Описание проектной деятельности в рамках гранта РФФИ № "Анализ мобильности трудовых ресурсов региона при помощи ГИС-мониторинга транспортной сети на примере Подмосковья" 19-010-00794-а

  • Описание фундаментальной научной задачи, на решение которой направлено исследование.

    Основная фундаментальная задача предлагаемого исследования – анализ внутрирегиональной трудовой мобильности населения, а именно, мониторинг, контроль и управление мобильностью трудовых ресурсов региона. Качественное управление трудовыми ресурсами – ключевой фактор эффективного экономического развития любого уровня (корпоративного, регионального, государственного), потому что реализация любых проектов напрямую зависит от наличия и качества имеющегося трудового капитала.

  • Актуальность исследования

    Количественные оценки параметров мобильности населения являются актуальными для современной науки и практики. Это вызвано дефицитом квалифицированных кадров, тормозящим развитие экономики. На региональном уровне такой дефицит возникает за счет маятниковой трудовой миграции (МТМ - жители, совершающие поездки дом-работа на большие расстояния, при этом их дом и работа находятся в разных административных образованиях), вызывающей локальные перетоки рабочей силы внутри региона (прежде всего, от периферии к центру). Внутри крупных агломераций МТМ дает основную внутрирегиональную мобильность населения. Так, в Подмосковье, по нашим оценкам (из предыдущих исследований), МТМ является каждый третий житель региона. Поэтому количественный мониторинг и контроль ситуации с мобильностью работников в целом и МТМ в частности крайне важен для целей и задач управления трудовыми ресурсами на муниципальном уровне.

    Прямые исследования мобильности трудовых ресурсов возможны через проведение прямых исследований через опросы граждан, а также инженерно-технические методики (подсчет траффика через специально установленные устройства сбора информации). Однако, такие мероприятия являются дорогостоящими, поэтому проводятся редко и не обеспечивают ни глобального охвата территории, ни постоянного наблюдения за ситуацией. Поэтому для исследования мобильности трудовых ресурсов основной проблемой является нехватка исходных данных.

    В этих условиях мировая наука и практика ищет пути использования альтернативных источников информации, главным достоинством которых являются дешевизна получения информации и глобальность охвата, и настоящее исследование направлено в этом русле (более подробно см. раздел современного состояния дел по направлению исследования).

    В настоящей работе мы используем сервис Яндекс.Пробки, результаты которого базируются на большой сети камер, фиксирующих состояние транспортных сетей Подмосковья. Эта тот самый альтернативный источник информации, который ничего не стоит рядовому потребителю. Цель настоящего проекта, перейти от стандартного бытового использования сервиса к расчетам экономически обоснованных индикаторов (параметров) загрузки транспортных сетей. Такие данные, на наш взгляд, будут востребованы для целей мониторинга и контроля мобильности трудовых ресурсов на региональном уровне.

    Разработка подобных индикаторов является актуальной задачей для широких слоев общества: ученых, власти и простых граждан. Прежде всего, потому что такие индикаторы будут количественной оценкой социально-экономического эффекта проблем, связанных с состоянием транспортной сети. Поскольку они будут рассчитываться автоматически и непрерывно, ценность проекта в будущем будет только расти по мере накопления исходных первичных данных.

    Таким образом, предлагаемый проект является инновационным и не имеющим аналогов и представляет собой очень актуальное, но пока практически не реализованное направление исследований в региональной экономике. Проект использует бесплатный источник информации с глобальным охватом, легко масштабируем и генерит полезную информацию, первичные данные, жизненно необходимые для целей и задач региональной экономики.

  • Цель и задачи Проекта.

    Основной целью проекта является анализ временных и финансовых потерь населения при поездках внутри региона, оценка которых будет осуществляться по загруженности транспортных магистралей Подмосковья.

    Для достижения поставленной цели необходимо решить комплекс задач:

    1. Разработать систему сбора информации о состоянии дорожных магистралей с ГИС-сервиса Яндекс.Пробки, а также информации о погодных условиях (сайт https://openweathermap.org/)

    2. Обеспечить периодический автоматический сбор данной информации.

    3. Разработать методику анализа собранных временных рядов и расчет индикаторов загрузки транспортной сети.

    4. Провести комплексный социально-экономический анализ собранных данных, опубликовать результаты.

    Для решения указанных задач будет разработан специальный комплекс программного обеспечения (ПО).

  • Научная новизна исследования, заявленного в Проекте.

    Предлагаемый проект является новаторским, нам не известны такие аналоги в мире. Это один из первых проектов, который предлагает экономическое использование онлайновой информации типа Вig Data, к которым относится глобальная интернет-платформа Яндекс-Пробки. Непрерывная генерация полезной экономической информации на основании практически бесплатного Big Data сервиса (затраты нужны только на первичную разработку и становление сервиса, который затем будет работать в автономном режиме) – это пионерская идея, которая потенциально имеет и будущее коммерческое применение.

    Использование глобального Big Data сервиса дает возможности легкой масштабируемости методики, как горизонтальной, так и вертикальной. Для демонстрации предлагаемой медики выбрана Московская область, как наиболее близкая нам по научной составляющей (большинство наших исследований сделано об этом регионе). Однако, предлагаемая методика может быть легко перенесена в любую другую область, охватывать несколько регионов или даже произвольно выбранную территорию вне административных рамок. Полученные региональные индикаторы могут быть интегрированы в интегральный показатель на уровне страны. Предлагаемую методику можно будет использовать везде, где есть сервис Яндекс.Пробки или ему подобный. А то, что проект Яндекс.Пробки нацелен на глобальную экспансию и является одним из первых приоритетов компании – не подлежит сомнению. В будущем, чем больше информации будет накапливаться в больших Big Data проектах, тем больше будет возможностей у экономических сервисов, основанных на технологиях, аналогичных предлагаемой.

  • Апробация результатов реализации Проекта на научных мероприятиях (участие в научных мероприятиях по тематике Проекта за период, на который был предоставлен грант) (каждое мероприятие с новой строки, указать название мероприятия, ФИО члена коллектива и тип доклада).

    1) Конференция: Четвертая ежегодная научная конференция консорциума журналов экономического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова 3 ноября 2020 года, МГУ, онлайн.

    Докладчик: Ю.Ю. Шитова, проф., д.э.н, РГГУ. ГИС-анализ пространственных перемещений маятниковых трудовых мигрантов в Подмосковье.

    Тип доклада: устный доклад.

    2) Конференция: «Ломоносовские чтения-2020. Секция экономических наук» на тему «Экономическая повестка 2020-х годов» в онлайн-формате, 20-24 октября 2020 года, МГУ, онлайн.

    Докладчик: Шитова Ю.Ю. Анализ транспортной сети региона при помощи цифровых технологий.

    Тип доклада: устный доклад.

    3) Конференция: Международный форум «Метрологическое обеспечение инновационных технологий», Санкт-Петербург, 4 марта 2020.

    Докладчик: Митрошин А. А. ПРОБЛЕМЫ ФОРМИРОВАНИЯ ИСХОДНЫХ ДАННЫХ ДЛЯ ГИСМОНИТОРИНГА ТРАНСПОРТНОЙ СЕТИ НА ПРИМЕРЕ МОСКОВСКОЙ ОБЛАСТИ.

    Тип доклада: устный доклад.

    4) Конференция: Четвертый Российский экономический конгресс, МГУ. 21-25 декабря 2020 года, онлайн. Сайт конференции:

    Докладчик: Шитова Ю.Ю. Цифровая демография Больших Данных – статус и перспективы.

    Тип доклада: доклад по приглашению.

    5) Конференция: The 2020 International Symposium on Automation, Information and Computing (ISAIC 2020)

    Докладчик: Mitroshin P.A., Monitoring of Regional Transport Network Traffic as a Method to Study Commuting: Moscow Region Case, ISAIC-MS-1179 GIS.

    Тип доклада: устный доклад.

    6) Конференция: XXVII-ая конференция МКО-2020. Анализ и моделирование экономических и социальных процессов Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2020, онлайн.

    Докладчик: Шитова Ю.Ю. ГИС-технологии мониторинга транспортной системы региона на примере Подмосковья.

    Тип доклада: устный доклад.

    7) Конференция: IV Международная научная конференция «Конкурентоспособность и развитие социально-экономических систем» памяти академика А.И. Татаркина, Россия, Челябинск, 25-26 ноября 2020 года, онлайн.

    Докладчик: Шитова Ю. Ю. ГИС-мониторинг трудовой мобильности населения региона.

    Тип доклада: устный доклад.