Russian Journal of Labour Economics Russian Journal of Labour Economics Экономика труда 2410-1613 2412-8929 BIBLIO-GLOBUS Publishing House 126944 10.18334/et.13.10.126944 GLNWEZ Articles Статьи Research Article Multidimensional statistical analysis of labor productivity in agricultural sectors of Russian regions Многомерный статистический анализ производительности труда в отраслях сельского хозяйства регионов Российской Федерации https://orcid.org/0000-0002-8460-03827799-9141 Parshukov Denis Viktorovich Паршуков Денис Викторович

доцент кафедры jрганизации и экономики сельскохозяйственного производства, заместитель директора Института экономики и управления АПК

 parshukov83@mail.ru Krasnoyarsk State Agrarian University Красноярский государственный аграрный университет 31 10 2026 13 10 VOL 13, NO10 (2026) ТОМ 13, №10 (2026) 1603 1622 16 09 2026 18 10 2026 Copyright ©; 2026, Parshukov D.V. Copyright ©; 2026, Паршуков Д.В. 2026 Parshukov D.V. Паршуков Д.В. https://1economic.ru/lib/126944

The article aims to establish statistical patterns and factors determining differences in labor productivity in agricultural organizations of the constituent entities of the Russian Federation. Based on data from the Federal State Statistics Service for 2020-2024, a multidimensional classification of regions was carried out using methods of descriptive statistics, quartile analysis and an algorithm for constructing statistical decision trees. Based on the results, groups of regions with relatively high, medium and low productivity were compiled, and thresholds for factor characteristics were determined. It has been established that the primary factor in the current interregional differentiation is the stock of labor, and investment activity in combination with energy availability is crucial for classifying a region as a leader in labor productivity in agriculture. It has been revealed that the high intensity of the use of working time does not ensure a competitive level of productivity, and a significant part of the investments is directed to replace retiring funds. The results obtained can serve as a factual basis for the development of differentiated measures of state support for the technical modernization of agricultural production.

Целью исследования являлось установление статистических закономерностей и факторов, определяющих различия производительности труда в сельскохозяйственных организациях субъектов Российской Федерации. На основе данных Федеральной службы государственной статистики за 2020-2024 годы с применением методов описательной статистики, квартильного анализа и алгоритма построения статистических деревьев решений проведена многомерная классификация регионов. По результатам составлены группы регионов со сравнительно высокой, средней и низкой производительностью, определены пороговые значения факторных признаков. Установлено, что первичным фактором сложившейся межрегиональной дифференциации выступает фондовооруженность труда, а решающее значение для отнесения региона к группе лидеров по производительности труда в сельском хозяйстве имеет инвестиционная активность в сочетании с энерговооруженностью. Выявлено, что высокая интенсивность использования рабочего времени не обеспечивает конкурентоспособного уровня производительности, а значительная часть инвестиций направляется на замещение выбывающих фондов. Полученные результаты могут служить фактологической основой для разработки дифференцированных мер государственной поддержки технической модернизации аграрного производства.

 labor productivity agriculture agricultural organizations regions stock ratio investments decision tree производительность труда сельское хозяйство сельскохозяйственные организации регионы фондовооруженность инвестиции дерево решений 1. Паршуков Д.В., Колоскова Ю.И., Шапорова З.Е. Демографические ограничения устойчивого развития сельских территорий Красноярского края // Гуманитарные, социально-экономические и общественные науки. – 2021. – № 11-1. – c. 71-75. – doi: 10.23672/b2988-3655-2501-m. 2. Дзарахова Б.Ю., Бостанова П.И. Анализ демографической ситуации Российской федерации // Естественно-гуманитарные исследования. – 2022. – № 6(44). – c. 80-83. 3. Морковкин Д.Е., Ряховский Д.И., Симагин Ю.А., Назарова Н.А. Экономические последствия депопуляции сельских территорий для развития аграрного сектора // Народонаселение. – 2025. – № 4. – c. 93-104. – doi: 10.24412/1561-7785-2025-4-93-104. 4. Красинец Е.С. Внешняя трудовая миграция в современном российском обществе: динамика и последствия // Народонаселение. – 2025. – № 3. – c. 61-73. – doi: 10.24412/1561-7785-2025-3-61-73. 5. Яник А.А., Попова С.М., Карпова С.Ф. Региональные рынки труда в России в новых условиях: проблемы и возможности выхода из «колеи развития» // ДЕМИС. Демографические исследования. – 2023. – № 4. – c. 165-182. – doi: 10.19181/demis.2023.3.4.10. 6. Герасимова Л.А. Трудовая миграция и эмиграция высококвалифицированных специалистов в России: проблемы и риски // Экономика и управление: научно-практический журнал. – 2025. – № 6(186). – c. 221-226. – doi: 10.34773/EU.2025.6.38. 7. Скворцов Е.А. Кадровый аспект внедрения робототехники в сельском хозяйстве // Аграрный вестник Урала. – 2016. – № 2(144). – c. 99-105. 8. Oztemel E., Gursev S. Literature review of Industry 4.0 and related technologies // Journal of Intelligent Manufacturing. – 2020. – № 1. – p. 127-182. – doi: 10.1007/s10845-018-1433-8. 9. Singh A., Madaan G., Hr S., Kumar A. Smart manufacturing systems: a futuristics roadmap towards application of industry // International Journal of Computer Integrated Manufacturing. – 2023. – № 3. – p. 411-428. – doi: 10.1080/0951192x.2022.2090607. 10. Bag S. et al. Industry 4.0 and supply chain sustainability: framework and future research directions // Benchmarking: An International Journal. – 2021. – № 5. – p. 1410-1450. – doi: 10.1108/BIJ-03-2018-0056. 11. Колесникова О.А., Маслова Е.В., Околелых И.В. Производительность труда в современной России: проблемы теории и практики учета и обеспечения роста // Социально-трудовые исследования. – 2025. – № 1(58). – c. 129-140. – doi: 10.34022/2658-3712-2025-58-1-129-140. 12. Трофимова Н.В., Мамлеева Э.Р., Сазыкина М.Ю., Шайхутдинова Г.Ф. Производительность труда в регионах Российской Федерации: сущность, факторы и резервы роста // Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. Серия: Экономика. – 2022. – № 2(40). – c. 111-121. – doi: 10.17122/2541-8904-2022-2-40-111-121. 13. Гафарова Е.А. Эконометрический анализ факторов роста производительности труда в субъектах Российской Федерации // Вопросы статистики. – 2021. – № 2. – c. 80-89. – doi: 10.34023/2313-6383-2021-28-2-80-89. 14. Акмаров П.Б., Абрамова О.В., Князева О.П. Инвестиции в цифровую экономику как фактор роста производительности труда в сельском хозяйстве // Научные труды Вольного экономического общества России. – 2019. – № 4. – c. 564-572. 15. Столярова О.А. Производительность труда в сельском хозяйстве Пензенской области // Региональная экономика: теория и практика. – 2015. – № 24(399). – c. 35-44. 16. Смирнова Е.А. Особенности и проблемы оценки производительности труда в сельском хозяйстве // Экономика труда. – 2019. – № 4. – c. 1317-1326. – doi: 10.18334/et.6.4.41343. 17. Бураева Е.В. Производительность труда в сельском хозяйстве агроориентированного региона: проблемы и факторы роста (на примере Орловской области) // Региональная экономика: теория и практика. – 2015. – № 37(412). – c. 44-57. 18. Петухова М.С., Коваль С.В. Прогноз потребности в высококвалифицированных кадрах аграрного сектора Новосибирской области в условиях нового технологического уклада // Международный сельскохозяйственный журнал. – 2022. – № 1(385). – c. 53-56. – doi: 10.55186/25876740_2022_65_1_53. 19. Барышникова Н.А., Киреева Н.А., Мартынович В.И. Дефицит кадров в сельском хозяйстве аграрных регионов России // Международный сельскохозяйственный журнал. – 2025. – № 6(408). – c. 720-726. – doi: 10.55186/25876740_2025_68_6_720. 20. Паршуков Д.В., Шапорова З.Е. Производительность труда и техническое оснащение сельского хозяйства Красноярского края // Вестник экономики и права. – 2026. – № 117. – c. 63-69.