Создание цифрового сервиса по управлению занятостью населения малых городов

Осташевская О.А., Березовская Г.В., Кудряшов А.А.
¹ Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики, Самара, Россия
² Филиал Байкальского государственного университета в г. Усть-Илимске, Усть-Илимск, Россия

Скачать PDF

Статья в журнале

Экономика труда ^{(РИНЦ, ВАК)}
опубликовать статью | оформить подписку

Том 12, Номер 11 (Ноябрь 2025)

Цитировать эту статью:

Аннотация:
Сокращение численности населения малых городов, асимметрия его возрастной структуры вызвана целым рядом факторов, среди которых занятость населения является одним из определяющих. Создание цифровых инструментов в сфере управления занятостью населения обусловлено потребностью корректировки существующих программ социально-экономического развития малых городов, сложностью сбора и обработки статистической информации, несвоевременностью и длительностью принятия управленческих решений. Одной из причин недостаточной эффективности реализации программ поддержки малых городов является отсутствие достоверной и своевременной статистической информации для принятия управленческих решений. В качестве элемента научной новизны рассматривается изменение процедуры принятия решений по управлению занятостью населения малого города на основе использования методов индексного анализа, критериального подхода, а также предиктивной аналитики о состоянии рынка труда и факторов внешней среды города. Набор индексов и критериальных показателей, представлен как объект научной дискуссии. Создание цифрового сервиса с блоком предиктивной аналитики позволит оптимизировать сроки сбора информации, своевременно проводить систематизацию данных, что повысит качество и эффективность реализуемых проектов. Предложенный цифровой сервис и алгоритм его работы применим для малого города так, как обладает простотой его разработки. Материал статьи предназначен для учёных и практиков в сфере управления трудовыми ресурсами в малых городах

Ключевые слова: управление занятостью, индексный метод, цифровой сервис, монопрофильный город

JEL-классификация: J24, M51, M54

Введение

Стратегическое планирование развития территорий является обязательной задачей управления. Особое внимание государства в течение длительного периода занимает управление малыми городами, численность которых в России в 2025-м году составляет 1040 населенных пунктов. Около 800-а городов имеют численность менее 50-и тысяч человек и 240 городов имеет численность от 50-и до 250 тысяч человек [29].

В малых городах Росси проживает и осуществляет трудовую деятельность почти четвертая часть населения, выполняя локальные задачи экономического развития государства. Сохранение и приращение численности малых городов, особенно в удаленных территориях является одной из стратегических задач развития России.

В научной литературе и нормативных источниках понятие малого города и монопрофильного города неоднократно рассматривалось. Так, согласно Градостроительному кодексу РФ, к малым относятся города с численностью населения, не превышающей 50 тысяч человек. Между тем, существует множество городов, приближающихся к численности малого города. Особенно остро данная проблема проявляется на территориях Западной и Восточной Сибири, где плотность населения значительно ниже, чем в европейских регионах страны. Несмотря на преодоления планки по численности населения в 50 тысяч человек, большое количество городов находятся в рисковой зоне. Снижение численности населения в городах Сибири связана с целым рядом факторов:

- удаленность расположения, слаборазвитой транспортной инфраструктурой;

- узкая отраслевая ориентация производства и отсутствием перспективы трудоустройства;

- недостаточно развитая социальная инфраструктурой, снижением активности ее финансирования;

- старение населения, асимметрия его демографической структуры;

- высокий уровнем криминогенной пораженности удаленных территорий, в связи с историческими причинами формированием состава населения и другое.

Перечисленные факторы приводят к росту миграции населения из городов Сибири. В настоящий момент в России насчитывается 801 малых городов, согласно исследованиям РАНГХиС, 129 городов из этого числа находятся на грани исчезновения [29]. Однако одним из определяющих факторов остается отсутствие рабочих мест. Именно поэтому управление занятостью населения в городах Сибири является наиболее важной проблемой среди остальных направлений социальной политики [22,23,24,29].

В основу разработки мер по управлению занятостью населения в малых городах должна быть положена классификация самих городов. Типология города позволит исходить из базовых причин снижения уровня занятости, что сократит время на выработку управленческого решения. Вопросам классификации малых городов, определению их типов по различным признакам посвящены работы Ж.Б. Балдандоржиева и Н.В. Эйльбарт [3], А.А. Канатбаевой [9], И.В. Манаевой [15].

Вопросам стратегического планирования, принятия решений в сфере развития территорий, управления занятостью населения моделированию стратегий развития городов посвящены научные работы следующих российских ученых: Ю.Б. Епихиной [5, C.117-134], И.А. Иванова и В.Н. Пуляева [6,7], Л.А. Капустян, Е.Н. Сабыниной и Н.О. Деркач [10], М.А. Катковой и Н.П. Колядина [11], Г.В. Кутергиной и А.В. Лапина [13], Н.В. Новикова и А.В. Черей [14], Н.В. Мкртчян [16], В.В. Пациорковского [21, с.363-367] Н.П. Скосыревой [22], О.О. Смирнова и В.А. Безвербного [23] и других.

При всём многообразии работ, наличии исследований и аналитики, вопросы управления занятостью на уровне муниципалитетов требуют повышения комплементарности в постановке задач экономического и социального развития малого города, а также сокращения времени на принятие решений на основе достоверных статистических данных. Решение проблемы видится в создании цифровых сервисов по управлению занятостью населения, функционал которого заключается в предиктивной аналитике рынка труда.

Развитие цифровой среды, скорость накопления информации о состоянии рынка труда, движении трудовых ресурсов даёт множество путей для решения социальных вопросов в системе управления малыми городами. В этой связи вопросы развития терминологии при организации цифровой занятости приобретают особую актуальность [8].

Развитие цифрового пространства в России дает возможность принятия рациональных управленческих решений путем внедрения новых технологий и инструментов. Одним из важных направлений стратегического планирования малого города является социальная сфера в целом, а также ее важная часть – управление занятостью населения.

В процессе пандемии усилился исследовательский интерес к вопросам организации занятости в дистанционном формате, при сокращенном рабочем дне посвящены работы, использованию цифровых технологий в процессах трудоустройства граждан, что отражено в работах российских и зарубежных учёных: В.Н. Бобкова и Е.А. Черных [1], В.Н. Бобкова Е.В. Одинцовой, Т.В. Ивановой, Т.В. Чащиной [2], Н.В. Дороховой и Г.И. Мусаева [4], О.А. Колесниковой и А.А. Стребкова [12], Г.А. Монусовой [17], Чудиновских М.В. [24]. К работам зарубежных учёных следует отнести труды Дж. Барреро [26], С. Фабиана и С. Сауера [27],И. Мэндла [28] , А. Вуда [29].

В общем смысле, управление занятостью представляет собой систему мер государственного регулирования, направленных на повышение удовлетворенности трудом населения, проживающего на территории. В узком понимании, управление занятостью направлено на снижение безработицы. Однако даже при низком уровне безработицы населения малых городов продолжает мигрировать в крупные областные центры, что связано с возможностью поиска более высокооплачиваемой работы, с ее содержанием, с желанием человека иметь более комфортные условия жизни. Принятие решений в сфере управления занятостью малых городов связано с анализом множества факторов. По этой причине проблема формирования, хранения, корректировки данных для поддержания их достоверности, принятия обоснованных решений, остается актуальной.

В рамках представляемого исследования интерес направлен на установление классификационной группы монопрофильного города так, как принятие управленческого решения должно быть связано с типом стратегических целей развития городов.

Тема классификации моногородов неоднократно обсуждалась учеными и практиками. Одной из известных классификаций монопрофильных городов является классификация, предложенная Институтом рыночных реформ им. П.И. Столыпина. Одним из признаков классификации малых городов является профиль его развития. Согласно этому признаку, малый город можно определить как туристический, транспортно-логистический, промышленный, межмуниципальный центр или как «спящий» город. В Послании Президента России к Федеральному собранию от 29 февраля 2024 [25], отдельное внимание обращено на развитие монопрофильных городов Сибирского Федерального округа. Особенность развития малых городов Сибири заключается в том, что большинство из них классифицированы как монопрофильные с одним предприятием-монопсонистом [18,19]. Небольшую долю занимают города транспортно-логистического профиля, то есть транспортно-логистические узлы, межмуниципальные центр и спящие города. По этой причине в качестве объекта исследования были выбраны монопрофильные города Иркутской области, к которым относятся: Байкальск, Усолье-Сибирское, Черемхово, Железногорск-Илимский, Усть-Илимск, Саянск, Тулун, Байкальск, Шелехов.

Методология исследования о обзор научных работ

Цель исследования заключается в разработке цифрового сервиса по управлению занятостью населения малых и монопрофильных городов. Создание такого сервиса позволит сократить срок принятия управленческих решений в сфере управления занятостью населения, а также осуществлять планирование социальных программ в среднесрочной перспективе. Гипотеза исследования состоит в том, что решения социальной политики по вопросам управления занятостью населения территории должны приниматься с учетом тесноты связи факторов ближнего воздействия, то есть факторов относящиеся к микросреде территории. На первом этапе исследования были поставлены следующие задачи:

- изучение существующих научных и практических разработок методологии планирования социально-экономического развития территории;

- определение групп факторов, влияющих на занятость населения малых городов различных типов;

- разработка элементов цифрового сервиса для управления занятостью населения в монопрофильном городе.

Методологической основой исследования послужили разработки ученых и практиков по стратегическому развитию территорий [13,14,16,18,19, 22].

Однако, почти все перечисленные труды относятся к периоду 2010-2020 годов. Отдельным направлением исследования является изучение вопросов управления занятостью населения и безработицей. В качестве практической базы исследования использовались данные сайтов статистической аналитики моногородов Иркутской области, а именно данные о численности населения, его составе и возрастной структуре, уровню занятости, видам занятости.

Результаты исследования и обсуждение

В основу исследования положен методы динамики, позволяющие определить тенденцию статистического ряда.

В таблице 1 представлены статистические данные о среднегодовой численности населения моногородов Иркутской области за период 2020-2025 годов. Данные были собраны с сайтов муниципалитетов и сайта официальной статистики, что позволило осуществить их сравнение. Так, положительная динамика роста численности населения наблюдается только в городах Тулун, Саянск и Усолье-Сибирское, что объясняется совершенствованием инфраструктурного комплекса города, наличием и действием инвестиционных программ, развитием инфраструктурного комплекса. Программа развития малых городов России до 2025, внесла коррективы в развитие ряда городов Сибири на локальном уровне. Однако, в целом проблема не решена и требует доработки. В частности, разрозненный характер количественных данных, расхождение их при сборе их различных источников. В таблице 1 представлены данные, собранные с сайтов администрации малых городов Иркутской области, принимаемых как актуальные и расположенные на платформе bdex.ru (см.Табл. 1).

Таблица 1

Среднегодовая численность населения в моногородах Иркутской области, чел.

Название города	2020	2021	2022	2023	2024	2025* данные на 01.01.2025-01.06. 2025
Байкальск	12534	13199	12321	13199	13199	12534
Усолье-Сибирское	76047	74762	73947	72600	72144	69047
Тулун	39 671	38 440	37842	37847	39671	39670
Железногорск-Илимский	22950	21621	22283	21111	21111	22950
Черемхово	50154	53958	49233	53127	52879	50155
Усть-Илимск	80419	79570	78718	78445	77762	80419
Саянск	38820	35561	35593	35593	35784	38820
Шелехов	48423	41998	47680	41184	40666	48422

(Источник: составлено авторами на основе данных электронной платформы bdex.ru [1] )

Как видно из данных таблицы 1, в ряде городов данные за 2024-й и 2025-й год совпадают, что говорит о несвоевременном обновлении сайтов, недостаточном контроле результатов миграционной политики, отсутствии необходимых цифровых инструментов, позволяющих связывать информационные базы различных служб и корректировать направления стратегического развития городов. В процессе сбора информации о численности населения из открытых источников возникали сложности локального характера. Так, при сборе информации по городу Железногорск-на двух электронных платформах и сайте муниципалитета была отражена одинаковая численность населения за 2023-й и 2024-й годы, что явно свидетельствует об отсутствии достоверной информации. Поскольку показатели численности населения и ее динамики представляют собой исходные данные для формирования стратегии социальной политики территорий и её реализации, следует уделять особое внимание вопросам сбора и обработки информации, уровню её достоверности.

Фактические данные о состоянии рынка труда в малых городах Иркутской области были собраны с электронного ресурса bdex.ru [2], обращаясь к которому руководство муниципалитетов формирует мнение о текущей ситуации и разрабатывает управленческие решения (см. Табл. 2).

Таблица 2

Абсолютные показатели состояния рынка труда в моногородах Иркутской области, чел.

Наименование города	2025 год				Доля населения пенсионного возраста в составе численности, в %
Наименование города	Занятые	Безработные	Числен-ность эк. акт	пенсионеры
Байкальск	7470	727	8197	3635	29,00
Усолье-Сибирское	45324	4411	49735	22054	29,00
Тулун	23644	2301	25845	11505	29,00
Железногорск-Илимский	13678	6656	20334	1331	5,80
Черемхово	29892	2909	32801	14545	27,51
Усть-Илимск	47930	4664	52594	23222	30,15
Саянск	23137	2252	25389	11258	31,40
Шелехов	28860	2809	31669	14043	34,88
Итого	219935	26729	246564	101593	28,44

(Составлено Березовской Г.В., Осташевской О.А. на основании данных сайта bdex.ru)

В целом, данные о численности занятого и безработного населения моногородов Иркутской области в 2025-м году свидетельствуют о высокой доле населения пенсионного возраста, которое преимущественно является неактивным и составляет не менее 30 % в каждом городе. При этом доля безработного населения в составе экономически активного редко превышает 2%. Таким образом можно сделать вывод, о наличии миграционной убыли населения, что отражается на его возрастной структуре. Налицо проблема роста группы населения пенсионного возраста, миграции молодежи, что характерно для большинства малых городов, подтверждающая исследования российских учёных [20,22,23,26].

Одной из важнейших характеристик состояния рынка труда в моногородах является характеристика возрастной структуры населения. Возрастная структура населения, динамические изменения численности в рамках каждой группы позволяет судить о перспективах прироста трудовых ресурсов, их профессиональной мобильности и тенденциях прироста человеческого капитала. Показатели численности населения по возрастным группам в моногородах Иркутской области представлены в Табл.3).

Таблица 3

Возрастной состав населения моногородов Иркутской области, чел.

Наименование городов	2025 год						Итого
Наименование городов	До 6 лет	7-17 лет	18-29 лет	30-60 лет	Свыше 60 лет	80 лет и свыше	Итого
Байкальск	1247	1487	1496	5397	2732	175	12534
Усолье-Сибирское	557	9021	9078	32748	16578	1065	69047
Тулун	3942	4706	4736	17083	8648	555	39670
Железногорск-Илимский	2281	2722	2740	9883	5003	321	22950
Черемхово	4984	5950	5987	21598	10934	702	50155
Усть-Илимск	7992	9540	9600	34630	17531	1126	80419
Саянск	3858	4605	4634	16717	8463	543	38820
Шелехов	4812	5744	5780	20852	10556	678	48422
Итого	29673	43775	44051	158908	80445	5165	362017

(Источник: cоставлено авторами на основе данных сайта bdex.ru [3])

Как видно из таблицы, самая многочисленная группа населения моногородов находится в возрасте от 30-ти до 60-и лет, и почти в два раза превышает возрастную группу пенсионного возраста. Однако формирование статистической отчетности по возрастной группе от 30-и до 60-и лет не дает полной картины о перспективах прироста трудового ресурса даже на ближайшие 5 лет. На локальном уровне необходим сбор данных о возрастной структуре экономически активного населения с учетом 5-летних интервалов.

Потребность в сборе дополнительных данных о возрастной структуре населения в возрасте 30-60 лет обусловлена необходимостью корректного формирования социальных программ для малых городов и городов с монопрофильной структурой. Фактор возрастной структуры населения, а также занятости населения по возрастным группам, оказывает решающее воздействие на формирование следующих направления социальной политики моногородов:

- финансовое планирование социальных программ для пенсионеров на основе учёта численности населения с перспективным выходом на пенсию;

- планирование социального обеспечения для пенсионеров;

- формирование программ профессиональной переподготовки или повышения квалификации трудовых ресурсов предпенсионного возраста;

- планирование и обеспечение социальных программ управления занятостью населения;

- финансовое и социальное обеспечение социальной поддержки безработного населения в трудоспособном возрасте и другие.

Сбор данных о численности, возрастной структуре населения, численности занятого, безработного экономически неактивного населения, в том числе пенсионеров, позволил сделать вывод о недостаточной корректности отображения данных на официальных электронных платформах, недостаточной достоверности и своевременности их исправления на уровне муниципалитетов.

В частности, был сделан вывод о наличии некорректности в формировании данных о возрастном составе населения малых городов, представленном на сайте bdex.ru. По объективным причинам, уточнение данных на официальном сайте областного статистического портала за 2025-й год появятся только в 2026-м году, что существенно затруднит текущее планирование на локальном уровне.

Таким образом, отсутствие актуальных статистических данных, а также данных социологических опросов, позволяющих корректировать направления социальной политики, в том числе управления занятостью населения, обуславливает необходимость создания цифровых сервисов при администрации малых, монопрофильных городов.

Разработка цифрового сервиса по управлению занятостью населения

Предлагаемый цифровой сервис является одним из инструментов разработки эффективных социальных программ. В качестве результата работы цифрового сервиса рассматриваются отчеты по динамике численности трудовых ресурсов и экономически неактивного населения по группам, что позволит корректировать финансовый план в области социальной работы, формировать ресурсную потребность для обеспечения социальной политики в малых городах, как в отношении занятого, так и в отношении безработного населения.

В основу аналитики данных положены критериальный подход к принятию решений и индексный метод анализа данных. Критериальный подход обеспечивает связь методов планирования с результатами принятия решений, а индексный метод обеспечивает исследование тенденции типовых процессов на рынке труда и обусловлен горизонтом планирования.

Представленный перечень индексов является поводом к началу научной дискуссии о методике их расчета, а в перспективе их утверждения предполагает оценку веса каждого индекса в системе показателей управления занятостью (см. Табл. 4 и табл .5). Предлагаемые к обсуждению показатели получили условное символьное обозначение «С» (от «criteria»- критерий), их обозначения совпадают в таблице 4 и на рисунке 1.

Таблица 4

Индексы, используемые при управлении занятостью населения монопрофильного города

Символ-наименование индекса, критериальные границы	Тип индекса	Цель расчета
1	2	3
Показатели группы C₁ – численность населения
I_ч - индексы роста (снижения) численности населения города (в том числе по возрастным группам), I_ч≥ 1	агрегатный индекс численности	Отражает результаты демографической политики и политики занятости населения
I_в - индекс среднего возраста населения, I_в ≤ 1	средний индекс фиксированного состава	Отражает динамику возрастных групп в численности населения города
I_м - индекс миграционной активности возрастных групп, I_м≤ 1	агрегатный индекс переменного состава	Отражает динамику миграционного потока с учетом возрастных групп
Показатели группы C2 – показатели рынка труда
i_z - индекс занятости, i_z≥ 1	простой индивидуальный индекс	Отражает динамику абсолютных значений занятого населения города
i_b - индекс безработицы, i_b≥ 1	простой индивидуальный индекс	Отражает динамику абсолютных значений безработного населения города
i_ac - индекс экономической активности населения, i_ac≥1	простой индивидуальный индекс	Отражает динамику абсолютных значений экономически активного населения города
Показатели группы C3- индексы деловой активности
I_ввп - динамика индексов экономического, I_ввп≥1роста	агрегатный индекс, рассчитанный как соотношение фактического и базисного периодов сумм произведений доли отрасли и величины ее продукта	Отражает рост деловой среды
I_п -динамика доли численности предпринимателей каждой группы (малое, среднее, крупное) в составе предпринимательской среды города, I_п≥1	простой количественный индекс	Отражает рост предпринимательской среды в целом
I_c_з - динамика численности самозанятого населения / динамика среднего возраста самозанятого населения I_сз≥1	средний индекс возраста самозанятого населения	Отражает вовлечение молодежных групп в предпринимательскую среду
Показатели группы C3- индексы инвестиционной активности города
I_инв - динамика инвестиций по программам социальной поддержки населения, I_инв ≥1	индекс переменного состава, включающий количество программ по направлениям и среднюю величину инвестиций по каждому направлению	Отражает прирост финансирования программ занятости населения по направлениям
I_ипц -индекс потребительских цен, I_ипц≤1	индекс переменного состава, отражающий соотношение стоимости продуктовой корзины в фактическом и базисном периодах	Отражает соответствие динамики финансирования социальной поддержки населения
I_комф - динамика показателя рейтинговой оценки состояния городской среды (индекс комфортности проживания), I_комф≥1	суммарный индекс	Отражает рост показателя удовлетворенности населения комфортностью проживания в городе и районе

(Источник: составлено авторами)

Регулярный расчёт и мониторинг данных индексов позволит установить статистическую зависимость между ними и осуществлять прогнозирование развития ситуации с учетом тесноты и силы связи между факторами, что повысит эффективность управления. Установление критериальных границ любого из индексов индивидуально для каждого города с учетом его типологии, а также выбранного направления стратегии социально-экономического развития территории (см. Табл.5).

Таблица 5

Результирующие индексы управления занятостью населения

Наименование показателя	Методика расчета и критериальные границы	Примечание
I_z - индекс занятости населения, отражает динамику занятости	I_z = Ʃ zi₁q_i₁(1) Ʃ zi₀q_i₀ I_z≥ 1	zi₁q_i₁, zi₀q_i₀– произведение показателей доли занятости населения по i-й возрастной группе на его вес в системе оценки значимости данного группы (соответственно в отчетном и базисном периодах), где i изменяется от «1» до «n»
I_a _эк.акт - динамика доли экономически активного населения	Ia _эк_._акт= a₁/a₀ (2) Ia _эк_._акт≥ 1	a_1,a₀ – доля экономически активного населения в отчетном и базисном году соответственно
I_b - динамика среднего возраста безработного населения	Ib _эк.акт= b₁/b₀ (3)	b₁,b₀ – динамика показателя среднего возраста
I_l - динамика индекса удовлетворенности населения условиями жизни	I_l = Ʃli₁f_i1 (4) Ʃli₀fi₀ I_l≥ 1	li₁f_i₁, li₀fi₀ – произведение показателей удовлетворенности населения l по i-му направлению исследования на его вес в системе оценки значимости данного направления (соответственно в отчетном и базисном периодах), где i изменяется от «1» до «n»

(Источник: составлено авторами)

С целью повышения эффективности процесса сбора информации, расчета индексов и формирования отчетности предлагается создания цифрового сервиса, объединяющего информационные платформы управления моногородом. Создание цифрового сервиса направлено на формирование единой информационной статистической базы с блоком предиктивной аналитики. Цель создания цифрового сервиса заключается в сборе и накоплении информации для осуществления объективного анализа данных, позволяющего принимать эффективные решения в сфере управления занятостью населения.

Алгоритм анализа статистических данных о состоянии рынка труда и расчёта социально-экономических показателей развития моногорода представлен на рис. 1.

Рисунок 1. Алгоритм работы цифрового сервиса по сбору и анализу информации на рынке труда малого города (Источник: составлено авторами)

Представленный цифровой сервис позволяет связать процесс постановки целей стратегии управления занятостью населения с текущими показателями состояния рынка труда. Кроме того, накопленный банк данных даст возможность текущие аналитические расчёты критериев управления занятостью. В основу расчётов положен индексный метод, с помощью которого выявляется динамика показателей рынка труда, на основе чего могут быть внесены корректировки по развитию кадрового потенциала города.

Блок предиктивной аналитики, введенный в алгоритм, содержит банк данных о состоянии факторов внешней среды, позволяет выявить их влияние на процессы экономической активности населения в монопрофильном городе. Длительный период наблюдения позволит определить статистическую зависимость процессов занятости от влияния внешних факторов, что повлияет на эффективность принятия решений в данной сфере на локальном уровне управления. Итогом работы цифрового сервиса является формирование нескольких аналитических отчетов по направлениям, заданным пользователями. Отчёты могут содержать таблицы, графики, краткие аналитические выводы. Таким образом, применение цифрового сервиса позволяет изменить характер политики управления занятостью от реактивного, построенного на ликвидации существующих ошибок и моментом решении задач, к предиктивному, построенному на анализе тенденций изменения внешней и внутренней среды монопрофильного города.

Заключение и выводы

Исследование и статистический анализ данных о состоянии рынка труда малых городов Иркутской области, подтверждает недостаточность мер социальной политики, направленной на рост численности трудоспособного населения, удержания молодежи.

Обзор научных трудов российских учёных позволяет сделать выводы о том, что комфортной среды проживания, расширение вариантов самозанятости и трудоустройства, направлений деловой активности являются главными факторами сохранения численности населения в малых городах.

В настоящее время управление социальными процессами, в том числе занятостью населения, носит реактивный характер, что вызывает потребность в разработке инструментов эффективного сбора, накопления и анализа информации о состоянии рынка труда.

В качестве инструмента управления занятостью населения предлагается создание цифрового сервиса, включающего блоки предиктивной, а в последствии, предписывающей аналитики, позволят корректировать программы управления занятостью на локальном уровне.

Предлагаемый алгоритм работы цифрового сервиса, основанный на индексном анализе данных о состоянии рынка труда, является одним из этапов развития и внедрения цифровых технологий в управлении моногородом и может быть использован для совершенствования методов стратегического планирования. Наличие достоверных аналитических данных, повышение скорости обработки статистической информации будет способствовать принятию эффективных управленческих решений и корректировке существующих стратегий социально-экономического развития малых городов.

[1] Данные о численности населения, занятых, безработных экономических активных, пенсионерах в малых городах Иркутской области // URL: https://bdex.ru/naselenie/irkutskaya-oblast/ (дата обращения 10.07.2025 )

[2] Данные о численности населения, занятых, безработных экономических активных, пенсионерах в малых городах Иркутской области // URL: https://bdex.ru/naselenie/irkutskaya-oblast/ (дата обращения 10.07.2025 )

[3] Данные о численности населения, занятых, безработных экономических активных, пенсионерах в малых городах Иркутской области // URL: https://bdex.ru/naselenie/irkutskaya-oblast/ (дата обращения 10.07.2025 )

Источники:

1. Бобков В.Н., Черных Е.А. Платформенная занятость: масштабы и признаки неустойчивости // Мир новой экономики. – 2020. – № 2. – c. 6-15. – doi: 10.26794/2220-6469-2020-14-2-6-15.
2. Бобков В.Н., Одицова Е.В., Иванова Т.В., Чащина Т.В. Значимые индикаторы неустойчивой занятости и их приоритетность // Уровень жизни населения регионов России. – 2022. – № 4. – c. 502-520. – doi: 10.19181/lsprr.2022.18.4.7.
3. Балдандоржиев Ж.Б., Эйльбарт Н.В. Типология и классификация малых городов Восточного Забайкалья: социально-экономический и культурно исторический аспект // Гуманитарный вектор. Серия: Философия,культурология. – 2012. – № 3. – c. 158-167. – url: https://cyberleninka.ru/a.
4. Дорохова Н.В., Мусаева Г.И. Влияние цифровой трансформации экономики на сферу занятости населения // Экономика труда. – 2022. – № 2. – c. 221–232. – doi: 10.18334/et.9.2.11423.
5. Ардольянова А.Ю., Бизюков П.В., Браславский Р.Г. Соотношение экономической и социальной сфер в малых городах: проблемы занятости населения, уровня и качества жизни. / Малые города в социальном пространстве России: [монография] отв. ред. В. В. Маркин, М. Ф. Черныш; предисл. ак. М. К. Горшков. - М.: ФНИСЦ РАН, 2019. – 117-134 c.
6. Иванова И.А., Пуляева В.Н. Лучшие региональные практики содействия трудоустройству населения // Креативная экономика. – 2021. – № 4. – c. 1539-1556. – doi: 10.18334/ce.15.4.111983.
7. Иванова И.А., Пуляева В.Н. Управление занятостью в фокусе концептуальных положений и современных тенденций регулирования рынка труда и поддержки населения // Экономика труда. – 2022. – № 2. – c. 209-220. – doi: 10.18334/et.9.2.114172.
8. Камарова Т.А., Тонких Н.В. Цифровая занятость: понятийный аппарат // МИР (Модернизация. Инновации. Развитие). – 2023. – № 4. – c. 554-571. – doi: 10.18184/2079-4665.2023.14.4.554-571.
9. Канатбаева А.А. Методологические основы типологии и классификации малых городов // Финансовая аналитика: проблемы и решения. – 2012. – № 13. – c. 74-75. – url: https://cyberleninka.ru/article/n/ metodologicheskie-osnovy.
10. Капустян Л.А., Сабынина Е.Н., Деркач Н.О. К вопросу о роли стратегического планирования в социально-экономическом развитии муниципального образованиях городах с целью снижения безработицы // Экономика, профессия, бизнес. – 2020. – № 4. – c. 54-60. – doi: 10.14258/epb2019100.
11. Каткова М.А., Колядин Н.П. Методологические аспекты разработки стратегии социально-экономического развития муниципальных образований в современных условиях с целью снижения безработицы // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. – 2013. – № 5. – c. 66-70. – url: https://cyberleninka.ru/article/n/metodologicheskie-aspekty-razrabotki-strategii-sotsialno.
12. Колесникова О.А., Стребков А.А. Расширение практики применения дистанционной занятости: проблемы, решения, перспективы // Социально-трудовые исследования. – 2020. – № 4. – c. 57–67. – doi: 10.34022/2658-3712-2020-41-4-57-67.
13. Кутергина Г.В., Лапин А.В. Управление развитием моногородов отечественные и зарубежные подходы к моделированию // Вестник Пермского университета. – 2015. – № 3. – c. 69-77.
14. Новикова Н.В., Черей А.В. Стратегические направления развития моногородов (на примере Свердловской области) // Известия УрГЭУ. – 2012. – № 5. – c. 95-103. – url: https://cyberleninka.ru/article/n/strategicheskie-napravleniya-ekonomicheskogo-razvitiya-monogorodov-regiona-na-primere-sverdlovskoy-oblasti/viewer(датаобращения:.
15. Манаева И.В. Города России: классификация и типология // Региональная экономика: теория и практика. – 2018. – № 7. – c. 1235-1249.
16. Мкртчян Н. В. Миграция молодежи из малых городов России // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. – 2017. – № 1. – c. 225—242.
17. Монусова Г.А. Работа дома и вне: условия труда и внерабочее время // Вопросы экономики. – 2021. – № 12. – c. 118-138. – doi: 10.32609/0042-8736-2021-12-118-138.
18. Носырева И.Г. Особенности функционирования рынка труда Иркутской области в кризисный период // Экономика труда. – 2023. – № 5. – c. 715-730. – doi: 10.18334/et.10.5.117757.
19. Осташевская О.А., Березовская Г.В. Предпринимательство и самозанятость как фактор роста трудового потенциала населения: проблемы моногородов // Экономика и предпринимательство. – 2024. – № 2. – c. 195-200.
20. Паспорт приоритетной программы «Комплексное развитие моногородов». Утвержден при Президенте Российской федерации по стратегическому развитию и приоритетным проектам (протокол от 30 ноября 2016г.,№11). [Электронный ресурс]. URL: http://static.government.ru/media/files/ hZyhI428KMh69292CtUNqfVPFZF1cTAo.pdf (дата обращения: 11.11.2025).
21. Пациорковский В. В. Малые города – перспективные центры социально-экономического развития. / Малые города в социальном пространстве России: [монография][А. Ю. Ардальянова, П. В. Бизюков, Р. Г. Браславский и др.]; отв. ред. В. В. Маркин, М. Ф. Черныш; предисл. ак. М. К. Горшков. - М.: ФНИСЦ РАН, 2019. – 363-376 c.
22. Скосырева Н.П. Исследование аспектов занятости в малых городах // Современные проблемы науки и образования. – 2009. – № 5. – c. 187-190.
23. Смирнов О. О., Безвербный В. А. Потенциал развития секторов экономики малых городов России: современные тенденции // Социум и власть. – 2022. – № 1. – c. 62-74. – doi: 10.22394/1996-0522-2022-1-62-74.
24. Чудиновских М.В. Основные тенденции развития цифровых трудовых платформ в условиях пандемии // Бизнес. Образование. Право. – 2021. – № 3. – c. 280–284. – doi: 10.25683/VOLBI.2021.56.370.
25. Шугаев Г. А. 2024. Наш резерв — в малых городах. Новая программа Путина охватит более 2000 населенных пунктов. Как добиться ее целей?. [Электронный ресурс]. URL: https://lenta.ru/2024/06/19/ (дата обращения: 25.06.2025).
26. Barrero J., Bloom N., Davis S. Why working from home will stick // NBER Working Papers. – 2021. – № 28731. – doi: 10.3386/w28731.
27. Fabian S., Dunn V., Sawyer S. Distancing bonus or downscaling loss: the changing livelihood of US online workers in times of COVID‐19 // Journal of Economic and Social Geography. – 2020. – № 111. – p. 561-573.
28. Mandl I. New forms of employment: 2020 update. - Luxembourg: Eurofound, 2020. – 72 p.
29. Wood A., Graham M., Lehdonvirta V., Hjorth I. Good gig, bad gig: autonomy and algorithmic control in the global gig economy // Work, Employment and Society. – 2019. – № 1. – p. 56-75. – doi: 10.1177/ 0950017018785616.

Страница обновлена: 24.11.2025 в 17:44:38

Download PDF

Digital service for employment management in small towns

Ostashevskaya O.A., Berezovskaya G.V., Kudryashov A.A.

Journal paper

Russian Journal of Labour Economics
Volume 12, Number 11 (November 2025)

Citation:

Abstract:
The decline in population in small towns and the imbalance in their age structure are due to a number of factors. Employment is one of them. The development of digital tools for employment management stems from the need to adjust existing programs for the socioeconomic development of small towns, the complexity of collecting and processing statistical information, and the untimely and lengthy process of making management decisions. One of the reasons for the ineffective implementation of small town support programs is the lack of reliable and timely statistical information for management decision-making. The article examines a change in the decision-making procedure for managing employment in small towns based on index analysis, a criteria-based approach, and predictive analytics of the labor market and environmental factors. As the subject of scientific discussion, a set of indices and criteria indicators is presented. The creation of a digital service with a predictive analytics module will optimize information collection timelines and systematize data in a timely manner, thereby improving the quality and effectiveness of projects. The proposed digital service and its algorithm are applicable to small towns due to their ease of development. The article is intended for scientists and practitioners in the field of human resource management in small towns.

Keywords: employment management, index method, digital service, monotown

JEL-classification: J24, M51, M54

References:

Ardolyanova A.Yu., Bizyukov P.V., Braslavskiy R.G. (2019). Small towns in the social space of Russia

Baldandorzhiev Zh.B., Eylbart N.V. (2012). TYPOLOGY AND CLASSIFICATION OF SMALL TOWNS OF EASTERN TANSBAIKALIA: SOCIO-ECONOMIC, CULTURAL AND HISTORICAL ASPECTS. Gumanitarnyy vektor. Seriya: Filosofiya,kulturologiya. (3). 158-167.

Barrero J., Bloom N., Davis S. (2021). Why working from home will stick NBER Working Papers. (28731). doi: 10.3386/w28731.

Bobkov V.N., Chernyh E.A. (2020). Platform employment - the scale and evidence of instability. The world of new economy. 14 (2). 6-15. doi: 10.26794/2220-6469-2020-14-2-6-15.

Bobkov V.N., Oditsova E.V., Ivanova T.V., Chaschina T.V. (2022). Significant indicators of precarious employment and their priority. Living standards of the population of Russian regions. 18 (4). 502-520. doi: 10.19181/lsprr.2022.18.4.7.

Chudinovskikh M.V. (2021). THE MAIN TRENDS IN THE DEVELOPMENT OF DIGITAL LABOR PLATFORMS IN THE CONTEXT OF THE PANDEMIC. Business. Education. Law. (3). 280–284. doi: 10.25683/VOLBI.2021.56.370.

Dorokhova N.V., Musaeva G.I. (2022). DIGITAL TRANSFORMATION IMPACT ON THE EMPLOYMENT. Russian Journal of Labor Economics. (2). 221–232. doi: 10.18334/et.9.2.11423.

Fabian S., Dunn V., Sawyer S. (2020). Distancing bonus or downscaling loss: the changing livelihood of US online workers in times of COVID‐19 Journal of Economic and Social Geography. (111). 561-573.

Ivanova I.A., Pulyaeva V.N. (2021). Best regional practices for general employment promotion. Creative Economy. 15 (4). 1539-1556. doi: 10.18334/ce.15.4.111983.

Ivanova I.A., Pulyaeva V.N. (2022). Employment management in the focus of conceptual provisions and current trends in labour market regulation and population support. Russian Journal of Labour Economics. 9 (2). 209-220. doi: 10.18334/et.9.2.114172.

Kamarova T.A., Tonkikh N.V. (2023). Digitization of employment: the conceptual apparatus. MIR (Modernization. Innovation. Research). 14 (4). 554-571. doi: 10.18184/2079-4665.2023.14.4.554-571.

Kanatbaeva A.A. (2012). Methodological foundations of the typology and classification of small towns. Financial Analytics: Science and Experience. (13). 74-75.

Kapustyan L.A., Sabynina E.N., Derkach N.O. (2020). On the role of strategic planning in the socio-economic development of municipalities in cities in order to reduce unemployment. Ekonomika, professiya, biznes. (4). 54-60. doi: 10.14258/epb2019100.

Katkova M.A., Kolyadin N.P. (2013). METHODOLOGICAL ASPECTS OF SOCIO-ECONOMIC DEVELOPMENT STRATEGY OF MINICIPALITIES IN MODERN CONDITIONS. Bulletin of Saratov Socio-Economic Institute of Plekhanov Russian University of Economics. (5). 66-70.

Kolesnikova O.A., Strebkov A.A. (2020). ADVANCED DISTANCE EMPLOYMENT AS A TREND IN THE MODERN LABOUR MARKET. Sotsialno-trudovye issledovaniya. (4). 57–67. doi: 10.34022/2658-3712-2020-41-4-57-67.

Kutergina G.V., Lapin A.V. (2015). MANAGEMENT OF ONE-INDUSTRY TOWNS DEVELOPMENT: RUSSIAN AND FOREIGN MODELLING APPROACHES. Bulletin of Perm State University. (3). 69-77.

Manaeva I.V. (2018). CITIES AND TOWNS OF RUSSIA: CLASSIFICATION AND TYPOLOGY. Regional Economics: Theory and Pactice. 16 (7). 1235-1249.

Mandl I. (2020). New forms of employment: 2020 update

Mkrtchyan N. V. (2017). THE YOUTH MIGRATION FROM SMALL TOWNS IN RUSSIA. Monitoring of public opinion: economic and social changes. (1). 225—242.

Monusova G.A. (2021). WORKING AT HOME AND OUTSIDE: WORKING CONDITIONS AND NON-WORKING HOURS. Voprosy Ekonomiki. (12). 118-138. doi: 10.32609/0042-8736-2021-12-118-138.

Nosyreva I.G. (2023). Irkutsk region labor market in the crisis period. Russian Journal of Labour Economics. 10 (5). 715-730. doi: 10.18334/et.10.5.117757.

Novikova N.V., Cherey A.V. (2012). STRATEGIC DIRECTIONS OF ECONOMIC DEVELOPMENT IN SINGLE-INDUSTRY TOWNS OF A REGION (THE CASE OF SVERDLOVSK OBLAST). Izvestiya UrGEU. (5). 95-103.

Ostashevskaya O.A., Berezovskaya G.V. (2024). THE ENTREPRENEURSHIP AND SELF-EMPLOYMENT AS A FACTOR OF THE POPULATION LABOR POTENTIAL GROWTH: PROBLEMS OF SINGLE-INDUSTRY TOWNS. Journal of Economy and Entrepreneurship. (2). 195-200.

Patsiorkovskiy V. V. (2019). Small towns are promising centers of socio-economic development

Skosyreva N.P. (2009). Research on employment aspects in small towns. Modern problems of science and education. (5). 187-190.

Smirnov O. O., Bezverbnyy V. A. (2022). POTENTIAL FOR DEVELOPING SECTORS OF THE ECONOMY OF SMALL CITIES IN RUSSIA: MODERN TRENDS. Society and Power. (1). 62-74. doi: 10.22394/1996-0522-2022-1-62-74.

Wood A., Graham M., Lehdonvirta V., Hjorth I. (2019). Good gig, bad gig: autonomy and algorithmic control in the global gig economy Work, Employment and Society. 33 (1). 56-75. doi: 10.1177/ 0950017018785616.

Подробнее об авторах:

Digital service for employment management in small towns