Статистическое исследование трудового потенциала сельского хозяйства субъектов РФ Текст научной статьи по специальности «Социальная и экономическая география»

Выходные сведения статьи:

Русланова Т.В. Статистическое исследование трудового потенциала сельского хозяйства субъектов РФ // Региональное развитие: электронный научно-практический журнал. 2016. № 6(18). URL: https://regrazvitie.ru/statisticheskoe-issledovanie-trudovogo-potentsiala-selskogo-hozyaistva-subektov-rf/_

УДК 311

Статистическое исследование трудового потенциала сельского хозяйства субъектов РФ

©2016 Русланова Татьяна Владимировна1

магистрант

Самарский государственный экономический университет

E-mail: truslanova@mail.ru

В данной статье рассчитаниндекс трудового потенциала сельского хозяйства регионов РФ, на основе которого был определены регионы с самым высоким и низким уровнем развития трудового потенциала сельского хозяйства. А также проведена кластеризация субъектов РФ по условиям формирования и развития трудового потенциала сельского хозяйства, в результате которой регионы Российской Федерации были распределены между тремя кластерами. Анализ полученных результатов демонстрируют субъекты с наиболее благоприятными, неблагоприятными условиями для формирования трудового потенциала сельского хозяйства рассматриваемых регионов Российской Федерации. Статистическое исследование данного показателя необходимо для выбора того или иного сценария социально-экономического развития как Российской Федерации в целом, так и для каждого региона в отдельности.

Ключевые слова: агропромышленный комплекс, сельское хозяйство, индекс трудового потенциала, трудовые ресурсы, кластерный анализ.

Statistical research of labor potential of agriculture of the Russian Federation

©2016 Ruslanova Tatyana Vladimirovna

Undergraduate

Samara State University of Economics

E-mail: truslanova@mail.ru

In this article, the calculated index of labor potential of agriculture in the regions of the Russian Federation on the basis of which was identified regions with the highest and lowest level of development of labor potential of agriculture. As well as a clustering of constituent entities of the Russian Federation on conditions of formation and development of labor potential of agriculture, in which the regions were distributed between the three clusters. Analysis of the obtained results showed that subjects with the most favorable-pleasant, unfavorable conditions for the formation of labor potential of agriculture in the affected regions of the Russian Federation. A statistical study of this indicator is necessary for the choice of the scenario of socio-economic development of the Russian Federation as a whole and for each region separately.

Keywords: agriculture, the index of the labour potential, labour resources, cluster analysis.

1 Русланова Татьяна Владимировна - магистрант направления «Экономика», ФГБОУ ВО «Самарский государственный экономический университет» (Российская Федерация, 443090, г. Самара, ул. Советской Армии, 141)

В настоящее время остро стоит проблема, связанная с дальнейшим сценарием развития и нарастанием объемов производства сельскохозяйственной продукции. Эта проблема обусловлена рядом причин, основной из которых является специфичность данной отрасли. Исходя из того, что важнейшей задачей аграрного сектора экономики является обеспечение продовольственной безопасности страны, возникает необходимость в повышении уровня экономической эффективности сельского хозяйства, то есть эффективного использования земельных, трудовых и иных ресурсов, задействованных в процессе производства продукции сельского хозяйства. Из этого следует, что одним из ключевых факторов, способствующих развития и процветанию данной отрасли АПК, является труд, представляющий собой затраты человеческих ресурсов, необходимых для производства определенного объема того или иного вида продукции. Таким образом, труд является источником устойчивого функционирования не только сельского хозяйства, но и других отраслей АПК. В силу того, что именно люди, обладающие соответствующими подготовкой, личными и деловыми качествами, могут изменить кризисную ситуацию, динамику производства, создать новые принципы управления [2, с. 84].

Поэтому на сегодняшний день развитие сельского хозяйства неразрывно связано с изучением наиболее важной составляющей экономического развития страны - трудового потенциала. В экономической литературе нет четкого единого подхода к определению и исследованию трудового потенциала сельского хозяйства. Исходя из этого, большинство исследователей выполняют расчет индекса развития трудового потенциала на основе методики исчисления индекса человеческого развития (ИЧР). ИЧР используются для межстрановых и межрегиональных сопоставлений, характеризующий уровень развития населения каждого рассматриваемого субъекта.

Индекс развития трудового потенциала аналогичен индексу человеческого развития, разница заключается в том, что данный индекс оценивает находящиеся в распоряжение и возможные резервы трудовых ресурсов.С учетом корректировки авторами данной работы, формула нахождения текущего состояния трудового потенциала будет выглядеть следующим образом:

р^р'рр^ ^занятости + ^уровнязар.платы + ^долинасел.втрудосп.возрасте + ^здоровья

= 4

Полученные результаты расчета интегрального показателя для регионов РФ свидетельствуют о том, что его величина колеблется от 0,1495 до 0,6402. Самый высокий уровень развития трудового потенциала наблюдался в Республике Калмыкия (0,6402). Отличительной чертой данного региона от других субъектов РФ является то, что здесь наблюдается самый высокий индекс здоровья, который характеризуются ожидаемой продолжительностью жизни, это означает, что смертность населения в данном регионе является ниже, чем по другим. Высокий индекс развития трудового потенциала сельского хозяйства характерен данному региону в связи с тем, что Республика Калмыкия специализируется на сельском хозяйстве.

Второе место по индексу развития трудового потенциала сельского хозяйства занимает Ленинградская область, где данный индекс был равен 0,6206 ед. В данном регионе - высокий уровень занятости сельского населения, а также весьма высокий по сравнению с другими регионами уровень среднемесячной заработной платы.

Регионом с самым низким уровнем развития трудового потенциала сельского хозяйства является Республика Тыва, в котором величина данного интегрального показателя достигает лишь 0,1495 ед. Этот субъект характеризуются весьма низкими значениями всех детерминант трудового потенциала, за исключением доли трудоспособного сельского населения. Это может быть связано с тем, что в структуре ВРП такой вид экономической деятельности, как

сельское хозяйство занимает лишь малую долю среди других отраслей.

В Самарской области индекс трудового потенциала составляет 0,4056 ед. и она занимает 61 место среди всех регионов РФ. Значение данного показателя говорит о том, что существуют факторы, которые препятствуют росту данного показателя. В Самарской области наблюдается весьма невысокий уровень такого показателя, как доля сельского населения в трудоспособном возрасте, что свидетельствует о достаточно низкой численности трудоспособного сельского населения. А также наименьшая величина по индексу здоровья, исходя из этого, можно сделать вывод о том, что средняя продолжительность жизни населения ниже, чем в среднем по РФ. Самарской области присуща небольшая доля сельского хозяйства в структуре ВРП за 2014 год, всего лишь 4,9 %, в то же время предприятия, которые относятся к добывающим и обрабатывающим отраслям занимают в структуре ВРП - 24,7 %. Таким образом можно заключить, что зависимость региона от вида экономической деятельности -сельского хозяйства является незначительной.

По индексу занятости наибольшее значение в Чукотском автономном округе, который занимает 11 место по индексу развития трудового потенциала. Хотя по ВРП данный регион относится к добывающей отрасли (42,9 %), а зависимость данного региона от такого вида экономической деятельности, как сельское хозяйство, весьма невелика (1,6 %). А наименьшая занятость в сельском хозяйстве наблюдается в Республике Тыва, занимающая в рейтинге регионов РФ за 2014 год последнее место.

С помощью кластерного анализа нами были выявлены наиболее существенные различия между регионами РФ по индикаторам, являющимися условиями для формирования и развития трудового потенциала сельского хозяйства, а также определен кластер, в который входит Самарская область. Картограмма субъектов РФ по кластерному анализу представлена на рис. 1.

Рис. 1. Картограмма распределения регионов РФ, в результате кластерного анализа

Полученные результаты позволяют распределить субъекты РФ на 3 кластера. Первый кластер образуют 12 регионов, которые имеют по перечисленным индикаторам (индекс заня-

рггыоны. Н5 ВКЛЮЧЕННЫЕ Б СОБОЬЛТШОСТЬ

тости, индекс уровня заработной платы, индекс доли сельского населения в трудоспособном возрасте от общей численности, индекс здоровья) значение ниже, чем у третьего кластера. Отличительной чертой данного кластера от других является то, что доля сельского населения в общей численности выше, чем по всем остальным кластерам. Этот кластер характеризуется тем, что по значениям выбранных индикаторов наблюдаются неблагоприятные условия. Так как уровень безработицы по среднему нормированному значению здесь максимальный среди трех кластеров.

Второй кластер является многочисленным (37 регионов) и имеет минимальные значения по выбранным показателям, за исключением двух - уровня безработицы и среднемесячной номинальной заработной платы. Самарская область входит в этот кластер. По выбранным индикаторам регионы, образующие данный кластер, характеризуются благоприятными условиями для формирования и развития трудового потенциала сельского хозяйства.

Третий кластер включает 27 регионов, которые имеют максимальные средние значения по выбранным индикаторам, оценивающие состояние трудового потенциала в субъекте. Здесь наблюдаются самые высокие значения по факторам и минимальное по антифакторам, которые характеризуют состояние трудового потенциала. Регионами - лидерами являются Белгородская область, Владимирская область, Вологодская область, Калининградская область, Калужская область, Костромская область, Краснодарский край, Курганская область, Ленинградская область, Липецкая область, Московская область, Новгородская область, Оренбургская область, Орловская область, Пензенская область, Псковская область, Республика Башкортостан, Республика Марий Эл, Республика Татарстан, Республика Хакасия, Ростовская область, Ставропольский край, Тамбовская область, Тульская область, Ульяновская область, Чувашская Республика, Сахалинская область, которые образуют третий кластер.

Таким образом, активизация развития трудового потенциала, расширение возможностей его применения, создание экономической инфраструктуры, способствующей эффективному использованию человеческих ресурсов, составляют актуальную научную задачу [5, с. 55]. В свою очередь, статистическое исследование трудового потенциала сельского хозяйства региона необходимо для определения целей и проведения эффективной социально -экономической политики регионов Российской Федерации.

Список литературы

1. Афанасьев В.Н., Маркова А.И. Статистика сельского хозяйства: Учебное пособие. -М.: Финансы и статистика, 2003. - 272 с.

2. Симонова М.В., Направления мониторинга трудового потенциала для оценки состояния качества рабочей силы //Вестник Самарского государственного экономического университета. Самара, 2016. № 1(135). - 84 - 90 с.

3. Единая межведомственная информационно - статистическая система.Ц^: http://www.fedstat.ru/indicators/start.do

4. Официальный интернет-портал Министерства сельского хозяйства РФ. URL: http://www.mcx.ru

5. Симонова М.В., Чистик О.Ф. Демографические аспекты формирования трудового потенциала Самарско-Тольяттинской агломерации // Вестник Самарского государственного экономического университета. Самара, 2015. № 5(127). - 55-58 c.

References

1. Afanasiev V. N., Markov, A. I. agricultural Statistics: a tutorial. - M.: finances and statistics, 2003. - 272 p.

2. Simonova M. V., Trends monitoring of the labor potential for the assessment of the quality of the workforce //Vestnik of Samara state economic University. Samara, 2015. № 5(127). - 84-90 p.

3. Unified interdepartmental information -statistical system. URL: http://www.fedstat.ru/indicators/start.do

4. The official Internet-portal of the Ministry of agriculture of the Russian Federation. URL: http://www.mcx.ru

5. Simonova M. V., Chistik O. F. Demographic aspects of the formation of labor-dowage potential of Samara-Togliatti agglomeration // Vestnik of Samara state economic University. Samara, 2015. № 5(127). 91-96 p.