Слабозанятые в сегменте избыточной торговли как резерв устранения дефицита кадров: региональный и отраслевой анализ

Si

EDN:

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации,

Financial University under the Government of the Russian Federation,

«План структурных изменений в экономике до 2030 года» (п. 1) предусматривает оптимизацию отраслевой структуры занятости, снижение объемов оптовой и розничной торговли, приток в обрабатывающее производство1. Согласно данным Росстата, в 2023 г. в торговле были заняты 13,4 млн чел., на обрабатывающем производстве – 10,3 млн чел.2 (на 3,1 млн чел. меньше). Минпромторг РФ сообщал в апреле 2025 года о дефиците кадров в обрабатывающей промышленности, равном 1,9 млн чел., а средняя величина прогнозных оценок дефицита (Минтруда, HeadHunter и Минпромторга3) составила 3,4 млн чел.

Анализ распределения доходов по 20-процентным группам населения показывает, что на пятую (с наибольшими доходами, условно богатых) приходятся 46,4 % всех доходов, на четвертую (условно средний класс) – 22,7, суммарно – 69,1 % доходов, а значит, примерно столько же потребления и оборота торговли. При этом инфляция из-за дефицита кадров и перекосов занятости в первую очередь бьет по 60 % небогатого населения, на которые приходятся лишь 30,9 % доходов и потребления4.

Цель настоящей работы – выявление путем пространственного анализа регионов, районов, кварталов концентрации избыточной торговли, а также образцов умеренной торговли. Для этого использовались сведения Росстата по региональной структуре занятости и обороту торговли, пространственные данные сервиса «Геочеки» ФНС, а также открытые материалы Портала Москвы (с пояснением временнόго периода и охвата показателей).

Основная гипотеза исследования состоит в том, что в российской розничной торговле существует резерв избыточной занятости, который может быть высвобожден за счет оптимизации форматов, графика работы и пространственной концентрации торговых точек без потери доступности товаров для населения. Образовавшиеся трудовые ресурсы могут быть перераспределены в дефицитные отрасли, в частности в обрабатывающее производство, при наличии соответствующих условий.

Сокращение точек избыточной торговли потенциально выгодно отрасли торговли: перераспределение товарооборота на меньшее число объектов и оптимизация часов работы способны снизить совокупные издержки. Убыточными в 2025 году стали три из четырех крупнейших организаций торговли, работающие под брендами «Магнит», «Вайлдберриз» и «Озон»5.

Отдельно необходимо рассмотреть вопрос готовности работников к переходу в другие отрасли, а также учесть социальную функцию торговой инфраструктуры (доступность товаров, занятость в малых населенных пунктах, роль локальных точек в повседневной жизни населения).

ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ

Проблематика розничной торговли широко представлена в наукометрических базах: Российский индекс научного цитирования (РИНЦ) по запросу «розничная торговля» (в названии, ключевых словах, аннотации) с 2015 г. выдал 6 706 публикаций; по термину «геоданные» – 834. При этом исследования географии розничной торговли редки, на стыке с производством – единичны. Так, О. В. Кузнецова отмечает отсутствие статистически значимой закономерности между развитием сетевой торговли и уровнем экономического развития регионов, выделив при этом регионы-исключения [1]; С. А. Мусиенко – рост давления со стороны конкурентов, смещение приоритетов из сферы торговли в сферу производства [2].

Воздействие маркетплейсов (без акцента на сокращении традиционной торговли) также изучено фрагментарно. Упоминаются изменение «физических» принципов размещения торговых объектов и усиление конкуренции в сегментах товаров повседневного спроса [3]. При этом рынок электронной торговли демонстрирует признаки олигополии: на долю двух крупнейших маркетплейсов приходится выше 80 % объема розничных онлайн-продаж [4].

Публикации по эффективности розничной торговли сфокусированы в основном на внутренних факторах: операционной эффективности производственных бизнес-процессов [5], прогнозировании спроса и рациональных запасов [6], совершенствовании качества торгового обслуживания [7]. Пространственный анализ избыточности торговой сети при этом практически не применялся.

Исследования производительности труда в торговле единичны, особенно в разрезе регионов. Выявлено, что высокая производительность труда не является прерогативой крупнейших городов – важную роль здесь играет агломерационный эффект [8]. Продемонстрирована специфика пространственного распределения показателей: Москва характеризуется повышенной долей торговли, тогда как регионы с доминированием добывающих производств демонстрируют более высокие индексы производительности труда [9].

Материалы по графику работы и потерям рабочего времени в торговле представлены узко [10; 11]. Пространственные аспекты распределения торговых объектов изучены недостаточно: отдельные работы базируются на данных Федеральной налоговой службы (ФНС) из реестра субъектов малого и среднего предпринимательства (МСП) [12], фокусируются на задачах оптимизации локации пунктов выдачи онлайн-заказов [13].

В англоязычной литературе (поиск осуществлен через Google Scholar с применением порядка 40 двух- и трехсловных запросов, что дало надежный охват источников) спектр подходов шире. Так, констатируется развитость инструментария пространственного анализа в контексте локализации торговых точек – от аналоговых моделей до пространственных эконометрических методов [14];

динамика взаимодействия городской пространственной структуры и розничной торговли рассматривается с учетом мобильности населения [15].

В азиатских странах применяют технологии с использованием геоинформаци-онных систем (ГИС) и данные транзакций для анализа географии торговли [16– 18], однако в фокусе – преимущественно описание видов полученных данных, без изучения избыточности, эффективности, торговли, путей ее сокращения.

Сравнительный анализ географии и видов розничной торговли встречается редко. На примере Швеции показано смещение спроса с периферийных рынков к центральному, обусловленное конкурентными преимуществами сетевых ретейлеров и сопровождавшееся упадком независимых малых магазинов [19]. Зафиксировано сокращение доли микропредприятий в структуре точек продаж (с 90,4 до 59 %) на фоне общего снижения их численности, связанное с ростом автомобилизации и расширением радиуса покупок [20].

Достаточно широко представлены исследования кризиса розничной торговли. Рассматриваются деградация торговых улиц, вызванная экспансией онлайн-тор-говли и конверсией неиспользуемых коммерческих помещений в жилые [21]; плотность и местоположение торговых объектов Эдинбурга, Глазго, Халле, Ливерпуля и Ноттингема, сокращение на периферийных территориях [22]. Зафиксированы распространенность вакантных витрин и кризисных явлений на главных торговых улицах (на примере Чикаго) [23]; избыток туризма и наиболее тесно взаимодействующей с туризмом розничной торговли (на примере Лиссабона) [24].

Единичные публикации затрагивают вопросы сокращения/повышения эффективности торговли и реиндустриализации. В частности, в Великобритании обсуждались возможности стимулирования производственной активности на торговых улицах с применением современных технологий [25]. При этом отмечается потенциал геоданных для обоснования решений по локации торговых объектов и формирования соответствующей политики [26].

Редки исследования, устанавливающие связь между занятостью и добавленной стоимостью в значимых отраслях. На материале Нидерландов (1970–2021 гг.) продемонстрировано существенное влияние отраслевой структуры на динамику добавленной стоимости в МСП, включая розничную торговлю [27]; на материале США (1992–2017 гг.) – сокращение производственным сектором доли в общем объеме продаж на 7–8 % и в занятости на 10 % при росте розничной и оптовой торговли6.

Проблематика регулирования рабочего времени в розничной торговле освещена слабо. Исключение составляет исследование итальянского опыта дерегулирования часов работы магазинов: снятие ограничений увеличило занятость в отрасли на 2,4 % [28]. Еще одним недостаточно изученным направлением выступает доминирование крупнейших торговых сетей. Обнаружен рост локальной и национальной концентрации сетей в развитых странах, обусловленный вкладом крупных игроков (например, Walmart) в повышение производительности розничной торговли [29; 30].

Таким образом, анализ научных публикаций показал дефицит качественных исследований по тематике избыточности торговли, интегрировавших пространственный анализ, официальную статистику и геоданные государственных органов. Существующие работы фокусируются на узких аспектах (локации, динамике занятости, влиянии сетей) без системного учета взаимосвязей между ними. При этом отдельные результаты и методические подходы могут служить основой для дальнейшего изучения проблемы, однако их фрагментарность подчеркивает научную новизну предлагаемого исследования.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Информационная база исследования. Источниками факторов анализа выступили корпус отечественных и англоязычных публикаций, отобранных по релевантным поисковым запросам в базах РИНЦ (elibrary.ru) и Google Scholar; сведения о чеках онлайн-касс («Геочеки»⁷) – задействованы для пространственного анализа торговой активности; геоданные торговых объектов (из ГИС-2, Портала открытых данных Правительства Москвы⁸) – использовались для пространственного анализа торговой активности; статистические данные Росстата⁹ (включая территориальные управления) и ФНС (формы статистической налоговой отчетности)¹⁰ по занятости и розничной торговле.

Преимущество онлайн-касс для пространственного анализа определяется их регистрацией по фактическому адресу11, что повышает точность. Портал Москвы также ориентируется на фактические адреса расположения объектов розничной торговли и услуг. Ввиду отсутствия доступа к соответствующим исходным данным органов власти, что позволило бы реализовать автоматизированную выгрузку и анализ сведений, а также обеспечить воспроизводимость полученных результатов, эмпирическая база исследования формировалась посредством выборочного анализа отдельных городов и районов. Сбор данных осуществлялся путем визуального изучения картографических материалов и натурного обследования территории.

Статистические данные по занятости и налогам анализировались на макро-и мезоуровнях: в суботраслевом и регионально-районном разрезах. Форма представления информации Росстатом и ФНС (в виде объемных сборников широкой тематики в формате PDF либо в виде табличных данных по отдельным узкоспециализированным показателям) обусловила ручную обработку. Росстат пока не предоставляет детальной информации о торговой наценке по видам организаций и товаров, ограничиваясь ее усредненной величиной.

Операционализация понятия «избыточная торговля». В настоящем исследовании под избыточной торговлей понимается ситуация, при которой в конкретных форматах и локациях розничной торговли зафиксирована устойчиво низкая интенсивность покупательского потока и выручки на одного сотрудника в значительную часть операционного времени. Это состояние аналогично производственным простоям: торговые точки формально функционируют, но их трудозатраты не обеспечены адекватным спросом, что создает резерв для оптимизации занятости без потери доступности товаров для населения.

Количественно избыточность верифицировалась через показатели валовой наценки на сотрудника в рублях в месяц в сочетании с пространственной концентрацией касс («Геочеки» ФНС) и почасовым распределением выручки в процентах.

Методы анализа данных. Статистический анализ сведений Росстата и ФНС реализовывался для установления взаимосвязей между показателями занятости, торговой активности и налоговых поступлений; обеспечения подтверждения гипотезы об избыточности торговли и ее детализации по конкретным регионам и видам торговли.

Пространственный анализ проводился по картографическим данным «Геочеков» ФНС и Портала открытых данных путем ручного пересчета показателей с экрана и их преобразования в табличный формат. В отсутствие публичного доступа к выгрузке данных первоисточников специализированное программное обеспечение не использовалось.

Выборочный анализ осуществлялся на примере отдельных районов Москвы, Московской области, Краснодара, Новороссийска и Калуги, отобранных по результатам статистического анализа занятости и торговли. Первые три из указанных территорий отличает наиболее избыточная торговля, а последние две (Новороссийск и Калугу) – лучший и один из лучших производящих секторов и умеренная торговля.

Расчетная модель. Потенциал перераспределения занятости в региональном разрезе описывался следующими формулами:

+Δ EmpProd_Poti = EmpCons _{2023 i} – EmpTotal _{2023 i} ,               (1)

где +Δ EmpProd_Poti – потенциал прироста занятости на производстве в i -м регионе, тыс. чел.; EmpCons _{2023 i} – фактическая занятость в потреблении в 2023 г. в i -м регионе, тыс. чел.; EmpTotal _{2023 i} – фактическая совокупная занятость в 2023 г. в i- м регионе, тыс. чел.;

–% EmpSales_Poti = EmpManuf _{2023 i} / EmpSales _{2023 i} × 100 – 1,          (2)

где –% EmpSales_Poti – потенциал сокращения занятости в торговле в i -м регионе, %; EmpManuf _{2023 i} – фактическая занятость в обработке в 2023 г. в i -м регионе, %; EmpSales _{2023 i} – фактическая занятость в торговле в 2023 г. в i -м регионе, %.

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Торговля в региональном разрезе. Результаты анализа данных Росстата по занятости с распределением по регионам и видам деятельности представлены в таблице 1. В первой половине таблицы указаны регионы с наибольшей численностью населения, в семи из которых отмечено серьезное превышение занятости в торговле относительно обрабатывающего производства; во второй – напротив, регионы с большей занятостью в обрабатывающем производстве.

Т а б л и ц а 1. Регионы с наибольшими численностью населения и занятостью в обрабатывающем производстве относительно торговли, тыс. чел.

T a b l e 1. Regions with the largest population and employment in manufacturing relative to trade, thousand people

Регион / Region Числен-ность населения / Population size Общая занятость / Total employ-ment Занятость по отраслям и секторам / Employment by industry and sector Доля в общей занятости, % / Share of total employment, % Пере-рас-пределение занятости / Labor switch обработка / manu-factur-ing торговля / trade про-извод-ство / production потре-бле-ние / con- sumption обработка / manu-factur-ing торговля / trade 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1. Москва / Moscow 13 150 8 617 791 1 771 2 011 2 837 9 21 670 2. Московская область / Moscow Region 8 651 3 992 642 859 1 218 1 400 16 22 396 3. Краснодарский край / Krasnodar Territory 5 833 2 908 295 627 895 1 021 10 22 290 4. Санкт-Петербург / Saint Petersburg 5 597 3 394 492 610 929 1 082 14 18 228 5. Свердловская область / Sverdlovsk Region 4 223 2 095 426 416 706 624 20 20 97 6. Ростовская область / Rostov Region 4 153 2 092 295 490 745 696 14 23 170 7. Республика Башкортостан / Republic of Bashkortostan 4 064 1 730 259 324 617 509 15 19 73 8. Республика Татарстан / Republic of Tatarstan 4 003 2 037 333 340 773 571 16 17 59 9. Тюменская область / Tyumen Region 3 891 2 259 161 292 915 580 7 13 12 10. Челябин- 3 396 1 786 399 311 703 493 22 17 44 ская область /

Chelyabinsk Region

					Окончание табл. 1 / End of table 1
1 1	2 1	3 1	4 1	5 1	6	] 7 1	8 1	9 1	10
18. Пермский край / Perm Territory	2 495	1 146	235	180	438	308	21	16	19
31. Тульская область / Tula Region	1 471	736	166	123	286	204	23	17	19
32. Удмуртская Республика / Republic of Udmurtia	1 435	682	144	103	270	168	21	15	–4
33. Владимирская область / Vladimir Region	1 310	639	153	108	243	178	24	17	17
37. Ярославская область / Yaroslavl Region	1 188	599	130	97	224	157	22	16	6
38. Ульяновская область / Ulyanovsk Region	1 173	558	116	88	211	141	21	16	1
45. Калужская область / Kaluga Region	1 068	537	127	81	217	141	24	15	5
50. Архангельская область / Arkhangelsk Region	998	461	80	62	150	119	17	13	3
64. Республика Марий Эл / Republic of Mari El	670	281	61	43	114	68	22	15	–3
68. Костромская область / Kostroma Region	566	257	54	42	88	67	21	16	2

Источник: Регионы России, социально-экономические показатели. 2024: стат. сб. [Электронный ресурс]. Росстат. М.; 2024. С. 47, 124. URL: (дата обращения: 08.07.2026).

Source: Regions of Russia, socio-economic indicators. 2024: stat. collection [Online]. Rosstat. Moscow; 2024. Pp. 47, 124. Available at: (accessed 07.08.2026).

Как показывает анализ данных о структуре занятости по всем регионам, в обрабатывающем производстве занятость выше, чем в торговле у 25 регионов (том числе существенно у 10, см. табл. 1), где проживают 41 млн чел., или 29 % населения России. Напротив, наблюдаются серьезная концентрация торговли и ее превышение над обрабатывающей отраслью в небольшом числе регионов, особенно в 5 из 10 крупнейших с населением в 38 млн чел.

Существенно важны для экономики (условно производства) сельское хозяйство (специализация ряда регионов Юга России), добывающая деятельность

(преимущественно сосредоточена в регионах Сибири), а также строительная отрасль. Помимо торговли, к потреблению относятся гостинично-ресторанный бизнес, сегмент операций с недвижимым имуществом.

Расчеты показывают, что в 5 из 10 регионов с сочетанием крупнейшего населения и избыточной торговли (потребления)12 целесообразно перераспределить в обрабатывающее производство 1,75 млн чел., т. е. больше половины от необходимого для устранения дефицита кадров по стране в целом. В Москве можно перераспределить 670 тыс. чел. (при всей занятости в торговле 1,8 млн чел. это примерно каждый третий; Московской области – 396, Краснодарском крае – 290 (каждого второго); в Санкт-Петербурге и Ростовской области – 228 и 170 тыс. чел. соответственно (каждого третьего и четвертого). В ряде крупных промышленно развитых регионов (Свердловской и Челябинской областях, Республике Татарстан) структура занятости близка к целевой; они могут служить ориентирами для топ-5 регионов.

Особенности масштаба торговых организаций и занятости. Данные Росстата по организациям (крупным и малым)¹³ в разрезе видов экономической деятельности, торговли (оптовой, розничной, автомобилями) и масштабов обобщены в таблице 2.

Т а б л и ц а 2. Распределение предприятий торговли по видам и масштабу

T a b l e 2. Distribution of retail enterprises by type and size

Показатель / Indicator Торговля автомобилями / Automobile trade Оптовая торговля / Wholesale trade Розничная торговля / Retail trade ИП / IE 1 1 2 1 2 1 1 2 Число организаций торговли, тыс. ед. / Number of businesses, thousand units 84 – 551 – 193 – 1 182 Работники, тыс. чел. / Personnel, thousand people 178 274 844 1 452 1 816 813 2 947 Оборот, млрд руб. / Gross sales, billion rubles 5 734 2 697 58 351 22 243 19 677 4 427 14 242 Наценка, % / Markup, % 22 22 17 17 27 27 27 Наценка, млрд руб. / Markup, billion rubles 1 261 593 9 920 3 781 5 313 1 195 3 845 Наценка (на 1 раб.), тыс. 591 180 979 217 244 123 50 руб. / Markup (per 1 emp.), thousand rubles

Примечания : 1) 1 – крупные объекты, 2 – малые ; 2) ИП – индивидуальные предприниматели ; 3) показатель «Наценка (на одного работника)» получен делением величины наценки (млрд руб.) на численность работников (тыс. чел.) и на 12 месяцев.

Notes : 1) 1 – large objects, 2 – small ; 2) IE – individual entrepreneurs ; 3) the “Markup (per 1 employee)” indicator is calculated by dividing the markup amount (billion rubles) by staff (thousand people) and by 12 months.

Источник : Российский статистический ежегодник. 2024… С. 323, 351, 354 ; Торговля в России. 2023… С. 99, 116, 121.

Source : Russian Statistical Yearbook. 2024… Pp. 323, 351, 354 ; Trade in Russia. 2023… Pp. 99, 116, 121.

Как видно из таблицы 2, в целом по торговле распределение работающих между крупными и малыми предприятиями примерно одинаковое, но добавленная стоимость на работника (торговая наценка в рублях) на первых в 2,8 раза больше. В розничной торговле на крупных предприятиях заняты больше человек (в 2,2 раза), и добавленная стоимость на сотрудника выше (244 тыс. руб. в месяц против 123 тыс. руб. на малых предприятиях).

На распределение работников торговли по масштабу работодателей сильно влияет численность ИП и их наемных работников. По данным Росстата, торговых ИП порядка 1,2 млн (всего ИП 3,1 млн.), их выручка составляет 14,2 трлн руб. (выручка всех ИП – 28,6 трлн руб.)14, наемных работников – 2 947 тыс. (всего у ИП 8,8 млн работников)15.

Структура и эффективность форматов торговли. В таблице 3 представлены результаты анализа видов магазинов, а также расчетов по ним показателей обеспеченности (на 10 тыс. жителей) и эффективности (количество продаж на одного сотрудника). Доля лекарств и медицинских изделий в ассортименте непродовольственных товаров составила 5 % розничного товарооборота, автомобилей и бензина – 6,8 и 8,1 % товарооборота, осуществляемого через специализированные точки продаж. Частично специализированными являются торговля строительными материалами, крупной мебелью и бытовой техникой – еще 4,2 % оборота в части непродовольственных товаров. Остальные виды товаров выступают ареной конкуренции различных видов торговли.

При оценке численности персонала торговых объектов необходимо учитывать особенности режима их функционирования: большинство торговых точек работает по графику 12×7 в две смены16. В частности, типовой минимаркет («Пятерочка», «Магнит») предполагает привлечение в одну смену по 2–3 кассира и раскладчика-подсобника, а также старшего товароведа либо старшего кассира, т. е. порядка 12 человек.

Для супермаркетов (и особенно гипермаркетов) характерна иная структура трудовых ресурсов. Примерно половина полочного пространства здесь отводится под непродовольственные товары с длительным циклом оборота. Кроме того, значительная доля персонала задействована в выполнении вспомогательных и подготовительных операций, включая фасовку товаров, частичную кулинарную обработку продуктов питания в подсобных и складских помещениях, ночную раскладку товара.

Первый значимый критерий структурирования торговли – принадлежность к торговой сети (сетевой/несетевой формат). Через продовольственные сети по России в целом реализуются 46,2 % продуктов питания; доля последних в розничном товарообороте – 47,8 %, непродовольственных товаров 5–10 %. Сетевых структур в общем товарообороте – 23 %, но они задействуют лишь 8,6 % работников отрасли (1,1 млн из 13,4). При этом производительность труда в сетях составляет 7,9–8,3 млн руб. на сотрудника в год.

Т а б л и ц а 3. Распределение торговли по видам магазинов, оборот на сотрудника и обеспеченность на 10 тыс. жителей T a b l e 3. Distribution of trade by store type, turnover per employee, and provision per 10,000 residents

3 О О "Он 2 ч-н о Д О И Н йн 0J О) -и о S § Нэи О > н \ й о • ^ Ч О у <и ^ S Т . Q 2 & * 2 S 2 “	X S ^ о	С\
	X о	ОО
& и ® 2 s 5 3 5 2 » g д а « Он    о и § « S       й о®®^° н      &		Г-
м н S о о Чн о о М Н н о F НН	2 - ° О н ° 2	40
	75 ° 5 R-a н о Рн о О ^ ^ И ~ -Г & н Я
S Ч М s 8 м Я о S ю Н М	S О я ^ ^s?
	2 2 2
83 m		п
о Й &О

ко

Источник: Торговля в России. 2023… С. 3–44 ; Годовой отчет 2024 [Электронный ресурс]. X5 : сайт. URL: