Моделирование цифровых двойников регионального рынка занятости
Автор: Иванова Татьяна Борисовна, Горбачева Нина Сергеевна
Журнал: Региональная экономика. Юг России @re-volsu
Рубрика: Условия, ресурсы, факторы и механизмы развития Юга России
Статья в выпуске: 1 т.14, 2026 года.
Бесплатный доступ
Современный рынок труда и занятости становится все более разнообразным и динамичным. Это вызывает необходимость развития инструментов его прогнозирования. Цель данного исследования - разработать модель баланса трудовых ресурсов, отражающую новые реалии цифровой экономики, связанные с существованием различных видов занятости - формальной и неформальной. Гипотеза исследования: исходя из поведенческой теории и поколенческого подхода важны не только прогнозы профессионального и квалификационного уровней, но и форм занятости. Использованы результаты обследования рабочей силы Росстата и опроса 500 жителей Волгоградской области, проведенного авторами. Разработана модель цифрового двойника регионального рынка занятости. В нее введены такие показатели оценки, как число занятых в формальном, неформальном секторах, само- и платформенных занятых. Для их качественной актуализации предложена система промптов для ChatGPT и YandexGPT 5 Pro. Определены различия в характере занятости исходя из особенностей поколений Z, Y, X и беби-бумеров. Выявлены преимущественные карьерные траектории, которые представители различных поколений предпочитают при потере нынешнего рабочего места. Преимущества модели: 1) экономична, так как основана на использовании существующей и актуализируемой базы данных; 2) производительна за счет применения искусственного интеллекта; 3) расширяет характеристики рынка труда и возможности формирования карьерно-образовательных ожиданий населения; 4) позволяет прогнозировать поколенческие особенности рынка труда для гармонизации взаимодействия работников и работодателей. Это создаст дополнительные возможности для определения приоритетов технической модернизации и позволит расширить инструменты государственного регулирования рынка труда. Вклад авторов. Т.Б. Иванова - научное руководство, разработка концепции исследования, подбор эмпирических данных, анализ и интерпретация результатов исследования, подбор и анализ литературы по теме исследования, обработка материалов, формулировка выводов, общее научное редактирование текста статьи; Н.С. Горбачева - разработка промптов, подбор эмпирических данных, анализ и интерпретация результатов исследования.
Формальная занятость, неформальная занятость, платформенная занятость, баланс трудовых ресурсов, цифровой двойник, промпты, нейросети, прогнозирование, волгоградская область, поколенческая теория
Короткий адрес: https://sciup.org/149151107
IDR: 149151107 | УДК: 331.526 | DOI: 10.15688/re.volsu.2026.1.12
Modeling of digital twins of regional employment market
The modern labor market is becoming increasingly diverse and dynamic. This necessitates the development of tools for its forecasting. The purpose of this study is to create a labor balance model that reflects the new realities of the digital economy, which include various types of employment, both formal and informal ones. The research hypothesis sounds as follows. Based on behavioral theory and the generational approach, it is important not only to predict the professional and qualification levels but also the forms of employment. The results of a labor force survey made by the Federal Service for State Statistics and a survey of 500 residents of the Volgograd region conducted by the authors were used. A model of the digital twin of the regional employment market was developed. It includes such assessment indicators as the number of employees in the formal and informal sectors, as well as self-employed and platform-based employees. To ensure their high-quality updating, a system of prompts for ChatGPT and YandexGPT 5 Pro was proposed. The article identified differences in the nature of employment based on the characteristics of the Z, Y, X, and baby boomer generations. It also identifies the primary career paths that different generations prefer when they lose their current jobs. Advantages of the model are as follows. It 1) is cost-effective, as it is built on the use of an existing and updated database; 2) is productive due to the use of artificial intelligence; 3) expands the characteristics of the labor market and the possibilities of shaping the career and educational expectations of the population; and 4) allows for the prediction of generational features of the labor market and for the harmonization of interaction between employees and employers. This will create additional opportunities for determining the priorities of technical modernization and will allow for the expansion of tools for state regulation of the labor market. Authors’ contribution. T.B. Ivanova - scientific supervision, development of research concept, selection of empirical data, analysis and interpretation of research results, selection and analysis of literature on the research topic, processing of materials, formulation of conclusions, general scientific editing of the article text; N.S. Gorbacheva - development of prompts, selection of empirical data, analysis and interpretation of research results.
