Модель оценки устойчивости кадрового обеспечения агропромышленного комплекса

Введение. Современное состояние сельских территорий Российской Федерации характеризуется глубоким системным кризисом, в основе которого лежит не просто сокращение численности населения, а разрыв цепи воспроизводства человеческого капитала. Демографическая депопуляция, старение кадров, устойчивый отток молодёжи в урбанизированные зоны и деградация социальной инфраструктуры формируют самовоспроизводящийся «порочный круг» стагнации, в котором кадровое обеспечение агропромышленного комплекса (АПК) оказывается в условиях хронической неустойчивости [4, 7].

Как показывают исследования Т. Г. Нефёдовой и Н. В. Мкртчяна, миграционные потоки из сельской местности носят избирательный характер: в первую очередь уезжают молодые, образованные и социально активные граждане, что усугубляет дисбаланс возрастной и гендерной структуры оставшегося населения и снижает инновационную восприимчивость территорий [8]. Ю. А. Макурина подчёркивает, что именно утрата способности к воспроизводству трудовых ресурсов, а не недостаток финансирования или природных ресурсов, становится главным барьером устойчивого развития сельских регионов [3].

Традиционные подходы к оценке кадрового обеспечения АПК, основанные на усреднённых или компенсационных индикаторах, утрачивают валидность в таких условиях [12]. Они маскируют структурные точки коллапса и не позволяют выявить те базовые условия, без которых удержание квалифицированной рабочей силы в сельской местности невозможно независимо от уровня оплаты труда.

Между тем современные концепции устойчивого развития, закреплённые в Повестке дня ООН на период до 2030 года, настаивают на некомпенсируемости базовых условий – доступа к качественному образованию, здравоохранению, достойной работе и социальной защите [17]. Это требует перехода к пороговым (non-compensatory) моделям, в которых жизнеспособность системы определяется не средневзвешенными показателями, а выполнением минимального набора «must-have» условий.

Теоретической основой такого подхода служит синтез нескольких концепций: теории человеческого капитала; теории управления общими ресурсами; теории инноваций в АПК [13]; теории социального воспроизводства [18]; теории lifelong learning [15]. Этот подход позволяет рассматривать кадровое обеспечение не как пассивный фактор производства, а как динамическую систему компетенций, интегрирующую профессиональные, экологические, социальные и предпринимательские измерения [1, 5, 16].

В этих условиях возникает острый методологический дефицит: отсутствуют инструменты, способные одновременно диагностировать структурную неустойчивость кадрового обеспечения и отслеживать динамику изменений под влиянием государственной политики.

Цель настоящей статьи – разработать и эмпирически апробировать модель оценки устойчивости кадрового обеспечения АПК, основанную на принципе пороговых условий, и продемонстрировать её применимость для стратегического управления сельским развитием в условиях системного кризиса.

Результаты и обсуждение. В ответ на выявленный методологический дефицит в настоящей работе разработана оригинальная модель оценки устойчивости кадрового обеспечения агропромышленного комплекса – AGRI-CORE (Agricultural Workforce Capacity, Optimization and Resilience Evaluation). Модель основана на принципе незаменимости базовых условий жизнеспособности сельской территории, что соответствует современным концепциям устойчивого развития и позволяет избежать искажений, присущих компенсационным подходам.

Структура модели

Модель включает три уровня оценки:

1. Пороговый уровень (Must-Have) – проверка выполнения восьми обязательных условий жизнеспособности сельской территории. При невыполнении хотя бы одного из них система считается неустойчивой.

2. Интегральный уровень (AGRI-CORE) – расчёт индекса устойчивости на основе взвешенной суммы стандартизированных показателей. Рассчитывается только при выполнении всех восьми условий.

3. Трендовый уровень (AGRI-CORE-TI) – расчёт индекса динамических изменений, который позволяет отслеживать позитивные или негативные сдвиги в кадровом обеспечении АПК ежегодно, независимо от выполнения пороговых условий. Это даёт возможность оценить эффективность мер государственной поддержки даже в условиях системной неустойчивости.

Устойчивость кадрового обеспечения АПК возможна только при одновременном выполнении всех восьми условий (таблица 1).

Определение показателей

Валовой коэффициент охвата детей дошкольным образованием:

(1)

Обоснование порога. Соответствует международным стандартам ОЭСР и ЮНИСЕФ, согласно которым уровень охвата ниже 80% свидетельствует о недостаточной доступности дошкольного образования и угрожает гендерному равенству и удержанию молодых семей в сельской местности.

Плотность общеобразовательных организаций:

(2)

Обоснование порога. На основе норматива 85 мест на 100 детей, установленного для городов (Распоряжение Правительства РФ № 1683-р, [11]). Применение городского норматива к сельской местности обусловлено принципами социального равенства и устойчивого развития (ЦУР 4, 10).

При средней наполняемости сельской школы 190,8 учащихся (рассчитано на основе данных статистического сборника НИУ ВШЭ «Индикаторы образования 2025» [2]) и доле детей 6-17 лет 18% от сельского населения, минимальная потребность в образовательных учреждениях составляет 8,0 школ на 10 тыс. сельских жителей.

Таблица 1. Базовые условия устойчивости кадрового обеспечения АПК^{* [1]}

Плотность фельдшерско-акушерских пунктов:

(3)

Обоснование порога. Согласно СП 2.1.3.678-20 [9], фельдшерско-акушерский пункт может обслуживать до 2000 сельских жителей. Этот показатель является максимально допустимой нагрузкой, при которой обеспечивается только минимальная доступность первичной медпомощи. Однако для устойчивости системы и качественного оказания помощи необходимо учитывать: транспортную доступность (удалённость населённых пунктов), плотность населения (рассеянное сельское население), необходимость профилактических осмотров, риски в условиях ЧС и эпидемий.

Поэтому в модели используется не максимальный, а рекомендуемый норматив – 1 ФАП на 1500 жителей, что соответствует плотности 6,7 ФАПов на 10 тыс. сельчан. Этот уровень обеспечивает достаточный запас устойчивости, сокращает время доступа к медпомощи и способствует удержанию медицинских работников в сельской местности.

Плотность больничных организаций:

(4)

Обоснование порога. Согласно Приказу Минздрава РФ от 27.02.2016 №132н «О требованиях к размещению медицинских организаций...» [10], участковые больницы как базовые учреждения стационарной медицинской помощи предусматриваются для обслуживания населения численностью 5-20 тысяч человек (районные больницы – на 20-100 тыс. человек). Для обеспечения гарантированной доступности медицинской помощи в условиях сельской местности, характеризующейся низкой плотностью населения, протяженными транспортными маршрутами и ограниченной инфраструктурой, в модели применяется порог – 1 больница на 5 тысяч жителей. Данный уровень обеспечивает выполнение требований к оказанию специализированной медицинской помощи на уровне первичной специализированной и неотложной помощи.

Доля молодёжи 15-29 лет:

, (5)

где , , – численность населения в соответствующих возрастных группах.

Обоснование порога. Значение 15% выбрано как пороговая граница демографической устойчивости, основанная на анализе возрастной структуры сельского населения по данным переписей населения и статистики Росстата (2013-2023 гг.). В период наблюдения доля молодёжи в сельской местности колебалась в пределах 13,5-15,5%, при этом в большинстве регионов наблюдалась тенденция к её снижению. Уровень в 15% соответствует нижней границе устойчивого воспроизводства кадрового резерва, при которой возможно поддержание баланса между выбытием стареющего поколения и притоком молодых работников. Превышение этого уровня рассматривается как условие, способствующее удержанию молодёжи, развитию сельских территорий и формированию кадрового потенциала АПК.

Доля неформально занятых в АПК:

(6)

Обоснование порога. Уровень неформальной занятости в агропромышленном комплексе является критическим индикатором устойчивости кадрового обеспечения. По данным Международной организации труда (МОТ), в сельском хозяйстве мира доля неформальной занятости превышает 85% [14]. Однако в странах с высокоразвитыми аграрными системами этот показатель ниже 30% [19]. Учитывая специфику сельского хозяйства России – сезонный характер работ, миграционную занятость, экономические трудности малых предприятий – полное устранение неформальности невозможно. Тем не менее, превышение уровня 40% свидетельствует о системной уязвимости: снижается поступление в социальные фонды, растёт социальная неопределённость, ухудшается привлекательность труда для молодёжи. Порог 40% установлен как максимально допустимый уровень, при котором сохраняется потенциал для устойчивого воспроизводства кадрового резерва.

Подготовка кадров по направлению "сельское хозяйство":

(7)

Обоснование порога. Значение 70 тыс. чел./год установлено на основе анализа статистических данных за 2013-2023 гг. и соответствует среднему уровню подготовки кадров в период восстановления системы профессионального образования в АПК. Этот уровень отражает минимально устойчивый объём выпускников, необходимый для модернизации агропромышленного комплекса и поддержания кадрового потенциала сельских территорий.

Уровень заработной платы в АПК:

(8)

Обоснование порога. Установление порогового значения заработных плат в сельском хозяйстве на уровне 70% от средней по экономике основано на комплексном анализе международного опыта и эмпирических данных. В странах с устойчивым и конкурентоспособным аграрным сектором (Германия, Франция, Канада, США) фактическое соотношение заработных плат в сельском хозяйстве к средним по экономике стабильно находится в диапазоне 65-80%. Проведенные исследования выявили четкую корреляцию между уровнем оплаты труда и устойчивостью аграрного сектора. При падении соотношения ниже 60% наблюдаются системные негативные последствия: ускоренный отток трудоспособного населения, особенно молодежи, снижение привлекательности аграрных профессий, потеря кадрового потенциала отрасли.

Уровень 70% был выделен как критический порог по следующим причинам:

· Является медианным значением для стран с развитым АПК;

· Обеспечивает минимально необходимую конкурентоспособность аграрного труда на рынке занятости;

· Позволяет поддерживать базовый уровень жизни в сельской местности;

· Создает условия для воспроизводства квалифицированных кадров.

Алгоритм расчёта AGRI-CORE

Расчёт интегрального индекса устойчивости кадрового обеспечения АПК осуществляется в два этапа: проверка базовых условий устойчивости и расчёт значения индекса.

Перед расчётом интегрального индекса проверяется выполнение всех восьми обязательных условий (таблица 1). Устойчивость системы возможна только при одновременном выполнении всех условий.

Математически это выражается следующим образом:

, (9)

где:

– значение интегрального индекса в году t;

– i-й показатель из восьми базовых условий;

– допустимый диапазон значений;

– вес j-го показателя (определяется методом главных компонент);

– Z-стандартизированное значение j-го показателя;

j – индекс показателя в формуле суммирования.

Расчёт интегрального индекса

Нормализация показателей. Для устранения различий в масштабах и единицах измерения все показатели подвергаются Z-стандартизации:

, (10)

где:

– значение j-го показателя в году t;

– среднее значение j-го показателя за 2013-2023 гг.,

– стандартное отклонение.

Проверка на мультиколлинеарность. Для оценки мультиколлинеарности построена корреляционная матрица и рассчитаны значения коэффициента инфляции дисперсии (VIF). Результаты представлены в таблицах 2, 3. Результаты анализа выявили значимую мультиколлинеарность между показателями модели AGRI-CORE, что типично для комплексных социально-экономических систем.

Коэффициенты парной корреляции Пирсона показали: сильную обратную связь между показателями дошкольного и школьного образования ( и , r = -0,948), отражающую синхронную деградацию образовательной инфраструктуры; устойчивые прямые корреляции школьной сети с демографическими и экономическими показателями – , r = 0,862; – , r = 0,776). Эти взаимосвязи, подтвержденные высокими значениями VIF (22,3; 18,7; 9,2 соответственно), требуют содержательной интерпретации.

Таблица 2. Корреляционная матрица показателей модели AGRI-CORE [2]

Таблица 3. Значения коэффициента инфляции дисперсии (VIF) для показателей модели [3]

Выявленные корреляции отражают не прямые причинные связи, а комплексные социально-демографические процессы. Системная взаимозависимость объясняется тремя ключевыми механизмами:

1. Демографический спад ( ↓) ведет к сокращению сети образовательных учреждений ( ↓) через уменьшение бюджетного финансирования и потребности в услугах;

2. Деградация социальной инфраструктуры провоцирует отток населения и рост неформальной занятости ( ↑) вследствие сокращения рабочих мест;

3. Образовательные показатели выступают маркерами общего уровня развития территории, коррелируя с другими компонентами системы.

Для корректного анализа использован метод главных компонент (PCA), доказавший свою эффективность при работе с мультиколлинеарными данными. Результаты подтверждают обоснованность подхода:

· Первая главная компонента объясняет 89% дисперсии;

· Индекс KMO = 0,87 свидетельствует о высокой пригодности данных;

· Значимость теста Бартлетта (p<0,001) подтверждает наличие структурных взаимосвязей.

Таким образом, мультиколлинеарность в модели AGRI-CORE представляет не методологическую проблему, а отражение реальных системных взаимозависимостей на сельских территориях. Применение PCA позволяет трансформировать эту особенность в аналитическое преимущество, выявляя обобщенные факторы устойчивого развития через синтез взаимосвязанных показателей.

Определение весов. Веса определялись методом главных компонент на основе временных рядов показателей за 2013-2023 гг. Данные были Z-стандартизированы, построена корреляционная матрица, найдена первая главная компонента. Коэффициенты нагрузки на PC1 были нормализованы к сумме 1,00 и использованы в качестве весов (таблица 4). Расчёт выполнен в Python с использованием библиотек sklearn.decomposition и sklearn.preprocessing.

Таблица 4. Веса показателей в интегральном индексе AGRI-CORE [4]

В таблице 5 представлены значения всех восьми показателей модели, результат проверки выполнения базовых условий устойчивости и итоговое значение интегрального индекса AGRI-CORE для каждого года. Анализ показывает, что ни в один год в периоде 2013-2023 гг. не были выполнены все восемь условий устойчивости. Критическими ограничителями являются низкий охват дошкольным образованием, недостаточная плотность школ и высокая доля неформальной занятости в АПК. В результате, значение AGRI-CORE в каждый год равно 0,30, что соответствует низкому уровню устойчивости. Это свидетельствует о системной неустойчивости кадрового обеспечения АПК в России на протяжении всего анализируемого периода.

Как отмечалось ранее, модель AGRI-CORE включает два взаимодополняющих показателя: интегральный индекс устойчивости (AGRI-CORE) и трендовый индекс (AGRI-CORE-TI). Эти показатели выполняют различные функции в системе оценки кадрового обеспечения агропромышленного комплекса и позволяют получить комплексную картину как текущего состояния, так и динамики его изменения.

Таблица 5. Применение модели AGRI-CORE (2013-2023 гг.) [5]

Интегральный индекс (AGRI-CORE) представляет собой оценку устойчивости системы на момент времени t. Он рассчитывается по формуле взвешенной суммы стандартизированных показателей, но только при условии выполнения всех восьми базовых критериев. Этот подход соответствует пороговой логике устойчивости, согласно которой отсутствие хотя бы одного из необходимых условий (например, доступного дошкольного образования или адекватного уровня оплаты труда) делает невозможным удержание кадров в сельской местности, независимо от благополучия в других сферах.

Трендовый индекс (AGRI-CORE-TI), в свою очередь, предназначен для анализа динамики изменений в системе кадрового обеспечения АПК. Он рассчитывается ежегодно по единой формуле, независимо от выполнения пороговых условий, и позволяет отслеживать направление и интенсивность изменений в совокупности показателей.

Такое разделение позволяет решить две ключевые задачи управления:

§ Оценить текущее состояние системы – является ли она устойчивой (AGRI-CORE).

§ Оценить эффективность реализуемых мер – происходит ли позитивная динамика (AGRI-CORE-TI).

Трендовый индекс рассчитывается по той же формуле, что и интегральный, но без предварительной проверки выполнения базовых условий:

(11)

Применение двух индексов позволяет выявить четыре типовых сценария развития (таблица 6).

Таблица 6. Типовые сценарии развития системы кадрового обеспечения АПК на основе комбинированного анализа AGRI-CORE и AGRI-CORE-TI [6]

Анализ данных за 2013-2023 гг. показывает, что система кадрового обеспечения АПК РФ находится в третьем сценарии. Несмотря на то, что AGRI-CORE постоянно равен 0,30 (система неустойчива), AGRI-CORE-TI демонстрирует устойчивый рост с 0,04 в 2013 году до 0,29 в 2023 году (рисунок 1). Это свидетельствует о позитивных сдвигах в системе, которые, однако, не достигают критического порога для обеспечения устойчивости.

Рисунок 1. Значения трендового индекса AGRI-CORE-TI (2013-2023 гг.) [7]

Модель AGRI-CORE подтверждает: устойчивость кадрового обеспечения АПК в России в 2013-2023 гг. оставалась низкой. Ни в один год не были выполнены все базовые условия жизнеспособности сельской территории. Критическими ограничителями являются: низкий охват дошкольным образованием, недостаточная плотность школ, высокая доля неформальной занятости в АПК.

Заключение. Таким образом, модель AGRI-CORE служит комплексным инструментом мониторинга, позволяющим не только констатировать кризис, но и оценивать эффективность государственной политики в условиях системной неустойчивости. Модель может быть использована в системе государственного управления как инструмент выявления критических зон и оценки эффективности мер поддержки сельских территорий. На основе результатов применения модели возможно развитие типологии сельских территорий по уровням и типам кризиса кадрового обеспечения – от регионов с выраженной инфраструктурной деградацией до территорий с устойчивой, но угрожаемой демографической ситуацией. Такая типология позволит перейти от универсальных, «одинаковых для всех» программ к адресной, дифференцированной политике, учитывающей специфику каждого типа территории.

Кроме того, модель AGRI-CORE может стать основой для формирования системы раннего предупреждения о рисках утраты кадрового потенциала, а также для настройки целевых индикаторов национальных и региональных проектов в сфере АПК и сельского развития. В перспективе её можно интегрировать в цифровые платформы стратегического планирования, обеспечив тем самым переход от реактивного реагирования к опережающему управлению устойчивостью сельских территорий через обеспечение базовых условий жизнеспособности как предпосылки воспроизводства человеческого капитала.

[1] Таблица составлена на основе расчетов автора и обобщения приведённых в таблице нормативных и статистических источников

[2] Таблица составлена на основе расчетов автора

[3] Таблица составлена на основе расчетов автора

[4] Таблица составлена на основе расчетов автора

[5] Таблица составлена на основе расчетов автора

[6] Источник: составлено автором на основе логики модели AGRI-CORE и интерпретации комбинаций значений интегрального и трендового индексов

[7] Рисунок составлен на основе расчетов автора