Цифровая экономика и образование: новые направления движения трудовых ресурсов
Созинова А.А.1 
, Савельева Н.К.1 , Зонова В.А.1 , Ведерников А.А.2
1 Вятский государственный университет, Киров, Россия
2 Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, Нижний Новгород, Россия
Статья в журнале
Экономика труда (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Том 13, Номер 2 (Февраль 2026)
Аннотация:
Цифровизация способствует преобразованию рынка труда отраслей экономики, в том числе социально значимых. Однако сохраняющийся дисбаланс трудовых ресурсов между отраслями, неравномерное распределение цифровых технологий определяют актуальность исследования перетоков трудовых ресурсов с учетом компетенций. Цель исследования состоит в определении направлений перетока трудовых ресурсов социально значимой отрасли экономики в условиях цифровизации с учетом компетентностного профиля исследуемой отрасли. Исследование углубляется в анализ перетоков трудовых ресурсов исследуемой отрасли, которые связаны с профессиональными компетенциями. Методическую основу исследования составляют общенаучные методы, семантический анализ, математические и статистические методы и другие. В работе использованы данные датасетов рекрутинговых платформ «Работа в России» и «HeadHunter». В исследовании с помощью меры ориентированного компетентностного различия вида экономической деятельности «Образование» построены тепловые карты различия в отраслях профессиональных навыков, что позволило определить для образования отрасли доноры трудовых ресурсов и уточить направления перетока трудовых ресурсов из исследуемой отрасли.
Ключевые слова: социально значимые отрасли, трудовые ресурсы, цифровая экономика, рынок труда, образование
Финансирование:
Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда №23-28-00640, https://rscf.ru/project/23-28-00640/
JEL-классификация: J20, J60, I20
Введение
Цифровая трансформация экономики и социальной сферы заложена в реализацию национального проекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства» [11]. Под ее воздействием происходит цифровая трансформация рынка труда отраслей экономики.
Реализация национальных проектов неразрывно связана с улучшением благосостояния населения и играет важную роль в развитии социально значимых отраслей экономики. Национальная политика связана с поддержкой инфраструктуры социально значимых отраслей, в том числе через внедрение современных цифровых технологий. Цифровизация формирует новую технологическую реальность, в которой открываются возможности для развития высокотехнологичных производств, повышения конкурентоспособности отраслей и бизнеса. Поддержка трудовых ресурсов в условиях цифровой трансформации обеспечит устойчивое развитие отраслей экономики, повысит производительность и степень удовлетворенности потребителей. Однако существует отраслевой дисбаланс на рынке труда, связанный с дивергенцией между развивающимися «цифровыми» секторами и традиционными отраслями, в которых цифровые процессы снижают спрос на низкоквалифицированный труд [5].
Целью исследования является идентификация направлений перетока трудовых ресурсов социально значимой отрасли экономики в условиях цифровизации с учетом компетентностного профиля исследуемой отрасли.
Методическую основу научного исследования составляют общенаучные методы, семантический анализ, математические и статистические методы и другие. Исследование построено на использовании данных датасетов рекрутинговых платформ «Работа в России» [14] и «HeadHunter» [22] за 2023-2024 гг.
Основная часть
Формирование перечня социально значимых отраслей экономики осуществляется посредством контент-анализа научных публикаций. Исследователи выбирают социально значимые отрасли с точки зрения их фундаментальной роли в удовлетворении базовых потребностей человека [19].
Кононкова Н.П., Полавская Н.В. акцентируют внимание на здравоохранении и фармацевтике как социально значимых отраслях экономики и сформировали рекомендации по поддержке результатов интеллектуальной деятельности в указанных отраслях [7]. Здравоохранение и образование как социально значимые отрасли экономики отражены в исследовании Симоновой М.В., Санковой Л.В., Мирзабалаевой Ф.И. [16], в котором поднимается проблема кадрового обеспечения исследуемых отраслей.
Центральное место среди социально значимых отраслей экономики, по мнению Балдиной Ю.В., занимают образование, здравоохранение и культура [2]. В связи с обширностью социальной сферы перечень может быть дополнен отраслями, связанными с транспортом, связью, торговлей, общественным питанием, ЖКХ, обслуживанием населения.
Исследования могут также касаться конкретных рынков социально значимых отраслей. Так, Анисимов А.В. выделил рынки лекарственных препаратов, первичного жилья экономического класса, услуг по теплоснабжению [1].
Коллектив авторов сконцентрировал данное научное исследование на виде экономической деятельности «Образование» как социально значимой отрасли экономики. Отметим, что образование является фундаментом для распространения цифровых технологий и инструментов в отраслях экономики, поскольку оно отвечает за подготовку профессиональных кадров, соответствующих потребностям современного рынка труда.
Статистическая информация сборников «Труд и занятость в России» и «Рабочая сила, занятость и безработица в России» позволяет провести анализ численности занятых в виде экономической деятельности «Образование» за 2015-2024 гг. (рисунок 1).
Рисунок 1 – Динамика показателя «Численность занятых вида экономической деятельности «Образование», тыс. чел.
Источник: составлено авторами по материалам источников [15, 18]
Анализ изменений статистического показателя, представленного на рисунке 1, позволяет сделать вывод: среднегодовой абсолютный прирост численности занятых в образовании составил 64 тыс. человек в год. При этом в период коронавирусной инфекции (COVID-19) тенденция изменения показателя отрицательная.
Особое внимание заслуживает тот факт, что повышение численности трудовых ресурсов в образовании сопровождается негативными изменениями в возрастной структуре. За последние 10 лет средний возраст работников сферы образования повысился с 43 до 44,6 лет. Возрастной состав кадрового потенциала оказывает существенное влияние на развитие экономики государства [3]. Среди научных работ особую нишу занимают работы по оценке кадрового потенциала трудовых ресурсов системы образования, который оценивается во взаимосвязи с показателями социально-экономического развития регионов с применением статистико-математических методов [10, 12].
Взятый государством вектор на цифровизацию экономики оттеснил образование на периферию цифровой экономики [17], поэтому трудовые ресурсы вида экономической деятельности «Образование» недостаточно вовлечены в современные информационные технологии. Современная система образования характеризуется рядом проблем, связанных с состоянием трудовых ресурсов и их профессиональной обеспеченностью: низкий уровень заработной платы, недостаточный уровень социальных гарантий для привлечения молодых специалистов, значительный объем бюрократической работы, старение кадров, нехватка квалифицированных специалистов, неготовность к условиям цифровой среды [4, 8, 13].
Вопросам перетоков трудовых ресурсов из вида экономической деятельности «Образование» и в него в научных публикациях уделено недостаточное внимание. Коллектив авторов имеет достаточный научный задел в области исследования рынка труда и цифровой экономики, их взаимосвязи, использования больших данных и искусственного интеллекта для получения социально качественных данных [20, 21, 24].
Для определения направлений перетоков трудовых ресурсов необходимо сформулировать критерии оценивания. Им выступает компетентностный профиль вида экономической деятельности, в который встроены современные профессиональные навыки [23] (рисунок 2). Детализация профессиональных навыков трудовых ресурсов в образовании осуществлена через обработку ключевых слов в вакансиях методами RAKE, на основе статистической метрики TF-IDF, лемматизацией, кодированием схожих по смыслу слов и словосочетаний, кластеризацией.
Рисунок 2 – Укрупненные группы навыков трудовых ресурсов
Источник: составлено авторами по материалам источника [23]
Компетентностный профиль вида экономической деятельности «Образование» рассмотрен в научной работе Зоновой А.В. и Ведерникова А.А. [6], согласно которой профессиональные компетенции трудовых ресурсов (в том числе цифровые навыки) преобладают над социально-ориентированными.
Научное исследование направлено на анализ образования с двух сторон: первая связана с идентификацией отрасли как донора трудовых ресурсов, а вторая – как отрасли притяжения трудовых ресурсов. Интерпретация выделенного направления исследования связана с расчетом меры ориентированного компетентностного различия отраслей [9], позволяющей оценить степень совпадения профессиональных навыков трудовых ресурсов с требованиями новой отрасли. Следовательно, чем меньше уровень данного показателя, тем выше вероятность успешного профессионального внедрения трудовых ресурсов в новую сферу деятельности.
В таблицах 1 и 2 представлены тепловые карты различия в отраслях в рамках укрупненных групп профессиональных навыков.
Таблица 1 – Тепловая карта различия в отраслях профессиональных навыков (образование – донор трудовых ресурсов)
|
Укрупненная группа навыков
|
Отрасль притяжения
| ||||||||||||||||||
|
A
|
B
|
C
|
D
|
E
|
F
|
G
|
H
|
I
|
K
|
L
|
M
|
N
|
O
|
Q
|
R
|
S
|
T
|
U
| |
|
Профессиональная
компетенция
|
0,392
|
0,412
|
0,431
|
0,49
|
0,588
|
0,49
|
0,471
|
0,549
|
0,529
|
0,51
|
0,49
|
0,569
|
0,588
|
0,451
|
0,353
|
0,471
|
0,431
|
0,373
|
0,373
|
|
Автоматизация
бизнес-процессов
|
0,37
|
0,435
|
0,478
|
0,457
|
0,478
|
0,522
|
0,565
|
0,5
|
0,543
|
0,609
|
0,478
|
0,565
|
0,674
|
0,457
|
0,37
|
0,391
|
0,522
|
0,717
|
0,5
|
|
ИКТ
|
0,4
|
0,511
|
0,422
|
0,356
|
0,289
|
0,556
|
0,6
|
0,556
|
0,6
|
0,622
|
0,511
|
0,511
|
0,511
|
0,444
|
0,311
|
0,4
|
0,4
|
0,778
|
0,667
|
|
Информационные
технологии в профессии
|
0,311
|
0,422
|
0,444
|
0,378
|
0,444
|
0,533
|
0,533
|
0,511
|
0,578
|
0,622
|
0,467
|
0,533
|
0,489
|
0,467
|
0,378
|
0,244
|
0,422
|
0,711
|
0,578
|
|
Личная
интеллигентность, самоанализ и стрессоустойчивость
|
0,659
|
0,488
|
0,537
|
0,561
|
0,561
|
0,512
|
0,561
|
0,512
|
0,366
|
0,512
|
0,756
|
0,488
|
0,463
|
0,537
|
0,488
|
0,439
|
0,488
|
0,634
|
0,488
|
|
Мышление
|
0,42
|
0,34
|
0,48
|
0,42
|
0,52
|
0,5
|
0,56
|
0,64
|
0,6
|
0,62
|
0,5
|
0,56
|
0,64
|
0,58
|
0,4
|
0,3
|
0,5
|
0,62
|
0,56
|
|
Общепрофессиональная
компетенция
|
0,45
|
0,4
|
0,525
|
0,625
|
0,375
|
0,65
|
0,525
|
0,6
|
0,575
|
0,575
|
0,725
|
0,5
|
0,425
|
0,5
|
0,5
|
0,35
|
0,55
|
0,625
|
0,55
|
|
Организация,
планирование и работа в команде
|
0,426
|
0,574
|
0,426
|
0,611
|
0,519
|
0,556
|
0,556
|
0,593
|
0,611
|
0,537
|
0,352
|
0,611
|
0,556
|
0,574
|
0,537
|
0,37
|
0,389
|
0,667
|
0,556
|
|
Разрешение
конфликтов и переговоры
|
0,52
|
0,62
|
0,38
|
0,44
|
0,5
|
0,44
|
0,5
|
0,52
|
0,7
|
0,54
|
0,48
|
0,68
|
0,62
|
0,32
|
0,32
|
0,46
|
0,56
|
0,68
|
0,66
|
|
Социальная
интеллигентность и деловая этика
|
0,429
|
0,388
|
0,408
|
0,51
|
0,531
|
0,51
|
0,551
|
0,571
|
0,592
|
0,694
|
0,694
|
0,469
|
0,653
|
0,531
|
0,49
|
0,429
|
0,551
|
0,714
|
0,694
|
|
Эффективность
и производительность
|
0,551
|
0,367
|
0,49
|
0,388
|
0,551
|
0,449
|
0,592
|
0,388
|
0,735
|
0,49
|
0,429
|
0,551
|
0,551
|
0,469
|
0,531
|
0,469
|
0,51
|
0,694
|
0,592
|
Табличное представление перетоков трудовых ресурсов, согласно данным таблицы 1, позволяет сделать вывод, что трудовые ресурсы, обладая профессиональными навыками вида экономической деятельности «Образование», имеют наименьшие трудности при переходе в деятельность, связанную со здравоохранением и социальными услугами, а наибольшие – в деятельность разделов Е и N ОКВЭД2.
Что касается блока цифровых компетенций, группа навыков «Автоматизация бизнес-процессов» вида экономической деятельности «Образование» менее отлична от здравоохранения и сельского хозяйства. Знание трудовыми ресурсами информационно-коммуникационных технологий позволяет с большей вероятностью осуществить переход из образовательной среды в деятельность «Водоснабжение; водоотведение, организация сбора и утилизации отходов, деятельность по ликвидации загрязнений». Владение информационными технологиями в профессии способствует беспрепятственному переходу трудовых ресурсов в деятельность в области культуры, спорта, организации досуга и развлечений. В целом обладание группой цифровых навыков не способствует перетоку трудовых ресурсов из образования в деятельность раздела Т ОКВЭД2.
Анализируя меру ориентированного компетентностного различия между отраслями по группе социально-ориентированных навыков, следует уточнить тот факт, что при перетоке трудовых ресурсов вида экономической деятельности «Образование» отсутствует явный лидер или аутсайдер среди исследуемых социально-ориентированных навыков. Иными словами, социально-ориентированные навыки трудовых ресурсов образования в целом важны во всех видах экономической деятельности.
Итак, трудовые ресурсы вида экономической деятельности «Образование» обладают универсальностью профессиональных навыков, что позволяет им легко адаптироваться к различной профессиональной среде других отраслей экономики.
Проведем детальное изучение данных таблицы 2, в которой отображены меры ориентированного компетентностного различия между видом экономической деятельности «Образование» и другими отраслями экономики, которые выступают в качестве доноров трудовых ресурсов.
Таблица 3 – Тепловая карта различия в отраслях профессиональных навыков (образование – отрасль притяжения трудовых ресурсов)
|
Укрупненная группа навыков
|
Отрасль донор
| ||||||||||||||||||
|
A
|
B
|
C
|
D
|
E
|
F
|
G
|
H
|
I
|
K
|
L
|
M
|
N
|
O
|
Q
|
R
|
S
|
T
|
U
| |
|
Профессиональная
компетенция
|
0,436
|
0,483
|
0,453
|
0,435
|
0,5
|
0,435
|
0,526
|
0,489
|
0,429
|
0,479
|
0,469
|
0,405
|
0,523
|
0,378
|
0,365
|
0,413
|
0,42
|
0,347
|
0,418
|
|
Автоматизация
бизнес-процессов
|
0,473
|
0,435
|
0,538
|
0,479
|
0,455
|
0,389
|
0,592
|
0,511
|
0,512
|
0,561
|
0,529
|
0,429
|
0,545
|
0,519
|
0,431
|
0,378
|
0,421
|
0,567
|
0,425
|
|
ИКТ
|
0,4
|
0,511
|
0,5
|
0,482
|
0,373
|
0,459
|
0,64
|
0,545
|
0,55
|
0,638
|
0,56
|
0,436
|
0,45
|
0,5
|
0,392
|
0,413
|
0,4
|
0,545
|
0,583
|
|
Информационные
технологии в профессии
|
0,404
|
0,395
|
0,519
|
0,481
|
0,468
|
0,5
|
0,588
|
0,5
|
0,5
|
0,63
|
0,538
|
0,512
|
0,489
|
0,455
|
0,462
|
0,306
|
0,395
|
0,458
|
0,486
|
|
Личная
интеллигентность, самоанализ и стрессоустойчивость
|
0,632
|
0,543
|
0,648
|
0,609
|
0,6
|
0,6
|
0,538
|
0,574
|
0,395
|
0,459
|
0,697
|
0,533
|
0,551
|
0,5
|
0,447
|
0,465
|
0,543
|
0,531
|
0,5
|
|
Мышление
|
0,431
|
0,327
|
0,458
|
0,408
|
0,429
|
0,419
|
0,5
|
0,55
|
0,459
|
0,537
|
0,405
|
0,405
|
0,486
|
0,533
|
0,333
|
0,3
|
0,39
|
0,321
|
0,436
|
|
Общепрофессиональная
компетенция
|
0,522
|
0,51
|
0,587
|
0,634
|
0,479
|
0,65
|
0,537
|
0,652
|
0,541
|
0,553
|
0,725
|
0,583
|
0,489
|
0,545
|
0,535
|
0,469
|
0,561
|
0,516
|
0,561
|
|
Организация,
планирование и работа в команде
|
0,34
|
0,324
|
0,404
|
0,432
|
0,316
|
0,415
|
0,52
|
0,522
|
0,432
|
0,457
|
0,286
|
0,417
|
0,4
|
0,425
|
0,444
|
0,227
|
0,327
|
0,28
|
0,415
|
|
Разрешение
конфликтов и переговоры
|
0,442
|
0,5
|
0,446
|
0,404
|
0,468
|
0,417
|
0,468
|
0,442
|
0,545
|
0,489
|
0,447
|
0,484
|
0,5
|
0,306
|
0,261
|
0,372
|
0,405
|
0,304
|
0,393
|
|
Социальная
интеллигентность и деловая этика
|
0,404
|
0,464
|
0,431
|
0,442
|
0,489
|
0,489
|
0,511
|
0,512
|
0,412
|
0,605
|
0,595
|
0,381
|
0,553
|
0,452
|
0,39
|
0,333
|
0,488
|
0,517
|
0,423
|
|
Эффективность
и производительность
|
0,488
|
0,404
|
0,468
|
0,434
|
0,532
|
0,413
|
0,535
|
0,423
|
0,552
|
0,432
|
0,378
|
0,313
|
0,421
|
0,409
|
0,477
|
0,409
|
0,5
|
0,5
|
0,355
|
Укрупненная группа навыков трудовых ресурсов образования «Профессиональная компетенция» имеет больше сходств с навыками трудовых ресурсов деятельности в области здравоохранения и социальных услуг, что обусловлено наличием общих черт как социально значимых отраслей экономики, связанных с работой с информацией, аналитическими навыками, коммуникативными возможностями. Наименьшее сходство профессиональных компетенций трудовых ресурсов образования зафиксировано с видом экономической деятельности «Торговля оптовая и розничная; ремонт автотранспортных средств и мотоциклов».
Анализируя блок цифровых навыков трудовых ресурсов образования, отметим, что трудовые ресурсы торговли, ремонта автотранспортных средств, финансовой и страховой деятельности (ОКВЭД G и ОКВЭД К) будут иметь «цифровые» трудности при переходе в исследуемый вид деятельности. Это обусловлено различными требованиями к цифровым навыкам и компетенциям, наличием профессиональных цифровых платформ и инструментов.
Интерпретация меры ориентированного компетентностного различия между отраслями по группе социально-ориентированных навыков трудовых ресурсов образования позволяет говорить, что группа навыков «Организация, планирование и работа в команде» характеризуется минимизацией вариативности значения меры с другими отраслями экономики, что свидетельствует о схожести данных навыков в отраслях экономики и обладание ими не повышает конкурентоспособность трудовых ресурсов на рынке труда. С другой стороны, группы навыков «Общепрофессиональная компетенция» и «Личная интеллигентность, самоанализ и стрессоустойчивость» обладают большей вариативностью между трудовыми ресурсами образования и другими отраслями экономики. Это связано с тем, что трудовые ресурсы образования в большей степени работают с детьми, поэтому такие качества, как терпение, стрессоустойчивость, способность к самоанализу и постоянному профессиональному развитию, достаточно важны. Но эти навыки важны и в других отраслях, но в меньшей степени, где акцент делается, например, на технические навыки трудовых ресурсов.
Заключение
Подводя итог по данному исследованию, нельзя не отметить, что вопросы перетока трудовых ресурсов между отраслями с учетом их профессиональных навыков в настоящее время изучены еще недостаточно. Цифровая трансформация экономики оказывает влияние на рынок труда.
Образование как социально значимая отрасль является фундаментом для подготовки профессиональных кадров с учетом современных требований. При этом сама отрасль испытывает значительные трудности, связанные со старением трудовых ресурсов, низкой заработной платой и т.д. Основным донором трудовых ресурсов с точки зрения профессиональных навыков, а также отраслью притяжения трудовых ресурсов для образования является деятельность в области здравоохранения и социальных услуг, которая также относится к социально значимым.
Построение тепловых карт перетока трудовых ресурсов позволяет оценить профессиональную и цифровую близость отраслей экономики в рамках профессиональных навыков трудовых ресурсов. Вопросы исследования социально значимых отраслей становятся популярными в науке, поэтому дальнейшие исследования коллектива авторов будут связаны с раскрытием перетоков трудовых ресурсов в других отраслях и оценкой связи перетоков трудовых ресурсов и показателей развития отрасли.
Источники:
2.Балдина, Ю. В. Взаимодействие государственных и предпринимательских структур в форме государственного франчайзинга в социально-значимых отраслях // Естественно-гуманитарные исследования. – 2020. – № 28(2). – С. 35-40. – DOI 10.24411/2309-4788-2020-10071.
3.Бурцева, Т. А., Самсонова, С. Н. Проблема старения человеческого капитала высшего образования России // Экономика труда. – 2024. – Т. 11, № 11. – С. 1849-1860. – DOI 10.18334/et.11.11.121935.
4.Грибкова, Ж. Б. Обзор систем подготовки педагогических кадров профессионального образования: основные проблемы и недостатки // Педагогическое образование. – 2025. – Т. 6, № 4. – С. 222-228.
5.Григорян, Ю. С. Диспропорции и противоречия на рынке труда // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. – 2025. – № 2(82). – С. 14-24. – DOI 10.6060/snt.20258202.0002.
6.Зонова, В. А., Ведерников, А. А. Особенности исследования рынка труда и перетока трудовых ресурсов в условиях цифровизации // Инновационная экономика: информация, аналитика, прогнозы. – 2025. – № 4. – С. 150-155. – DOI 10.47576/2949-1894.2025.4.4.020.
7.Кононкова, Н. П., Полавская, Н. В. Государственная поддержка коммерциализации результатов интеллектуальной деятельности в социально значимых отраслях // Государственное управление. Электронный вестник. – 2024. – № 103. – С. 196-207. – DOI 10.55959/MSU2070-1381-103-2024-196-207.
8.Матросов, А. А., Ваторопин, А. С. Дефицит педагогических кадров в системе среднего профессионального образования: проблемы и решения // Социально-гуманитарные знания. – 2025. – № 1. – С. 92-96.
9.Моделирование перетоков трудовых ресурсов между отраслями экономики / А. А. Созинова, Н. К. Савельева, Д. В. Чупраков [и др.] // Экономика. Право. Инновации. – 2025. – Т. 13, № 4(40). – С. 17-29. – DOI 10.17586/2713-1874-2025-4-17-29.
10.Морозова, Е. А., Голубицкая, Л. В., Кочнева, О. П. Кадровый потенциал региональной системы образования: понятие и подходы к оценке // Вестник Кемеровского государственного университета. Серия: Политические, социологические и экономические науки. – 2023. – Т. 8, № 1(27). – С. 103-111. – DOI 10.21603/2500-3372-2023-8-1-103-111.
11.Национальный проект «Экономика данных и цифровая трансформация государства». Режим доступа: http://government.ru/rugovclassifier/923/events/ (дата обращения: 20.01.2026).
12.Нестеренко, Ю. Н., Колосова, О. А., Шарыкина, Э. А. Статистический анализ кадрового потенциала системы образования регионов // Управление образованием: теория и практика. – 2023. – № 11-1(70). – С. 155-164. – DOI 10.25726/p5671-7301-3381-m.
13.Полянская, В. А., Вершинина, У. С., Полянский, С. А. Цифровая система образования высшей школы: проблемы и перспективы социально-экономического развития // Успехи гуманитарных наук. – 2025. – № 4. – С. 141-148.
14.Работа России. Режим доступа: https://trudvsem.ru/ (дата обращения: 07.10.2025).
15.Рабочая сила, занятость и безработица в России. Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13211 (дата обращения: 20.01.2026).
16. Симонова, М. В., Санкова, Л. В., Мирзабалаева, Ф. И. Стратегическое планирование кадрового обеспечения социально значимых отраслей экономики регионов // Креативная экономика. – 2023. – Том 17. – № 8. – С. 2815–2838. – DOI 10.18334/ce.17.8.118792.
17.Трансформация личности и общества в условиях цифровизации рынка труда / А. А. Созинова, Н. К. Савельева, Д. В. Чупраков [и др.] // Теоретическая экономика. – 2024. – № 9(113). – С. 12-25. – DOI 10.52957/2221-3260-2024-9-12-25.
18.Труд и занятость в России. Режим доступа: https://www.rosstat.gov.ru/folder/210/document/13210 (дата обращения: 20.01.2026).
19.Формирование вариантов реформирования налогообложения приоритетных и социально значимых отраслей экономики российских регионов на основе анализа данных калькулятора налоговой нагрузки / Е. С. Вылкова, Н. Г. Викторова, В. Н. Наумов, Н. В. Покровская // Вестник Забайкальского государственного университета. – 2022. – Т. 28, № 9. – С. 62-72. – DOI 10.21209/2227-9245-2022-28-9-62-72.
20.Dataset approach to the management of knowledge and information systems in the digital economy: the role of Big data and AI / A. A. Sozinova, N. K. Savelyeva, D. V. Chuprakov, V. A. Saidakova // Proceedings on Engineering Sciences. – 2024. – Vol. 6, No. 3. – P. 1213-1220. – DOI 10.24874/pes06.03a.015.
21.Digital personnel in the system of knowledge management in high-tech production / A. A. Sozinova, N. K. Savelyeva, D. V. Chuprakov, V. A. Saidakova // Proceedings on Engineering Sciences. – 2024. – Vol. 6, No. 3. – P. 1107-1116. – DOI 10.24874/pes06.03a.003.
22.HeadHunter. Режим доступа: https://kirov.hh.ru/ (дата обращения: 07.10.2025).
23.Mahasneh, J. K., Thabet W. Rethinking construction curriculum: Towards a standard soft skills taxonomy. 52nd ASC Annual International Conference, Associated Schools of Construction. 2016.
24.Quality management in industry 4.0 through the movement of labor resources towards the “core” of the digital economy / A. A. Sozinova, N. K. Savelyeva, D. V. Chuprakov, V. A. Saidakova // Proceedings on Engineering Sciences. – 2023. – Vol. 5, No. S2. – P. 341-354. – DOI 10.24874/pes.si.02.012
Страница обновлена: 13.02.2026 в 15:55:21
Digital economy and education: new directions of labor flows
Sozinova A.A., Savelyeva N.K., Zonova V.A., Vedernikov A.A.Journal paper
Russian Journal of Labour Economics
Volume 13, Number 2 (February 2026)
Abstract:
Digitalization contributes to the transformation of the labor market of economic sectors, including socially significant ones. However, the continuing imbalance of labor resources between industries and the uneven distribution of digital technologies determine the relevance of the study of labor flows based on competencies. The article aims to determine the directions of labor migration in a socially significant sector of the economy amid digitalization, taking into account the competence profile of the industry under study. The article analyzes labor flows in the industry under study, which are related to professional competencies. The methodological basis of the research consists of general scientific methods, semantic analysis, mathematical and statistical methods, etc. Data from the datasets of the recruitment platforms "Work in Russia" and "HeadHunter" were used. In the study, using a measure of the competence-based difference in the type of economic activity "Education", heat maps of differences in the branches of professional skills were constructed. This made it possible to identify labor donors for education and to particularize the directions of labor resources flow from the industry under study.
Keywords: socially significant industries, labor resources, digital economy, labor market, education
Funding:
The research was carried out under the grant of the Russian Science Foundation No. 23-28-00640, https://rscf.ru/project/23-28-00640/
JEL-classification: J20, J60, I20
References:
Anisimov A. V. (2017). Structural Preconditions for Competition Development in Socially Important Sectors of the Economy Sverdlovsk Region. Economics and business: theory and practice. (5). 20-25.
Baldina Yu. V. (2020). Interaction of State and Entrepreneurial Institutions in the Form of State Franchising in Socially Important Industries. Natural-humanitarian research. (28). 35-40. doi: 10.24411/2309-4788-2020-10071.
Burtseva T.A., Samsonova S.N. (2024). The problem of aging human capital in Russian higher education. Russian Journal of Labour Economics. 11 (11). 1849-1860. doi: 10.18334/et.11.11.121935.
Gribkova Zh. B. (2025). Review of Teacher Training Systems in Professional Education: Main Problems and Disadvantages. Pedagogicheskoe obrazovanie. 6 (4). 222-228.
Grigoryan Yu. S. (2025). Imbalances and Contradictions on the Labor Market. Sovremennye naukoemkie tekhnologii. Regionalnoe prilozhenie. (2). 14-24. doi: 10.6060/snt.20258202.0002.
HeadHunter. Retrieved October 07, 2025, from https://kirov.hh.ru/
Kononkova N.P., Polavskaya N.V. (2024). State support for commercialization of intellectual activity results in socially significant industries. Public administration. Electronic Bulletin. (103). 196-207. doi: 10.55959/MSU2070-1381-103-2024-196-207.
Mahasneh, J. K., Thabet W. Rethinking construction curriculum: Towards a standard soft skills taxonomy. 52nd ASC Annual International Conference, Associated Schools of Construction. 2016.
Matrosov A. A., Vatoropin A. S. (2025). Shortage of Teaching Staff in the Secondary Vocational Education System: Problems and Solutions. Social and humanitarian knowledge (Sotsial'no-gumanitarnyye znaniya). (1). 92-96.
Morozova E. A., Golubitskaya L. V., Kochneva O. P. (2023). Staff potential of the regional education system: the concept and evaluation methods. Bulletin of Kemerovo State University. 8 (1). 103-111. doi: 10.21603/2500-3372-2023-8-1-103-111.
Nesterenko Yu. N., Kolosova O. A., Sharykina E. A. (2023). Statistical Analysis of Human Resources Potential of the Regional Education System. Upravlenie obrazovaniem: teoriya i praktika. (11-1). 155-164. doi: 10.25726/p5671-7301-3381-m.
Polyanskaya V. A., Vershinina U. S., Polyanskiy S. A. (2025). Digital Higher School Education System: Problems and Prospects of Socio-Economic Development. Uspekhi gumanitarnyh nauk. (4). 141-148.
Simonova M.V., Sankova L.V., Mirzabalaeva F.I. (2023). Workforce strategic planning in socially important branches of the regional economy. Creative Economy. 17 (8). 2815-2838. doi: 10.18334/ce.17.8.118792.
Sozinova A.A., Saveleva N. K., Chuprakov D. V., Zonova V.A., Vedernikov A.A. (2025). Studying Labor Resources Flow Between Economic Sectors. Ekonomika. Pravo. Innovatsii. 13 (4). 17-29. doi: 10.17586/2713-1874-2025-4-17-29.
Sozinova A.A., Saveleva N.K., Chuprakov D.V,, Saydakova V.A., Vedernikov A.A. (2024). Transformation of personality and society in the context of digitalization of the labor market. Theoretical economy. (9). 12-25. doi: 10.52957/2221-3260-2024-9-12-25.
Sozinova A.A., Savelyeva N.K., Chuprakov D. V., Saidakova V. A. (2024). Dataset approach to the management of knowledge and information systems in the digital economy: the role of Big data and AI Proceedings on Engineering Sciences. 6 (3). 1213-1220. doi: 10.24874/pes06.03a.015.
Sozinova A.A., Savelyeva N.K., Chuprakov D.V., Saidakova V.A. (2023). Quality management in industry 4.0 through the movement of labor resources towards the “core” of the digital economy Proceedings on Engineering Sciences. 5 341-354. doi: 10.24874/pes.si.02.012.
Sozinova A.A., Savelyeva N.K., Chuprakov D.V., Saidakova V.A. (2024). Digital personnel in the system of knowledge management in high-tech production Proceedings on Engineering Sciences. 6 (3). 1107-1116. doi: 10.24874/pes06.03a.003.
Vylkova E.S., Viktorova N. G., Naumov V. N., Pokrovskaya N. V. (2022). Options for Reforming the Taxation of Priority and Socially Significant Sectors of the Economy of the Russian Regions Based on the Tax Burden Calculator. Bulletin of Transbaikal State University. 28 (9). 62-72. doi: 10.21209/2227-9245-2022-28-9-62-72.
Zonova V.A., Vedernikov A.A. (2025). Features of Labor Market Research and Labor Resource Flow in the Context of Digitalization. Innovatsionnaya ekonomika: informatsiya, analitika, prognozy. (4). 150-155. doi: 10.47576/2949-1894.2025.4.4.020.