Itäisen ja pohjoisen Suomen aluetaloudellinen kehitys
Bibliographic record
Abstract
Tässä selvityksessä tarkastellaan itäisen ja pohjoisen Suomen aluetaloudellista kehitystä verraten sitä muuhun Suomeen. Selvitys toimii tukena valtioneuvoston asettamien Pohjoisen ja Itäisen Suomen ohjelmien valmisteluryhmien työlle. Pääasiallinen tavoite on tarkastella alueellista kehitystä sen jälkeen, kun Venäjä hyökkäsi Ukrainaan helmikuussa 2022. Tarkasteluissa huomioidaan kuitenkin myös Venäjän hyökkäystä edeltäneitä talouden shokkeja sekä pitkän aikavälin trendejä. Itäisen ja pohjoisen Suomen ohjelma-alueiden taloudellisen toiminnan taso on ollut pitkään muuta maata heikompi. Ohjelma-alueilla on matalampi työllisyysaste, korkeampi työttömyysaste, matalammat keskimääräiset tulot, enemmän työkyvyttömyyttä ja vähemmän työpaikkoja asukasta kohti kuin muualla maassa. Ohjelma-alueiden ero muuhun maahan ei kuitenkaan ole suuri, kun vertailusta jätetään pois Uusimaa, joka on taloudelliselta toiminnaltaan Suomessa hyvin poikkeuksellinen alue. Vaikka ohjelma-alueet suoriutuvat monella taloudellisesti muuta maata heikommin, on niiden kehitys ollut joillain mittareilla samankaltaista tai jopa suotuisampaa kuin muualla Suomessa, eli ohjelma-alueet ovat joiltain osin kuroneet kiinni takamatkaansa. Taloustilanne on heikentynyt kaikkialla Suomessa Venäjän hyökkäyssodan alkamisen jälkeen. Lomautusten, konkurssien ja lopettaneiden yritysten määrä on kasvanut, työttömyys on lisääntynyt, työllisyysaste on supistunut, ja avoimien työpaikkojen määrä on vähentynyt. Itäisen ja pohjoisen Suomen ohjelma-alueiden kehitys ei näytä joitain rajattuja toimialoja ja maakuntia lukuun ottamatta poikenneen muiden alueiden kehityksestä Venäjän hyökkäyssodan alkamisen jälkeen. Itäisellä ohjelma-alueella työntekijöiden lukumäärä on kehittynyt viime aikoina muuta maata heikommin kaikilla toimialoilla, jopa julkisella sektorilla. Koska kehitys koskee kaikkia toimialoja ja alkoi jo ennen Venäjän hyökkäyssotaa, ei voida sulkea pois mahdollisuutta, että kyseessä on pitkän aikavälin väestöllisen ja rakenteellisen trendin jatkuminen. Muusta maasta ja pitkän ajan trendistä poikkeavaa heikkoa kehitystä havaitaan kuitenkin erityisesti Kaakkois-Suomen matkailualalla ja vähittäiskaupassa. Itäisellä ohjelma-alueella väkiluku vähenee voimakkaasti, koska kuolevia on enemmän kuin syntyviä. Muuttoliikkeestä johtuva väestönmuutos on sen sijaan lähellä nollaa. Pohjoisella ohjelma-alueella muuhun maahan verrattuna korkea syntyvyys on kannatellut väestönkehitystä, mutta sielläkin luonnollinen väestönmuutos on kääntynyt negatiiviseksi. Suomessa väestön väheneminen koskee useimpia alueita, ja väkimäärä kasvaa lähinnä suurissa kaupungeissa ja niiden ympäryskunnissa. Luonnollinen väestönmuutos on painunut huomattavan negatiiviseksi koko maassa, ja ikääntyneiden osuus väestöstä kasvaa. Väkiluvun väheneminen supistaa sekä työvoiman kysyntää että tarjontaa. Väestönkehityksen takia erilaiset taloudellisen toiminnan mittarit voivat antaa toisistaan poikkeavan kuvan. Esimerkiksi itäisessä Suomessa työllisyysaste on viimeisen kymmenen vuoden aikana kasvanut voimakkaasti, vaikka työllisten määrä on vähentynyt.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.088 | 0.029 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".