой жизни административно-территориальных единиц, входящих в состав РФ. В рамках оценки социальной составляющей качества трудовой жизни проводится анализ численности трудовых ресурсов. Практически для всех Субъектов РФ характерна следующая тенденция: старение населения при одновременном сокращении доли населения, находящемся в трудоспособном возрасте, и увеличении доли населения старше трудоспособного возраста. Огромная диспропорция в численности населения трудоспособного и старше трудоспособного возраста приведет к тому, что уже в ближайшие годы в пенсионные возраста будут уходить столь многочисленные контингенты, которых в этих возрастах никогда ранее в этих регионах не было (сейчас этот процесс только начинается), что в свою очередь, потребует кардинального увеличения затрат на социальное обеспечение и здравоохранение [11].

Таблица 6. Исходные данные для оценки социальной составляющей уровня и качества жизни Субъектов РФ*

Регионы	Доля населения трудоспособного возраста, %					Доля населения, имеющего доходы ниже величины прожиточного минимума, %
Регионы	2010	2011	2012	2013	2014	2010	2011	12012	2013	2014
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11
Российская федерация	62,0	61,5	60,9	60,1	59,3	12,5	12,7	10,7	11	11,2
Центральный федеральный округ	61,7	61,3	60,7	60,0	59,3	-	-	-	-	-
Белгородская область	61,3	60,9	60,3	59,6	58,8	8,2	8,6	6,5	7,6	7,5
Брянская область	60,8	60,3	59,7	58,9	58,1	13,5	12,6	10,5	11,7	12,4
Владимирская область	60,3	59,7	59,0	58,1	57,3	17,3	17,5	15	13,7	13,5
Воронежская область	60,3	60,1	59,6	59,0	58,3	18,4	17,2	10,3	9,1	9
Ивановская область	60,3	59,7	59,1	58,4	57,6	20,1	19	13,8	14,2	14,2
Калужская область	61,2	60,6	60,0	59,2	58,3	11,3	11,1	8,5	9	9,5
Костромская область	60,5	59,8	58,9	58,0	57,1	15,7	16,5	15,1	15,1	13,5
Курская область	60,0	59,6	58,9	58,2	57,4	10,8	10,4	8,2	9	8,6
Липецкая область	60,6	60,0	59,4	58,5	57,8	9,9	10,6	8,4	8	8
Московская область	62,3	64,1	63,8	61,1	60,5	10,1	9,6	6,9	7,7	7,7
Орловская область	60,1	59,6	59,0	58,2	57,4	14,7	14,5	11,3	13,6	12,9
Рязанская область	59,6	59,1	58,5	57,8	57,0	15	16	12,5	11,7	11,1
Смоленская область	62,0	61,3	60,8	60,0	59,1	15,2	17,3	14,8	15,4	15,2
Тамбовская область	59,8	59,4	58,9	58,3	57,7	10,8	10,7	9,4	8,2	9,4
Тверская область	59,5	59,0	58,4	57,6	56,9	13,2	13,5	11,4	12,1	11,9
Тульская область	59,6	59,1	58,6	57,8	57,1	11	10,9	9,5	9,8	9,8
Ярославская область	59,9	59,2	58,6	57,8	57,1	12,8	13,4	10,9	10,6	10,1
г. Москва	63,8	62,1	61,4	61,9	61,2	10	10	9,6	9,3	9
Северо-Западный федеральный округ	62,5	62,0	61,4	60,6	59,9	-	-	-	-	-
Республика Карелия	61,9	61,1	60,1	59,2	58,2	14,9	15,7	13,6	15	14,4
Республика Коми	65,4	64,5	63,5	62,4	61,3	15,6	16,3	13,4	14	14,5
Архангельская область	62,3	61,4	60,4	59,3	58,3	14	14,4	13,2	14,1	14,1
Ненецкий автономный округ	-	-	-	-	-	7,5	7,7	6,5	7,9	9
Архангельская область (без автономного округа)	2,2	2,2	2,3	2,3	2,3			13	13,9	13,8
Вологодская область	61,7	61,0	60,1	59,1	58,1	16,8	17,1	13,2	13,1	12,9
Калининградская область	62,9	62,4	61,7	60,9	60,1	12,4	12,7	10,8	12,3	12,4
Ленинградская область	62,3	61,6	61,1	60,5	59,8	12,6	13	11,9	11	10,3
Мурманская область	66,1	65,3	64,5	63,5	62,5	13,2	13,6	11,1	11	10,9
Новгородская область	59,7	59,0	58,2	57,2	56,2	14,9	15	11,7	13	12,1
Псковская область	59,8	59,2	58,4	57,6	56,8	15,6	16,7	15,4	16,9	16,3
г. Санкт-Петербург	62,5	62,4	62,0	61,5	61,1	8,6	9,1	9	8,3	8,3
Южный федеральный округ	60,8	60,3	59,8	59,1	58,4	-	-	-	-	-
Республика Адыгея	59,4	58,9	58,5	58,0	57,5	16	14,6	11,3	12	11
Республика Калмыкия	64,1	63,4	62,4	61,3	60,2	35,7	35,8	30,7	35,4	35,1
Краснодарский край	60,1	59,7	59,3	58,7	58,1	15,2	13,5	11,2	10,4	10,1
Астраханская область	62,0	61,4	60,8	59,8	59,0	14,1	14,2	12,5	12	12
Волгоградская область	60,8	60,4	59,8	59,0	58,2	14	15,1	13,6	13,4	13,9
Ростовская область	61,1	60,7	60,2	59,6	58,8	14,9	15,2	12,9	12,9	13
Северо-Кавказский федеральный округ	61,2	61,0	60,7	60,3	59,8	-	-	-	-	-
Республика Дагестан	62,1	62,2	62,2	62,0	61,7	8,8	8,3	7	10,1	10,2
Республика Ингушетия	60,2	59,7	59,6	59,5	59,3	22,1	18,5	17,1	18,8	23,1
Кабардино-Балкарская Республика	63,2	62,7	62,3	61,6	60,9	15,7	15,3	14,2	18,8	18,6
Карачаево-Черкесская Республика	62,0	61,5	61,1	60,4	59,7	17,7	18,8	16	19,8	19,3
Республика Северная Осетия – Алания	59,8	59,6	59,2	58,7	58,0	10,5	12,6	10,4	11,3	12,1
Чеченская Республика	58,0	57,8	57,2	56,7	56,3	-	-	21,7	19,5	14,2
Ставропольский край	61,5	61,2	60,8	60,2	59,5	18,5	18,3	13,7	11,8	11,8
Приволжский федеральный округ	61,8	61,2	60,5	59,6	58,7	-	-	-	-	-
Республика Башкортостан	62,1	61,6	60,9	60,1	59,3	12,1	12,6	10,3	10,3	10,8
Республика Марий Эл	63,4	62,7	61,7	60,5	59,3	24	24,2	20	19,5	19,9
Республика Мордовия	62,6	62,1	61,4	60,7	59,8	18,3	20,2	18	19	17,3
Республика Татарстан	62,3	61,8	61,2	60,4	59,5	7,7	8,1	6,5	7,2	7,1
Удмуртская Республика	62,6	61,8	60,8	59,6	58,5	13,7	14	11,1	11,1	11,2
Чувашская Республика	62,5	62,0	61,3	60,4	59,4	18,2	19,3	16	16,5	16,2
Пермский край	61,6	60,8	60,0	59,1	58,2	13,2	14,4	12,2	11,6	11,8
Кировская область	61,2	60,3	59,3	58,2	57,0	14,2	15	12,4	13,4	12,7
Нижегородская область	60,9	60,5	59,9	59,2	58,4	12,3	12,5	10,3	9,1	8,5
Оренбургская область	61,8	61,2	60,4	59,4	58,4	13,9	14,4	12,7	12,1	11,8
Пензенская область	60,6	60,0	59,3	58,5	57,7	15,2	15,4	13,1	12,6	12,5
Самарская область	61,9	61,4	60,8	59,9	59,1	15,1	15,2	12,3	12,6	12,6
Саратовская область	60,9	60,4	59,9	59,2	58,5	16,4	17,3	15,9	15,7	14,9
Ульяновская область	62,0	61,4	60,6	59,7	58,7	16,4	16,8	13,3	13,4	11,9
Уральский федеральный округ	63,1	62,3	61,6	60,7	59,7	-	-	-	-	-
Курганская область	59,7	58,8	57,7	56,4	55,3	16,9	18,5	15,6	16,8	16,5
Свердловская область	61,6	60,9	60,2	59,3	58,3	10	10,5	8,5	8,4	8,3
Тюменская область	67,5	66,7	66,0	65,1	64,0	11,9	12,3	11	11,8	12,1
Ханты-Мансийский автономный округ-Югра	0,0	0,0	54,3	53,6	53,3	10,3	10,6	9,8	10,6	10,8
Ямало-Ненецкий автономный округ						7,3	7,4	6,4	6,9	7
Тюменская область (без автономных округов)	27,8	27,4	27,6	27,2	26,3			10,4	11,1	11,4
Челябинская область	61,4	60,7	59,9	59,0	58,1	10,2	10,8	10,1	11,6	11,7
Сибирский федеральный округ	62,6	61,9	61,1	60,1	59,2	-	-	-	-	-
Республика Алтай	60,9	60,0	58,8	57,7	56,5	17,7	18,6	18,5	21,1	20,8
Республика Бурятия	62,8	61,9	61,0	60,0	59,0	19,2	20,1	17,7	16,1	17
Республика Тыва	60,3	59,5	58,7	57,9	56,8	29,6	30,6	27,9	35,1	35,2
Республика Хакасия	62,5	61,6	60,5	59,4	58,3	18,4	18,6	16,3	16,9	17,5
Алтайский край	61,5	60,6	59,6	58,5	57,4	23,9	22,6	20,6	18,2	17
Забайкальский край	62,7	62,2	61,4	60,6	59,6	19	18,9	17,6	16,4	18
Красноярский край	63,6	63,0	62,3	61,5	60,6	17,9	18,1	15,6	15,7	17,1
Иркутская область	62,0	61,4	60,6	59,7	58,7	18,1	19,2	16,8	17,2	18,6
Кемеровская область	61,8	61,0	60,2	59,2	58,1	11	11,6	10,6	14	14,5
Новосибирская область	62,9	62,3	61,6	60,8	59,9	16,3	16,5	14,1	15,3	15,9
Омская область	63,1	62,5	61,7	60,7	59,7	14,1	12,7	11	12,2	11,9
Томская область	64,2	63,5	62,9	62,1	61,3	17,4	17,8	16,2	16,6	16,9
Дальневосточный федеральный округ	64,0	63,4	62,7	61,9	61,0	-	-	-	-	-
Республика Саха (Якутия)	64,4	63,9	63,1	62,3	61,4	19	18,6	16,7	16,7	17,4
Камчатский край	66,0	65,4	64,8	64,3	63,6	19,5	19,2	17,8	17,8	17
Приморский край	63,4	63,0	62,4	61,6	60,7	16,3	15,7	14,2	15,9	14,7
Хабаровский край	64,0	63,5	62,9	62,1	61,3	15,9	15,8	14,3	12,5	13
Амурская область	63,0	62,3	61,3	60,5	59,5	23,7	20,4	16	15,7	14,1
Магаданская область	67,4	66,3	65,3	64,2	63,0	13,6	13,9	11,3	13,1	12
Сахалинская область	64,3	63,5	62,7	61,8	60,7	11	11,9	11,8	9,4	9,1
Еврейская автономная область	62,6	62,1	61,1	60,2	59,2	19,5	20,1	18,8	20,9	21,5
Чукотский автономный округ	68,0	67,2	67,0	66,5	65,8	10,3	9	7,7	9,3	8,8

* Составлено автором

В большинстве регионов численность населения в трудоспособном возрасте является доминирующей. К регионам лидерам на начало 2010 г. можно отнести: Чукотский автономный округ (68 %), Тюменскую область (67,5 %), Магаданскую область (67,4 %), Мурманскую область (66,1 %), Камчатский край (66 %), Республику Коми (65,4 %), Якутию (64,4 %), Сахалинскую область (64,3 %), Томскую область (64,2 %), Республику Калмыкию (64,1 %) и ряд др. территорий. Регионами аутсайдерами на начало анализируемого периода стали: Тюменская область (27,8 %) и Архангельская область (без автономного округа) (2,2 %). К концу анализируемого периода состав лидирующих регионов и регионов «аутсайдеров» существенно не меняется.

Соизмерение среднедушевых денежных доходов и с величиной прожиточного минимума также свидетельствует о существенной дифференциации административно-территориальных единиц, входящих в состав РФ. Однозначной тенденции в динамике показателя «Доля населения с доходами нижевеличины прожиточного минимума» выявить не удается, так как одновременно в ряде субъектов РФ их удельный вес растет, тогда как в других субъектах – уменьшается. Отчасти сокращение доли малоимущих граждан в РФ и ее отдельных субъектах может быть вызвано изменением правил расчета потребительской корзины и величины прожиточного минимума в 2012 г. Так в 2010 г. регионами с наименьшим количеством малоимущих граждан стали: Ямало-Ненецкий автономный округ (7,3 %), Ненецкий автономный округ (7,5 %), Республика Татарстан (7,7 %), Белгородская область (8,2 %), г. Санкт-Петербург (8,6 %), Республика Дагестан (8,8 %), Липецкая область (9,9 %), г. Москва (10 %) и др. Доля малоимущих граждан в общей численности населения в регионах «аутсайдерах» превышает более чем в 2-3 раза среднероссийский показатель (также на начало анализируемого периода): Республика Ингушетия (22,1 %), Амурская область (23,7 %), Алтайский край (23,9 %), Республика Марий Эл (24 %), Республика Тыва (29,6 %), Республика Калмыкия (35,7 %).

К концу анализируемого периода состав лидеров существенно не меняется, чего нельзя сказать о регионах «аутсайдерах»: Республика Алтай (20,8 %), Еврейская автономная область (21,5 %), Республика Ингушетия (23,1 %), Республика Калмыкия (35,1 %), Республика Тыва (35,2 %).

Экономический анализ по предложенным автором показателям качества трудовой жизни позволяет осуществить типологизацию регионов РФ (табл. 7).

Таблица 7. Типологизация Субъектов РФ по качеству трудовой жизни

Субъект РФ	Тип региона
Субъект РФ	2010	2011	2012	2013	2014
1	2	3	4	5	6
Белгородская область	Благополучный	Благополучный	Благополучный	Проблемный	Проблемный
Брянская область	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Неблагополучный
Владимирская область	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Неблагополучный
Воронежская область	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный
Ивановская область	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Неблагополучный
Калужская область	Благополучный	Благополучный	Благополучный	Проблемный	Проблемный
Костромская область	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Неблагополучный
Курская область	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный
Липецкая область	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный
Московская область	Благополучный	Благополучный	Благополучный	Благополучный	Благополучный
Орловская область	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Неблагополучный
Рязанская область	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный
Смоленская область	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Неблагополучный
Тамбовская область	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный
Тверская область	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный
Тульская область	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный
Ярославская область	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный
г. Москва	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный
Республика Карелия	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Неблагополучный
Республика Коми	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Неблагополучный
Архангельская область	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Неблагополучный
Ненецкий автономный округ	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный
Архангельская область (без автономного округа)	-	-	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный
Вологодская область	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Неблагополучный
Калининградская область	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Неблагополучный
Ленинградская область	Благополучный	Благополучный	Благополучный	Благополучный	Благополучный
Мурманская область	Благополучный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный
Новгородская область	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Неблагополучный
Псковская область	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Неблагополучный	Неблагополучный
г. Санкт-Петербург	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный
Республика Адыгея	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный
Республика Калмыкия	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный
Краснодарский край	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный
Астраханская область	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный
Волгоградская область	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Неблагополучный
Ростовская область	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Неблагополучный
Республика Дагестан	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный
Республика Ингушетия	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный
Кабардино-Балкарская Республика	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный
Карачаево-Черкесская Республика	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный
Республика Северная Осетия – Алания	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный
Чеченская Республика	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный
Ставропольский край	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный
Республика Башкортостан	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный
Республика Марий Эл	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный
Республика Мордовия	Неблагополучный	Проблемный	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный
Республика Татарстан	Благополучный	Благополучный	Благополучный	Благополучный	Проблемный
Удмуртская Республика	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный
Чувашская Республика	Неблагополучный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Неблагополучный
Пермский край	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный
Кировская область	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Неблагополучный
Нижегородская область	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный
Оренбургская область	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный
Пензенская область	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный
Самарская область	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный
Саратовская область	Проблемный	Неблагополучный	Проблемный	Проблемный	Неблагополучный
Ульяновская область	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Неблагополучный
Курганская область	Проблемный	Неблагополучный	Проблемный	Проблемный	Неблагополучный
Свердловская область	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный
Тюменская область	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный
Ханты-Мансийский автономный округ-Югра	Благополучный	Благополучный	Благополучный	Благополучный	Благополучный
Ямало-Ненецкий автономный округ	Благополучный	Благополучный	Благополучный	Благополучный	Благополучный
Тюменская область (без автономных округов)	-	-	Благополучный	Проблемный	Благополучный
Челябинская область	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный
Республика Алтай	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный
Республика Бурятия	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный	Проблемный	Неблагополучный
Республика Тыва	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный
Республика Хакасия	Проблемный	Проблемный	Неблагополучный	Проблемный	Неблагополучный
Алтайский край	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный
Забайкальский край	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный
Красноярский край	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный
Иркутская область	Проблемный	Проблемный	Неблагополучный	Неблагополучный	Проблемный
Кемеровская область	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный
Новосибирская область	Проблемный	Проблемный	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный
Омская область	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Неблагополучный
Томская область	Проблемный	Неблагополучный	Проблемный	Проблемный	Неблагополучный
Республика Саха (Якутия)	Проблемный	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный	Проблемный
Камчатский край	Проблемный	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный	Проблемный
Приморский край	Проблемный	Проблемный	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный
Хабаровский край	Проблемный	Проблемный	Неблагополучный	Проблемный	Проблемный
Амурская область	Проблемный	Проблемный	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный
Магаданская область	Благополучный	Благополучный	Проблемный	Проблемный	Проблемный
Сахалинская область	Благополучный	Проблемный	Проблемный	Проблемный	Проблемный
Еврейская автономная область	Проблемный	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный	Неблагополучный
Чукотский автономный округ	Благополучный	Благополучный	Благополучный	Благополучный	Благополучный

Согласно предложенной автором типологии регионов по качеству трудовой жизни, можно констатировать, что развитых регионов в РФ по данному критерию нет. Бесспорно, города федерального значения имеют высокие значения по большинству показателей, однако высокое значение коэффициента фондов (более 20 раз при среднероссийском порядка 16) не позволяет их к таковым причислить. Кроме того, в Москве и Санкт-Петербурге соотношение среднего размера пенсии к величине прожиточного минимума пенсионера находится на уровне ниже среднероссийского.

Анализ эволюции социально-экономического развития Субъектов РФ в разрезе качества трудовой жизни позволил выявить следующие классы регионов:

1) регионы со стабильно высоким качеством трудовой жизни (Московская область, Ленинградская область, Ханты-Мансийский автономный округ-Югра, Ямало-Ненецкий автономный округ, Тюменская область (без автономных округов), Чукотский автономный округ);

2) регионы со стабильно низким качеством трудовой жизни (Архангельская область (без автономных округов), Республика Калмыкия, Республика Дагестан, Республика Ингушетия, Кабардино-Балкарская Республика, Карачаево-Черкесская Республика, Республика Северная Осетия- Алания, Чеченская Республика, Республика Марий Эл, Республика Мордовия, Республика Алтай, Забайкальский край);

3) регионы, в которых наблюдалось снижение качества трудовой жизни (Белгородская область, Брянская область, Владимирская область, Ивановская область, Калужская область, Костромская область, Орловская область, Смоленская область, Республика Карелия, Республика Коми, Астраханская область, Вологодская область, Калининградская область, Мурманская область, Новгородская область, Псковская область, Волгоградская область, Ростовская область, Кировская область, Ульяновская область, Новосибирская область, Омская область, Амурская область, Магаданская область, Сахалинская область, Еврейская автономная область.

4) регионы с неустойчивой ситуацией, колебаниями качества трудовой жизни от года к году без явного тренда в одну или другую сторону: Чувашская Республика, Саратовская область, Курганская область, Иркутская область, Томская область, Республика Саха (Якутия), Камчатский край, Приморский край;

5) регионы со стабильной ситуацией, характеризующиеся средними значениями либо экономической, либо социальной составляющей качества трудовой жизни: Воронежская область, Курская область, Липецкая область, Рязанская область, Тамбовская область, Тверская область, Тульская область, Ярославская область, г. Москва, Ненецкий автономный округ, г. Санкт-Петербург, Республика Адыгея, Краснодарский край, Астраханская область, Ставропольский край, Республика Башкортостан, Удмуртская Республика, Пермский край, Нижегородская область, Оренбургская область, Пензенская область, Самарская область, Свердловская область, Тюменская область, Челябинская область, Красноярский край, Кемеровская область, Хабаровский край.

Проведенное автором исследование показало, что Субъекты РФ, находящиеся относительно близко друг от друга в географическом пространстве, часто принадлежащие одному федеральному округу, значительно различаются по качеству трудовой жизни. При этом наблюдается резкая дифференциация между федеральным центром и неблагополучными регионами «аутсайдерами», что «имеет своим неизбежным следствием расширение ареалов депрессивности и бедности, ослабление механизмов межрегионального экономического взаимодействия и нарастание межрегиональных противоречий» [12]. В связи с чем при разработке мероприятий по повышению качества трудовой жизни необходимо учитывать как минимум три типа административно-территориальных единиц (благополучный, проблемный, неблагополучный).

Транспортный налог

Савина Мария Андреевна — Tue, 31 May 2022 21:58:28 +0000

В Налоговом кодексе РФ (далее – НК РФ) транспортный налог определяется как налог, который взимается с собственника зарегистрированного транспортного средства. Он регулируется 28 главой НК РФ, уточняется и дополняется законами субъектов РФ.[1]

Данный налог в России менялся несколько раз, а перечень объектов постоянно становится более обширным. В 2013 году правила расчета суммы налога были пересмотрены с учетом «возраста» транспортного средства.

Российская модель транспортного налога имеет несколько особенности:

1) широкий спектр транспортных средств облагается налогом на каждый вид транспорта;

2) транспортный налог в России – это налог на имущество, связанный с правом собственности на машину. Владение роскошным автомобилем облагается налоговой надбавкой, которая может увеличить налог.

Текущий транспортный налог в Российской Федерации рассчитывается по нескольким характеристикам. Важны не только марка и мощность автомобиля, но также место нахождения транспортного средства для постановки в налоговый орган по месту учета, но и год выпуска автомобиля. На размер взноса оказывает влияние мощность двигателя и количество месяцев владения транспортом. Таким образом, изучение зарубежного опыта регулирования налоговых отношений может помочь закрыть юридические лазейки, избежать ошибок и сформулировать новые финансовые и правовые нормы.[2]

На сегодняшний день каждый налогоплательщик должен вовремя осуществлять уплату налогов. В противном случае у него возникнут проблемы. В настоящее время порядком исчисления и уплатой транспортного налога недовольны ни налогоплательщики, ни налоговые органы. Налогоплательщики, в основном, считают, что ставки по транспортному налогу высоки, а налоговые органы сталкиваются с проблемой низкого уровня сбора налога с физических лиц.[3] Если посмотреть на статистику, то можно сделать вывод, что 40-50 % автовладельцев платят налоги регулярно. Остальным иногда проблематично оплатить налог или они не платят вовсе. Необходимо учитывать разницу в платежеспособности населения.

Чтобы решить проблему законного повышения или понижения налоговые ставки, находящихся в компетенции субъектов России, необходимо сократить разрыв между максимальной и минимальной ставками налога и повысить базовые ставки, указанные в ст. 361 НК РФ. Введение подобных коэффициентов сможет не только снизит налоговую нагрузку на автовладельцев, владеющих автомобилями среднего класса, но и увеличит сумму от транспортного налога для людей, владеющих автомобилями высокого класса, тем самым уменьшит социальное неравенство в обществе.

Также следует отметить, что граждане, имеющие в собственности транспортное средство обязаны уплачивать транспортный налог, согласно налоговому кодексу Российской Федерации. Неуплата налога ведет к увеличению большого долга в долгосрочной перспективе. Если не уплатить налог до 1 декабря, то налоговая инспекция начислит пеню за каждый день просрочки. Как только гражданин Российской Федерации регистрирует нас себя транспортное средство, данные об этом передаются в налоговую службу. Налоговая инспекция рассчитывает данный налог на автомобиль за финансовый год и высылает квитанцию на адрес собственника.

Показатели поступления налога в консолидированный бюджет РФ увеличился на 16 %. В 2018 г. транспортного налога поступило – 161 млрд. руб., в 2019 году – 175 млрд. руб., в 2020 г. – 187 млрд. руб. Поступление транспортного налога с организаций к 2020 году увеличилось на 20 % и составило 35 млрд.руб., а с физических лиц на 14 %.

На рост увеличения поступлений транспортного налога повлияло возросшее количество автотранспортных средств в собственности юридических и физических лиц. В общей сумме поступлений транспортного налога в 2020 году на предприятия приходится 35 млрд. руб., на физических лиц – 151 млрд. руб. Согласно данным за 2019 год физические лица, владеющие транспортом, уплатили налог в размере 21,7 млрд рублей, от организаций в бюджет поступило 4,6 млрд рублей транспортного налога.

В качестве направления повышения уровня налоговых поступлений в бюджеты субъектов и снижению налоговой задолженности по транспортному налогу предлагается субъектам РФ предоставит право законодательно устанавливать ограничения по оформлению транспортных средств на лицо, имеющее задолженность по транспортному налогу. А также необходимо на региональном уровне (в том числе между субъектами РФ) усилить межведомственное взаимодействие по обмену информацией о лицах имеющих налоговую задолженность между налоговыми и регистрирующими органами, органами государственной власти и органами местного самоуправления.[4]

Необходимо отметить, что одним из существенных факторов, оказывающих влияние на налоговую нагрузку по транспортному налогу является размер налоговой ставки по налогу. Так, например, в Омской области с положениями статьи 361 Налогового кодекса РФ налоговые ставки по транспортному налогу дифференцированы в зависимости от мощности двигателя транспортных средств в расчете на одну лошадиную силу мощности двигателя транспортного средства, один килограмм силы тяги реактивного двигателя, одну регистровую тонну транспортного средства или единицу транспортного средства.

При этом, отметим, что для легковых автомобилей налоговые ставки дифференцированы в зависимости от мощности двигателя от 100 л.с. до 250 л.с. с интервалом каждые 50 л.с., что препятствует реализации в полной мере принципа справедливости.

К проблемам налогового контроля за полнотой поступления в бюджет начисленных сумм налога относятся такие как, несовершенство базы данных налоговых органов о состоящих на учете владельцев транспортных средств и несвоевременная доставка налоговых уведомлений по уплате налога.[5]

Это и является одной из причин недопоступления в бюджет суммы транспортного налога – факт получения налогового уведомления налогоплательщиком – физическим лицом с опозданием. Учитывая, что обязанность по уплате налога возникает после вручения налогового уведомления необходимо совершенствовать механизм вручения налогового уведомления налогоплательщику, предусмотрев возможность вручения физическим лицам онлайн-уведомлений использую дополнительные смс-оповещения в личном кабинете налогоплательщика или приложение Сбербанк-онлайн.

Установка периода отчетности позволит повысить рост поступлений по данному налогу не только для физических лиц, но и для юридических. Делается это для того, чтобы налоговая нагрузка была распределена на весь налоговый период. Также стоит обратить на летний период оплаты, полученные средства которого поступают в местный бюджет и идут на ремонт дорог (в отличие от зимнего периода).[6]

Так, транспортный налог занимает 1,3% удельного веса в общей структуре налоговых доходов регионального бюджета Омской области в 2020 году. Он отчисляется в консолидированный бюджет области по нормативу 100% в соответствии со статьей 56 Бюджетного кодекса РФ от 31.07.1998 № 145-ФЗ.

Поступления по транспортному налогу в консолидированный бюджет Омской области имеют положительную тенденцию к увеличению. В 2019 – 5,5%, 2020 – 7,6% или на 117 млн рублей.[7]

Транспортный налог в Омской области за 2020 год начислен на 744 580 транспортных средств на общую сумму 1,7 млрд рублей, что на 3% или 55 млн рублей больше, чем в 2019 году.[8] На территории Омской области количество собственников автомобилей, которые платят транспортный налог превышает зарегистрировано более 2,5 миллионов транспортных средств. Всего на территории Омской области зарегистрировано 595 931 легковых и 52 428 грузовых автомобилей, 13 906 мотоциклов и мотороллеров, 8756 автобусов, 2266 катеров и моторных лодок, 16 яхт, 34 гидроцикла, 56 воздушных транспортных средств.

Несмотря на ежегодный прирост налоговых доходов от транспортного налога, в Омской области есть потенциал увеличения его собираемости. Налоговая ставка является одним из ключевых рычагов, способствующих увеличению налоговых доходов бюджета любого уровня. В целях повышения собираемости транспортного налога целесообразно законодательно предусмотреть обязанность плательщика транспортного налога предъявлять справку налогового органа об отсутствии задолженности по уплате транспортного налога при регистрации, перерегистрации транспортных средств. Данное предложение обусловлено тем, что в общей сумме транспортного налога, подлежащего к уплате в бюджет доминирующая доля причитается на налог, взимаемый с физических лиц, при этом меры принудительного взыскания транспортного налога с физических лиц возможны только в судебном порядке.[9]

Действующая система транспортного налога имеет множество проблем, в том числе: нецелевое использование средств, полученных в виде налоговых платежей; отсутствие современной налоговой базы; региональные власти не сообщают о тенденциях использования средств транспортного налога; высокие налоговые ставки и отсутствие единой системы налогообложения для всех регионов.

Следует отметить, что, хотя налоги различаются в зависимости от объема двигателя, налоговые ставки, как правило, не учитывают уровень воздействия конкретного транспортного средства на национальную сеть дорог и окружающую среду.[10] На эту проблему указывают многие исследователи. В этом смысле имеет смысл ввести дифференцированную систему налогообложения.

Сегодня транспортный налог применяется к имуществу налогоплательщика, используемому или неиспользуемому. Этот налог рассчитывается на основе мощности двигателя и не учитывает возраст автомобиля, пробег или экологические характеристики.

Транспортный налог составляет относительно большую долю доходов бюджета, но характеризуется некоторыми проблемами со стороны налогового администрирования. Например, незаконченность правовых норм, непоследовательность во взаимодействии органов власти объясняет назначение транспортного налога и организацию процесса взимания. Поэтому проблема низкой собираемости налогов часто связана с недостоверной информацией от ГИБДД и бесхозяйственностью со стороны налоговых органов. Налогоплательщики часто вынуждены платить из-за просчета или вынуждены платить налоги с уже проданных автомобилей.

Таким образом, отсутствие актуальной информации от налоговых органов из-за неполного обмена информацией снижает доходы бюджетов субъектов Российской Федерации.

Совершенствование системы налогообложения транспортных средств требует учета интересов страны, регионов, налогоплательщиков, социальных и экологических условий. Уплата налогов и сборов направлена на баланс выбросов и загрязняющих веществ, развитие дорожной сети, повышение уровня и качества общественного транспорта, создание здоровой и комфортной среды.

Методические и организационные аспекты формирования и практического использования куррикулумов в высшем проектном ИТ-образовании

Глущенко Валерий Владимирович — Mon, 14 Aug 2023 05:23:47 +0000

Введение. Актуальность статьи определяется потребностью в повышении качества высшего образования на основе обеспечения эффективности куррикулумов в высшем проектном ИТ-образовании.

Гипотезой статьи выступает предположение о том, что развитие методологии и организация работ по созданию и внедрению клиенториентированных куррикулумов может быть инструментом повышения качества высшего проектного ИТ-образования.

Целью работы является повышение качества высшего образования на основе формирования куррикулумов в высшем проектном ИТ-образовании.

Для обеспечения достижения этой цели в работе решаются следующие задачи:

- уточняется понятие, сущность (функции и роли) и особенности структуры куррикулумов;

- выполнено описание методических положений общей теории куррикулумов;

- описаны и обсуждаются организационные аспекты формирования и практического использования куррикулумов в высшем проектном ИТ-образовании;

- проведен экспресс-анализ рисков при формировании и практическом использовании куррикулумов.

Объект работы- качество в высшем проектном ИТ-образовании.

Предметом работы выступают методические и организационные аспекты формирования и практического использования куррикулумов в высшем проектном ИТ-образовании.

Анализ публикаций по теме работы показывает следующее.

Ряд экспертов считает, что недостаточный, по их мнению уровень и неравномерность качества высшего образования могут быть препятствием для перехода предприятий на работу в рамках нового технологического уклада [1, с. 147-158]. В начале 21 века наблюдается развитие проектного образования [2, с. 587-590]. При этом само проектное образование выступает объектом исследований [3, с. 155-164]. Ученые пытаются определить потенциал проектного образования [4, с. 113-116]. Развитие и распространение проектного образования имеет международный характер [5, с. 29-35].

Создание и использование куррикулумов в педагогике имеет длительную историю [6, с. 148-167]. Применять куррикулумы можно в различных сегментах высшего образования, включая сферу менеджмента [7, с. 101-104]. Ученные изучают такие направления методологии куррикулумов: принципы формирования и архитектуру куррикулумов по отдельным ИТ-дисциплинам (в частности по учебной дисциплине “Кибербезопасность”) [8, с. 101-104]; особенности создания куррикулумов и инновационный потенциал куррикулярних предложений [9, с. 86-95]. Куррикулумы можно считать методической основой развития СМАР-образования [10, с. 61]. Аналитики считают, что скрытые куррикулумы могут быть практически использованы при формировании профессиональных качеств специалистов, в частности экономистов [11, с. 253-257].

При этом важно, что дальнейшее развитие инновационной деятельности создает запрос на развитие проектной формы высшего ИТ-образования [12, с. 2]. Исследователи считают, что вопросы дифференциации в высшем образовании были актуальны в высшем образовании США в 1970-1990-е годы [13, с. 2]. Анализ показал, что приемы дифференциации длительное время используют и в педагогической работе в России [14, с. 2]. Проблема формирования алгоритмов создания куррикулумов в высшем ИТ-образовании и в начале 21 века описана в работе [15, с. 33-35].

Для снижения рисков кризисов в системе образования, развитие теории и практики применения куррикулумов должно быть ориентировано на: адаптацию всей национальной системы высшего образования и отдельных вузов к условиям нового 10-го технологического уклада [16, с. 56-72]; совершенствование методологии и организации проектной формы высшего ИТ-образования [17, с. 24- 34].

При этом клиентоориентированность куррикулумов может быть методом увеличсения качества высшего проектного ИТ-образования [18].

Теория куррикулумов может быть сформирована по аналогии общей теорией научной деятельности [19, с.2].

Проведенный анализ публикаций по теме этой статьи показал следующее:

- существует проблема повышения качества высшего образования;

- куррикулумы имеют длительную историю развития в педагогике высшей школы;

- куррикулумы считают важным способом повышения качества высшего образования, в том числе в сфере проектного ИТ-образования;

- сотрудники вузов активно исследуют отдельные актуальные вопросы создания и использования куррикулумов и другое.

При этом общая теория куррикулумов в целом в начале 21 века пока отсутствует. Такое положение может понижать эффективность процессов создания и практического использования куррикулумов в высшем ИТ-образовании в начале 21 века. Следовательно, задача развития общей теории куррикулумов в высшем образовании, в частности, в интересах создания клинтооринтированных куррикулумов в проектном ИТ-образовании актуальна.

Метод. Под куррикулумов в настоящей работе предлагается понимать комплексный методический и организационный документ, целью которого является повышение качества высшего образования.

При этом эксперты отмечают, что слово «куррикулум» пока не часть используется в отечественной системе высшего образования. Поэтому нужно уточнить это понятие. Для этого следует остановиться на этом понятии подробней. Можно прогнозировать, что с развитием проектной формы ИТ-образование понятие куррикулум станет педагогической и управленческой категорией. Как известно, научными категориями считают ключевые понятия. Это дополнительно подтверждает актуальность настоящей статьи.

При этом нам известно, что понятие «куррикулум (англ. curriculum) чаще всего применяют как синоним термина «курс обучения» или понятия «программа курса обучения». В этой трактовке термин «куррикулум» (как программа курса обучения) включает методологию и понятие, которые используют в области высшего ИТ-образования, и которые могут означать: парадигму образования; комплекс вопросов связанных с педагогическим процессом; методическую регламентацию образовательных процессов; рекомендации нацеленные на повышение результатов обучения; систему управления процессами проектного ИТ-образования.

При таком взгляде понятие «куррикулум» в данной статье будет трактоваться как понятие, представляющее собой: во-первых, программу образования (явный куррикулум); расширение понятия «образовательная программа»(скрытый куррикулум). Возможность такой трактовки понятия «куррикулум» определяется существованием явных и скрытых куррикулумов [11, с. 253-257]. Исходя из этого в данной работе будем исходить из того, что структурно куррикулум включает в себя две части: первая часть представляет собой явный куррикулум, который идентичен понятию образовательная программа; вторая часть охватывает скрытый (неявный) куррикулум, который включает такие элементы: методологию преподавания (дидактику); организационную культуру программы обучения; систему мотивации студентов; облик (ключевые характеристики и структурные элементы) студенческой экосистемы в вузе, др.

Исторический анализ позволяет сказать, что предыдущий «пик» интереса к дифференциации в высшей школе США имел место в период 1970-1990-х годов [13, с.2]. Это соответствует началу предыдущего 9-го техуклада [16, с.56-72]. Одной из характерных черт высшего образования в условиях нового технологического уклада стане развитие педагогики и практики проектного ИТ образования. Под проектным ИТ-образование понимается такая форма высшего образования при которой в учебные планы включены образовательные проекты, которые рассматриваются как самостоятельный структурный элемент (объем проектной образовательной деятельности составляет не менее 20% учебной нагрузки) процесса обучения в ИТ -вузе.

Повышение внимания к проектному ИТ-образованию связано с интенсификацией инновационной деятельности, которая, становится в новом техукладе практически постоянной и реализуется в основном в форме инновационных проектов. Ожидается переход предприятий к проектной модели деятельности организации [17, с. 24- 34]. Сущность клиентооринтированности вузов описано в работе [18].

При этом прежде исследователям нее удалось выяснить причины и факторы такой дифференциации в высшем образовании [13, с.2; 14.с.2]. Теория технологических укладов позволяет заключить, что период активизации дифференциации в высшем образовании совпадает с периодом времени перехода высшей школы США к функционированию в условиях 9-го (предыдущего по отношению к настоящему времени) технологического уклада, который именовался «микропроцессоры» (с 1970 по 2010 гг.). При этом можно выдвинуть частную гипотезу о том, что скачкообразный рост новых технологий и был тогда источником и причиной необходимости дифференциации в высшей школе США. Нужно учитывать и то, что кастомизация считается одним из ключевых трендов предыдущего техуклада. Необходимость кастомизации формируется как следствие невозможности достичь высокого качества образовательного продукта при отсутствии кастомизации образования.

Теория технологических укладов создает дополнительные возможности установить причины и факторы дифференциации в высшем ИТ-образовании. Для этого можно использовать методы таких теорий: теории систем; теории технологических укладов; общая теория педагогики (образованиелогия); теория дидактики (преподавания); методических положений дифференциации в высшем ИТ-образовании и др.

В процессе нужно учитывать, что в 2023 году ситуация в российском ИТ-секторе экономики усугубляется следующим: международные санкции в отношении ИТ-сектора национальной экономики приводят к необходимости самостоятельно разрабатывать ИТ-продукты; основные научно-педагогические кадры ориентированы на работу в роли «квалифицированных потребителей».

Это новые вводные, условия работы и относительно новая задача для отечественной экономики и всей системы высшего ИТ-образования.

Изучение положения в высшем ИТ-образовании показывает, что по причине становления нового техуклада в ближайшем будущем будет необходим переход к клиентоориентированной дифференциации в такого (и других) видах ИТ-образования. Это связано с неуклонным ростом числа профессий, в связи с чем требуется создать механизм дифференциации в высшем проектном ИТ-образовании.

Для образования в период 10-го техуклада будут присущи такие основные тенденции:

- развитие бережливого образования;

- унификации (Болонский процесс);

- дифференциации (кастомизация и клиентооринтированность);

- развитие СМАРТ-образования и другое.

При этом дифференциация может иметь две формы: кастомизация работы ИТ-вузов; клиентоорнинтированность ИТ-вузов.

Под кастомизацией функционирования ИТ-вузов будем подразумевать приспособление работы отдельных региональных и отраслевых вузов к текущим потребностям ключевых субъектов регионов и/или важной отрасли национальной экономики.

Под клиентоорнинтированностью ИТ-вузов станем понимать способность этих вузов подготовить такие кадры для предприятий, которые будут способны сформировать и реализовать планы (программы) стратегического развития опорных предприятий вуза.

В период 2023 года и далее все ИТ-разработки в реальной экономике должны выполняться на всех уровнях технологической пирамиды в рассматриваемом ИТ-секторе. Как известно, такого рода «технологическая ИТ-пирамида» включает следующие иерархические уровни: концептуальный (1-й); разработки технологий (2-й); проектирования средств производства(3-й); реализации производственных процессов(4-й); уровень технического сервиса и подготовки персонала(5-й) [19, с.2].

Клиенторинтировванность куррикулумов высшего проектного ИТ-образования может заключаться в том, что для подготовки специалистов на каждом из названных уровней технологической пирамиды в состав явных куррикулумов таких образовательных программ должны включаться (в вариативную часть) учебные дисциплины, отражающие специфику работы на этих уровнях, а именно:

1) в состав образовательной программы на 1-м уровне технологической пирамиды должны включаться такие дисциплины как: философия и методология науки, теория технологических укладов, теория систем и системный анализ, методы синтеза эффективных идей инновационных проектов, в частности, теория решения изобретательских задач и другие дисциплины, применяемые в поисковых научных исследования;

2) в структуру явного куррикулума специалистов, работающих на 2-м уровне техпирамиды нужно включить учебные дисциплины, направленные на синтез эффективных технологий: общая теория технологий, методы поисковых и нормативных научных исследований, теория сложных технологических систем, теория эффективности ИТ-технологий, программирование и другие;

3) в состав образовательной программы на 3-м уровне технологической пирамиды должны включаться такие теории, как: инженерное проектирование, теория бережливого производства, программирование,теория технического сервиса и другие.

Аналогичным образом могут быть подобраны учебные дисциплины, отражающие специфику обучения специалистов для последующей их работы на 4-м и 5-м уровнях технологической пирамиды.

Кроме того, клинтооринтированные куррикулумы должны отличаться своими: темами и видами образовательных проектов; организационной культурой предметной и проектной частей обучения; системой мотивации студентов; обликом студенческой экосистемы [20] и другом.

При этом для оценки качества клиентооринтированного высшего проектного ИТ-образования должны использоваться различные критерии [18].

Анализ показывает, что функциями клиентоориентированных куррикулумов в высшем проектном ИТ-образовании можно назвать:

1) интегративная функция куррикулума в рамках которой такой куррикулум системно объединяет все элементы, способствующие повышению качества высшего образования;

2) адаптационная функция, в рамках которой куррикулум обеспечивает приспособление образовательного процесса к нуждам экономики и общества;

3) дифференциации образовательных программ в соответствии с потребностями экономики и общества, стейкхолдеров;

4) повышения качества высшего образования за счет согласования факторов и элементов образовательного процесса;

5) согласования интересов стейкхолдеров образовательного процесса;

6) отражения в образовательном процессе международного и отраслевого разделения и специализации труда и другое.

Ролями клиенториентированных куррикулумов можно назвать:

- повышения уровня удовлетворенности стейкхолдеров образовательного процесса (работодатели, студенты, преподаватели и др.);

- ускорения научно-технического прогресса(НТП);

- повышения качества товаров и услуг в реальной экономике.

Рассмотрим методологические положения общей теории куррикулумов в рамках полной теории науки- наукологии [19, с.14-21].

Общей теорией куррикулумов будем именовать науку о создании научных знаний в сфере проектирования и практического использования куррикулумов в высшем проектном ИТ-образовании. Такая теория охватывает комплекс научных проблем, философию, идеологию, политику, мотивы, методы, способы, инструменты, технологии инновационного создания куррикулумов (как объектов), механизмов создания куррикулумов и изучения жизненного цикла куррикулумов вплоть до момента их вывода из образовательного процесса.

С познавательной (гносеологической) точки зрения общая теория куррикуломов может рассматриваться как методология исследования, анализа и управления методами решения научных и практических задач, стоящих перед современным высшим проектным ИТ-образованием.

Опишим научный метод, объект, предмет, функции и роли общей теории куррикулумов. Научным методом в общей теории куррикулумов будемназывать систему принципов и приемов, с помощью которых достигается объективное познание педагогических процессов и социально-экономических результатов образовательной деятельности в рамках таких куррикулумов с учетом их обновления (модернизации).

Функции (от слова «исполняю») общей теории куррикулумов состоят в том, что в рамках этой научной дисциплины может быть выполнено в системе высшего образования, конкретных ИТ-вузах, а так же в политической, социальной, экономической, технологической, экологической подсистемах государства, глобальных общества и экономики.

Социально-экономическая значимость (роль) общей теории куррикулумов определяется эффективностью реализации тех ее функций, которые эта научная дисциплина реализует в отношении удовлетворения образовательных потребностей экономики и общества.

Ключевыми функциями общей теории куррикулумов можно считать следующие функции: методологическую функцию, познавательную и инструментальную функцию, законотворческую функцию, оптимизациионную, прогностическую, предупредительную, психологическую функции, функцию социализации знаний, функцию минимизации техногенных, экологических и социальных рисков, системообразующую функцию этой теории.

Методологическая функция общей теории куррикулумов заключается в разработке понятийного аппарата, теоретических основ научных исследований и методологии исследования явлений и процессов, формулировании законов и категорий этой научной дисциплины, разработке инструментов управления научным исследованием, инновационным проектом в сфере формирования куррикулумов и управления их жизненным циклом с целью максимизации эффективности образовательной деятельности, минимизации ущерба от рисков, порождаемых созданием и использованием таких куррикулумов.

Познавательная функция общей теории куррикулумов включает процессы накопления, описания, изучения фактов действительности в сфере науки, инноваций, технологий на различных уровнях (глобальном, национальном, отраслевом, региональном и т.п.), анализ конкретных явлений и процессов в рамках процесса научных исследований в этой сфере.

Инструментальная (регулятивная) функция общей теории куррикулумов имеет практический характер, так как заключается в: оценке куррикулумов стейкхолдерами; синтезе способов и инструментов управления научными исследованиями куррикулумов; формировании рекомендаций администрациям вузов по модернизации куррикулумов и другом.

Законотворческая функция общей теории куррикулумов воплощается в процессе обоснования необходимости и разработки норм права, которые способствуют развитию теории и практики применения куррикулумов в высшем образовании на всех этапах (создание, использование, модернизация, вывод из образовательного процесса) их жизненного цикла.

Оптимизационная функция общей теории куррикулумов заключается в синтезе или выборе наилучших с определенной точки зрения, например, минимальных затрат, достижения безопасных и экологических условий и последствий создания и использования образовательных куррикулумов.

Прогностическая функция общей теории куррикулумов охватывает оценку состояния программ проектного ИТ-образования, его влияния на экономику и общество в будущем с точки зрения необходимости и возможности развития определенных видов клиентооринтированных куррикулумов в ИТ-образовании.

Предупредительная функция общей теории куррикулумов может иметь отражение в проведении упреждающих и профилактических мер по результатам прогноза развития теории и практики куррикулумов для предупреждения кризисов такого образования и негативных последствий для экономики и общества.

Психологическая функция общей теории куррикулумов состоит в объяснении субъектам образовательного процесса необходимость финансовых и других затрат на постоянное развитие теории и практики создания и реализации куррикулумовв рамках управления развитием системы высшего образования, системы управления научно-техническим прогрессом экономики и общества.

Функция социализации знаний в сфере общей теории куррикулумов заключается в распространении знаний о роли и значении куррикулумов в развитии системы высшего проектного ИТ-образования, анализе влияния куррикулумов на развитие современных науки, технологий, техники для современного государства и общества, необходимости эффективных мер по распространению знаний о куррикулумах среди широких слоев научно-педагогических работников ИТ-вузов, населения. Выполнение функции социализации общей теории куррикулумов имеет большое значение для обеспечения устойчивости развития и прогрессивного правового обеспечения развития системы высшего образования, экономики и общества.

Системообразующая функция общей теории куррикулумов состоит в накоплении знаний направленных на обеспечение создания адекватных куррикулумов, включая функции планирования, организации, мотивации и контроля результатов процессов жизненного цикла (создание, использование, модернизацию, вывод из образовательного процесса и др.) куррикулумов.

Ролями общей теории куррикулумов можно признать: во-первых, оптимизацию процессов развития сферы высшего проектного ИТ-образования; во-вторых, снижение рисков при проведении научных исследований и реализации инновационных проектов в области создания таких куррикулумов; в-третьих, повышение конкурентоспособности вузов и финансовых результатов в образовании и экономике.

Законами общей теории куррикулумов можно назвать устойчивые причинно-следственные связи между методами научных исследований, создания и реализации куррикулумов и их содержанием, методами реализации.

Могут быть описаны следующие законы общей теории куррикулумов:

1. Развитие общей теории куррикулумов связано со специализацией и разделением труда, постоянным ростом числа профессий.

2. Рост сложности куррикулумов отражает усложнение практики жизнедеятельности и сложности науки, экономики, образования, общественной жизни.

3. Наблюдается ускорение темпов старения знаний и моральное старение базирующихся на этих знаниях ИТ-куррикулумов.

4. Система управления созданием и внедрением куррикулумов имеет все более распределенный характер;

5. Увеличение многообразия куррикулумов связано с ростом сложности труда, разделением и специализацией труда.

6. Конкурекнция между ИТ-вузами осуществляется на основе создаваемых и реализуемых вузом куррикулумов.

7. Инструментом и методом создания куррикулумов является дифференциация в педагогике.

8. Жизненный цикл куррикулумов включает этапы: предпроектных исследований; создание куррикулума; использование куррикулума в образовательном процессе; модернизаци куррикулума; вывод устаревшего куррикулума из образовательного процесса.

Обсуждение. Алгоритмом формирования куррикулумов станем именовать последовательность выполняемых с этой целью действий. При этом механизмом создания клиентоориентированных куррикулумов (программ) высшего ИТ-образования станем называть комплекс (совокупность) способов и инструментов формирования явных и срытых куррикулумов в высшем ИТ-образовании.

В начале 21 века положение таково, что реально значительное число научно-педагогических работников (НПР) университетов не видят принципиального отличия между проектами в рамках предметного метода обучения (предметной педагогикой и дидактикой) и проектным методом обучения (проектной педагогикой и дидактикой).

Изучение и сравнительный анализ предметной и проектной педагогики преподавания (дидактики) показывает следующее:

1) при реализации курсового проекта по определенному предмету обучающийся (студент) работает один, при вертикальном (сверху вниз) руководстве научно-педагогического работника ( НПР, педагога), а при выполнении проекта в составе малой проектной группы несколько студентов работают вместе над одним проектом (реализуется компетенция работы в составе малой проектной группы) при этом руководство со стороны НПР (педагога) имеет как вертикальную, так и горизонтальную составляющие;

2) при выполнении курсового проекта по предмету студент работает над проектом по определенной кафедрой тематике, а при выполнении образовательного проекта в составе малой проектной группы тема проекта выдвигается самой этой группой и обсуждается с НПР;

3) в курсовом проекте студентом применяются компетенции студента по определенному предмету, а в коллективном образовательном проекте малая группа реализует комплекс необходимы компетенций, который носит межпредметный характер;

4) при выполнении курсового проекта все элементы этого проекта выполняются одним студентом, в то время как выполнении коллективного образовательного проекта производится декомпозиция и распределение задач между участниками проектной группы;

5) при выполнении курсового проекта подтверждаются знания студента по одному предмету, а при выполнении коллективного образовательного проекта ставится цель коммерциализации знаний при этом комплексно используют знания из ряда дисциплин (экономика, маркетинг и др.) и другое.

Все это позволяет говорить о качественном отличии методологии и педагогики высшего предметного и высшего проектного ИТ-образования.

По причине многообразия программ высшего ИТ-образования нужно обосновать механизм дифференциации куррикулумов высшем ИТ-образовании. Развитие теории технологических укладов создает возможность практически применять прогностическую функцию этой теории (технологических укладов) для обоснования факторов и принципов дифференциации куррикулумов в высшем проектном ИТ-образовании в период нового техуклада.

Это связано с тем, что непрерывный рост количества профессий (прирост около 500 профессий в год) может рассматриваться как источник необходимости дифференциации в интересах обеспечения клиентоориентироваанности куррикулумов в высшем проектном ИТ-образовании. Поэтому можно предположить, что дифференциация должна быть основана на продуктовом подходе (образовательные продукты) и клиентооринтированности вузов [18].

Предлагается такой механизм создания клиентооринтированных куррикулумов высшего проектного образовательного процесса в ИТ-сфере:

1) формирование теории технологических укладов в интересах выделения факторов нового технологического уклада, оказывающих воздействие на систему высшего проектного ИТ-образование; б

2) дальнейшее развитие научно-методической платформы и методологических положений общей теории высшего проектного ИТ-образования;

3) описание элементов и исследование всего механизма адаптации высшего проектного ИТ-образования к условиям нового техуклада;

4) описание функций и ролей проектного высшего ИТ-образования как структурного элемента механизма адаптации ИТ-сферы экономики и общества к функционированию в условиях нового техуклада;

5) структурирование, описание и изучение факторов дифференциации высшего проектного ИТ-образования в период нового техуклада;

6) исследование структуры и элементов куррикулума высшего проектного ИТ-образования;

7) синтез методики формирования явного куррикулума клиентооринтированного высшего проектного ИТ-образования;

8) формирование методики создания скрытого (неявного) куррикулума высшего проектного ИТ-образования;

9) исследование и описание рисков на всех этапах жизненного цикла куррикулума высшего проектного ИТ-образования;

10) согласование куррикулума со всем стейкхолдерами образовательного процесса;

11) мониторинг и оценка уровня эффективности куррикулума;

12) корректировка облика и характеристик элементов куррикулума (модернизация куррикулума) по результатам мониторинга его эффективности;

13) вывод из образовательного процесса куррикулкмов, не показывающих достаточной эффективности и другое.

В целом можно сказать, что использование понятия «образовательная программа» дает: во-первых, дает формализованное и более узкое представление образовательного процесса по сравнению с анализом программе в формате куррикулумов; во-вторых, применение понятия «образовательная программа» не позволяет отразить неявные знания об этой программе.

При этом практическое использование термина «куррикулум» в описанной в этой статье трактовке позволяет интегрировать формальные (явный куррикулум) и неформальные (скрытый куррикулум) составляющие в ходе подготовки и реализации образовательных программ. Использование термина «куррикулум» дает более обширное представление о содержании и педагогике высшего проектного ИТ-образования, что может способствовать повышению качества такого образования.

При создании и использовании куррикулумов важно провести анализ рисков, связанных с созданием и внедрением таких клиентооринтированных куррикулумов в высшем ИТ-образовании. Под риском создания и практического использования курикулумов будем понимать возможность снижения качества высшего образования (отрицательного отклонения качества) высшего образования.

Эти риски создания и практического использования куррикулумов могут быть сегментированы на внутренние и внешние.

В число внешних рисков создания клиентоориентированных куррикулумов в высшем проектном ИТ-образовании можно включить: неопределенность долговременных трендов глобального научно-технического прогресса; неправильное понимание стратегии развития базовых предприятий отрасти; отсутствие политики формирования клиентоориентированных куррикулумов в ИТ-вузе и другое.

К внутренним рискам создания и внедрения ИТ-куррикулумов можно отнести: неготовность административных и научно-педагогических работников вузов к широкому созданию и внедрению образовательных куррикулумов; непонимание значения куррикулумов в процессе повышения качества высшего образования в условиях нового технологического уклада; недостаточная компетентность научно-педагогических работников вузов; организационная культура вуза и другое.

Заключение. В работе сформулированы методические и организационные положения позволяющие повысить эффективность куррикулумов в высшем проектном образовании. Для этого в работе были описаны: функции, роли куррикулумов; сформулирована общая теория куррикулумов в высшем образовании в периоде 10-го техуклада, описано применение этой теории при разработке клиентоориентированных куррикулумов в высшем проектном ИТ-образовании, описаны жизненный цикл и механизм создания таких куррикулумов, изучаются риски создания и внедрения куррикулумов. В качестве рекомендации по развитию темы статьи рекомендуется развивать методологию и исследовать теорию и практику создания клиентооринтированных куррикулумов в высшем ИТ-образовании.