Кадровый резерв экономики: количественный анализ трудового потенциала Орловской области

The article is devoted to the urgent problem of quantifying the personnel reserve as a key element of economic security and sustainable development of the region using the example of the Orel region. In the context of demographic constraints, structural changes in the labor market and the increasing need for highly qualified personnel, the formation of an effective personnel reserve is becoming a strategic task of the regional management. The necessity of accelerated labor productivity growth and modernization of the labor resource management system is substantiated as a key direction for solving the personnel crisis. Using the example of the Orel region, the problems of forming and assessing labor potential are analyzed, which become particularly relevant in the context of record low unemployment, a structural shortage of qualified personnel and a reduction in the working-age population. The demographic situation in the Orel region is of serious concern. From 2010 to 2024, the region lost about 5.8% of its population, while the population is aging at a faster pace - the proportion of people over 60 already exceeds 28%. This age structure poses significant risks to the sustainable development of the region's economy, especially in the context of a declining working-age population. In parallel with demographic problems, there is a serious structural imbalance in the labor market. On the one hand, the Orel region has a record low unemployment rate (2.6% in 2024), on the other hand, many enterprises in the Orel region face an acute shortage of the qualified personnel. The shortage of specialists is particularly noticeable in the industrial sector (the shortage of engineers is about 17%), the agroindustrial complex (the shortage is about 30%) and the healthcare system (23% of doctors are missing). At the same time, only 34% of workers in the region have digital skills necessary for the modern economy. To solve these problems, a set of measures is proposed, including the creation of a regional personnel reserve monitoring system using modern analytical tools, the modernization of educational infrastructure and the promotion of labor mobility.

. Key words : labor resources, labor potential, labor market, labor balance, employment, unemployment, shortage of personnel, labor productivity, and economically active population.

Актуальность исследования . В условиях санкционного давления, структурной перестройки экономики и курса на технологических суверенитет ключевым фактором развития регионов становится не столько наличие природных ресурсов или инвестиций, а сколько качество и доступность трудового потенциала. Орловская область относится к регионам с умеренной промышленной специализацией, и проблема кадрового резерва приобретает особую остроту: низкий уровень безработицы сочетается со скрытым дефицитом квалифицированных кадров. Официальная статистика показывает избыток рабочей силы в ряде бюджетных сфер и нехватку инженеров, технологов, операторов станков с ЧПУ, агрономов. Система подготовки в вузах и колледжах не всегда в полной мере соответствует текущим и перспективным запросам работодателе

В большинстве муниципальных образований Орловской области отсутствуют актуальные цифровые модели кадрового резерва решения по поддержке занятости, профобучению и привлечению мигрантов принимаются на основе отраслевых запросов, а не комплексного количественного анализа. Предлагаемое исследование заполняет этот пробел, предоставляя инструментарий для оценки реальной глубины кадрового дефицита и возможностей внутреннего восполнения.

Цели и задачи исследования Целью исследования является количественная оценка параметров кадрового резерва экономики Орловской области и выявление структурных диспропорций трудового потенциала региона для обоснования направлений региональной кадровой политики в условиях демографических ограничений и технологической трансформации рынка труда.

Материалы и методы исследования Материалами исследования послужили официальные статистические данные Федеральной службы государственной статистики и Территориального органа по Орловской области за 2022-2025гг. Количественный анализ трудового потенциала выполнен с применением методов статистического наблюдения, расчета относительных и абсолютных показателей, позволяющих охарактеризовать потенциал рабочей силы за исследуемый период. Обработка и визуализация полученных данных осуществлялась с использованием табличных и графических методов представления информации, что обеспечило наглядность выявленных закономерностей и структурных сдвигов в кадровом потенциале Орловской области.

Результаты исследования Устойчивое социально-экономическое развитие любого региона в значительной степени определяется его кадровым потенциалом, под которым понимается совокупная способность экономически активного населения к производству товаров и услуг. Ключевым элементом системы управления кадровым обеспечением выступает кадровый резерв — целевая группа квалифицированных специалистов и перспективных работников, подготовленных к замещению ключевых должностей или выполнению новых производственных задач. [3] Экономика Орловской области имеет выраженную аграрную и перерабатывающую специализацию, вследствие чего проблема формирования качественного кадрового резерва приобретает особую остроту в контексте демографических ограничений и структурных дисбалансов на локальном рынке труда.

Количественный анализ трудового потенциала традиционно начинается с оценки базового параметра — численности постоянного населения, поскольку именно этот показатель задает верхнюю границу возможной величины трудовых ресурсов. Динамика численности жителей региона отражает совокупное действие трех факторов: естественного движения (рождаемости и смертности) и миграционных процессов. [4] За последние десятилетия Орловская область, как и большинство субъектов Центральной России, столкнулась с устойчивой тенденцией сокращения численности населения, что объективно сужает базу для формирования кадрового резерва и требует детального количественного анализа. Для наглядного представления масштабов и направленности этих изменений ниже приведена таблица, характеризующая динамику численности населения Орловской области в ретроспективном периоде [1].

Таблица 1 – Численность населения Орловской области, тыс. чел.

Наименование показателя	Годы
	2014	2015	2016	2017	2018	2019	2020	2021	2022	2023	2024
Общая численность населения	768,9	763,8	757,9	752,6	744,7	736,5	730,2	721,0	710,0	700,3	692,5
Численность городского населения	506,9	506,5	504,7	502,2	497,2	491,9	487,6	481,0	473,3	466,5	460,8
Численность сельского населения	257,3	253,2	250,4	247,5	244,6	242,6	240,0	236,7	233,8	231,7	257,3

Как видно из представленной таблицы, за десятилетний период численность населения области сократилась более чем на 76,4 тысяч человек (или на 9,9%). При этом темпы убыли несколько увеличились в последние пять лет, что свидетельствует об ухудшении демографической ситуации. Однако для целей количественного анализа трудового потенциала одного лишь показателя общей численности недостаточно — необходимо перейти к рассмотрению структуры населения по возрастным группам и масштабам демографической нагрузки.

Современное состояние региональной экономики Орловской области характеризуется парадоксальной ситуацией на рынке труда: при рекордно низком уровне безработицы, который на конец 2025 года составил 1,4% против 2,2% в среднем по России, сохраняется острая потребность работодателей в квалифицированных кадрах. [7]Это противоречие актуализирует необходимость формирования эффективного кадрового резерва и детального количественного анализа трудового потенциала региона, который является ключевым фактором экономического роста. Как отмечает губернатор А.Е. Клычков [2], обеспечение экономики профессиональными кадрами является приоритетной задачей, решаемой, в том числе, через новый национальный проект «Кадры» и строительство студенческого кампуса.

2014г.  2015г.  2016г.  2017г.  2018г.  2019г.  2020г.  2021г.  2022г.  2023г.  2024г.

■ Население моложе трудоспособного возраста, чел.

и Население в трудоспособном возрасте, чел.

м Население старше трудоспособного возраста, чел.

Рисунок 1 – Численность населения по возрастным группам, чел.

Численность населения в трудоспособном возрасте демонстрирует устойчивую отрицательную динамику за анализируемый период, что объективно снижает базу для формирования кадрового резерва и увеличивает нагрузку на занятых. Население старше трудоспособного возраста имеет выраженную тенденцию к увеличению, что отражает общероссийские процессы старения населения и ведет к росту демографической нагрузки на экономически активных жителей региона.

Сопоставление трендов свидетельствует о прогрессирующем демографическом старении населения области, что требует адаптации кадровой политики: акцента на повышении производительности труда и формировании кадрового резерва. [5]

Для оценки тенденций развития регионального рынка труда необходимо проанализировать ключевые индикаторы занятости населения Орловской области. В таблице 2 представлены данные о численности экономически активного населения, занятых в экономике, безработных, а также об уровне безработицы, что позволяет оценить структурные изменения в сфере занятости. [1].

Таблица 2 – Численность экономически активного населения Орловской области, тыс. чел.

Наименование показателя	Годы
	2017	2018	2019	2020	2021	2022	2023	2024
Экономически активное население, всего	380,2	369,6	346,9	349,3	349,5	342,8	343,4	335,8
Занятые      в экономике	355,6	351,4	328,4	328,0	333,2	329,2	331,9	327,2
Численность безработных, тыс. чел.	24,6	18,1	18,5	21,3	16,3	13,6	11,5	8,6
Уровень безработицы, %	6,5	4,9	5,3	6,1	4,7	4,0	3,3	2,6

Статистические данные таблицы 2 свидетельствуют о стабильном снижении численности трудовых ресурсов Орловской области. За период с 2017 по 2024 год количество экономически активного населения сократилось с 380,2 до 335,8 тысяч человек, что составило 11,7%. Параллельно фиксируется последовательное уменьшение числа занятых в экономике региона - с 355,6 тысяч человек в 2017 году до 327,2 тысяч в 2024 году. При этом наиболее существенное снижение занятых пришлось на 2019 год. Положительно тенденцией является сокращение абсолютной численности безработных — с 24,6 тыс. чел. до 8,6 тыс. чел., то есть более чем в 2,8 раза. Уровень безработицы снизился с 6,5% в 2017 году до 2,6% в 2024 году, что свидетельствует о заметном улучшении ситуации на рынке труда региона, несмотря на общее сокращение экономически активного населения.

Для понимания внутренней структуры экономически активного населения и происходящих возрастных сдвигов необходимо рассмотреть распределение данной категории по возрастным группам. В таблице 3 [1]представлены относительные показатели (в процентах к итогу), отражающие долю каждой возрастной категории в общей численности экономически активного населения Орловской области за анализируемый период [1].

Распределение экономически активного населения по возрастным группам демонстрирует устойчивые структурные изменения. Наблюдается увеличение доли самых молодых работников (15–19 лет) с 4,24% в 2017 году до 5,04% в 2024 году. При этом доля группы 20–24 года в 2017-2022гг. снижалась (с 5,41% до 4,24% в 2022 году), а затем незначительно выросла и к 2024г. составила 4,6%. Наиболее заметное сокращение произошло в группах 25–29 лет (с 7,53% до 4,57%) и 55–59 лет (с 8,48% до 6,43%), что отражает как демографические тренды, так и возможный отток населения трудоспособного возраста. Одновременно растёт с 7,12% до 7,98% доля возрастных категорий 35–39 лет (и 65–69 лет (с 6,09% до 7,62%), что указывает на «старение» экономически активного населения и повышение доли лиц предпенсионного и пенсионного возраста, вовлечённых в экономическую деятельность.

Таблица 3 – Распределение экономически активного населения по возрастным группам, % к итогу

Возрастная группа	Годы
	2017	2018	2019	2020	2021	2022	2023	2024
15-19 лет	4,24	4,32	4,43	4,58	4,62	4,75	4,89	5,04
20-24 года	5,41	4,92	4,63	4,34	4,27	4,24	4,43	4,60
25-29 лет	7,53	7,22	6,77	6,26	5,68	5,21	4,76	4,57
30-34 года	7,50	7,66	7,71	7,86	7,96	7,88	7,55	7,06
35-39 лет	7,12	7,22	7,33	7,43	7,49	7,75	7,91	7,98
40-44 года	6,88	6,92	7,06	7,13	7,30	7,34	7,48	7,58
45-49 лет	6,44	6,56	6,66	6,79	6,89	7,01	7,08	7,25
50-54 года	7,05	6,75	6,45	6,40	6,40	6,53	6,65	6,74
55-59 лет	8,48	8,30	8,08	7,74	7,33	7,01	6,72	6,43
60-64 года	7,56	7,81	8,13	8,21	8,34	8,23	8,08	7,88
65-69 лет	6,09	6,40	6,55	6,63	6,84	7,11	7,32	7,62

Для оценки демографической нагрузки и возможности смены поколений трудоспособных работников рассчитывается коэффициент возможности замещения, представляющий собой отношение численности населения в возрасте 20–29 лет (потенциальные молодые работники) к численности населения в возрасте 50–64 года (старшая возрастная группа). В таблице 4 приведены расчётные значения данного показателя по Орловской области в 2017-2024гг [1].

Таблица 4 – Расчет коэффициента возможности замещения

Наименование показателя	Годы
	2017	2018	2019	2020	2021	2022	2023	2024
Численность населения     в возрасте  20-29 лет (тыс. чел.)	97,395	90,3	84	77,3	71,7	67,1	64,3	63,5
Численность населения     в возрасте  50-64 года (тыс. чел.)	173,863	170,3	167	163,2	159,1	154,5	150,1	145,8
Коэффициент возможности замещения, %	56,0	53,0	50,3	47,4	45,1	43,4	42,8	43,6

Коэффициент возможности замещения в Орловской области демонстрирует выраженную негативную динамику: с 56,0% в 2017 году он снизился до 42,8% в 2023 году, затем незначительно повысился до 43,6% в 2024 году. Это означает, что численность молодёжи 20–29 лет стабильно сокращается относительно старшей возрастной группы (50–64 года). Если в 2017 году на 100 человек в возрасте 50–64 года приходилось 56 человек потенциальной смены, то к 2024 году — только 43–44 человека. Некоторый рост коэффициента в 2024 году (на 0,8 п.п.) не меняет общей тревожной тенденции: процесс замещения выбывающих старших работников молодыми кадрами затруднён, что создаёт риски дефицита квалифицированных кадров в среднесрочной перспективе и требует активной молодёжной и миграционной политики.

Чтобы комплексно оценить ситуацию на рынке труда и понять, насколько глубок кадровый дефицит, одного показателя явно недостаточно. [8] Нужна система взаимодополняющих индикаторов: она должна показывать и общий баланс спроса и предложения рабочей силы, и внутренние структурные проблемы, связанные с тем, что профессиональные профили безработных не совпадают с требованиями работодателей. В таблице 5 приведены показатели [1], которые описывают эти индикаторы.

Таблица 5 – Компоненты индекса дефицита кадров

Наименование показателя	Годы
	2017	2018	2019	2020	2021	2022	2023	2024
Уровень безработицы, %	6,5	4,9	5,3	6,1	4,7	4,0	3,3	2,6
Количество вакансий        в среднем за год, ед.	4432	5621	6214	6965	7256	7698	8123	8978
Численность безработных, тыс. чел.	24,6	18,1	18,5	21,3	16,3	13,6	11,5	8,6
Коэффициент напряженности	5,55	3,22	2,98	3,06	2,25	1,77	1,42	0,96
Коэффициент структурной диспропорции	0,24	0,25	0,30	0,31	0,34	0,35	0,35	0,37
Индекс дефицита кадров	0,21	0,30	0,33	0,30	0,46	0,56	0,71	0,98

Переходя непосредственно к анализу статистических данных за 2017– 2024 гг., можно отметить устойчивую и весьма наглядную динамику. Уровень безработицы сократился с 6,5% в 2017 году до 2,6% в 2024-м — то есть уменьшился почти в 2,5 раза. Это уже само по себе говорит о последовательном уменьшении свободных трудовых ресурсов на рынке. При этом количество вакансий в среднем за год выросло с 4432 до 8978 единиц — более чем в 2,5 раза. Численность безработных, напротив, снизилась — с 24,6 тыс. до 8,6 тыс. человек. Таким образом, мы видим разнонаправленное движение спроса и предложения: работодатели создают всё больше вакансий, а число доступных соискателей неуклонно сокращается. В итоге рынок труда за эти годы сместился от рынка работодателя (избыток претендентов на каждое место) к рынку соискателя (доминирование острой нехватки кадров).

Коэффициент напряжённости — отношение числа безработных к количеству вакансий — снизился с 5,55 в 2017 году до 0,96 в 2024-м. Важно, что в 2024 году он впервые опустился ниже единицы. То есть на одну вакансию приходится меньше одного безработного: формально рабочих мест больше, чем людей, которые их ищут. В теории это считается признаком сверхнизкой безработицы, но на практике часто приводит к кадровому голоду. Организациям приходится бороться за каждого кандидата, поднимать зарплаты и порой смягчать требования к квалификации — хотя в отдельных отраслях сделать это получается не всегда.

При этом особенно показательно, как менялся коэффициент структурной диспропорции. За тот же период он поднялся с 0,24 до 0,37. Казалось бы, при общем дефиците кадров такие перекосы должны сглаживаться, но происходит наоборот — они усиливаются. Это означает, что даже при острой нехватке работников в экономике сохраняется устойчивый разрыв между тем, какие специалисты нужны работодателям, и тем, какие специалисты остаются среди безработных. Например, вакансий для инженеров, сварщиков или медсестёр может быть десятки, тогда как среди безработных больше людей с управленческим или гуманитарным образованием, которым без переквалификации или дополнительного обучения сложно найти работу.

Индекс дефицита кадров, который, по сути, суммирует все перечисленные факторы, вырос с 0,21 в 2017 году до 0,98 в 2024-м — почти в пять раз. Самый заметный рывок пришёлся на период после 2020 года, и, вероятно, он связан сразу с несколькими причинами. Во ‑ первых, экономика начала восстанавливаться после пандемии, и спрос на рабочую силу резко увеличился. Во ‑ вторых, сказались демографические ограничения: на пенсию выходят многочисленные поколения, а молодёжи на рынок труда приходит сравнительно мало. В - третьих, изменились миграционные потоки — это могло сократить предложение иностранной рабочей силы или поменять её профессиональный состав. К 2024 году индекс почти достигает единицы, а по этой методике это означает экстремально высокий дефицит работников. Фактически почти каждого безработного при сохранении структурных ограничений можно было бы трудоустроить, но многим не хватает нужной квалификации или опыта, либо они находятся не там, где есть вакансии.

По результатам исследования видно, что суммарный показатель безработицы и численности потенциальной рабочей силы в регионе стабильно снижается: в 2017–2024 годах объем потенциальной рабочей силы уменьшился в три раза. Это говорит о очень высокой вовлеченности населения в экономику, но вместе с тем показывает, что экстенсивные источники роста практически исчерпаны и дальше придется делать упор на повышение производительности труда. Одним из важных резервов остается сельская местность, где живет значительная часть населения, однако спрос на агрономов, механизаторов и ветеринаров, по-прежнему, высокий. При этом в аграрном секторе, который для региона является ключевым, качество занятости уступает среднерегиональному уровню по образовательной подготовке работников, из ‑ за чего замедляется технологическая модернизация. Свою роль играет и демография: по прогнозам численность населения трудоспособного возраста в области составит 383,1 тыс. к 2028 году (в среднем по вариантам прогноза). В такой ситуации количественный анализ трудового потенциала важно дополнять оценкой того, насколько эффективно он используется. Исследования на примере Орловской области показывают, что на отдачу трудовых ресурсов в сельском хозяйстве сильнее всего влияют уровень заработной платы как мотиватор и фондовооруженность, то есть технологическая оснащенность.

Следовательно, формирование кадрового резерва должно опираться не только на учет численности свободной рабочей силы, но и на прогноз потребности отраслей в компетенциях — с учетом неблагоприятных демографических тенденций и необходимости роста производительности труда.

Выводы. Исследование подтверждает, что Орловская область сталкивается с устойчивой тенденцией сокращения численности трудовых ресурсов, что является основным вызовом для формирования кадрового резерва. За период с 2017 по 2024 год численность населения области сократилась на 76,4 тысячи человек, или на 10,1%, что повлекло за собой пропорциональное снижение доли трудоспособного населения. Такая демографическая динамика объективно ограничивает возможности для пополнения кадрового резерва и требует активного привлечения трудовых ресурсов из других регионов и отраслей.

Количественный анализ показывает, что кадровый резерв Орловской области развивается по разным направлениям. С одной стороны, численность трудовых ресурсов снижается из-за демографических изменений и миграции, что приводит к нехватке работников и требует привлечения специалистов из других регионов. С другой стороны, есть возможности повысить эффективность использования существующего трудового потенциала через рост производительности труда, улучшение профессиональной переподготовки и целевую работу с различными группами населения — молодёжью, женщинами, предпенсионерами и людьми с ограниченными возможностями здоровья.

Проведенный анализ показывает, что индекс дефицита кадров должен использоваться как инструмент стратегической навигации для кадрового резерв. В условиях, когда демографические ограничения вступают в противоречие с требованиями технологической трансформации, классическая кадровая политика регионов, ориентированная на «закрытие вакансий любой ценой», становится неэффективной. Формировать кадровый резерв необходимо не по принципу «заполнить все», а адресно, где индекс дефицита сочетается с высокой потребностью отрасли. Традиционное понимание кадрового резерва как перечня подготовленных сотрудников устаревает на фоне демографических изменений. Индекс дефицита выявляет области, где замена человеческого труда технологиями — например, автоматизация рутинных задач или внедрение ИИ-ассистентов — создает так называемый технологический резерв продуктивности. Сегодня экономически оправданный кадровый резерв включает три части: людей на критически важные позиции, автоматизацию для уменьшения нагрузки на персонал и платформы занятости, которые служат резервом в случае необходимости.

Третий вывод касается скрытых резервов, часто не учитываемых стандартным индексом дефицита. В российской экономике это, прежде всего, работники старше 50 лет с уникальными знаниями и молодёжь без опыта, но быстрая в освоении новых технологий. Парадокс в том, что индекс дефицита обычно высок для опытных инженеров 40–55 лет и низок для выпускников, хотя именно молодые формируют резерв для будущих профессий. Из этого следует необходимость сместить кадровую политику с быстрой замены текущих вакансий на прогнозирование дефицита компетенций через пару лет.

Четвёртый вывод предупреждает о частой ошибке — запускать массовое переобучение там, где индекс дефицита высокий. Здесь достаточно быстро привлекать специалистов через платформы занятости. Напротив, при высоком дефиците и сложном входе нужна долгосрочная подготовка с отбором. Там, где дефицита нет, финансирование переобучения стоит уменьшать и передавать функцию рынку.

Пятый вывод связан с тем, как использовать индекс на практике. Без связи с реальными решениями работодателей и региональных властей индекс остаётся просто цифрой. Кадровый резерв начинает работать при трёх условиях: регулярный пересчёт индекса не реже раза в квартал по единой методике регионов; обязательное его учёт при распределении бюджетных мест в среднем и высшем образовании; публичность индекса, чтобы каждый мог понять, какие компетенции входят в резерв.