Система показателей кадровой безопасности регионов
Колоскова Е.М.1 
1 Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева, Нижний Новгород, Россия
Скачать PDF | Загрузок: 5
Статья в журнале
Экономическая безопасность (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Том 9, Номер 1 (Январь 2026)
Аннотация:
В условиях усиления геополитической напряженности и перехода к новой модели экономического развития обеспечение кадровой безопасности регионов становится критически важным элементом национальной безопасности. Целью данного исследования является разработка методического подхода к комплексной оценке кадровой безопасности региона. В работе использован системный подход, интегрирующий методы экономики труда, региональной экономики и стратегического управления. Определены ключевые проекции развития кадрового потенциала: демографическая, профессионально-квалификационная, социально-трудовая и образовательно-инновационная, отражающие, по мнению автора, необходимый и достаточный минимум для оценки кадровой безопасности региона. Каждая из проекций содержит три индикатора, совокупность которых позволяет измерять уровень экономической безопасности в соответствующей сфере без избыточных данных. Таким образом, в работе сформирована системы показателей из двенадцати индикаторов, ориентированной на проведение объективной диагностики состояния человеческого капитала территории, которая может быть востребована руководством региона. Научная новизна исследования заключается в разработке адаптивной системы показателей, сочетающей структурную упорядоченность, межрегиональную сопоставимость и учет различных аспектов кадровой безопасности.
Ключевые слова: кадровая безопасность, региональная экономика, человеческий капитал, система индикаторов, трудовой потенциал
JEL-классификация: E24, J24, O15
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
|
Автор(ы)
|
Проекции /
аспекты
|
Ключевые
индикаторы
|
|
Е. В. Максютина [8]
|
Межрегиональный мониторинг. 6 проекций:
демография; рынок труда; социальная сфера; образование; здоровье;
инновации/цифровизация
|
миграционное сальдо; безработица,
коэффициент напряженности; бедность/Джини; и тд.
|
|
Н. В. Боровских, Е. А. Кипервар [2]
|
Регион в системе экономической
безопасности. Проекции: демография и миграция; занятость; качество трудового
потенциала; институциональная среда; социальные риски
|
рождаемость/старение; безработица/напряженность;
образование/квалификация; управленческие индикаторы; бедность/неравенство
|
|
О. С. Надежина,, Е. А. Кульчицкая, В. Ф.
Савекин [10]
|
Проекции с добавлением
институционально-правового аспекта и калибровки весов/порогов
|
сводный индекс; удельные веса по блокам;
пороги
|
|
Н. Н. Карзаева, Л. В. Давыдова [5]
|
Информационное обеспечение региональной
оценки.
|
каталоги индикаторов угроз (дефицит,
миграция, качество занятости)
|
|
Рязанова О.А., Тимин А.Н., Котанджян А.В.
[11]
|
Связь социальной и кадровой безопасности
региона (взаимное влияние)
|
критерии социально-кадровой
безопасности; риск-оценка регионального развития
|
|
Н. В. Кузнецова, И. Г. Носырева [7]
|
Типология угроз кадровой безопасности
региона: демографические; социальные; институциональные угрозы
|
убыль/старение; правонарушения в сфере
труда; социальные риски
|
|
А. В. Котанджян [6]
|
Систематизация проекций и табличных
индикаторов в условиях цифровизации
|
рождаемость; участие в рабочей силе;
показатели рынка труда
|
|
Е. В. Каранина, Карзаева Н.Н. [4]
|
Риски кадровой безопасности и целевые
индикаторы программ. риско-ориентированные аспекты для региональной политики
|
показатели риска/уязвимости; целевые
индикаторы программ занятости и подготовки
|
|
А. Г. Атаева, Л.И. Мигранова [1]
|
Промышленная кадровая безопасность
регионов: отраслевые дефициты и территориальная дифференциация
|
напряженность по
отраслям и профгруппам; коэффициент замещения
|
|
С. Н. Митяков и соавт. [9]
|
Кадровая безопасность как фактор
экономической безопасности региона с отраслевой детализацией.
|
Индексы обеспеченности и напряженности
по отраслям; миграционный баланс сотрудников.
|
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
|
№
|
Индикатор
|
Пояснения
|
Методика
|
Источник
|
|
Демографическая проекция
| ||||
|
1.1
|
Коэффициент
естественного прироста на 1000 человек населения
|
Отражает
соотношение естественного прироста к среднегодовой численности населения.
Положительная величина индикатора свидетельствует о превышении рождаемости
над смертностью в регионе, а отрицательная – фиксирует факт естественной
убыли.
|
,
где Р – число родившихся, У – число умерших, – среднегодовая численность населения. |
Росстат. Регионы России. Социально-экономические показатели.
Раздел 2 -Население (2.13)
|
|
1.2
|
Коэффициент
миграционного прироста на 1000 человек населения
|
Отражает
соотношение миграционного прироста к среднегодовой численности населения.
Положительная величина свидетельствует о миграционном притоке на территорию,
а отрицательная – фиксирует факт миграционной убыли.
|
,
где П - число прибывших, В - число выбывших, - среднегодовая численность населения. |
Росстат. Регионы России. Социально-экономические показатели.
Раздел 2 -Население (2.19)
|
|
1.3
|
Коэффициент
демографической нагрузки
|
Показывает сколько лиц нетрудоспособного возраста приходится
на 1000 человек трудоспособного возраста
|
,
– число детей – численность лиц в возрасте старше трудоспособного – численность населения в трудоспособном возрасте |
Росстат. Регионы России. Социально-экономические показатели.
Раздел 2 -Население (2.6)
|
|
Труд и занятость
| ||||
|
2.1
|
Уровень безработицы, %
|
Дает
отношение численности безработных к численности рабочей силы (занятых и
безработных) соответствующей возрастной группы. Измерение экономической
активности населения осуществляется для лиц в возрасте от 15 до 72 лет.
|
·
,
· где U - численность безработных по методологии МОТ (человек). · L – численность экономически активного населения (рабочей силы) (человек) |
Росстат. Регионы России. Социально-экономические показатели.
Раздел 3 -Труд (3.15)
|
Продолжение таблицы 2.
|
2.2
|
Население
в трудоспособном возрасте, %
|
Показывает долю потенциальных работников в регионе в общей
численности населения
|
– численность населения в трудоспособном возрасте – общая численность населения |
Росстат. Регионы России.
Социально-экономические показатели. Раздел 2 -Население (2.5)
|
|
2.3
|
Коэффициент оборота рабочей силы, %
|
Характеризует интенсивность движения работников в регионе,
показывает, какая доля от общей численности работников была принята на работу
и выбыла с работы за год
|
· ,
· Где Чв - число принятых работников за период. Чп - число выбывших работников за период - среднегодовая численность занятых |
Росстат. Регионы России.
Социально-экономические показатели. Раздел 3 -Труд (3.3)
|
|
Уровень жизни
| ||||
|
3.1
|
Коэффициент
бедности, %
|
Показывает
долю населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума в
общей численности населения
|
– численность населения с доходами ниже прожиточного минимума – общая численность населения |
Росстат. Регионы России. Социально-экономические показатели.
Раздел 6 –Уровень жизни населения (4.19)
|
|
3.2
|
Темп прироста реальных денежных доходов, %
|
·
Показывает, как изменились реальные
доходы населения в текущем периоде по сравнению с предыдущим. Положительное значение: доходы растут быстрее инфляции.
· Отрицательное значение: инфляция обгоняет рост доходов |
,
где Урд - реальные денежные доходы населения по субъектам в % к предыдущему году |
Росстат. Информационно-аналитические материалы. Денежные
доходы и расходы населения
|
|
3.3
|
Коэффициент фондов, раз
|
Показывает
степень социального расслоения. Он определяет, во сколько раз средний уровень
денежных доходов 10% населения с самыми высокими доходами превышает средний
уровень денежных доходов 10% населения с самыми низкими доходами
|
,
- среднедушевой доход 10% населения с самыми высокими доходами - среднедушевой доход 10% населения с самыми низкими доходами |
Росстат, официальная статистика. Раздел: население,
распределение и дифференциация денежных доходов
|
|
Наука, образование и инновации
| ||||
|
4.1
|
Доля выпускников, завершивших обучение по образовательным
программам бакалавриата, специалитета и магистратуры в общей численности на
1000 населения
|
Показывает сколько новых специалистов с высшим образованием
производит регион в расчете на 1000 человек своего населения за один год
|
,
где Вбак – численность лиц, успешно завершивших освоение программ бакалавриата за отчетный период Вспец – численность лиц, успешно завершивших освоение программ специалитета за отчетный период Вмаг – численность лиц, успешно завершивших освоение программ магистратуры за отчетный период – среднегодовая численность населения региона |
Форма № ВПО-1 «Сведения об
организации, осуществляющей образовательную деятельность по образовательным
программам высшего образования – программам бакалавриата, специалитета и
магистратуры».
|
|
4.2
|
Численность персонала, занятого научными исследованиями и
разработками на 1000 населения
|
Показывает кадровый потенциал
науки
|
,
где – численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками – среднегодовая численность населения региона |
Росстат. Регионы России. Социально-экономические показатели.
Раздел 19 – Наука и инновации (19.2).
|
|
4.3
|
Доля исследователей со степенями в общей численности
исследователей, %
|
Измеряет
уровень квалификации и научной зрелости кадрового состава исследователей в
регионе, отражает удельный вес научных работников, подтвердивших свою
квалификацию и получивших высшую научную аттестацию в форме ученой степени.
|
,
· Ик – численность исследователей, имеющих ученые степени кандидатов наук · Ид – численность исследователей, имеющих ученые степени докторов наук · Иобщ – общая численность всех исследователей (включая тех, кто не имеет ученой степени) |
Росстат. Регионы России. Социально-экономические показатели.
Раздел 19 – Наука и инновации (19.6)
|
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.
В таблице 3 представлены интегральные индексы по четырем проекциям для регионов ПФО за 2023 год.Таблица 3
Интегральные индексы ключевых проекций кадровой безопасности регионов ПФО, 2023
|
Регион
|
Демография
|
Труд и занятость
|
Уровень жизни
|
Наука, образование
и инновации
|
|
Республика
Башкортостан
|
0,688
|
0,696
|
0,431
|
0,313
|
|
Республика Марий Эл
|
0,593
|
0,234
|
0,449
|
0,414
|
|
Республика Мордовия
|
0,543
|
0,748
|
0,438
|
0,382
|
|
Республика Татарстан
|
0,936
|
0,559
|
0,676
|
0,506
|
|
Удмуртская Республика
|
0,444
|
0,378
|
0,725
|
0,303
|
|
Чувашская Республика
|
0,477
|
0,605
|
0,680
|
0,301
|
|
Пермский край
|
0,493
|
0,445
|
0,481
|
0,151
|
|
Кировская область
|
0,231
|
0,079
|
0,483
|
0,199
|
|
Нижегородская область
|
0,439
|
0,617
|
0,354
|
0,488
|
|
Оренбургская область
|
0,357
|
0,556
|
0,452
|
0,366
|
|
Пензенская область
|
0,343
|
0,643
|
0,591
|
0,171
|
|
Самарская область
|
0,654
|
0,754
|
0,427
|
0,307
|
|
Саратовская область
|
0,453
|
0,675
|
0,406
|
0,437
|
|
Ульяновская область
|
0,341
|
0,475
|
0,531
|
0,286
|
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.
Источники:
2. Боровских Н.В., Кипервар Е.А. Кадровая безопасность как элемент экономической безопасности региона // Омский научный вестник. – 2018. – № 2. – c. 122-126. – doi: 10.25206/2542-0488-2018-2-122-127.
3. Волгина О.С. Совершенствование кадровой политики коммерческого предприятия // Молодой ученый. – 2016. – № 11(115). – c. 639-642.
4. Каранина Е.В., Карзаева Н.Н. Риски кадровой безопасности региона и направления их нивелирования в сфере образовательной деятельности // Проблемы анализа риска. – 2024. – № 1. – c. 24-32.
5. Карзаева Н.Н., Давыдова Л.В. Информационное обеспечение оценки региональной кадровой безопасности // Проблемы анализа риска. – 2019. – № 3. – c. 42-51. – doi: 10.32686/1812-5220-2019-16-3-42-51.
6. Котанджян А.В. Кадровая составляющая экономической безопасности региона в контексте цифровой трансформации // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2021. – № 12(120). – c. 12-17. – doi: 10.36871/ek.up.p.r.2021.12.06.002.
7. Кузнецова Н.В., Носырева И.Г. Виды и структура угроз кадровой безопасности региона // Известия Иркутской государственной экономической академии. – 2013. – № 2. – c. 48-52.
8. Максютина Е.В. Обеспечение кадровой безопасности региона (на примере Республики Татарстан) // Региональный экономический журнал. – 2022. – № 2(33). – c. 64-74.
9. Митяков С.Н., Ширяев М.В., Яковлева Н.Н., Чжао Ц. Кадровая безопасность как один из ключевых факторов экономической безопасности региона // Экономическая безопасность России: проблемы и перспективы: Материалы II Международной научно-практической конференции. Нижний Новгород, 2014. – c. 216-221.
10. Надежина О.С., Кульчицкая Е.А., Савекин В.Ф. Уточнение методического подхода к оценке кадровой безопасности региона на примере СЗФО // Вестник Академии знаний. – 2025. – № 4(69). – c. 378-384.
11. Рязанова О.А., Тимин А.Н., Котанджян А.В. Взаимосвязь кадровой и социальной безопасности региона на примере Кировской области // Проблемы анализа риска. – 2022. – № 3. – c. 10-21. – doi: 10.32686/1812-5220-2022-19-3-10-21.
12. Фурсов В.А., Лазарева Н.В., Кущ Е.Н., Аветова К.Г. Кадровая безопасность предприятия: подходы, диагностика, направления совершенствования // Вестник Алтайской академии экономики и права. – 2020. – № 4-2. – c. 270-276. – doi: 10.17513/vaael.1083.
Страница обновлена: 16.03.2026 в 12:41:16
Download PDF | Downloads: 5
The system of regions' personnel security indicators
Koloskova R.M.Journal paper
Economic security
Volume 9, Number 1 (January 2026)
Abstract:
Amid increasing geopolitical tensions and the transition to a new model of economic development, ensuring the regional personnel security is becoming a critically important element of national security. The article aims to develop a methodological approach to a comprehensive assessment of the region's personnel security. The article uses a systematic approach that integrates methods of labor economics, regional economics and strategic management. The article identifies the key projections for the development of human resources (demographic, professional and qualification, social and labor, and educational and innovative ones), reflecting the necessary and sufficient minimum for assessing the region's personnel security. Each of the projections contains three indicators, the totality of which makes it possible to measure the level of economic security in the relevant area without excessive data. Thus, the article develops a system consisting of twelve indicators aimed at conducting objective diagnostics of the human capital of the territory, which may be in demand by the leadership of the region. The scientific novelty of the research lies in the development of an adaptive system of indicators that combines structural consistency, inter-regional comparability and consideration of various aspects of personnel security.
Keywords: personnel security, regional economy, human capital, indicator system, labor potential
JEL-classification: E24, J24, O15
References:
Ataeva A.G., Migranova L.I. (2024). Problems and Priorities of Personnel Security in the Industry of the Russian Regions. Upravlencheskiy uchet. (11). 25-35.
Borovskikh N.V., Kipervar E.A. (2018). Human resources security as an element of economic security in region. Omsk scientific bulletin. (2). 122-126. doi: 10.25206/2542-0488-2018-2-122-127.
Fursov V.A., Lazareva N.V., Kusch E.N., Avetova K.G. (2020). Personnel security of the enterprise: approaches, diagnostics, directions of improvement. Bulletin of the Altai Academy of Economics and Law. (4-2). 270-276. doi: 10.17513/vaael.1083.
Karanina E.V., Karzaeva N.N. (2024). RISKS OF PERSONNEL SECURITY IN THE REGION AND THE DIRECTION OF THEIR LEVELING IN THE FIELD OF EDUCATIONAL ACTIVITY. Problemy analiza riska. 21 (1). 24-32.
Karzaeva N.N., Davydova L.V. (2019). Information Support Evaluation of Regional Personnel Security. Problemy analiza riska. 16 (3). 42-51. doi: 10.32686/1812-5220-2019-16-3-42-51.
Kotandzhyan A.V. (2021). The Personnel Component of the Economic Security of the Region in the Context of Digital Transformation. Ekonomika i upravlenie: problemy, resheniya. 6 (12(120)). 12-17. doi: 10.36871/ek.up.p.r.2021.12.06.002.
Kuznetsova N.V., Nosyreva I.G. (2013). Types and Structure of Threats to Personnel Security in the Region. Izvestiya Irkutskoy gosudarstvennoy ekonomicheskoy akademii. (2). 48-52.
Maksyutina E.V. (2022). Ensuring the personnel security of the region (on the example of the Republic of Tatarstan). Regionalnyy ekonomicheskiy zhurnal. (2(33)). 64-74.
Mityakov S.N., Shiryaev M.V., Yakovleva N.N., Chzhao Ts. (2014). Personnel security as one of the key factors of economic security of the region Russia's economic security: problems and prospects. 216-221.
Nadezhina O.S., Kulchitskaya E.A., Savekin V.F. (2025). Clarifying the Methodological Approach to Assessing the Personnel Security of a Region Using the Example of the Regions of the Northwestern Federal District. Vestnik Akademii znaniy. (4(69)). 378-384.
Ryazanova O.A., Timin A.N., Kotandzhyan A.V. (2022). Interrelation of Personnel and Social Security of the Region on the Example of the Kirov Region. Problemy analiza riska. 19 (3). 10-21. doi: 10.32686/1812-5220-2022-19-3-10-21.
Volgina O.S. (2016). Improving the personnel policy of a commercial enterprise. The young scientist. (11(115)). 639-642.