<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">federalizm</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Федерализм</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Federalism</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">2073-1051</issn><publisher><publisher-name>Plekhanov Russian University of Economics</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.21686/2073-1051-2025-3-171-183</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">federalizm-914</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>МОЛОДЫЕ УЧЕНЫЕ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>YOUNG SCIENTISTS</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Индекс условий труда и его влияние на занятость в регионах России</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>The Index of Working Conditions and Its Impact on Employment in the Regions of Russia</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Гавриленко</surname><given-names>Ю. Е.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Gavrilenko</surname><given-names>Iu. E.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Гавриленко Юлия Евгеньевна, главный эксперт отдела обработки и анализа статистической информации</p><p>ул. Новый Арбат, д. 11, стр. 1, г. Москва, 119019</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Gavrilenko Iuliia E., Chief Expert of the Statistical Information Processing and Analysis Department</p><p>11, Building 1, Novy Arbat St., Moscow, 119019</p></bio><email xlink:type="simple">juliagavrilenko97@yandex.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Государственное бюджетное учреждение «Аналитический центр»</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>State Budgetary Institution “Analytical Center”</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2025</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>10</day><month>10</month><year>2025</year></pub-date><volume>30</volume><issue>3</issue><fpage>171</fpage><lpage>183</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Гавриленко Ю.Е., 2025</copyright-statement><copyright-year>2025</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Гавриленко Ю.Е.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Gavrilenko I.E.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://federalizm.rea.ru/jour/article/view/914">https://federalizm.rea.ru/jour/article/view/914</self-uri><abstract><p>Проблема неравенства и нестабильности условий труда остается одной из ключевых в социально-экономическом развитии России. Существенные различия в заработной плате, продолжительности рабочего времени и социальной защищенности работников формируют не только разрыв в уровне жизни, но и усиливают территориальную поляризацию. Пандемия COVID-19 и последующие экономические шоки продемонстрировали, что традиционные показатели занятости недостаточны для всесторонней оценки реального положения на рынке труда. В статье рассматривается разработка и апробация интегрального индекса условий труда, позволяющего комплексно оценить занятость и социально-экономические различия в регионах России. Особое внимание уделяется вопросам верификации индекса: оценке внутренней согласованности через коэффициент Кронбаха, а также сравнению равновесных и альтернативных схем агрегирования, включая метод главных компонент (Principal Component Analysis, PCA). Расчеты показали наличие трех устойчивых кластеров регионов: ядро с благоприятными условиями труда (Москва, Санкт-Петербург, сырьевые регионы Севера и Дальнего Востока), срединный пояс индустриально развитых субъектов Центрального и Приволжского округов, а также периферийная зона Северного Кавказа и юга Сибири, где сохраняется низкий уровень заработной платы, высокая дифференциация доходов и значительная доля неформальной занятости. Особый интерес вызывают регионы с колебательными траекториями, демонстрирующие миграцию между группами. Их динамика отражает чувствительность индекса к изменениям экономической конъюнктуры и институциональных условий. Сравнение базовой и PCA-взвешенной версий индекса условий труда показало высокую степень согласованности (ρ ≈ 0,80-0,83), но также выявило зоны нестабильности. Полученные результаты подтверждают, что индекс условий труда может использоваться как аналитический инструмент для мониторинга условий труда, оценки рисков и выработки адресных мер государственной политики в сфере занятости и социальной защиты.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>The problem of inequality and unstable working conditions remains one of the key issues in Russia’s socio-economic development. Significant differences in wages, working hours, and social security of employees not only create a gap in living standards, but also increase territorial polarization. The COVID-19 pandemic and subsequent economic shocks have shown that traditional employment indicators are insufficient for a comprehensive assessment of the real situation in the labor market. The article discusses the development and testing of an integral index of working conditions, which allows a comprehensive assessment of employment and socio-economic differences in the regions of Russia. Special attention is paid to the issues of index verification: assessment of internal consistency through the Kronbach coefficient, as well as comparison of equilibrium and alternative aggregation schemes, including the Principal Component Analysis (PCA) method. The calculations showed the presence of three stable clusters of regions: the “core” with favorable working conditions (Moscow, St. Petersburg, the raw-material regions of the North and the Far East), the “middle belt” of industrially developed subjects of the Central and Volga districts, as well as the “peripheral zone” of the North Caucasus and Southern Siberia, where low wages remain high income differentiation and a significant proportion of informal employment. Regions with oscillatory trajectories demonstrating migration between groups are of particular interest. Their dynamics reflect the sensitivity of the index to changes in the economic environment and institutional conditions. A comparison of the basic and PCA-weighted versions of the working conditions index showed a high degree of consistency (r≈0.80-0.83) but also revealed areas of instability. The results obtained confirm that the index of working conditions can be used as an analytical tool for monitoring working conditions, assessing risks and developing targeted public policy measures in the field of employment and social protection.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>занятость</kwd><kwd>индекс условий труда</kwd><kwd>рабочее время</kwd><kwd>заработная плата</kwd><kwd>регион</kwd><kwd>альфа Кронбаха</kwd><kwd>PCA</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>employment</kwd><kwd>index of working conditions</kwd><kwd>working hours</kwd><kwd>wages</kwd><kwd>region</kwd><kwd>Cronbach’s alpha</kwd><kwd>PCA</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Валентей С.Д., Бахтизин А.Р., Борисова С.В., Кольчугина А.В., Лыкова Л.Н. Экономики российских регионов после COVID-19 и в условиях санкции // Федерализм. 2025. Т. 30. № 2 (118). С. 98–127.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Valentei S.D., Bahtizin A.R., Borisova S.V., Kol’chugina A.V., Lykova L.N. Ekonomiki rossiiskih regionov posle COVID-19 i v usloviyah sanktsii [Economies of Russian Regions after COVID-19 and under Sanctions], Federalizm [Federalism], 2025, Vol. 30, No. 2 (118), pp. 98–127. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Сугоняев К.В., Радченко Ю.И. «Закон уменьшения отдачи» Спирмена: исследование на масштабных российских выборках // Психология. Психофизиология. 2018. № 1. С. 5–21.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Sugonyaev K.V., Radchenko Yu.I. “Zakon umen’sheniya otdachi” Spirmena: issledovanie na masshtabnyh rossiiskih vyborkah [Spearman’s “Law of Diminishing Returns”: A Study on Large-Scale Russian Samples], Psihologiya. Psihofiziologiya [Psychology. Psychophysiology], 2018, No.1, pp. 5–21. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Зюлина В.В. Влияние индекса человеческого развития на социально-экономическую политику государства // Известия МГТУ. 2013. № 1 (15). С. 254–258.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Zyulina V.V. Vliyanie indeksa chelovecheskogo razvitiya na sotsial’no-ekonomicheskuyu politiku gosudarstva [The Impact of the Human Development Index on the Socioeconomic Policy of the State], Izvestiya MGTU [Bulletin of Moscow State Technical University], 2013, No. 1 (15), pp. 254–258. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Фомина Е.Е. Обзор методов оценки надежности измерительной шкалы в социологических исследованиях // Экономика. Социология. Право. 2018. № 4 (12). С. 63–70.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Fomina E.E. Obzor metodov otsenki nadezhnosti izmeritel’noi shkaly v sotsiologicheskih issledovaniyah [Review of Methods for Assessing the Reliability of a Measurement Scale in Sociological Research], Ekonomika. Sotsiologiya. Pravo [Economics. Sociology. Law], 2018, No. 4 (12), pp. 63–70. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Сероштан М. В., Бережная О. В., Дарвиш Ф. Метод главных компонент как инструмент стратегического управления инновациями в сфере малого бизнеса // Экономические системы. 2022. № 4. С. 12–25.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Seroshtan M. V., Berezhnaya O. V., Darvish F. Metod glavnyh komponent kak instrument strategicheskogo upravleniya innovatsiyami v sfere malogo biznesa [Principal Component Analysis as a Tool for Strategic Innovation Management in Small Business], Ekonomicheskie sistemy [Economic Systems], 2022, No. 4, pp. 12–25. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Регионы России. Социально-экономические показатели. 2016–2024 гг. // Федеральная служба государственной статистики. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13204</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Regiony Rossii. Sotsial’no-ekonomicheskie pokazateli. 2016-2024 gg. [Regions of Russia. Socioeconomic Indicators. 2016–2024], Federal’naya sluzhba gosudarstvennoi statistiki [Federal State Statistics Service]. (In Russ.). Available at: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13204</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Корнилова А.С., Никонова Р.А., Дрягина Д.Р. Метод ранговой корреляции и его применение // Современные инновации: теоретический и практический взгляд: сборник научных трудов по материалам VIII Международной научно-практической конференции, Москва, 21–22 января 2018 г. Иваново, 2018. С. 52–53.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kornilova A.S., Nikonova R.A., Dryagina D.R. Metod rangovoi korrelyatsii i ego primenenie [The Rank Correlation Method and its Application], Sovremennye innovatsii: teoreticheskii i prakticheskii vzglyad, sbornik nauchnyh trudov po materialam VIII Mezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii, Moskva, 21–22 yanvarya 2018 g. [Modern Innovations: A Theoretical and Practical View, Collection of Scientific Papers Based on the Materials of the VIII International Scientific and Practical Conference, Moscow, 21–22 January]. Ivanovo, 2018, pp. 52–53. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
