ВЗАИМОСВЯЗЬ ВОСПРОИЗВОДСТВА КАДРОВ ПРЕДПРИЯТИЙ И ТРУДОВЫХ РЕСУРСОВ ТЕРРИТОРИЙ: ПРИМЕР СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РОССИИ

Борисов И. А.

DOI: 10.29141/2658-5081-2021-22-3-9 JEL classification: J21, J43, J60

И. А. Борисов Уральский государственный экономический университет, г. Екатеринбург, Российская Федерация

Взаимосвязь воспроизводства кадров предприятий и трудовых ресурсов территорий: пример сельского хозяйства России

Аннотация. Воспроизводство кадров и повышение его эффективности относятся к определяющим условиям обеспечения экономической устойчивости сельских территорий. Статья посвящена установлению взаимосвязи воспроизводства кадров сельхозпредприятий и воспроизводства трудовых ресурсов сельских территорий. Методология исследования базируется на положениях экономики сельского хозяйства и теории воспроизводства трудовых ресурсов. Уточнены понятия воспроизводства трудовых ресурсов сельских территорий и воспроизводства кадров сельского хозяйства, приведены различия показателей и механизмов этих процессов. Посредством методов сравнительного, корреляционного и множественного регрессионного анализа с использованием базы данных Единой межведомственной информационно-статистической системы (ЕМИСС) оценены факторы соответствующего воспроизводства. Подтверждена гипотеза о взаимозависимости воспроизводства трудовых ресурсов сельских территорий и кадров сельского хозяйства. Обнаружена значимая корреляция между миграционным притоком сельского населения и характеристиками сельского хозяйства территории, а также зависимость потребности сельхозпредприятий в кадрах от характеристик территории проживания работников. Доказано, что воспроизводство трудовых ресурсов сельских территорий является важным условием устойчивости воспроизводства кадров сельского хозяйства. Значимость исследования заключается в экономико-математическом обосновании разработки мероприятий по повышению эффективности воспроизводственных процессов. Перспективным направлением дальнейших научных изысканий является анализ воспроизводства кадров сельского хозяйства с использованием данных муниципальной статистики.

Ключевые слова: пространственное развитие; воспроизводство; трудовые ресурсы; отток сельского населения; сельское хозяйство; сельские территории.

Для цитирования: Борисов И. А. (2021). Взаимосвязь воспроизводства кадров предприятий и трудовых ресурсов территорий: пример сельского хозяйства России // Journal of New Economy. Т. 22, № 3. С. 161-183. DOI: 10.29141/2658-5081-2021-22-3-9 Дата поступления: 30 июня 2021 г.

Ivan A. Borisov Ural State University of Economics, Ekaterinburg, Russia

Agricultural personnel and rural labour: How is their reproduction related?

Abstract. Labour reproduction and improvement of its efficiency are the major determinants contributing to economic resilience of rural areas. The article aims to establish the relationship between the reproduction of agricultural personnel and rural labour force in Russia. Methodologically, the research relies on agricultural economics and theoretical propositions of labour reproduction. The author clarifies the concepts "agricultural personnel reproduction" and "rural labour reproduction", and reveals differences in parameters and mechanisms of these processes. The methods of comparative, correlation and multiple regression analysis help estimate the factors in the corresponding reproduction based on the data obtained from Unified Interdepartmental Statistical Information System (UISIS) of Russia. The research confirms the hypothesis on the interdependence between the reproduction of labour in rural areas and agricultural personnel. The analysis points to a significant correlation between migration inflow of rural population and characteristics of agricultural sector in an area, as well as to the dependence of the agricultural enterprises demand for labour on the characteristics of an area where potential employees live. The findings prove that the reproduction of rural labour force is an important condition for sustainable reproduction of agricultural personnel. The value of the research results lies in economic mathematical justification of the measures to increase the efficiency of reproduction processes. Further studies in this field can hold the analysis of agricultural personnel reproduction based on municipal statistics.

Keywords: spatial development; reproduction; labour; rural population outflow; agriculture; rural areas.

For citation: Borisov I. A. (2021). Agricultural personnel and rural labour: How is their reproduction related? Journal of New Economy, vol. 22, no. 3, pp. 161-183. DOI: 10.29141/2658-50812021-22-3-9 Received June 30, 2021.

Введение

Устойчивое воспроизводство сельского хозяйства является важным фактором обеспечения продовольственной безопасности Российской Федерации. Актуальность решения данной задачи возрастает ввиду увеличения потребности в продовольственных товарах, которая нашла отражение в резком росте цен на базовые продукты питания.

Важнейшим активом сельскохозяйственного производства являются трудовые ресурсы сельских территорий. Вопросам их воспроизводства уделяется значительное внимание в программных документах Российской Федерации - Стратегии устойчивого развития сельских территории до 2030 года1, госпрограмме «Комплексное развитие сельских

1 Об утверждении Стратегии устойчивого развития сельских территории до 2030 года: распоряжение Правительства РФ от 02.02.2015 № 151-р. https://docs.cntd.ru/document/420251273.

территорий» до 2025 года1 и Стратегии развития агропромышленного и рыбохозяйст-венного комплексов Российской Федерации на период до 2030 года2.

Вместе с тем пока не удается изменить тенденцию к сокращению сельского населения в большинстве регионов России и сохранению устойчивой нехватки кадров во многих сельских территориях.

Многофакторность и междисциплинарность проблемы воспроизводства трудовых ресурсов обусловливают и ее теоретическую значимость. Обсуждению этой проблемы относительно сельских территорий и сельского хозяйства посвящено значительное число научных работ. При этом отмечается смешение понятий «воспроизводство трудовых ресурсов сельских территорий» и «воспроизводство кадров сельского хозяйства», которое приводит к неверному определению фокуса предлагаемых мероприятий и механизмов влияния факторов спроса и предложения труда, а следовательно, и к неэффективному расходованию бюджетных средств.

Исследования, в которых разграничиваются указанные понятия, пока отсутствуют. Целью работы является определение взаимосвязи между воспроизводством трудовых ресурсов сельских территорий и кадров сельского хозяйства.

В соответствии с этой целью решались следующие задачи:

• уточнение понятий «воспроизводство населения сельских территорий» и «воспроизводство кадров сельского хозяйства», выявление характеристик и условий соответствующего воспроизводства;

• анализ динамики ключевых показателей воспроизводства трудовых ресурсов и кадров, определение факторов влияния на эти показатели и оценка их межрегиональных различий;

• эмпирическая оценка воздействия выявленных факторов на показатели воспроизводства методом множественного регрессионного анализа с использованием базы данных Единой межведомственной информационно-статистической системы (ЕМИСС) по субъектам Российской Федерации.

Теоретические подходы к анализу воспроизводства кадров сельского хозяйства

Исследования процессов воспроизводства кадров в рамках экономики сельского хозяйства развиваются по трем основным направлениям [Шарапова, Борисов, Шарапова, 2019].

Первое направление предполагает анализ различных аспектов формирования человеческого капитала сельских территорий в соответствии с теорией человеческого капитала, сформулированной Г. С. Бэккером [Becker, 1993].

Наибольший вклад в развитие методологии исследований в данной сфере внесли работы Ц. Гриличеса [Griliches, 1964], В. Хаффмана [Huffman, 1977], Г. Фана [Fane, 1975], Г. Возняка [Wozniak, 1984], Дж. Лин [Lin, 1991], П. Оразема и Дж. Маттила [Orazem, Mattila, 1991], Дж. Перлоффа [Perloff, 1991], В. Хаффмана и С. Минцера [Huffman, Mercier, 1991], А. Д. Фостера и М. Р. Розенцвейга [Foster, Rosenzweig, 1996], Д. Т. Янга [Yang, 1997].

Среди современных исследований по указанной проблематике заслуживают упоминания работы Дж. Джанга, Дж. Ю и Я. Чена [Zhang, Yu, Chen, 2011], С. О. Палки-ной [2014], О. С. Горбуновой [2018], Т. А. Медведевой [2020], О. Д. Ермоленко [2020],

1 Об утверждении государственной программы Российской Федерации «Комплексное развитие сельских территорий» и о внесении изменений в некоторые акты Правительства Российской Федерации: постановление Правительства РФ от 31.05.2019 № 696. http://government.ru/docs/36905/.

2 Об утверждении Стратегии развития агропромышленного и рыбохозяйственного комплексов Российской Федерации на период до 2030 года: распоряжение Правительства РФ от 12.04.2020 № 993-р. https:// docs.cntd.ru/document/564654448.

С. Г. Головиной, И. Н. Миколайчик, Л. Н. Смирновой [2020], Б. А. Воронина, И. П. Чупи-ной, Я. В. Ворониной [2020] и др.

В рамках второго исследовательского направления анализируются миграционные процессы в сельских территориях, прежде всего процессы оттока населения из сельской местности. Методологически данное направление базируется на теориях трудовой миграции, берущих свое начало в трудах Дж. Раниса и Дж. Фея [Ranis, Fei, 1961], М. П. Тода-ро [Todaro, 1969], О. Старка и Дж. Блума [Stark, Bloom, 1985] и др.

Наиболее значимыми являются исследования Г. Шуха [Schuh, 1962], Дж. Маддокса [Maddox, 1960], Р. М. Малдонадо [Maldonado, 1976], Дж. Тейлора [Taylor, 1987], О. Старка и Дж. Тейлора [Stark, Taylor, 1991] и др.

Изучение проблемы оттока трудовых ресурсов из сельской местности было продолжено А. М. Сергиенко и О. А. Ивановой [2016], Е. В. Клецковой [2018], О. Н. Калачико-вой и А. П. Будиловым [2018], К. Имбертом, Дж. Паппом [Imbert, Papp, 2020], М. С. Юрковой, С. Г. Глуховой, Г. Г. Крючковой [2020] и др.

Третье исследовательское направление предусматривает изучение спроса на труд со стороны предприятий сельского хозяйства, включая вопросы установления оптимальной системы оплаты труда. Его методологическими основами являются теории контрактов и эффективной заработной платы, труды Д. М. Ньюберри и Дж. Ю. Стиглица [Newbery, Stiglitz, 1982], П. К. Бардхана [Bardhan, 1983], Дж. А. Шаффнера [Schaffner, 1995], К. Ньюмана и Л. Джарвиса [Newman, Jarvis, 2000].

К числу актуальных исследований оплаты труда на сельскохозяйственных предприятиях относятся работы С. В. Дульзона [Дульзон, 2018], А. Альмедиа и Б. Браво-Уреты [Almeida, Bravo-Ureta, 2019], И. Г. Кузнецовой и С. А. Шелковникова [2019], В. Н. Кирьяновой [2020], О. Я. Старковой [2020] и др.

Анализ публикаций по вопросам воспроизводства кадров сельского хозяйства показывает, что зачастую исследуемое понятие смешивается с понятием воспроизводства трудовых ресурсов сельских территорий вследствие размещения сельскохозяйственного производства преимущественно в сельской местности.

Тем не менее указанные понятия нельзя считать тождественными. Как таковое сельскохозяйственное производство может концентрироваться вокруг небольших городских населенных пунктов, поскольку принципы расселения напрямую не зависят от отраслевой специфики. Критериями определения сельской территории выступают плотность населения и доля населения, проживающего в городах. Однако сама по себе принадлежность к сельскому населенному пункту не предполагает отношения к сельскому хозяйству: его жители могут быть заняты в отраслях лесоводства, добычи полезных ископаемых, предоставления туристических услуг и др. Более того, при рассмотрении механизмов воспроизводства трудовых ресурсов территории обнаруживаются различия в определяющих эти механизмы факторах.

Перейдем к анализу соотношения понятий «кадры сельского хозяйства» и «трудовые ресурсы сельских территорий».

В самом общем смысле под кадрами понимается основной (штатный) состав работников предприятий, учреждений, организаций той или иной отрасли деятельности1. Кадры сельского хозяйства - это постоянный состав работников предприятий, которые в силу осуществляемых ими видов экономической деятельности относятся к сельскохозяйственным товаропроизводителям. Особую значимость имеют квалифицированные кадры, т. е. работники, выполнение трудовых обязанностей которых требует наличия

1 Кадры // Большая советская энциклопедия. ЬИр8:/М1с.асайет1с.гиМ1с.ш17Ь8е/92075/Кадры.

начального, среднего или высшего профессионального (специального) образования либо иной специальной подготовки, а в ряде случаев - опыта практической работы по соответствующей профессии [Антонова, 2012].

Родовым понятием по отношению к кадрам является понятие трудовых ресурсов, под которыми понимается часть населения трудоспособного возраста, обладающая физическим развитием и интеллектуальными (умственными) способностями, необходимыми для трудовой деятельности1.

Характер трансформации трудовых ресурсов в кадры предприятий в значительной степени определяется характером протекания отдельных фаз воспроизводственного процесса. На этапе этой трансформации особую значимость приобретают качественные характеристики человеческого капитала трудовых ресурсов, в зависимости от специфики производственных отношений формируется товарность человеческого капитала. Фактически только в случае совпадения интересов субъектов локального рынка труда трудовые ресурсы преобразуются в кадры сельского хозяйства. Указанные обстоятельства позволяют уточнить термин «воспроизводство» применительно к кадрам сельского хозяйства.

Воспроизводство трудовых ресурсов сельских территорий можно определить как непрерывно повторяющийся процесс воссоздания данных ресурсов. При этом их качественные характеристики и характер использования не имеют значения.

Воспроизводство кадров сельского хозяйства предполагает непрерывно повторяющийся процесс воссоздания кадровых ресурсов сельскохозяйственных предприятий на основе потребностей сельхозпроизводителей в квалификации персонала. Существенной особенностью этого воспроизводства является учет не только количественных, но и качественных, в том числе меняющихся, характеристик работников.

В этой связи особое значение приобретает понятие устойчивого воспроизводства кадров сельского хозяйства. Если под устойчивым воспроизводством трудовых ресурсов сельской территории понимается их воссоздание в неизменных или возрастающих количествах (т. е. фактически речь идет о типовом определении простого и расширенного воспроизводства), то устойчивое воспроизводство кадров сельского хозяйства означает воссоздание кадрового состава сельскохозяйственных предприятий в размерах, отвечающих количественным потребностям сельхозпроизводителей и удовлетворяющих или превосходящих их качественные потребности. Таким образом, можно говорить о расширенном воспроизводстве кадров сельского хозяйства даже на фоне сокращения численности персонала сельхозпредприятий в случае, если такое сокращение соответствует интересам работодателей. Результаты сопоставления рассматриваемых понятий представлены в табл. 1.

Различия между воспроизводством кадров сельских территорий и воспроизводством кадров сельского хозяйства проявляются не только в разнице характеристик этих процессов. Более глубокие несоответствия наблюдаются на уровне механизма воспроизводства и заключаются в разнице ключевых субъектов воспроизводства и влияющих на воспроизводство факторов.

Ключевым субъектом воспроизводства трудовых ресурсов сельских территорий выступает домашнее хозяйство. Соответственно, на решения, связанные с воспроизводством, такие как рождение детей, инвестиции в образование и смена места жительства, оказывают влияние прежде всего характеристики территории, от которых зависит качество жизни. К таким характеристикам относятся показатели социальной

1 Трудовые ресурсы // Википедия. ЬИрз^/ш^Ыре^аю^^кх/Трудовь^ресурсы.

Таблица 1. Сравнение понятий «воспроизводство трудовых ресурсов сельских территорий» и «воспроизводство кадров сельского хозяйства» Table 1. Comparison of the concepts "agricultural personnel reproduction" and "rural labour reproduction"

Предмет сравнения Воспроизводство

трудовых ресурсов сельских территорий кадров сельского хозяйства

Опр еделяющий признак Трудоспособность Занятость в сельском хозяйстве

Характеристики Уровень образования, состояние здоровья, общий и специальный опыт работы, квалификация, индивидуальные характеристики, социальный статус и др.

Индикаторы наличия и использования • численность • уровень занятости • уровень безработицы • уровень экономической активности • показатели движения населения • численность • показатели движения персонала • оплата труда • неденежное вознаграждение • производительность труда • обучение

Условия суженного воспроизводства Сокращение численности Недостаток трудовых ресурсов, снижение рентабельности персонала, растущее несоответствие квалификации работников потребностям предприятий

Условия простого воспроизводства Постоянная численность Изменение численности в соответствии со стратегией предприятия, постоянная рентабельность персонала, соответствие квалификации работников потребностям предприятий

Условия расширенного воспроизводства Рост численности Изменение численности в соответствии со стратегией предприятия, рост рентабельности персонала, опережающий рост квалификации работников

и образовательной инфраструктуры территории, а также показатели рынка труда -уровни безработицы, заработной платы и др.

Воспроизводство кадров сельского хозяйства предполагает активное участие сельхозпредприятий как работодателей: на их решения воздействуют показатели производительности, эффективности производства, оснащенности техникой и ее состояния, финансового положения предприятий.

Многофакторность процессов воспроизводства предполагает наличие перекрестного влияния указанных особенностей. Факторы, определяющие спрос на труд сельхозпредприятий, могут влиять на воспроизводство трудовых ресурсов территории, однако их действие будет косвенным и реализуется через вероятность успешного трудоустройства в сельском хозяйстве. От факторов территории может зависеть состояние трудовых ресурсов предприятий, что опосредованно определяет конкурентоспособность работодателя.

Различия в механизмах влияния факторов на разные аспекты воспроизводства позволяют выявить основные проблемные зоны системы воспроизводства кадров и определить векторы повышения ее эффективности.

Так, если подтвердится гипотеза о том, что показатели деятельности сельхозпредприятий существенно воздействуют на показатели воспроизводства трудовых ресурсов территории, можно утверждать, что важной проблемой этого воспроизводства является спрос на труд со стороны сельхозпроизводителей. В этом случае сельхозпредприятия могут воздействовать на территориальное воспроизводство кадров посредством изменения кадровой политики. Опровержение данной гипотезы будет означать, что воспроизводство трудовых ресурсов на территории является для сельхозпроизводителей экзогенным фактором.

Аналогичное предположение имеет место в отношении кадров сельхозпредприятий. Если на их воспроизводство влияют характеристики территории - имеется зависимость сельхозпредприятий от воспроизводства трудовых ресурсов территории и необходимость развития инфраструктуры сельских территорий в контексте развития сельского хозяйства. Но если это предположение не подтвердится, можно говорить об автономности сельхозпредприятий и их относительной свободе в привлечении и использовании трудовых ресурсов.

Выдвинутые гипотезы определили следующую методику работы:

1) произвести отбор показателей системы воспроизводства трудовых ресурсов сельских территорий, включая как эндогенные параметры, так и потенциально влияющие факторы;

2) выбрать параметры системы воспроизводства кадров сельского хозяйства и потенциально влияющих на нее факторов отраслевого характера;

3) оценить региональную дифференциацию рассматриваемых показателей, что является необходимым условием пригодности показателей для оценивания влияния;

4) методом множественного регрессионного анализа произвести эконометрическую оценку влияния указанных факторов как на параметры воспроизводства трудовых ресурсов территории, так и на параметры воспроизводства кадров сельского хозяйства;

5) дать содержательную интерпретацию полученных результатов с учетом выдвинутых гипотез;

6) определить направления разработки мероприятий по повышению эффективности рассмотренных систем воспроизводства.

Показатели воспроизводства кадров сельского хозяйства Российской Федерации

При анализе динамики показателей воспроизводства трудовых ресурсов сельских территорий и кадров сельского хозяйства целесообразно рассмотреть сначала эндогенные показатели, а затем факторы, потенциально оказывающие на них непосредственное влияние.

В качестве эндогенного показателя воспроизводства указанных ресурсов был выбран показатель относительного миграционного прироста сельского населения (табл. 2), поскольку он имеет по большей части экономическую природу, в отличие от естественного движения населения, во многом определяемого неэкономическими причинами.

Анализ миграционного прироста показал, что для всех сельских территорий, кроме территорий Южного, Северо-Западного и Центрального федеральных округов, характерен стабильный отток населения.

Таблица 2. Миграционный прирост сельского населения в Российской Федерации

в 2017-2019 гг., % Table 2. Migration growth rate of the rural population in the Russian Federation in 2017-2019, %

Миграционный прирост 2017 2018 2019

В пределах России, в том числе: -0,26 -0,27 -0,17

внутрирегиональная миграция -0,24 -0,27 -0,22

межрегиональная миграция -0,02 0,00 0,06

международная миграция, в том числе: 0,13 0,08 0,19

со странами СНГ 0,13 0,08 0,19

с другими зарубежными странами 0,01 0,00 0,01

Всего -0,13 -0,19 0,03

Составлено по: Численность и миграция населения Российской Федерации. https://rosstat.gov. ru/compendium/document/13283.

Заслуживает внимания тот факт, что миграционный прирост не взаимосвязан с долей сельского населения в регионе, т. е. миграционный отток определяется не преобладанием сельского населения, а иными факторами. Следует отметить, что около 90 % миграционного оборота составляет внутренняя миграция. Поскольку основными принимающими территориями для иностранных мигрантов, а также территориями-донорами являются крупные города, в анализе воспроизводства кадров сельского хозяйства международную миграцию можно не учитывать, так как ее влияние носит локальный характер. Потоки внутренней миграции делятся между внутрирегиональной и межрегиональной примерно пополам в зависимости от специфики той или иной территории.

Экзогенные показатели, оказывающие потенциальное влияние на привлекательность сельских территорий, содержатся в табл. 3.

Таблица 3. Показатели, определяющие факторы воспроизводства трудовых ресурсов, 2017-2019

Table 3. Indicators determining factors of labour reproduction, 2017-2019

Показатель 2017 2018 2019

Уровень преступности, ед. 1 402,19 1 355,89 н/д*

Уровень доступности жилья, % н/д н/д 48,70

Доля площади жилищного фонда, обеспеченного всеми видами благоустройства, в общей площади жилищного фонда субъекта Российской Федерации, значение показателя за год, % 32,60 34,20 36,30

Соотношение доли площади жилищного фонда сельских населенных пунктов, обеспеченного всеми видами благоустройства, и доли соответствующей площади жилищного фонда городов и поселков городского типа, % 41,21 43,24 45,32

Доля населения, обеспеченного питьевой водой, отвечающей требованиям безопасности, в общей численности населения, % 91,46 91,35 н/д

Ожидаемая продолжительность жизни сельчан при рождении, лет 71,38 71,67 72,21

Уровень безработицы (по методологии Международной организации труда), % 5,20 4,80 4,60

Денежные доходы (в среднем на душу населения), руб. 31 897 33 266 35 338

Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников по полному кругу организаций 39 167 43 724 47 867

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

* н/д - нет данных.

Табл. 3-7 составлены по источнику: Официальные статистические показатели // ЕМИСС. Государственная статистика. https://fedstat.ru.

Первая группа показателей привлекательности территории - это показатели социального благополучия, характеризующие уровни преступности и социально опасных заболеваний (в том числе заболеваемости наркоманией и алкоголизмом).

Анализ динамики уровня преступности свидетельствует о его сокращении. Самыми неблагополучными в отношении противоправных деяний являются восточные территории Российской Федерации, а наиболее низкие значения указанного показателя зарегистрированы в Северо-Кавказском федеральном округе. Как выявил регрессионный анализ, уровень преступности не коррелирует с долей сельского населения, что говорит об отсутствии значимых различий в этой сфере между городами и сельской местностью.

Данные о заболеваемости наркоманией доступны по 2016 г. и демонстрируют разнонаправленную динамику. Значительное увеличение злоупотребления наркотическими веществами наблюдается в Дальневосточном федеральном округе, который к тому же является лидером по заболеваемости. Рост рассматриваемого показателя в Южном федеральном округе объясняется включением в его состав территорий Крымского федерального округа, которые характеризовались повышенной заболеваемостью. В других округах ситуация более позитивная и имеет тенденцию к улучшению. Заболеваемость наркоманией отрицательно взаимосвязана с долей сельского населения (коэффициент корреляции - 36,9 %).

Сведения о заболеваемости алкоголизмом также доступны по 2016 г. и демонстрируют схожую с заболеваемостью наркоманией картину как в динамике, так и в сравнении по округам. Соответствующий показатель также отрицательно коррелирует с долей сельского населения, однако уровень его корреляции существенно ниже - всего 22,9 %.

В целом результаты анализа позволяют сделать вывод о том, что сельские территории отличаются большим социальным благополучием, чем города.

В следующую группу показателей - обеспеченности населения жильем и коммунальными благами - входят доступность жилья; доля площади жилищного фонда сельских населенных пунктов, обеспеченного всеми видами благоустройства; соотношение доли площади жилищного фонда сельских населенных пунктов, обеспеченного всеми видами благоустройства, и доли соответствующей площади жилищного фонда городов и поселков городского типа; доля ветхого и аварийного жилищного фонда; соотношение доли ветхого и аварийного жилья в городских и сельских населенных пунктах; обеспеченность населения питьевой водой.

Показатель доступности жилья является в отечественной статистике новым, и данные по нему существуют только с 2019 г. Лидерами по обеспеченности жильем являются Ямало-Ненецкий и Ханты-Мансийский автономные округа, где жилье могут приобрести около 80 % жителей, аутсайдерами - республики Крым и Тыва, где такую возможность имеют менее 30 % жителей. Указанный показатель не коррелирует с долей сельского населения, что свидетельствует об отсутствии различий в доступности жилья между городским и сельским населением.

Как показывают данные в табл. 3, уровень благоустроенности жилищного фонда стабильно увеличивается во всех сельских населенных пунктах. Наибольшие темпы роста наблюдаются в Приволжском и Уральском федеральных округах, однако в целом этот уровень в селах значительно ниже, чем в городах. Наилучшее значение по соотношению занимает Южный федеральный округ, но и оно достигается за счет меньшей благоустроенности городов и даже с учетом этого составляет всего 60 %. Самые худшие показатели отмечаются в Сибирском и Дальневосточном округах, где уровень благоустройства является наименьшем как в абсолютном, так и относительном выражении.

Данные о доле ветхого и аварийного жилья ограничиваются 2015 г. и свидетельствуют о тенденции к ее сокращению во всех округах, кроме Дальневосточного, который к тому же занимает второе место по уровню аварийности жилья. Анализ соотношения доли ветхого и аварийного жилого фонда в городских и сельских поселениях показывает, что эта доля в сельской местности выше в 1,5-3 раза, за исключением Южного федерального округа, где она, наоборот, ниже на треть.

Доля населения, обеспеченного питьевой водой, практически повсеместно составляет 90 % и сохраняет тенденцию к росту. Снижение наблюдается только в Северо-Кавказском и Южном федеральном округах. Данный показатель не взаимосвязан с долей сельского населения, что говорит о равной доступности питьевой воды для горожан и сельчан.

Следующим критерием привлекательности территории является ожидаемая продолжительность жизни при рождении. Соответствующие данные показывают существенные территориальные различия. Максимальные значения наблюдаются в Северо-Кавказском, Южном и Центральном федеральных округах, в целом продолжительность жизни увеличивается по всем территориям.

Заключительную группу показателей образуют показатели состояния рынка труда территории: уровень безработицы (по методологии Международной организации труда), среднедушевые денежные доходы населения и среднемесячная номинальная начисленная заработная плата на одного работника по полному кругу организаций.

Динамика безработицы демонстрирует снижение по всем территориям, в особенности в Уральском и Дальневосточном округах. Уровень безработицы положительно связан с долей сельского населения (коэффициент корреляции - 56 %), т. е. в сельской местности он выше, чем в городах.

Денежные доходы имеют тенденцию к сокращению в реальном выражении и отрицательно коррелируют с долей сельского населения (коэффициент корреляции составляет -47 %), что говорит о меньшем уровне этих доходов в сельской местности.

Среднемесячная начисленная заработная плата, напротив, растет в реальном выражении и также отрицательно коррелирует с долей сельского населения (коэффициент корреляции равен -49,5 %) ввиду меньших размеров оплаты труда в сельской местности.

Результаты проведенного анализа свидетельствуют о том, что сельские территории значительно менее привлекательны для проживания, чем городские, что приводит к нарастанию миграционных потоков из сельской местности.

Обратимся к анализу воспроизводства кадров сельского хозяйства.

В качестве зависимых переменных воспроизводства будут выступать показатели, характеризирующие спрос на труд сельхозпредприятий: потребность в работниках для замещения вакантных рабочих мест (раздел А ОКВЭД); удельный вес численности выбывших работников в среднесписочной численности; удельный вес численности выбывших работников в среднесписочной численности в связи с сокращением численности работников; удельный вес численности выбывших работников в среднесписочной численности по соглашению сторон; удельный вес численности принятых работников в среднесписочной численности; численность работников, прошедших обучение, получивших образование, от общей численности работников (раздел А ОКВЭД).

Данные о потребности в кадрах имеются за 2018 и 2020 гг. В качестве примера рассмотрим структуру потребности за 2018 г. (табл. 4).

Таблица 4. Потребность в работниках в сферах сельского и лесного хозяйства, охоты, рыболовства и рыбоводства, 2018 Table 4. The demand for workers in agriculture, forestry, hunting, fishing and fish farming, 2018

Категория персонала Наличие потребности

чел. %

Руководители 1 160,89 3,80

Специалисты высшего уровня квалификации 3 374,01 11,05

Специалисты среднего уровня квалификации 1 314,11 4,30

Служащие, занятые подготовкой и оформлением документации, учетом и обслуживанием 362 1,19

Работники сферы обслуживания и торговли, охраны граждан и собственности 1 261,68 4,13

Квалифицированные работники сельского и лесного хозяйства, рыбоводства и рыболовства 6 432,03 21,06

Квалифицированные рабочие промышленности, строительства, транспорта и рабочие родственных занятий 3 978,92 13,03

Операторы производственных установок и машин, сборщики и водители 6 696,64 21,93

Неквалифицированные рабочие 5 956,2 19,51

Всего специалистов 30 536,49 100,00

В структуре спроса на персонал в данной сфере преобладает спрос на квалифицированных работников. Даже с учетом специфики общероссийского классификатора видов занятий соответствующая потребность составляет 34,09 против 17,25 % в среднем по экономике. Общая потребность сельского хозяйства в работниках - 79,66 против 53,30 % в среднем по экономике. В то же время востребованность специалистов и руководителей почти в 2,5 раза меньше - 20,34 против 46,70 % в среднем по экономике. Таким образом, спрос на квалифицированные кадры в сельском хозяйстве ниже, чем в среднем по экономике, что может является важным фактором образовательной миграции из сельской местности.

Показатели движения кадров представлены в табл. 5.

Таблица 5. Динамика движения кадров предприятий сельского хозяйства (без вспомогательной деятельности, оказания услуг) за 2017-2019 гг., % Table 5. Personnel turnover of agricultural enterprises (without auxiliary activities, provision of services) in 2017-2019, %

Показатель 2017 2018 2019

Удельный вес численности принятых работников в среднесписочной численности 7,5 7,6 7,9

Удельный вес численности выбывших работников в среднесписочной численности, из них: в связи с сокращением численности работников, из них: по соглашению сторон 11,7 0,04 0,44 12,4 0,10 0,54 11,7 н/д н/д

Данные относительно оборота кадров по приему показывают более высокие значения для сельского хозяйства по сравнению с другими отраслями - превышение увеличивалось и составило в 2019 г. 1 %.

Значение коэффициента оборота по выбытию кадров сохраняется на существенно более высоком уровне, чем в среднем по экономике, - на 3,2 % выше, согласно данным 2019 г. При этом динамика данного значения неустойчивая, сопровождающаяся

повышением в 2018 г. Увольнение по сокращению штатов встречается в сельском хозяйстве гораздо реже, чем в среднем по экономике, и наряду с другими показателями выбытия демонстрирует неустойчивую динамику. Вместе с тем в целом данное основание увольнения является скорее нехарактерным для российского рынка труда и составляет всего 0,95 % для сельского хозяйства и 2,33 % для экономики. В процентном отношении доля уволившихся по соглашению сторон также невысока, но ниже, чем в среднем по экономике, - 4,9 против 7,7 %.

В качестве эндогенного фактора воспроизводства кадров сельского хозяйства рассматривалась заработная плата (табл. 6).

Таблица 6. Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников сельского хозяйства, 2017-2019 Table 6. Average monthly nominal gross wages of agricultural employees, 2017-2019

Фактор 2017 2018 2019

Заработная плата работников сельского хозяйства, руб. 23 301 25 480,96 28 370,54

Доля заработной платы в сельском хозяйстве от среднего по экономике, % 59,49 58,28 59,27

Территориальная дифференциация заработной платы в сельском хозяйстве в течение всего рассматриваемого периода составляла около 15 %. Средний темп ее роста равен 149,49 %, наиболее высок этот темп в Дальневосточном федеральном округе, наименее -в Уральском. Как показывают проанализированные данные, значения рассматриваемого показателя существенно ниже, чем в среднем по экономике, почти по всем территориям. Среднее значение по России составляет лишь 58,28 %, что говорит о низкой конкурентоспособности рабочих мест в этой сфере. Наихудшее соотношение наблюдается в Уральском федеральном округе, наилучшее - в Южном и Северо-Кавказском федеральных округах. Вместе с тем можно отметить положительную тенденцию роста относительной заработной платы в сельском хозяйстве по всем территориям, кроме Северо-Западного федерального округа, где эта тенденция оказалась неустойчивой.

Экзогенными факторами воспроизводства кадров сельского хозяйства выступили продукция сельского хозяйства в фактически действовавших ценах; рентабельность этой продукции; доля прибыльных организаций; объем средств государственной поддержки в рамках программ и мероприятий по развитию сельского хозяйства; количество тракторов на 1 000 га пашни; коэффициент обновления техники (тракторов); энергетические мощности в расчете на 100 га посевной площади (табл. 7).

Представленные в табл. 7 данные свидетельствуют о росте объемов сельскохозяйственной продукции. Исключение составляет лишь Южный федеральный округ. Наибольшие темпы роста зафиксированы в Центральном и Северо-Кавказском федеральных округах. Рентабельность продукции существенно выше, чем в среднем по экономике, особенно в растениеводстве. Общий рост рентабельности продукции отмечается с 2018 г., что говорит об увеличении финансовых возможностей сельхозпредприятий. Доля прибыльных организаций выше, чем в среднем по экономике. Объемы государственной поддержки отличаются значительными размерами и сопоставимы по величине с рентабельностью сельскохозяйственной продукции (свободный доступ к показателю приостановлен с 2019 г.). Динамика относительных размеров господдержки разнонаправленная и зависит от территории: наименьшие размеры поддержки характерны для Южного федерального округа, наибольшие - для Дальневосточного.

Таблица 7. Показатели, определяющие экзогенные факторы воспроизводства кадров

сельского хозяйства в Российской Федерации, 2017-2019 Table 7. Indicators determining exogenous factors of agricultural personnel reproduction in the Russian Federation, 2017-2019

Фактор 2017 2018 2019

Продукция сельского хозяйства в фактически действовавших ценах (значение показателя за год, сельскохозяйственные организации (все сельхозпредприятия)), млрд руб. 2 818,5 3 022,2 3 348,4

Рентабельность проданных товаров, продукции, работ, услуг, % 13,2 14,9 14,1

Удельный вес прибыльных организаций, % 82 80,51 80,38

Объемы средств государственной поддержки в рамках программ и мероприятий по развитию сельского хозяйства, % от стоимости произведенной продукции 6,12 5,64 н/д

Энергетические мощности, л. с. на 100 га посевной площади 198 200 199

Количество тракторов на 1 000 га пашни, ед. 3,1 3 2,9

Коэффициент обновления тракторов (без тракторов, на которых смонтированы землеройные, мелиоративные и другие машины), ед. 3,6 3,4 3,4

Обеспеченность посевных площадей энергетическими мощностями демонстрирует стабильность. Имеется значительная территориальная динамика. В Северо-Западном федеральном округе, лидирующем по данному показателю, наблюдается его наибольшее сокращение. В целом объемы энергетических мощностей стремятся к значениям около 200-220 л. с. на 100 га, что может говорить о сближении технологий сельскохозяйственного производства.

Данные относительно обеспеченности сельского хозяйства тракторами свидетельствуют о ее снижении на протяжении всего рассматриваемого периода. Наиболее благоприятная ситуация сложилась в Северо-Западном федеральном округе, где уровень обеспеченности техникой в 1,5 раза превышает среднероссийские показатели, самая неблагоприятная - в Сибирском и Дальневосточном округах. При этом коэффициент обновления техники находится на стабильно низком уровне.

Согласно результатам анализа, предприятия сельскохозяйственной отрасли обладают достаточными финансовыми возможностями для обеспечения конкурентоспособного уровня заработной платы, но в то же время существенно зависят от средств государственной поддержки.

Регрессионный анализ факторов воспроизводства трудовых ресурсов сельских территорий и кадров сельского хозяйства

С целью проверки гипотезы о соотношении воспроизводства трудовых ресурсов сельских территорий и кадров сельского хозяйства был проведен регрессионный анализ влияния рассмотренных факторов на параметры системы воспроизводства. В качестве выборки исследования использована статистика в разрезе субъектов федерации по данным ЕМИСС за 2018 г., поскольку именно для этого года в открытом доступе имеется информация по наибольшему числу показателей. Общий размер выборки составил 84 наблюдения. Проверка гипотезы осуществлялась путем конструирования множественной регрессии методом наименьших квадратов.

Результаты оценки факторов относительного миграционного притока сельского населения представлены в табл. 8.

Таблица 8. Результаты регрессионной оценки факторов относительного миграционного притока сельского населения Table 8. Results of the regression evaluation of the factors behind the relative migration inflow

of the rural population

Размер итоговой выборки 79

Коэффициент детерминации 0,461695

Скорректированный коэффициент детерминации 0,424825

Р-статистика 12,52219

Prob. (F-статистика) 0,000000

Переменная Коэффициент Стандартная ошибка f-статисшка Prob.

С -0,231481 0,043247 -5,352561 0,0000

Уровень преступности, ед. 1,19E-05 3,48E-06 3,427241 0,0010

Соотношение доли ветхого и аварийного жилья в городских и сельских населенных пунктах в 2015 г., % -0,001672 0,000607 -2,756007 0,0074

Ожидаемая продолжительность жизни сельчан при рождении, лет 0,002868 0,000543 5,278731 0,0000

Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата занятых в сельском хозяйстве, руб. 4,77E-07 1,34E-07 3,566318 0,0006

Энергетические мощности в расчете л. с. на 100 га посевной площади, л. с. -7,08E-06 2,62E-06 -2,704039 0,0085

Согласно представленным в табл. 8 сведениям, модель отличается достаточно высокой объясняющей способностью для пространственных данных. В целом находит подтверждение гипотеза о зависимости воспроизводства трудовых ресурсов сельских территорий от состояния сельского хозяйства. Так, миграционный прирост положительно связан с уровнем заработной платы в сельском хозяйстве - соответственно, она может использоваться сельхозпредприятиями в качестве инструмента управления воспроизводством. Также отмечается отрицательная взаимосвязь с энерговооруженностью сельского хозяйства, что предположительно объясняется замещением труда капиталом в сельскохозяйственном производстве.

Среди характеристик территории значимое отрицательное влияние на воспроизводство оказывает соотношение доли ветхого и аварийного жилья в городских и сельских населенных пунктах, что говорит о необходимости улучшения состояния жилищного фонда сельских территорий. Также наблюдается положительное влияние ожидаемой продолжительности жизни, что отражает стремление населения выбирать места проживания с наилучшими природными, климатическими, экологическими и другими благоприятными условиями.

Оценка зависимости воспроизводства кадров сельского хозяйства от воспроизводства трудовых ресурсов территории производилась по всем зависимым переменным. Результаты этой оценки представлены в табл. 9.

Соответствующая модель отличается очень высокой объясняющей способностью.

Гипотеза о зависимости воспроизводства кадров сельского хозяйства от характеристик территории также подтвердилась. Потребность предприятий в кадрах выше для территорий, хуже обеспеченных жильем, питьевой водой, с более низкой продолжительностью жизни. Кроме того, эта потребность увеличивается при меньшей

Таблица 9. Результаты регрессионной оценки факторов потребности в работниках

для замещения вакантных рабочих мест (всего) Table 9. Results of the regression evaluation of the factors behind the demand for workers for filling vacancies (overall total)

Размер итоговой выборки 80

Коэффициент детерминации 0,760728

Скорректированный коэффициент детерминации 0,733768

F-статистика 28,21667

Prob. (F-статистика) 0,000000

Переменная Коэффициент Стандартная ошибка f-статистика Prob.

С 0,038920 0,003664 10,62303 0,0000

Уровень преступности, ед. -1,65E-06 3,84E-07 -4,300112 0,0001

Уровень доступности жилья, % -4,46E-05 8,18E-06 -5,457995 0,0000

Доля населения, обеспеченного питьевой водой, отвечающей требованиям безопасности, в общей численности населения, % -2,96E-05 1,13E-05 -2,617051 0,0108

Ожидаемая продолжительность жизни сельчан при рождении, лет -0,000454 4,39E-05 -10,34146 0,0000

Денежные доходы (в среднем на душу населения), руб. 7,49E-08 2,66E-08 2,816284 0,0063

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников по полному кругу организаций, руб. -8,76E-08 2,24E-08 -3,902859 0,0002

Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата в сельском хозяйстве, руб. 6,52E-08 2,18E-08 2,987873 0,0039

Коэффициент обновления тракторов (без тракторов, на которых смонтированы землеройные, мелиоративные и другие машины), ед. 0,000133 5,26E-05 2,535869 0,0134

конкурентоспособности предприятий, что обусловливает ее прямую зависимость от размеров среднедушевых доходов. В то же время востребованность кадров заставляет предприятия увеличивать уровень заработной платы. Фактически отрицательную зависимость от общего уровня заработной платы и положительную зависимость от заработной платы в сельском хозяйстве можно интерпретировать как положительную зависимость от соотношения этих заработных плат, что отражает наличие ценовой конкуренции за трудовые ресурсы (регрессия с переменной соотношения была проверена, но продемонстрировала меньшую объясняющую способность при сохранении того же набора переменных, поэтому не приводится). Несколько неожиданной является отрицательная зависимость от уровня преступности. Причиной этого может быть существование эндогенности и отложенного эффекта развития сельского хозяйства на состояние общества территории.

Среди экзогенных факторов воспроизводства сельского хозяйства отметим положительное влияние коэффициента обновления техники, которое объясняется ростом потребности в кадрах при вводе новой техники в производство, в том числе за счет возникновения потребности в новых компетенциях работников.

Результаты регрессионной оценки для удельного веса численности принятых работников в среднесписочной численности представлены в табл. 10.

Таблица 10. Результаты регрессионной оценки факторов удельного веса численности принятых работников в среднесписочной численности работников сельского хозяйства Table 10. Results of the regression evaluation of the factors behind the share of the number of hired workers in the average number of agricultural employees

Размер итоговой выборки 85

Коэффициент детерминации 0,168301

Скорректированный коэффициент детерминации 0,148016

F-статистика 8,296707

Prob. (F-статистика) 0,000523

Переменная Коэффициент Стандартная ошибка f-статистика Prob.

С 10,39313 1,927871 5,390985 0,0000

Отношение среднемесячной заработной платы

в сельском хозяйстве к среднемесячной номинальной начисленной заработной плате работ- 4,867419 2,100500 2,317267 0,0230

ников по полному кругу организаций, %

Удельный вес прибыльных организаций, % -0,078715 0,020834 -3,778160 0,0003

Объясняющая способность данной модели довольно низкая. Вместе с тем видно, что динамика фактического приема кадров зависит, по сути, от внутриотраслевых факторов. Так, отрицательное влияние на набор кадров оказывает удельный вес прибыльных организаций, что может объясняться большей стабильностью их штата. Кроме того, прием кадров положительно связан с конкурентоспособностью заработной платы на территории, что также подтверждает наличие ценовой конкуренции. В модели проверялось влияние темпов роста производства сельскохозяйственной продукции, однако данная переменная оказалась незначимой, следовательно, прирост производства не всегда сопровождается увеличением численности работников. Сравнение результатов модели относительно потребности и фактического приема кадров обнаруживает, что при низкой привлекательности территории может возникать проблема неукомплектованности штата сельхозпредприятий, выражающаяся в отставании приема кадров от потребности.

Отсутствие зависимости приема кадров от характеристик территории косвенно может свидетельствовать об ориентации сельского хозяйства на заполнение вакансий за счет внутренних ресурсов территории.

Результаты регрессионной оценки удельного веса численности выбывших работников в среднесписочной численности представлены в табл. 11.

Таблица 11. Результаты регрессионной оценки факторов удельного веса численности выбывших работников в среднесписочной численности работников сельского хозяйства Table 11. Results of the regression evaluation of the factors behind the share of the number of resigned workers in the average number of agricultural employees

Размер итоговой выборки 85

Коэффициент детерминации 0,327654

Скорректированный коэффициент детерминации 0,302752

F-статистика 13,15787

Prob. (F-статистика) 0,000000

Переменная Коэффициент Стандартная ошибка f-статистика Prob.

С 16,69041 2,224669 7,502425 0,0000

Окончание таблицы 11 Table 11 (concluded)

Переменная Коэффициент Стандартная ошибка f-статистика Prob.

Заболеваемость с впервые в жизни установленным диагнозом наркомании на 100 тыс. населения в 2016 г., чел. 0,290017 0,070322 4,124162 0,0001

Рентабельность (убыточность) проданных товаров, продукции, работ, услуг, % -0,208856 0,064174 -3,254520 0,0017

Объемы средств государственной поддержки в рамках программ и мероприятий по развитию сельского хозяйства, % от стоимости произведенной продукции в расчете на одного занятого -0,017778 0,005523 -3,218722 0,0019

Данная модель характеризуется достаточной объясняющей способностью для пространственных данных.

В основном динамика выбытия кадров определяется внутриотраслевыми параметрами. Так, уровень выбытия ниже у предприятий с более высокой рентабельностью производства и более высоким уровнем господдержки. Указанная закономерность говорит о том, что инициаторами высвобождения, скорее всего, выступают работодатели. Ни один из факторов предложения труда не оказал значимого влияния на уровень выбытия. Положительная взаимосвязь заболеваемости наркоманией и выбытия кадров объясняется, вероятно, проблемой эндогенности и наличием отложенного эффекта состояния отрасли на социальное благополучие территории.

Регрессионная оценка доли уволенных в связи с сокращением штатов не выявила ни одного значимого фактора, что предположительно связано с относительной специфичностью данного основания для увольнения.

Результаты регрессионной оценки факторов влияния на долю уволенных по соглашению сторон представлены в табл. 12.

Таблица 12. Результаты регрессионной оценки факторов доли уволенных работников сельского хозяйства по соглашению сторон Table 12. Results of the regression evaluation of the factors behind the proportion of agricultural personnel dismissed

by agreement of the parties

Размер итоговой выборки 84

Коэффициент детерминации 0,142906

Скорректированный коэффициент детерминации 0,099509

F-статистика 3,292988

Prob. (F-статистика) 0,015035

Переменная Коэффициент Стандартная ошибка f-статистика Prob.

С 0,033688 0,010255 3,284943 0,0015

Доля сельского населения, % -0,031441 0,015636 -2,010884 0,0477

Денежные доходы (в среднем на душу населения), руб. 7,39E-07 3,63E-07 2,035302 0,0452

Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников по полному кругу организаций, руб. -1,03E-06 3,31E-07 -3,125612 0,0025

Рентабельность (убыточность) проданных товаров, продукции, работ, услуг, % -0,000346 0,000155 -2,224811 0,0289

Соответствующая модель демонстрирует невысокую объясняющую способность. Вместе с тем отметим, что доля уволенных по указанному основанию существенно зависит от характеристик территории. Подобные увольнения менее распространены в регионах с большей долей сельского населения, с большими среднедушевыми доходами и меньшей средней заработной платой (например, в регионах с низкой рождаемостью). Из внутриотраслевых параметров значимое отрицательное влияние оказывает только рентабельность продукции, так как она снижает вероятность увольнения. Полученные результаты свидетельствуют о том, что в сфере сельского хозяйства увольнение по соглашению сторон происходит фактически под давлением работодателя и распространено в регионах с более сложными условиями трудоустройства в отрасли при потере работы.

Анализ факторов воспроизводства кадров сельхозпредприятий позволяет утверждать, что параметры фактического движения персонала зависимы прежде всего от внутренних характеристик отрасли и мало связаны с параметрами территории, за исключением ценовой конкуренции. В то же время потребность в кадрах обусловлена характеристиками территории. В случаях, когда территория проживания отличается низкой привлекательностью, данная зависимость может служить косвенным подтверждением возникновения дефицита кадров.

Заключение

Согласно результатам проведенного исследования, гипотеза о взаимной зависимости воспроизводства трудовых ресурсов сельских территорий и кадров сельского хозяйства подтвердилась. Исходя из этого можно сделать вывод о том, что устойчивое воспроизводство трудовых ресурсов сельских территорий является важным условием устойчивости воспроизводства кадров сельского хозяйства.

Наличие взаимного влияния исследуемых параметров позволяет определить направления разработки мероприятий по повышению эффективности воспроизводственных процессов.

Так, можно рекомендовать реализацию программ, способствующих развитию жилищной инфраструктуры сельских территорий, в том числе обеспечению жильем привлекаемых на сельхозпредприятия специалистов. Кроме того, поскольку важным фактором миграционной привлекательности территории (предотвращения оттока населения) является заработная плата, сельхозпроизводителям следует изменить отношение к персоналу и повысить оплату труда до конкурентоспособного уровня. Опыт передовых сельскохозяйственных предприятий показывает потенциальную эффективность выполнения указанных рекомендаций.

Результаты исследования свидетельствуют также о необходимости принятия мер по повышению продолжительности жизни сельского населения. Заслуживает внимания и тот факт, что положительное влияние на удержание кадров оказывают меры господдержки сельхозпроизводителей.

В дальнейших исследованиях предполагается использовать данные муниципальных образований для анализа воспроизводства кадров сельского хозяйства. Такой подход ограничивается тем, что официальная статистика в открытом доступе существенно беднее, чем статистика по регионам. Вместе с тем указанная детализация данных позволит выявить дополнительные факторы системы воспроизводства за счет более четкой идентификации территории проживания.

Источники

Антонова Г. (2012). Высококвалифицированные работники. https://cbnt.ru/analytics/rynok_ truda/2012/8.

Воронин Б. А., Чупина И. П., Воронина Я. В. (2020). Взаимосвязь развития человеческого капитала и аграрной экономики на сельских территориях // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. № 11. С. 61-65. DOI: 10.31442/0235-2494-2020-0-11-61-65.

Головина С. Г., Миколайчик И. Н., Смирнова Л. Н. (2020). Человеческий капитал сельских территорий: демографические аспекты // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. № 8. С. 72-78. DOI: 10.31442/0235-2494-2020-0-8-72-78.

Горбунова О. С. (2018). Формирование человеческого капитала аграрной сферы региона: дис____

канд. экон. наук. Екатеринбург. 206 с.

Дульзон С. В. (2018). Справедливая заработная плата в сельском хозяйстве: понятие, принципы и современное состояние // Вестник Донского государственного аграрного университета. № 4-2. С. 109-117.

Ермоленко О. Д. (2020). Цифровая трансформация сельского хозяйства России и проблема формирования человеческого капитала // Вестник Ростовского государственного экономического университета. № 2. С. 116-125.

Калачикова О. Н., Будилов А. П. (2018). Отток молодежи из сельской местности: мотивы и возможности регулирования // Социальное пространство. № 3 (15). DOI: 10.15838/sa.2018.3.15.1.

Кирьянова В. Н. (2020). Реализация стандартов достойной заработной платы как инструмент повышения доходности труда в сельском хозяйстве // Экономика, труд, управление в сельском хозяйстве. № 2. С. 74-82.

Клецкова Е. В. (2018). Совершенствование механизмов уменьшения оттока молодежи из сельской местности // Экономика устойчивого развития. № 3. С. 149-152.

Кузнецова И. Г., Шелковников С. А. (2019). Заработная плата как условие формирования кадрового потенциала в сельском хозяйстве // Вестник Забайкальского государственного университета. № 4. С. 95-101. DOI: 10.21209/2227-924,5-2019-25-4-9,5-101.

Медведева Т. Н. (2020). Влияние человеческого капитала на развитие сельских территорий // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. № 9. С. 67-73. DOI: 10.31442/0235-2494-2020-0-9-67-73.

Палкина С. О. (2014). Формирование и использование человеческого капитала в сельском хозяйстве: дис. ... канд. экон. наук. Пермь. 232 с.

Сергиенко А. М., Иванова О. А. (2016). Кадровая обеспеченность сельского хозяйства: проблемы и перспективы в условиях массовой миграции сельской молодежи // Экономическое развитие региона: управление, инновации, подготовка кадров. № 3. С. 358-362.

Старкова О. Я. (2020). Заработная плата и производительность труда в сельском хозяйстве // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. № 3. С. 39-43. DOI: 10.31442/0235-2494-2020-0-3-39-43.

Шарапова В. М., Борисов И. А., Шарапова Н. В. (2019). Обзор зарубежного опыта моделирования процессов воспроизводства трудовых ресурсов сельских территорий // Экономика и предпринимательство. № 10. С. 351-357.

Юркова М. С., Глухов С. Г., Крючков Г. Г. (2020). Организационно-экономический механизм регулирования миграции трудоспособного сельского населения в регионе // Научное обозрение: теория и практика. № 4. С. 685-698.

Almeida A. N., Bravo-Ureta B. E. (2019). Agricultural productivity, shadow wages and off-farm labor decisions in Nicaragua. Economic Systems, vol. 43, issue 1, pp. 99-110. DOI: 10.1016/j.ecosys.2018.09.002.

Bardhan P. K. (1983). Labor-tying in a poor agrarian economy: A theoretical and empirical analysis. The Quarterly Journal of Economics, vol. 98, no. 3, pp. 501-514.

Becker G. S. (1993). Human capital. A theoretical and empirical analysis with special references to education. The University of Chicago Press. 390 p.

Fane G. (1975). Education and the managerial efficiency of farmers. The Review of Economics and Statistics, vol. 57, no. 4, pp. 452-461.

Foster A. D., Rosenzweig M. R. (1995). Learning by doing and learning from others: Human capital and technical change in agriculture. Journal of Political Economy, vol. 103, no. 6, pp. 1176-1209.

Griliches Z. (1964). Research expenditures, education, and the aggregate agricultural production function. The American Economic Review, vol. 54, no. 6, pp. 961-974.

Huffman W. E. (1977). Allocative efficiency: The role of human capital. The Quarterly Journal of Economics, vol. 91, no. 1, pp. 59-79. https://doi.org/10.2307/1883138.

Huffman W. E., Mercier S. (1991). Joint adoption of microcomputer technologies: An analysis of farmers' decisions. The Review of Economics and Statistics, vol. 73, no. 3, pp. 541-546.

Imbert C., Papp J. (2020). Costs and benefits of rural-urban migration: Evidence from India. Journal of Development Economics, vol. 146, 102473. https://doi.org/10.1016/j.jdeveco.2020.102473.

Lin J. Y. (1991). Education and innovation adoption in agriculture: Evidence from hybrid rice in China. American Journal of Agricultural Economics, vol. 73, issue 3, pp. 713-723. https://doi. org/10.2307/1242823.

Maddox J. G. (1960). Private and social costs of the movement of people out of agriculture. The American Economic Review, vol. 50, no. 2, pp. 392-402.

Maldonado R. M. (1976). Why Puerto Ricans migrated to the United States in 1947-73. Monthly Labor Review, vol. 99, no. 9, pp. 7-18.

Newbery D. M., Stiglitz J. E. (1979). Share cropping, risk sharing and the importance of imperfect information. In: Roumasset J., Boussard J. M., Singh I. (eds.) Risk, uncertainty and agricultural development. New York: Agricultural Development Council. 342 p.

Newman C, Jarvis L. (2000). Worker and firm determinants of piece rate variation in an agricultural labor market. Economic Development and Cultural Change, vol. 49, no. 1, pp. 137-169. https://doi. org/10.1086/452494.

Orazem P. F., Mattila J. P. (1991). Human capital, uncertain wage distributions, and occupational and educational choices. International Economic Review, vol. 32, no. 1, pp. 103-122.

Perloff J. (1991). The impact of wage differentials on choosing to work in agriculture. American Journal of Agricultural Economics, vol. 73, issue 3, pp. 671-680. https://doi.org/10.2307/1242819.

Ranis G., Fei J. C. F. (1961). A theory of economic development. The American Economic Review, vol. 51, no. 4, pp. 533-565.

Schaffner J. A. (1995). Attached farm labor, limited horizons and servility. Journal of Development Economics, vol. 47, pp. 241-270.

Schuh G. E. (1962). An econometric investigation of the market for hired labor in agriculture. Journal of Farm Economics, vol. 44, no. 2, pp. 307-321.

Stark O., Bloom D. E. (1985). The new economics of labor migration. The American Economic Review, vol. 75, no. 2, pp. 173-178.

Stark O., Taylor J. E. (1991). Migration incentives, migration types: The role of relative deprivation. The Economic Journal, vol. 101, no. 408, pp. 1163-1178. https://doi.org/10.2307/2234433.

Taylor J. E. (1987). Undocumented Mexico-U.S. migration and the returns to households in rural Mexico. American Journal of Agricultural Economics, vol. 69, no. 3, pp. 626-638. https://doi. org/10.2307/1241697.

Todaro M. P. (1969). A model of labor migration and urban unemployment in less developed countries. The American Economic Review, vol. 59, no. 1, pp. 138-148.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Wozniak G. D. (1984). The adoption of interrelated innovations: A human capital approach. The Review of Economics and Statistics, vol. 66, no. 1, pp. 70-79.

Yang D. T. (1997). Education and off-farm work. Economic Development and Cultural Change, vol. 45, issue 3, pp. 613-632. DOI: 10.1086/452293.

Zhang J., Yu J., Chen Y. (2011). Investment problems of China rural human capital. Journal of Northeast Agricultural University (English edition), vol. 18, issue 4, pp. 77-83.

Информация об авторе Борисов Иван Александрович, старший преподаватель кафедры экономической теории и корпоративного управления Уральского государственного экономического университета, 620144, РФ, г. Екатеринбург, ул. 8 Марта/Народной Воли, 62/45

Контактный телефон: +7 (343) 283-10-52, e-mail: [email protected]

■ ■ ■

References

Antonova G. (2012). Vysokokvalifitsirovannye rabotniki [Highly skilled workers]. https://cbnt.ru/ana-lytics/rynok_truda/2012/8. (in Russ.)

Voronin B. A., Chupina I. P., Voronina Ya. V. (2020). Vzaimosvyaz' razvitiya chelovecheskogo kapitala i agrarnoy ekonomiki na sel'skikh territoriyakh [The relationship between the development of human capital and the agricultural economy in rural areas]. Ekonomika selskokhozyaystvennykh i pererabatyv-ayushchikh predpriyatiy = Economy of Agricultural and Processing Enterprises, no. 11, pp. 61-65. DOI: 10.31442/0235-2494-2020-0-11-61-65. (in Russ.)

Golovina S. G., Mikolaychik I. N., Smirnova L. N. (2020). Chelovecheskiy kapital sel'skikh terri-toriy: demograficheskie aspekty [Human capital of rural territories: Demographic aspects]. Ekonomika selskokhozyaystvennykh i pererabatyvayushchikh predpriyatiy = Economy of Agricultural and Processing Enterprises, no. 8, pp. 72-78. DOI: 10.31442/0235-2494-2020-0-8-72-78. (in Russ.)

Gorbunova O. S. (2018). Formirovanie chelovecheskogo kapitala agrarnoy sfery regiona. Diss. kand. ekon. nauk [Formation of human capital in the agricultural sector of the region. Cand. econ. sci. diss.]. Ekaterinburg. 206 p. (in Russ.)

Dulzon S. V. (2018). Spravedlivaya zarabotnaya plata v sel'skom khozyaystve: ponyatie, printsipy i sovremennoe sostoyanie [The fair salary in agriculture: Concept, principles and current state]. Vestnik Donskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta = Vestnik of Don State Agrarian University, no. 4-2, pp. 109-117. (in Russ.)

Ermolenko O. D. (2020). Tsifrovaya transformatsiya sel'skogo khozyaystva Rossii i problema formi-rovaniya chelovecheskogo kapitala [Digital transformation of Russian agriculture and problem of human capital formation]. Vestnik Rostovskogo gosudarstvennogo ekonomicheskogo universiteta = Vestnik of Rostov State University of Economics, no. 2, pp. 116-125. (in Russ.)

Kalachikova O. N., Budilov A. P. (2018). Ottok molodezhi iz sel'skoy mestnosti: motivy i vozmozh-nosti regulirovaniya [Youth urbanization: Motives and regulation options]. Sotsialnoe prostranstvo = Social Area, no. 3 (15). DOI: 10.15838/sa.2018.3.15.1. (in Russ.)

Kiryanova V. N. (2020). Realizatsiya standartov dostoynoy zarabotnoy platy kak instrument povy-sheniya dokhodnosti truda v sel'skom khozyaystve [Implementation of standards of decent wages as a tool for increasing the profitability of labour in agriculture]. Ekonomika, trud, upravlenie v sel'skom khozyaystve = Economics, Labour, Management in Agriculture, no. 2, pp. 74-82. (in Russ.)

Kletskova E. V. (2018). Sovershenstvovanie mekhanizmov umen'sheniya ottoka molodezhi iz sel'skoy mestnosti [Improved mechanisms reduce the outflow of youth from rural areas]. Ekonomika ustoychi-vogo razvitiya = Economics of Stable Development, no. 3, pp. 149-152. (in Russ.)

Kuznetsova I. G., Shelkovnikov S. A. (2019). Zarabotnaya plata kak uslovie formirovaniya kadrovogo potentsiala v sel'skom khozyaystve [Salary as a condition of personnel potential formation in agriculture]. Vestnik Zabaykal'skogo gosudarstvennogo universiteta = Bulletin of Transbaikal State University, no. 4, pp. 95-101. DOI: 10.21209/2227-924,5-2019-25-4-9,5-101. (in Russ.)

Medvedeva T. N. (2020). Vliyanie chelovecheskogo kapitala na razvitie sel'skikh territoriy [Impact of human capital on rural areas development]. Ekonomika selskokhozyaystvennykh ipererabatyvayushchikh predpriyatiy = Economy of Agricultural and Processing Enterprises, no. 9, pp. 67-73. DOI: 10.31442/02352494-2020-0-9-67-73. (in Russ.)

Palkina S. O. (2014). Formirovanie i ispolzovanie chelovecheskogo kapitala v sel'skom khozyaystve. Diss. kand. ekon. nauk [Formation and use of human capital in agriculture. Cand. econ. sci. diss.]. Perm. 232 p. (in Russ.)

Sergienko A. M., Ivanova O. A. (2016). Kadrovaya obespechennost' sel'skogo khozyaystva: problemy i perspektivy v usloviyakh massovoy migratsii sel'skoy molodezhi [Staffing in agriculture: problems and prospects in the context of mass migration of rural youth]. Ekonomicheskoe razvitie regiona: upravlenie, innovatsii, podgotovka kadrov = Economic Development of the Region: Management, Innovation, Training, no. 3, pp. 358-362. (in Russ.)

Starkova O. Ya. (2020). Zarabotnaya plata i proizvoditel'nost' truda v sel'skom khozyaystve [Wages and labor productivity in agriculture]. Ekonomika selskokhozyaystvennykh i pererabatyvayushchikh predpriyatiy = Economy of Agricultural and Processing Enterprises, no. 3, pp. 39-43. DOI: 10.31442/02352494-2020-0-3-39-43. (in Russ.)

Sharapova V. M., Borisov I. A., Sharapova N. V. (2019). Obzor zarubezhnogo opyta modelirovani-

ya protsessov vosproizvodstva trudovykh resursov sel'skikh territoriy [Review of foreign experience in modeling the processes of reproduction of labor resources in rural areas]. Ekonomika i predprinimatel-stvo = Journal of Economy and Entrepreneurship, no. 10, pp. 351-357. (in Russ.)

Yurkova M. S., Glukhov S. G., Kryuchkov G. G. (2020). Organizatsionno-ekonomicheskiy mekhanizm regulirovaniya migratsii trudosposobnogo sel'skogo naseleniya v regione [Organisational and economic mechanism for regulating the migration of the able-bodied rural population in the region]. Nauchnoe obozrenie: teoriya i praktika = Scientific Review: Theory and Practice, no. 4, pp. 685-698. (in Russ.)