Трудовой потенциал населения регионов России: сравнительный анализ в статике и динамике

В настоящее время трудовой потенциал все чаще исследуется как элемент человеческого потенциала, представляющий собой экономический ресурс. Такой подход важен для анализа социально-экономических предпосылок трансформации трудового потенциала. Эта трансформация происходит под воздействием общественных отношений и материально-технической базы труда, а также его организации [1]. Воспроизводство трудового потенциала сталкивается с рядом серьезных проблем: углубляются дисбалансы в структуре трудового потенциала, которые ведут к его противоречивому использованию и отчасти к утрате экономической активности и так дефицитного трудоспособного населения [2]. Это актуализирует поиск закономерностей данных процессов, необходимых для разработки регулирующих воздействий на развитие трудового потенциала [3].

К числу проблем воспроизводства трудового потенциала, во многом связанных с материально-технической базой труда, следует отнести нарастающую противоречивость социально-экономического развития, именуемого постиндустриальным. Выявились проблемы возникновения тенденции к деиндустриализации, которая оборачивается примитивизацией производства и деквалификацией труда [4; 5]. В этой связи в нашей стране и за рубежом поставлен вопрос о необходимости проведения в экономике реиндустриализации в форме новой индустриализации (неоиндустриализации) [6]. Для её идентификации необходимо учитывать, сопрягается ли она с технологическим прогрессом, на основе чего некоторые ученые различают положительную и отрицательную деиндустриализацию [7]. Положительная деиндустриализация — это и есть неоиндустриализация, в соответствии с которой индустриальный базис является основой инновационного развития и внедрения новых технологий [8]. В субъектах РФ об уровне индустриализации говорит в первую очередь занятость в обрабатывающей индустрии (как фондосоздающей отрасли), и если её уровень ниже среднего по РФ, то в регионе больше вероятность отрицательной деиндустриализации.

При исследовании трудового потенциала, как и других составляющих человеческого потенциала, целесообразно проводить его статический и динамический анализ [9]. В частности, это относится к изучению трудового потенциала в разрезе регионов. С помощью статического анализа предполагается выделить проблемные в аспекте этого потенциала субъекты РФ и обозначить их основные особенности. Динамические анализ позволит ранжировать регионы по темпам роста показателей трудового потенциала и определить из них те, которые внесли более существенный вклад в его повышение.

Для анализа трудового потенциала в статике и динамике определены его основные количественные и качественные характеристики и их показатели, обоснованные на предыдущем этапе исследования по теме «Развитие человеческого потенциала с дифференциацией по регионам и социальным группам: факторы и модели». В число основных показателей включены численность квалифицированных и высококвалифицированных работников в процентах к занятым [10]. На основе методик Росстата, к квалифицированным работникам отнесены специалисты высокой и средней квалификации, занятые на крупных и средних предприятиях. Высококвалифицированные работники — это высоко-и среднеквалифицированные специалисты, а также квалифицированные рабочие, обладающие высшим образованием, которые трудятся в соответствие с профилем работы. Региональные показатели по этим категориям занятых использованы в кластерном анализе человеческого потенциала по регионам [11].

Для изучения трудового потенциала в динамике отобран показатель по высококвалифицированным работникам, т.к. он лучше подходит для динамического анализа, чем показатель по квалифицированным работникам. Для первого из них Росстат публикует информацию по всем годам за рассмотренный период. Для второго показателя используется статистика, которая собирается раз в два года и, более того, ограничена кругом крупных и малых предприятий. Для анализа в статике эти особенности показателя интеллектуальной составляющей трудового потенциала по квалифицированным работникам имеют меньшее значение, чем для исследования в динамике. Поэтому в динамическом анализе предпочтение отдано показателю по высококвалифицированным работникам. Этот же показатель в целях единообразия использовался также для анализа в статике данных кластерного анализа.

Сравнительные характеристики трудового потенциала регионов

России на основе их группировки методом кластерного анализа

Изучение характеристик трудового потенциала в статике проведено с помощью малоизученного подхода к группировке регионов по показателям человеческого потенциала. Группировка, осуществленная методом кластерного анализа, выполнена по 9 региональным показателям человеческого потенциала, в том числе по показателям трудового потенциала. Для расчета использованы данные Росстата за 2021 год. Кластеризация позволила выделить 9 групп регионов (кластеров). В их составе анализировались средние по группе показатели трудового потенциала, рассчитанные по численности высококвалифицированных работников в процентах к занятому населению. Их значения по названным группам и в среднем по всей совокупности регионов представлены на рис. 1. На основе данных рисунка выявлены отчётливые количественные различия показателей трудового потенциала по группам регионов, определённых путём сопоставления со средним показателем этого потенциала по всей их совокупности (27,0%).

Рис. 1. Средние показатели трудового потенциала в группах регионов и во всей совокупности регионов, %

Fig. 1. Average labor potential indicators in regional groups and across all regions, % Источник: рассчитано по данным Росстата.

Региональные различия наблюдаются не по отдельным, а по нескольким региональным группам, которые ранжированы на 4 укрупнённых группы: значительно выше среднего уровня трудового потенциала, выше среднего, на уровне среднего и ниже среднего показателя по совокупности регионов (табл. 1). Согласно таблице, группы регионов заметно различают- ся по количеству субъектов РФ и по соотношениям максимального и минимального значений внутригрупповых показателей трудового потенциала. По числу регионов в укрупнённых группах самыми малочисленными являются две региональные (кластерные) группы, в которых показатели этого потенциала превосходят средний уровень (всего 12 субъектов РФ). Вторая груп- па из числа данных регионов с самым высоким показателем трудового потенциала (значительно выше среднего) представлена Москвой и Санкт-Петербургом. Их спецификой является урбанистический статус и солидная занятость в рыночной (финансы и страхование, деятельность по операциям с недвижимостью) и социальной (образо- вание, здравоохранение) инфраструктуре. В данных отраслях особенно значительна численность специалистов высокой квалификации, что сказалось на показателях трудового потенциала. Внутригрупповая дифференциация показателей трудового потенциала в них (соотношение max и min) сравнительно невелика (1,18 раз).

Таблица 1

Групповые и внутригрупповые показатели трудового потенциала по группам регионов и количество регионов в группе

Table 1

Group and intra-group indicators of labor potential by regional groups and the number of regions within each group

Группа регионов	Средний показатель по группе, %	Количество регионов, единиц	Соотношение max и min внутри группы, раз
Групповой показатель трудового потенциала значительно выше среднего по совокупности регионов
2-я	44,8	2	1,18
Групповой показатель трудового потенциала выше среднего по совокупности регионов
3-я	32,7	4	1,18
4-я	31,8	5	1,32
6-я	31,0	1	–
Групповой показатель трудового потенциала на уровне среднего по совокупности регионов
9-я	28,2	13	1,8
7-я	27,8	22	1,39
Групповой показатель трудового потенциала ниже среднего по совокупности регионов
1-я	24,2	12	1,33
5-я	23,7	22	1,38
8-я	23,4	4	1,1

Источник: рассчитано по данным Росстата.

Группы регионов с показателями трудового потенциала выше среднего — третья и четвёртая (9 регионов) — включают регионы Российского Севера, которые в основном специализируются на добыче полезных ископаемых. В них трудятся специалисты и квалифицированные рабочие, в том числе операторы производственных установок, водители (по сути — тоже относящиеся к квалифицированным рабочим), то есть кадры высокой и средней квалификации. Доля этих кадров в добывающей индустрии, по данным Росстата, даже выше, чем в обрабатывающей промышленности. При этом в третьей группе внутригрупповая дифференциация показателей трудового потенциала сравнительно невысока (1,18

раз), а в четвёртой гораздо выше (1,32 раз), отчасти потому, что в четвёртую группу попали регионы, в которых занятость в добывающей индустрии существенно варьируется (от 17,1% в Чукотском АО до 2,2% в Камчатском крае).

Ещё одним регионом со сравнительно высоким показателем трудового потенциала является Республика Тыва (группа 6). Она характеризуется невысоким социально-экономическим, в том числе индустриальным развитием. Значительный уровень трудового потенциала ей обеспечивают кадры социальной инфраструктуры, обладающие высокой квалификацией специалистов (так, в сфере образования и здравоохранения трудится треть занятого насе- ления республики, что значительно выше, чем во всех прочих регионах. Не случайно Республика Тыва отличается существенной бюджетной зависимостью (дотационный регион), что подтверждает тот факт, что она является второй (после Республики Ингушетия) по занятости работников в организациях государственной и муниципальной форм собственности (81,5% против средней по РФ в 39%). Эта особенность региона подтверждает слабую развитость индустрии и скромную занятость квалифицированных работников в других отраслях, кроме социальной инфраструктуры.

Основная часть субъектов РФ сосредоточена в двух укрупнённых группах, в которых показатели трудового потенциала находятся на среднем уровне или ниже его. В этих укрупнённых группах (кроме 8-й) наблюдается высокая внутригрупповая дифференциация показателей (не ниже 1,33 раза), а в 8-й группе она, наоборот, самая низкая. В данную укрупнённую группу вошли четыре республики Северного Кавказа, характеризующиеся сравнительно невысоким уровнем социально-экономического развития и занятости в обрабатывающей промышленности ниже средней по РФ. При этом их особенностью является значительная занятость в сельском хозяйстве (около пятой части работников), по уровню которой они уступают только трём субъектам РФ (Тамбовская область, республики Калмыкия и Мордовия), а также в строительстве (от среднего по РФ уровня и выше). Следует отметить, что в данных четырёх республиках ещё и доля занятых в организациях государственной и муниципальной форм собственности существенно выше, чем в большинстве субъектов РФ (от 70,2% в Кабардино-Балкарской Республики до 86,2% в Республике Ингушетия), что типично для высокой степени бюджетной зависимости регионов.

В соответствии с приведенной информацией по группам регионов можно выделить три межрегиональных группы (вторая, третья и восьмая), отличающиеся довольно высокой однородностью на основе таких параметров, как показатель трудово- го потенциала либо выше среднего уровня по РФ, либо чуть меньше его, и низкая внутригрупповая дифференциация этих показателей (табл. 1). Данные межрегиональные группы по показателю трудового потенциала являются полярными и отличаются также географической, экономической и другой однородностью (столичные регионы, добывающие регионы Севера, республики Северного Кавказа).

Чтобы не ограничиваться рассмотрением полярных региональных групп и расширить анализ прежде всего отстающих регионов, количество субъектов РФ в группах с наиболее высокими и наименьшими показателями трудового потенциала доведено до 10 в каждой их этих групп (табл. 2). По данным таблицы, в десятку субъектов РФ с самыми высокими показателями трудового потенциала вошли регионы, в которых эти показатели превосходят средний по РФ показатель. Два из них представлены столичными мегаполисами, а шесть — северными регионами. Прочие регионы — Московская область и Севастополь — на первый взгляд выбиваются из состава предыдущих групп. Однако Московская область входит в самую крупную в нашей стране Московскую агломерацию, а потому тесно объединена с её центром, в том числе, интенсивным движением трудовых ресурсов включая маятниковую миграцию. Поэтому не удивительно, что по квалификационному потенциалу Московская область превосходит северные регионы. Что касается Севастополя, то он является и городом, и субъектом РФ, а потому имеет схожую специфику с Москвой и Санкт-Петербургом.

Для анализа регионы с самыми низкими показателями трудового потенциала разделены по географическому признаку — по принадлежности к Европе или Азии. К европейским регионам относятся Брянская, Новгородская и Псковская области, а также республики Марий Эл и Удмуртская. Кабардино-Балкарская Республика, тоже локализованная в европейской части, как специфичный регион Северного Кавказа из данного анализа исключена. Прочие европейские субъекты РФ имеют экономи-

Таблица 2

Показатель трудового потенциала (ТП) в 10 субъектах РФ с самыми высокими и самыми низкими значениями показателя, %

Table 2

The labor potential indicator in 10 subjects of the Russian Federation with the highest and lowest values, %.

Субъект РФ	Показатель ТП в регионе	Субъект РФ	Показатель ТП в регионе
С самыми высокими показателями ТП		С самыми низкими показателями ТП
Москва	48,5	Республика Марий Эл	22,1
Санкт-Петербург	41,1	Кабардино-Балкарская Республика	22,0
Московская область	38,5	Псковская область	22,0
Магаданская область	36,6	Новгородская область	21,4
Ямало-Ненецкий АО	35,6	Курганская область	21,4
Севастополь	34,5	Удмуртская Республика	21,3
Чукотский АО	33,9	Республика Хакасия	20,7
Ханты-Мансийский – Югра АО	32,3	Республика Алтай	20,6
Камчатский край	31,8	Забайкальский край	20,5
Республика Тыва	31,0	Брянская область	20,4

Источник: рассчитано по данным Росстата.

ческие и природные особенности, выявленные рядом исследователей еще в «нулевые» годы нынешнего века. Это их характеристики как проблемных регионов с невысоким экономическим и природно-ресурсном потенциалом [12], которые во многом сохраняются до сих пор. Подтверждением воспроизводимости проблемного статуса данных субъектов РФ являются показатели номинальной заработной платы в регионе в 2021 г. (данные Росстата). Так, Брянская область по её величине заняла третье место с конца в «своём» Центральном ФО, а Новгородская и Псковская области — последнее место в «их» Северо-Западном ФО. Республике Марий Эл досталось предпоследнее место в Приволжском ФО, и только Удмуртская Республика в этом ФО оказалась на среднем месте. К факторам проблемного развития перечисленных регионов при занятости в обрабатывающей промышленности не ниже средней по РФ относится распространенность производств с небольшим спросом на труд высокой квалификации (например, предприятия потребительского сектора обрабатывающей индустрии).

В состав азиатских регионов с низкими показателями трудового потенциала во- шли Курганская область, республики Алтай и Хакасия, Забайкальский край. Это тоже экономически проблемные субъекты РФ со слабым природно-ресурсным потенциалом, причем в большей степени, чем европейские регионы. Подтверждением этому служит уровень безработицы в 2021 году. Если в регионах, расположенных в европейской части РФ, этот уровень варьировался от 4,1% в Новгородской области до 5,3% в Республике Марий Эл (уровень фрикционной безработицы), то на азиатских территориях уровень и разброс безработицы был гораздо весомее: от 6,4% в Республике Хакасия до 14,0% в Республике Алтай. Внутри азиатских регионов два из них (Республика Хакасия и Курганская область) обладают большим уровнем экономического развития благодаря занятости в обрабатывающей индустрии, близкой к средней по РФ. Поэтому уровень безработицы в них не вышел за рамки естественного уровня (6,4% и 7,6%). В Забайкальском крае и Республике Алтай занятость в обрабатывающей отрасли в 2–3 раза меньше, чем в среднем по РФ, и безработица в них превосходит социально нежелательный и даже опасный уровень (9,3% и 14,0%).

В целом можно сказать, что регионы с низкими показателями трудового потенциала слабо затронуты неоиндустриализацией. Субъекты РФ в европейской части страны средне индустриализированы, но в них сравнительно широко распространены технологически отстающие производства. То же можно сказать и о азиатских территориях — Республике Хакасии и Курганской области. А в Республике Алтай и Забайкальском крае наблюдается деиндустриализация.

Характеристики трудового потенциала регионов в динамике

Динамический анализ показателя трудового потенциала проводился также по высококвалифицированным работникам. История публикации этого показателя насчитывает только одно десятилетие (2014– 2024 гг.), но для изучения его динамики названный срок можно считать приемлемым. На рис. 2 представлена кривая изменения среднего по экономике показателя трудового потенциала за названный пери- од. Судя по рисунку 2, средний по РФ показатель трудового потенциала в течение десятилетия имел с некоторыми колебаниями тенденцию к росту, что подтверждает обозначенная пунктиром линия тренда. При этом на его изменение в данный период оказали влияние внеэкономические факторы — эпидемиологические и геополитические вызовы: с 2014 г. началось санкционное давление на нашу страну, с 2020 г. с годовым запаздыванием стали сказываться последствия пандемии COVID-19. А в 2022 г. Россия испытала сильное санкционное воздействие в связи со специальной военной операцией (СВО), понизившим динамику многих экономических показателей, в том числе трудового потенциала. Однако затем последовал заметный его рост, что даёт основания полагать, как считает ряд специалистов, что санкции, по крайней мере частично, дали положительный эффект [13; 14]. Чтобы выяснить, как менялись показатели трудового потенциала в территориальном разрезе, рассмотрена их динамика по пятилетиям на примере федеральных округов (табл. 3).

2014   2015   2016   2017   2018   2019   2020   2021    2022   2023   2024

Рис. 2. Численность высококвалифицированных работников в РФ в 2014–2024 гг., % к занятым

Fig. 2. Highly qualified workers in the Russian Federation in 2014–2024, % of total employment

Источник: рассчитано по данным Росстата.

Согласно табл. 3, средние по федеральным округам показатели трудового потенциала в большинстве округов (кроме Дальневосточного, Уральского и Южного) в первое пятилетие и во всех округах во второе пятилетие имели положительную динамику, то есть повышение качества этого по- тенциала можно признать всеобъемлющим. Что касается регионального разреза, то положительная динамика выявлена в большинстве субъектов РФ. В первое пятилетие рост показателей трудового потенциала выявлен в 73% регионов, а во второе пятилетие — в 66%. Из этого можно по-

Таблица 3

Показатели трудового потенциала по высококвалифицированным работникам в разрезе федеральных округов в 2014 г., 2019 г. и 2024 г.

Table 3

Indicators of labor potential for highly qualified workers by federal districts in 2014, 2019, and 2024

Федеральный округ (ФО)	2014	2019	2024
Центральный	33,6	35,6	39,4
Северо-Западный	28,8	31,1	33,4
Южный	25,3	25,0	28,4
Северо-Кавказский	23,7	25,3	28,5
Приволжский	25,2	26,8	28,1
Уральский	28,8	28,4	29,6
Сибирский	23,7	24,5	26,4
Дальневосточный	26,5	26,5	28,1
Российская Федерация в целом	28,1	29,4	31,9

Источник: рассчитано по данным Росстата.

нять, что заметный «санкционный» рост рассматриваемых показателей в годы проведения СВО сопровождался усилением их дифференциации.

Для анализа, с чем связано улучшение показателей трудового потенциала, они рассмотрены за второе пятилетие, на которое пришлись эпидемиологический кризис и развёртывание СВО. Отобраны по 10 регионов с самым высоким и самым низким ростом данного показателя (табл. 4). Исхо- дя из табл. 4, по темпам роста показателей трудового потенциала в рассматриваемый период субъекты РФ с самыми высокими темпами этого роста (первая группа) распределились следующим образом: 146,6% (Чеченская Республика), 133,5–135,1% (Ярославская область, Забайкальский край и Еврейская АО), 118,5–123,8% (прочие регионы первой группы). Данное распределение обусловили факторы отчасти противоположного свойства. Так, низкая расчётная база

Таблица 4

Рост численности высококвалифицированных работников в составе занятых за 2019– 2024 гг. в 10 субъектах РФ с его самыми высокими и самыми низкими значениями, %

Table 4

Growth in the number of highly qualified workers among the employed population in 2024 compared to 2019 across 10 subjects of the Russian Federation, with the highest and lowest values (%)

Субъект РФ	Темп роста 2024 г. / 2019 г.	Субъект РФ	Темп роста 2024 г. / 2019 г.
С самыми высокими показателями роста		С самыми низкими показателями роста
Чеченская Республика	146,6	Томская область	102,2
Ярославская область	135,1	Хабаровский край	102,2
Забайкальский край	134,8	Псковская область	102,2
Еврейская АО	133,5	Камчатский край	102,1
Карачаево-Черкесская Республика	123,8	Калужская область	101,9
Ростовская область	123,1	Республика Татарстан	101,8
Белгородская область	122,3	Саратовская область	101,3
Алтайский край	121,9	Республика Северная Осетия - Алания	101,1
Ульяновская область	119,8	Мурманская область	101,1
Красноярский край	118,5	Ленинградская область	101,0

Источник: рассчитано по данным Росстата.

способствует увеличению темпов роста, а высокая — наоборот, их замедлению. Первый фактор повлиял на значительные параметры роста в Чеченской Республике (надо полагать, также сыграл свою роль фактор весомых бюджетных вливаний), в Еврейской АО и в Забайкальском крае, в которых занятость в обрабатывающей промышленности вдвое ниже, чем в среднем по РФ.

Однако данная особенность исходной базы не применима к индустриально развитой Ярославской области, что не помешало ей в рассматриваемые годы попасть в состав лидеров первой группы регионов. При этом также индустриально развитая Ульяновская область оказалась в числе аутсайдеров этой группы. Вероятно, данный феномен связан с тем, что в этих областях расположены оборонные предприятия, попавшие под внешние санкции. Вопрос о том, как противодействие им влияет на развитие экономики и её индустриальных сегментов, требует специального рассмотрения. В остальных регионах первой группы превалируют среднеразвитые субъекты РФ как европейской, так и азиатской частей РФ. В них занятость в обрабатывающей промышленности за пятилетие повысилась, как и вливание бюджетных ресурсов.

В регионы с самыми низкими темпами роста показателей трудового потенциала (вторая группа) вошли в основном среднеразвитые территории кроме индустриально развитой Калужской области, подвергшейся санкционному давлению, а также Мурманской области и Камчатского края, в которых невысокий уровень занятости в обрабатывающей индустрии компенсируется занятостью в транспорте и складских хозяйствах (благодаря портовым функциям). В более чем половине регионов второй группы индустриальный уровень несколько понизился (Мурманская, Саратовская, Томская области, республики Северная Осетия — Алания и Татарстан, Камчатский край), в части их уменьшились бюджетные вливания. Видимо, эти процессы внесли свою лепту в формирование темпов роста показателей трудового потенциала, близких к нулевым значениям.

Заключение

Исследование показателей трудового потенциала, проведённое на базе результатов группировки регионов по показателям человеческого потенциала (метод кластерного анализа), представляет одну из форм их статического анализа. Из них как самый представительный выбран показатель доли высококвалифицированных работников в составе занятых. С его помощью определены крайние (полярные) группы субъектов РФ по величине данного показателя. На полюс его высоких значений попали столичные регионы и добывающие регионы Российского Севера, а на полюс низких значений — регионы Северного Кавказа, отличающиеся невысоким уровнем индустриального развития при значительной бюджетной зависимости.

Чтобы провести сравнение не только регионов крайних групп, выделены более обширные совокупности отдельных регионов (по 10 единиц) среди всех субъектов РФ. Десятка регионов с самыми высокими показателями трудового потенциала почти совпала с составом полярных региональных групп. Акцент в исследовании сделан на другой десятке, отнесенной к категории проблемных регионов, которые стали основным предметом изучения. Они распределены по локализации на европейской или азиатской частях страны и по характеристикам индустриального развития. Европейские регионы (кроме КабардиноБалкарской Республики) отличаются распространённостью не самых передовых индустриальных предприятий, которые нуждаются в неоиндустриализации по типу технологической модернизации. В азиатских регионах есть и такие предприятия, кроме того, в них наблюдается индустриальная неразвитость. Поэтому, помимо модернизации, там следует увеличивать индустриальный базис.

Динамический анализ проводился по показателю трудового потенциала (среднего по стране, по федеральным округам и по субъектам РФ) за период 2014–2024 гг. с разбивкой на пятилетия. Наибольший ин- терес вывала динамика за 2019–2024 гг., поскольку она выявила обвальный спад с последующим восстановительным ростом. Спад во многом связан с внеэкономическими факторами — пандемией COVID-19 и началом СВО. Чтобы понять, чем обусловлена адаптация к этим факторам, точнее, к продолжающейся СВО, а также влияние экономических факторов, выполнен сравнительный анализ темпов роста показателя трудового потенциала по двум крайним группам регионов (в каждой по 10 единиц). Этот анализ осложняет действие внеэкономических факторов, которые, например, противоречиво сказались на данных по индустриально развитым регионам, в которых оборонные предприятия подверглись санкционному давлению, но, одновременно получили дополнительное финансирование из бюджета РФ. С определенностью можно сказать, что динамику завышает низкая исходная база расчётов темпов роста, но это обстоятельство проявилось в обеих группах регионов. В первой группе с ним (и, надо полагать, не только с ним) связаны наибольшие темпы роста в Чеченской Республике. Еще один экономический фактор — изменение за пятилетие ряда показателей, ключевых для повышения трудового потенциала. В первой группе они в основном росли, а во второй снизились почти в половине регионов.