Система показателей кадровой безопасности регионов

Введение. В современной парадигме региональной экономики человеческий капитал утвердился как ключевой фактор устойчивого развития и национальной безопасности. Современные исследования строятся на многоуровневом подходе, предполагающем анализ трудовых процессов и рисков на различных уровнях управления. На макроуровне (страновом) предметом анализа выступает обеспечение количественного и качественного воспроизводства трудовых ресурсов страны, что напрямую влияет на устойчивость национальной экономики и демографическую динамику. На мезоуровне (региональном и отраслевом) ключевое внимание уделяется сбалансированности региональных и отраслевых рынков труда, предупреждению депопуляции и сохранению критически важных профессиональных компетенций, обеспечивающих устойчивое развитие территорий. На микроуровне (уровне предприятия) кадровая безопасность рассматривается через призму сохранения и развития человеческого капитала, являющегося основой конкурентоспособности и устойчивости организаций в долгосрочной перспективе.

Анализ существующих систем индикаторов, представленных в научной литературе и государственной практике, показывает, что значительный массив информации уже аккумулирован на различных уровнях управления, однако эти данные не формируют целостной картины кадровой безопасности. Так, федеральные статистические наблюдения Росстата обеспечивают сбор базовых показателей по безработице, демографии, уровню образования и миграции населения. Эти данные в основном носят констатирующий характер и слабо увязаны с концепцией безопасности, практически не отражая качественные параметры трудового потенциала. Системы показателей Международной организации труда (МОТ) и Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), напротив, позволяют проводить межстрановые сопоставления по таким параметрам, как уровень участия в рабочей силе, продолжительность безработицы и распределение занятости. Однако они разрабатывались для международного уровня и не учитывают национальную, а тем более региональную специфику России.

Кадровая безопасность региона представляет собой сложную, многомерную категорию, отражающую состояние защищенности социально-экономической системы территории от угроз, связанных с дисбалансами в воспроизводстве, использовании и развитии человеческого потенциала. Формирование системы показателей кадровой безопасности регионов является междисциплинарной научно-практической задачей, интегрирующей подходы экономики труда, региональной экономики, социологии и стратегического управления. Эволюция теоретических взглядов на эту проблему демонстрирует переход от описания частных индикаторов к построению комплексных диагностических и прогностических моделей.

Изначально концепция кадровой безопасности формировалась в рамках микроэкономического подхода, где основным объектом исследования выступало отдельное предприятие. В работах основоположников отечественной школы управления персоналом, в частности А.Я. Кибанова, данная категория трактуется как стратегическое направление кадровой работы, ориентированное на сохранение и развитие человеческого капитала организации. Эту позицию развивает О.С. Волгина, акцентируя внимание на системном характере соответствующих управленческих практик [3].

Эволюция научных представлений привела к формированию более сложной, многоуровневой парадигмы. Современные исследователи, включая В.А. Фурсова, Н.В. Лазареву, Е.Н. Кущ и К.Г. Аветову, предлагают рассматривать кадровую безопасность как комплексную систему социально-трудовых отношений [12]. В данной системе взаимодействуют разноуровневые субъекты - от отдельного работника и работодателя до государственных и общественных институтов. Функциональное назначение этой системы заключается в устранении негативных воздействий персонала на хозяйственную деятельность субъекта через выбор и применение адекватного инструментария управления. Такой подход обеспечивает не только оперативную эффективность использования человеческих ресурсов, но и создает условия для устойчивого развития предприятия в стратегической перспективе.

На мезоуровене объектом кадровой безопасности выступает уже не персонал отдельной организации, а все трудоспособное население региона, его интеллектуальный и трудовой потенциал. В исследовании С.Н. Митякова, М.В. Ширяева, Н.Н. Яковлевой, Ц. Чжао [9] подчеркивается, что кадровая безопасность региона представляет собой процесс предотвращения негативных воздействий на экономическую безопасность через минимизацию рисков и угроз, связанных с человеческими ресурсами, интеллектуальным потенциалом и состоянием трудовых отношений. Авторами предлагается системный подход к оценке кадровых рисков через разработку комплексной системы индикаторов.

Дальнейшее развитие концепции представлено в работе Н.В. Боровских и Е.А. Кипервар [2], где авторы осуществляют детальный анализ сущности кадровой безопасности как структурного элемента экономической безопасности субъекта Российской Федерации. В исследовании рассматривается классификация угроз кадровой безопасности, а также методика оценки. Особое внимание уделяется характеристике внутренних и внешних угроз, их взаимосвязи и кумулятивному эффекту воздействия на региональную социально-экономическую систему.

Значительный вклад в разработку системы показателей кадровой безопасности внесла Е. В. Максютина, предложив комплексную методику оценки, включающую шесть ключевых проекций и двадцать четыре индикатора [8]. Данная система охватывает демографическую ситуацию, состояние рынка труда, уровень социального расслоения, образовательный потенциал, здоровье населения и развитие инновационно-цифровой среды. Такой многомерный подход позволяет осуществлять всесторонний мониторинг кадровой безопасности региона и выявлять узкие места в развитии человеческого потенциала.

Существующие методики оценки кадровой безопасности региона продолжают развиваться в направлении преодоления излишней универсальности. Актуальной задачей является разработка адаптивных систем показателей, учитывающих специфику конкретных регионов - их географические, демографические и экономические особенности.

В таблице 1 дано обобщение региональных подходов к мониторингу кадровой безопасности.

Таблица 1. Региональные подходы к кадровой безопасности: проекции и индикаторы

Сравнение существующих методик оценки кадровой безопасности региона показывает, что исследователи выработали целый спектр подходов – от универсальных моделей до адаптивных и отраслевых систем. Каждая из них имеет свои сильные стороны, определяемые целями и масштабом анализа, но при этом сохраняет и определенные ограничения, препятствующие комплексному применению на уровне современной региональной политики. Существующие методики концентрируются либо на универсальности и межрегиональной сопоставимости, либо на глубокой локальной и отраслевой адаптации, но практически не сочетают эти две задачи в единой системе. Унифицированные модели не учитывают индивидуальные особенности территорий, а локализованные подходы слабо сопоставимы между собой. Кроме того, большинство из них остаются статичными, не отражая динамику кадровых процессов и быстро меняющиеся контуры региональной экономики.

Методический подход к оценке кадровой безопасности региона. Кадровая безопасность региона представляет собой комплексную многомерную категорию, оценку которой целесообразно проводить на основе системы взаимосвязанных индикаторов, отражающих ключевые аспекты воспроизводства и использования человеческого капитала. Методологической основой исследования выступает системный подход, интегрирующий принципы экономики труда, региональной экономики и стратегического управления.

1. Структура кадровой безопасности региона. Кадровая безопасность региона рассматривается как состояние защищенности социально-экономической системы территории от угроз, связанных с дисбалансами в воспроизводстве, использовании и развитии человеческого потенциала. В структуре кадровой безопасности выделены четыре ключевые проекции (рисунок 1), образующие целостную систему диагностики и мониторинга.

Рисунок 1. Ключевые проекции кадровой безопасности

Демографическая проекция характеризует количественные аспекты воспроизводства трудовых ресурсов, включая естественное движение населения и миграционные процессы. Данная проекция отражает фундаментальные основы формирования человеческого капитала территории и определяет потенциальные возможности экономического развития.

Проекция «Труд и занятость» отражает сбалансированность спроса и предложения на рынке труда, соответствие структуры подготовки кадров потребностям экономики, позволяя оценить эффективность использования имеющегося трудового потенциала и выявить структурные дисбалансы в занятости населения.

Проекция «Уровень жизни» характеризует условия занятости, уровень доходов и качество трудовой жизни. Через данную проекцию оценивается социальная стабильность в регионе и определяются риски, связанные с деградацией человеческого капитала.

Проекция «Наука, образование и инновации» отражает способность региональной системы к развитию человеческого капитала и его трансформации в экономический рост. Эта проекция характеризует перспективные направления развития трудового потенциала и инновационную активность в регионе.

2. Система индикаторов. Авторская система индикаторов объединяет достоинства существующих подходов (структурную упорядоченность, межрегиональную сопоставимость) и опирается на принципы гибкости весов и интеграции данных различного происхождения (статистических, административных, социологических), обеспечивая комплексное и динамичное представление кадрового потенциала региона. Выбор индикаторов обусловлен их значимостью для характеристики состояния и развития кадрового потенциала, возможностью количественного измерения и доступностью данных. Система показателей ориентирована на проведение объективной диагностики кадровой безопасности и выявление узких мест в развитии человеческого капитала территории.

Авторская система показателей, представленная в таблице 2, является практическим инструментом оценки кадровой безопасности региона. Она включает единую методику расчета и опирается на открытые, верифицируемые данные Росстата. Структура системы выстроена в строгом соответствии с четырьмя выделенными проекциями (демографическая; труд и занятость; уровень жизни; наука, образование и инновации), каждая из которых оценивается тремя взаимодополняющими индикаторами. Это позволяет оценить явление с разных сторон, повышая достоверность оценки и минимизируя риски ошибочных выводов, основанных на единичном показателе. Подход отражает целостное и структурированное отражение состояния человеческого капитала.

Таблица 2.

Система индикаторов кадровой безопасности региона

Продолжение таблицы 2.

Результаты апробации методики. Апробация разработанной системы индикаторов проведена на примере регионов Приволжского федерального округа (ПФО) за период с 2015 по 2023 год и включает три последовательных этапа: анализ динамики отдельных индикаторов, расчет обобщенных индексов четырех ключевых проекций кадровой безопасности, расчет общего интегрального индекса кадровой безопасности.

3.1 Анализ динамики индикаторов кадровой безопасности. На рисунках 2–13 представлена визуализация динамики каждого из двенадцати показателей, что позволит выявить как долгосрочные тренды, так и реакцию субъектов на кризисные события.

Рисунок 2. Коэффициент естественного прироста на 1000 человек населения

Источник: составлено автором

Рисунок 3. Коэффициент миграционного прироста на 1000 человек населения

Источник: составлено автором

Рисунок 4. Коэффициент демографической нагрузки

Источник: составлено автором

Рисунок 5. Уровень безработицы, %

Источник: составлено автором

Рисунок 6. Население в трудоспособном возрасте, %

Источник: составлено автором

Рисунок 7. Коэффициент оборота рабочей силы, %

Источник: составлено автором

Рисунок 8. Коэффициент бедности, %

Источник: составлено автором

Рисунок 9. Темп прироста реальных денежных доходов, %

Источник: составлено автором

Рисунок 10. Коэффициент фондов

Источник: составлено автором

Рисунок 11. Доля выпускников, завершивших обучение по образовательным программам бакалавриата, специалитета и магистратуры в общей численности на 1000 населения

Источник: составлено автором

Рисунок 12. Численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками на 1000 населения

Источник: составлено автором

Рисунок 13. Доля исследователей со степенями в общей численности исследователей, %

Источник: составлено автором

Анализ рисунка 2 выявляет в ПФО общую тенденцию к депопуляции, резко усилившуюся в 2021 ‑ последствия пандемии COVID-19. Глубокая убыль показателя наблюдается в Пензенской области, что связано с регрессивной возрастной структурой населения. Татарстан демонстрирует наилучшие значения в ПФО, достигая положительных значений в отдельные периоды. После 2021 года наметилась общая стабилизация, указывающая на наличие адаптационного потенциала.

Динамика коэффициента миграционного прироста (рисунок 3), характеризуется устойчивой поляризацией с краткосрочными кризисными аномалиями, которые в итоге усилили базовый тренд. Наблюдается стабильный приток населения в Республику Татарстан и хронический отток из большинства других субъектов, особенно из Кировской области

На рисунке 4, начиная с 2020 года, наблюдается тенденция к снижению коэффициента демографической нагрузки. Основной причиной является вступившая в силу пенсионная реформа, которая поэтапно повысила границу трудоспособного возраста. Одновременно с этим проявился эффект благоприятной демографической волны: в трудовой возраст активно входит относительно многочисленное поколение, родившееся в 2000-е годы. Наихудшее значение показателя демонстрирует Кировская область.

Динамика безработицы (рисунок 5), что после кризисного пика 2020-2021 годов, когда разрыв в безработице между регионами был максимален, произошло не только общее снижение показателя, но и его заметное нивелирование, что привело к сокращению дифференциации в округе. Татарстан характеризуется самым низким уровнем безработицы в ПФО, демонстрируя высокую стабильность и устойчивость к кризисным шокам.

Анализ рисунка 6 выявляет устойчивую положительную динамику доли населения в трудоспособном возрасте, что служит фундаментальной причиной улучшения других ключевых индикаторов: снижения коэффициента демографической нагрузки и уровня безработицы.

Коэффициент оборота рабочей (рисунок 7) в большинстве регионов Приволжского федерального округа демонстрировал относительно стабильную динамику вплоть до 2019 года, после чего последовал выраженный рост, пик которого пришелся на 2020-2021 годы. Этот всплеск, вероятно, был спровоцирован кризисными явлениями на рынке труда, связанными с пандемией.

Анализ рисунка 8 демонстрирует общую для ПФО положительную динамику снижения уровня бедности, которая заметно ускорилась в 2020-2021 годах. При этом республики Марий Эл, Мордовия и Чувашия формируют устойчивую группу с наихудшими значениями данного индикатора. Основной причиной служат именно аграрная специализация и значительная доля сельского населения.

Из рисунка 9 видно, что восстановление темпов прироста реальных доходов в ПФО, начавшееся после 2021 года, происходило на фоне долгосрочных последствий более ранних потрясений. Так, показатели в начальный период (2015-2016 гг.) связаны с влиянием экономического кризиса 2014 года, за которым последовала фаза относительной стабилизации.

На рисунке 10 можно выделить группу регионов, у которых значение коэффициента фондов остается стабильным на протяжении всего периода (Оренбургская область, Саратовская область и тд.), тренд к сокращению социального неравенства наблюдается в республике Башкортостан, Татарстане и Пермском крае.

Динамика доли выпускников (рисунок 11) демонстрирует устойчиво отрицательный характер. На конец рассматриваемого периода наблюдается сближение траекторий регионов, что может отражать влияние единой федеральной образовательной политики.

Относительное число исследователей (рисунок 12) носит устойчивый характер во всех регионах ПФО. С большим отрывом здесь лидирует Нижегородская область, которая имеет значительный научно-технологический потенциал.

Большинство регионов демонстрируют стабильную динамику доли остепененных научных исследователей. , что говорит об устойчивом балансе в возрастной и квалификационной структуре их научных коллективов. Республика Марий Эл и Оренбургская область, имея низкую общую численность научных кадров (рисунок 13), показывают высокие значения рассматриваемого индикатора. Научный сектор здесь, вероятно, представлен небольшим, но давно сформировавшимся и высоко аттестованным сообществом исследователей, в таких условиях каждый ученый со степенью представляет значительную долю, что и формирует высокий процент.

3.2 Комплексный анализ кадровой безопасности. На основе динамики двенадцати частных индикаторов для каждого региона ПФО были рассчитаны обобщенные индексы по четырем проекциям кадровой безопасности. Для обеспечения сопоставимости разнородных показателей, измеряемых в разных единицах и, что критически важно, имеющих противоположную направленность влияния на общую оценку, все индикаторы были предварительно разделены на две группы: «прямые» индикаторы, рост значений которых положительно характеризует кадровую безопасность, и «обратные» индикаторы, рост значений которых свидетельствует об усилении угроз. Для приведения всех показателей к единой безразмерной шкале от 0 (наихудшее состояние) до 1 (наилучшее состояние) применялась нормализация по методу «минимум-максимум» в зависимости от типа индикатора: y=(x-xmin)/(xmax-xmin) для «прямых» индикаторов и y=(xmax-x)/(xmax-xmin) для «обратных» индикаторов, где x – исходное значение индикатора, xmin и xmax – его минимальное и максимальное значение среди всех регионов ПФО за отчетный год соответственно.

Таблица 3

Интегральные индексы ключевых проекций кадровой безопасности регионов ПФО, 2023

Демографическая проекция. Абсолютным лидером является Республика Татарстан, что свидетельствует о наиболее благоприятных условиях воспроизводства человеческого капитала. Этот результат закономерно вытекает из комплексного воздействия факторов: относительно высокого естественного прироста, обусловленного более молодой возрастной структурой и эффективной семейной политикой, а также устойчивого миграционного притока, подкрепленного экономическими возможностями. На противоположной стороне ‑ Кировская область, демонстрирующая признаки затяжного демографического кризиса. Низкие значения индекса являются следствием глубокой естественной убыли населения из-за стареющей возрастной структуры и хронического миграционного оттока трудоспособного населения в более развитые регионы.

Проекция «Труд и занятость». Наиболее сбалансированная ситуация на рынке труда наблюдается в Самарской области. Высокие значения индекса, вероятно, отражают эффективное взаимодействие системы профессионального образования с потребностями реального сектора экономики, а также относительно низкий уровень безработицы. Низкое значение индекса в Кировской области является логическим продолжением ее демографических проблем. Сокращение численности и старение трудоспособного населения ведут к дефициту кадров по ключевым специальностям и снижению экономической активности. Одновременно это указывает на структурные диспропорции в экономике, неспособной создавать достаточное количество качественных рабочих мест для удержания населения.

Проекция «Уровень жизни». Лидерство Удмуртской Республики при средних показателях по другим проекциям позволяет предположить, что в этом регионе сложилась относительно эффективная модель социальной поддержки и перераспределения доходов, нивелирующая остроту социальных рисков. При этом сравнительно низкое значения индекса у такого экономически развитого субъекта как Нижегородская область выявляет серьезную проблему. Это может быть следствием высокой дифференциации доходов, роста стоимости жизни в крупных городах и наличия значительного слоя населения с доходами вблизи границы бедности.

Проекция «Наука, образование и инновации». Лидерство Республики Татарстан закономерно и подтверждает статус научно-образовательного и инновационного центра в ПФО. Высокие значения индекса являются результатом долгосрочных инвестиций в развитие университетов, научно-исследовательских институтов и высокотехнологичных производств, которые формируют спрос на квалифицированные кадры. Критически низкие значения в Пермском крае указывают на слабую интеграцию науки, образования и реальной экономики, что создает долгосрочные риски технологического отставания и утечки наиболее талантливой молодежи.

3.3 Интегральный индекс кадровой безопасности. Для получения обобщенной оценки уровня кадровой безопасности региона был рассчитан сводный интегральный индекс кадровой безопасности (ИКБ). Индекс представляет собой среднее арифметическое значений четырех проекций (демографической, «Труд и занятость», «Уровень жизни», «Наука, образование и инновации») для каждого субъекта. Расчет позволил получить единую количественную оценку и ранжировать регионы по уровню кадровой безопасности, рисунок 14.

Рисунок 14. Ранжирование регионов по уровню кадровой безопасности

Источник: составлено автором

Ранжирование регионов ПФО по интегральному индексу кадровой безопасности (рисунок 14) наглядно демонстрирует глубокую внутреннюю дифференциацию ПФО: Республика Татарстан уверенно лидирует с наиболее сбалансированным профилем, тогда как Кировская область занимает последнюю позицию, что свидетельствует о комплексном кризисе ее человеческого потенциала. Существенный разрыв между лидерами и аутсайдерами визуализирует масштаб неравенства и подтверждает необходимость перехода к строго адресной политике, основанной на типологии выявленных дисбалансов каждого конкретного региона.

Заключение. Таким образом, в результате исследования разработана система индикаторов для оценки уровня кадровой безопасности региона. Система четыре ключевые проекции кадровой безопасности: «Демография», «Труд и занятость», «Уровень жизни» и «Наука, образование и инновации», каждая из которых оценивается через три взаимодополняющих индикатора, что позволяет минимизировать риски ошибочных выводов на основе единичного показателя и обеспечить целостное структурированное отражение состояния человеческого капитала.

Практическая значимость работы заключается в возможности перехода от реактивного реагирования к проактивному стратегическому управлению человеческим капиталом на основе объективной диагностики. Таким образом, цель исследования достигнута: разработан и апробирован методический подход, позволяющий проводить комплексную, сопоставимую и адаптивную оценку кадровой безопасности региона. Дальнейшее развитие работы может быть связано с тиражированием предложенной системы для мониторинга и прогнозирования кадровых рисков в других федеральных округах.