Gender Specifics in the Field of Talent Employment

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

In recent years, a series of global crises have had negative consequences in the form of restrictions on the movement of labor, with a significant impact on labor markets and the growth of various forms of inequality. At the same time, digital technologies have transformed the world of work, initiating both opportunities and risks for gender equality. In no small part, this has affected highly skilled professionals in the fields of science, engineering, high technology and math-talent. The gender imbalance in this segment of the global labor market is clearly visible in most countries of the world and reduces their ability to achieve the key UN Sustainable Development Goals by 2030. Vertical and horizontal discrimination in the labor sphere, and especially in sectors requiring knowledge, skills and competencies in science and technology, along with gender stereotypes inherent to varying degrees in different countries and peoples, significantly reduce women's prospects for developing and applying their abilities and unlocking their professional potential. The object of this study gender inequality in the highly qualified segment of the labor market. The relevance of the topic and the novelty of the problems under consideration are due to the fact that the competitiveness and prosperity of our country, as well as other states in the era of digitalization, depends on the quality of human capital of the workforce to a greater extent than on other factors of production. The article, which aims to analyze the global talent landscape in terms of gender equality, as well as the situation in this area in the countries of the Eurasian Economic Union, considers gender-sensitive indicators of talent competitiveness developed and calculated by a number of international financial organizations, as well as specialized UN agencies on labor, education, science and culture. General trends and differences inherent in leaders and outsiders in this area, as well as in the countries of the EEU, were identified. Based on the analysis, conclusions were drawn that gender imbalance in high-tech industries can slow down the formation of a digital society, as well as the importance of creating gender-equal conditions for attracting, retaining talent, developing professional and technical competencies and global knowledge skills. The latter is necessary to overcome current and future risks of global socio-political development.

About the authors

N. V Govorova

Institute of Europe RAS

Email: n_govorova@mail.ru
Candidate of Sciences (Economics), Assistant Professor, Leading Researcher at the Department of Economic Studies Moscow, Russia

References

  1. Аузан А.А. (2022) Человеческий капитал как драйвер развития глобально конкурентоспособных направлений. Научные труды Вольного экономического общества России. Т. 235. № 3. С. 79-84. doi: 10.38197/2072-2060-2022-235-3-79-84.
  2. Auzan A.A. (2022) Chelovecheskij kapital kak drajver razvitiya global'no konkurentosposobnyh napravleniĭ [Human capital as a driver for the development of globally competitive areas], Nauchnye trudy Vol'nogo ekonomicheskogo obshchestva Rossii, 235(3), pp. 79‒84. doi: 10.38197/2072-2060-2022-235-3-79-84. (In Russian).
  3. Говорова Н.В. (2021) Женщины в цифровой экономике Европейского союза. Женщина в российском обществе. № 2. С. 161-173. doi: 10.21064/WinRS.2021.2.12.
  4. Govorova N.V. (2021) Zhenshchiny v cifrovoj ekonomike Evropejskogo soyuza [Women in the European digital economy], Zhenshchina v rossiĭskom obshchestve, 2, pp. 161‒173. doi: 10.21064/WinRS.2021.2.12. (In Russian).
  5. Лебедева Н., Вилкова К. (2022) Почему девушки не выбирают STEM: гендерные различия в мотивационных ориентирах. Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. № 3. С. 115-135. https://doi.org/10.14515/monitoring.2022.3.1923.
  6. Lebedeva N., Vilkova K. (2022) Pochemu devushki ne vybirayut STEM: gendernye razlichiya v motivacionnyh orientirah [Why Girls Do Not Choose STEM? Gender Differences in Motivation]. Monitoring obshchestvennogo mneniya: ekonomicheskie i social'nye peremeny, 3, pp. 115‒135. https://doi.org/10.14515/monitoring.2022.3.1923. (In Russian).
  7. Попова И.П. (2021) Гендерное равенство как фактор профессиональной карьеры в сфере науки и технологий. Мир России. Т. 30. № 2. С. 98-122. doi: 10.17323/1811-038X-2021-30-2-98-122.
  8. Popova I. (2021) Gendernoe ravenstvo kak faktor professional`noj kar`ery` v sfere nauki i texnologij [Gender Equality in Science and Technology as a Factor in Professional Careers]. Mir Rossii, 30(2), pp. 98–122. doi: 10.17323/1811-038X-2021-30-2-98-122. (In Russian).
  9. Титаренко Л.Г. (2023) Неравенство карьерного продвижения юношей и девушек в IT-сфере. Женщина в российском обществе. № 3. С. 17-30. doi: 10.21064/WinRS.2023.3.2.
  10. Titarenko L.G. (2023) Neravenstvo kar’ernogo prodvizheniia iunosheĭ i devushek v IT-sfere [Gender inequality in career ladder for young boys and girls in the IT sphere], Zhenshchina v rossiĭskom obshchestve, 3, pp. 17‒30. doi: 10.21064/WinRS.2023.3.2. (In Russian).
  11. Boland, B., Dong K., Blanchette J., and Hass R. (2022) How China’s Human Capital Impacts Its National Competitiveness. Center for Strategic and International Studies (CSIS). CSIS BRIEFS. URL: https://www.csis.org/analysis/how-chinas-human-capital-impacts-its-national-competitiveness (дата обращения: 17.12.2025).
  12. Dalton M., Groen J.A., Loewenstein M.A. et al. (2021) The K-Shaped Recovery: Examining the Diverging Fortunes of Workers in the Recovery from the COVID-19 Pandemic. Using Business and Household Survey Microdata. J Econ Inequal. Vol. 19. P. 527-550. https://doi.org/10.1007/s10888-021-09506-6.
  13. Encinas-Martín M., Cherian М. (2023) Gender, Education and Skills: The Persistence of Gender Gaps in Education and Skills. OECD Skills Studies. OECD Publishing. Paris. https://doi.org/10.1787/34680dd5-en.
  14. Global Gender Gap Report 2023. INSIGHT REPORT. JUNE 2023. World Economic Forum https://www3.weforum.org/docs/WEF_GGGR_2023.pdf.
  15. Lanvin B., Monteiro F. (eds.) (2022) The Tectonics of Talent: Is the World Drifting Towards Increased Talent Inequalities? Fontainebleau: France. URL: https://www.insead.edu/sites/insead/files/assets/dept/fr/gtci/GTCI-2022-report.pdf.
  16. Lanvin B., Monteiro F. (eds.) (2023) The Global Talent Competitiveness Index 2023: What a Difference Ten Years Make What to Expect for the Next Decade. Fontainebleau: France. URL: https://www.insead.edu/system/files/2023-11/gtci-2023-report.pdf.
  17. Saparso Winoto H., Wahyoedi S. (2019) Human Capital Investment and Economic Competitiveness (Indonesian Competitiveness among ASEAN Countries). Business and Economic Research. Vol. 9. No. 3. pp. 23-37.
  18. Stiglitz J.E., Sen A., Fitoussi J.-P. (2010) Mis-measuring our lives: Why GDP doesn't add up. The report by the Commission on the Measurement of Economic Performance and Social Progress. N.Y., London: The New Press. 176 p.
  19. World Talent Ranking 2024. The socio-economic implications of AI in the workplace. Institute for Management Development (IMD). September 2024. URL: https://imd.widen.net/s/msmhrf8kgk/20240916-wcc-talent-report-2024-clean (дата обращения: 17.12.2025).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».