Abstract
<jats:p>В современных условиях рост концентрации экономически активного населения в крупнейших городах и их спутниках, а также его сокращение в периферийных районах становятся угрозой сбалансированному социально-экономическому развитию данных территорий. В связи с этим возрастает актуальность исследований, посвященных оценке и прогнозированию динамики трудовых ресурсов в территориальных социально-экономических системах. Цель: проведение обзора методических подходов к прогнозированию динамики движения трудовых ресурсов с учетом пространственных особенностей размещения, установление их преимуществ и недостатков. Методы: сравнительный и ретроспективный анализы, обобщение. Результаты: в ходе исследования было выявлено, что при построении прогнозов динамики трудовых ресурсов в территориальных системах применяются в основном три группы методов – авторегрессионное моделирование временных рядов регрессионное моделирование с оценкой воздействия различных факторов и пространственное авторегрессионное моделирование с учетом влияния окружающих территорий. Выводы: при построении пространственных авторегрессионных моделей исследователи в основном применяли метод максимального правдоподобия, имеющий более высокий уровень ошибок и погрешностей при пространственной неоднородности данных по сравнению с методом обобщенных моментов, и одну определенную матрицу пространственных весов без оценки альтернативных. Для формирования прогнозных пространственных моделей необходим предварительный анализ пространственных взаимовлияний территориальных систем по оцениваемому показателю и отбор территорий, обладающих тесной пространственной автокорреляцией. Использование пространственных методов моделирования подтверждает высокий уровень их прогностических возможностей, так как они учитывают пространственную неоднородность размещения трудовых ресурсов. Для цитирования: Наумов И.В., Никулина Н.Л. Методические подходы к прогнозированию динамики трудовых ресурсов в территориальных системах. Векторы благополучия: экономика и социум, 2026, Т. 54, № 1, С. 113−122. https://doi.org/10.18799/26584956/2026/1/2070</jats:p>