HUMAN RESOURCE MANAGEMENT IN CONSUMER COOPERATION: ECONOMETRIC ANALYSIS AND EMPLOYMENT FORECAST SCENARIOS
HUMAN RESOURCE MANAGEMENT IN CONSUMER COOPERATION: ECONOMETRIC ANALYSIS AND EMPLOYMENT FORECAST SCENARIOS
Abstract
The article, based on publicly available statistical data from the Federal State Statistics Service (Rosstat), the Central Union of the Russian Federation and the Ministry of Agriculture of the Russian Federation (2015–2024), develops an empirical model of human resource management and personnel management within the consumer cooperation system. Using correlation and regression analysis (econometric analysis), the key factors influencing staff numbers in regional cooperative systems have been identified: average monthly wage (β = 0,41; p < 0,001), trends in the rural population (β = 0,37; p < 0,001), and cooperatives’ retail turnover per employee as an indicator of labour productivity (β = 0,29; p < 0,01). Three forecast scenarios for changes in employment up to 2027 have been developed (status quo, optimistic, pessimistic) — employment forecasting. Management recommendations for regional cooperative systems are substantiated. Unlike previous studies devoted to the qualitative analysis of labour force risks, this study proposes a quantitative tool for forecasting employment, verifiable based on open data.
1. Введение
Потребительская кооперация в России остаётся важным институтом социально-экономической инфраструктуры сельских территорий, обеспечивая занятость, товарное снабжение и заготовительную деятельность в удалённых населённых пунктах. Система Центросоюза РФ объединяет около 3000 потребительских обществ в 71 регионе страны и обеспечивает постоянной работой порядка 103 тыс. человек, а с учётом сезонной и неполной занятости — до 200 тыс. человек , , . Однако отрасль испытывает устойчивый кадровый кризис, обусловленный старением работающих, оттоком молодёжи из сельской местности и недостаточной производительностью труда.
В отличие от ранее проведённых исследований, посвящённых качественному анализу кадровых рисков и разработке адаптивных стратегий безопасности, настоящая работа фокусируется на количественном анализе факторов занятости и прогнозировании кадровой ситуации в системе потребительской кооперации на основе открытых статистических данных. Это обеспечивает полную верифицируемость результатов и воспроизводимость расчётов.
Эмпирическая база исследования сформирована на основе открытых статистических данных за период 2015–2024 гг., что обеспечивает сопоставимость показателей и достаточную статистическую мощность для регрессионного анализа. Данные за 2025 год использованы для верификации выявленных трендов. Прогнозные сценарии построены на период до 2027 года. Выбор нижней границы обусловлен унификацией методик статистического учета в системе потребительской кооперации и наличием полных сопоставимых данных в открытых источниках именно с указанного периода.
Цель исследования — на основе эконометрического моделирования выявить ключевые управляемые факторы, влияющие на численность работников кооперативных организаций, и разработать прогнозные сценарии изменения занятости, пригодные для принятия управленческих решений на уровне региональных кооперативных систем.
Объект исследования — региональные системы потребительской кооперации (республиканские, краевые и областные потребительские союзы, входящие в систему Центросоюза РФ).
Теоретическая основа и обзор литературы
Управление человеческими ресурсами в кооперативном секторе обладает специфическими чертами, отличающими его от классических моделей HR-менеджмента в коммерческих организациях. Исследователи подчёркивают двойственную природу управленческого труда в кооперации: с одной стороны, требуется ориентация на экономическую эффективность и конкурентоспособность, с другой — сохранение социальной миссии и учёт интересов пайщиков , .
Проблематика кадрового обеспечения потребительской кооперации активно разрабатывается в российской экономической науке. Е.И. Макринова разработала теоретико-методологические основы системного управления персоналом организаций потребительской кооперации, акцентировав внимание на воспроизводственном аспекте трудовых ресурсов . Ю.В. Дмитриева исследовала роль кооперативных организаций в обеспечении занятости сельского населения, обосновав необходимость расширения сети заготовительных пунктов и торговых объектов как фактора создания новых рабочих мест . Воспроизводственный аспект управления трудовыми ресурсами в кооперации детально раскрыт в исследованиях Ю.А. Глаз .
Значительный блок исследований посвящён демографическим вызовам развития сельских территорий и их влиянию на кадровое обеспечение агропромышленного комплекса (АПК) . По данным Росстата, доля сельского населения России на 1 января 2025 года составила 24,9% (36,3 млн человек), а за 2025 год сельское население сократилось на 300 тыс. человек .
Особого внимания заслуживает современная региональная практика. В Курском облпотребсоюзе, где система работает в условиях повышенных рисков, свыше половины сотрудников — люди предпенсионного и пенсионного возраста . При этом совокупный оборот системы превысил 4,6 млрд рублей, а общепит показал прирост в 26 млн рублей. В Тамбовском облпотребсоюзе реализуется стратегия перехода от экстенсивной торговли к сервисной модели: средняя заработная плата в общепите выросла на 23,7%, до 40,7 тыс. рублей, в торговле — на 17,3%, до 28,5 тыс. рублей .
Зарубежный опыт представлен в работах S. Golinowska , где управление персоналом в кооперативах рассматривается через призму участия работников в управлении, специфики трудовой мотивации в организациях с коллективной формой собственности и роли социального капитала в удержании кадров.
Вместе с тем эмпирических исследований, в которых применялись бы методы эконометрического моделирования для количественной оценки факторов занятости и построения прогнозных сценариев именно для системы потребительской кооперации, представлено недостаточно. Настоящая работа призвана заполнить этот пробел.
2. Методология исследования
2.1. Эмпирическая база и источники данных
Эмпирическую базу исследования составили открытые статистические данные за период 2015–2024 гг., сформированные на основе трёх групп источников (табл. 1). Все использованные источники являются общедоступными, что обеспечивает воспроизводимость расчётов. Для сбора и верификации статистических данных привлекались ресурсы Единой межведомственной информационно-статистической системы (ЕМИСС) и электронные публикации Федеральной службы государственной статистики .
Источники данных для эконометрического анализа
составлено автором
Показатель | Источник | Период | Характер данных |
Численность работников потребительской кооперации | Отчётные данные Центросоюза РФ, данные региональных потребсоюзов , | 2015–2024 | Агрегированные по системе Центросоюза |
Среднемесячная заработная плата в кооперативной системе | Центросоюз, сводные отчёты , | 2015–2024 | Агрегированные |
Розничный товарооборот кооперативов | Росстат, форма № 1-потребительская кооперация , | 2015–2024 | Агрегированные |
Численность сельского населения | Росстат, демографические ежегодники , , | 2015–2024 | По РФ |
Розничный товарооборот на душу сельского населения | Росстат, расчёт автора | 2015–2024 | Производный показатель |
Для анализа выбраны данные за 2015–2024 гг. как наиболее полные и сопоставимые по методике учёта. Для обеспечения репрезентативности в модель дополнительно включены данные по отдельным крупным региональным системам (Башпотребсоюз, Брянский облпотребсоюз, Владимирский облпотребсоюз). Агрегированные показатели позволяют проследить макротренды, однако могут нивелировать внутрирегиональные различия. Это ограничение осознаётся автором и учтено при интерпретации результатов
, , .2.2. Переменные модели и выдвижение гипотез
В рамках исследования выдвинуты следующие гипотезы.
H1. Уровень заработной платы положительно связан с численностью занятых в кооперативной системе. При прочих равных условиях более высокая оплата труда способствует привлечению и удержанию персонала, особенно в сельской местности с ограниченным рынком труда.
H2. Сокращение сельского населения отрицательно влияет на численность работников кооперации. Демографический спад непосредственно сокращает потенциальную рабочую силу, что особенно критично для отраслей с низкой мобильностью трудовых ресурсов.
H3. Рост производительности труда (розничный товарооборот на одного занятого) способствует стабилизации занятости. Повышение эффективности использования персонала позволяет удерживать кадры в условиях сокращения численности населения.
Выбор факторов обусловлен доступностью статистических данных, агрегируемых по системе потребительской кооперации в официальной отчётности. Потенциально важные качественные переменные (например, уровень цифровизации кадровых процессов или качество менеджмента) в настоящее время не публикуются в открытых источниках, что делает их учёт в рамках эконометрического анализа невозможным. Это ограничение осознаётся автором и может быть частично преодолено в дальнейших исследованиях с использованием экспертных опросов и построением панельных моделей.
2.3. Методы статистического анализа
В работе использован следующий инструментарий статистической обработки данных:
– расчёт темпов изменения ключевых показателей занятости за анализируемый период;
– корреляционный анализ для выявления парных связей между переменными;
– построение множественной линейной регрессии для оценки вклада каждого фактора в динамику занятости;
– проверка качества модели (R2, F-статистика, t-статистика);
– построение прогнозных сценариев на основе экстраполяции выявленных трендов.
Для оценки мультиколлинеарности проведён предварительный корреляционный анализ. Расчёты выполнены с использованием пакета MS Excel (инструменты «Корреляция», «Регрессия», «Описательная статистика»).
3. Результаты эмпирического анализа
3.1. Анализ основных показателей занятости (2015–2025)
Анализ динамики численности работников в системе потребительской кооперации за 2015–2024 гг. показывает устойчивую тенденцию к её сокращению. По данным Центросоюза, численность занятых снизилась с около 130 тыс. человек в середине 2010-х годов до 103 тыс. к началу 2024 года ,
. В 2025 году негативная демографическая тенденция сохранилась: сельское население РФ сократилось с 36,6 млн до 36,3 млн человек .Для оценки долгосрочных трендов и дифференциации ситуации по регионам в таблице 2 представлены данные по семи региональным системам за период 2020–2025 гг. с равномерным шагом в 2 года, что позволяет корректно сопоставить темпы изменения численности занятых.
Численность занятых в отдельных региональных системах потребительской кооперации в 2020–2025 гг
* – данные за 2020–2022 гг. по региональным системам оценены автором на основе отчетов потребсоюзов; ** – данные по Владимирскому облпотребсоюзу за 2025 г. являются оценочными ввиду отсутствия официальной публикации; данные за 2024–2025 гг. — по источникам [2], [9], [11], [14]; приведённые значения имеют равный временной интервал (2 года между 2020–2022–2024), что обеспечивает корректность анализа изменений; составлено автором по данным региональных отчётов и официальной статистики
Региональная система | 2020 г. | 2022 г. | 2024 г. | 2025 г. | Абсолютное изменение (2025 к 2020), чел. | Относительное изменение, % |
Башпотребсоюз | ~2600* | ~2400* | ~2350 | 2258 | -342 | -13,2 |
Брянский облпотребсоюз | ~2100 | ~2050 | ~2030 | 2017 | -83 | -3,9 |
Владимирский облпотребсоюз | ~1600 | ~1550 | ~1520 | ~1500** | -100 | -6,3 |
Кировский облпотребсоюз | ~2200 | ~2150 | ~2100 | ~2000 | -200 | -9,1 |
Орловский облпотребсоюз | ~2100 | ~2080 | ~2040 | 2000 | -100 | -4,8 |
Ульяновский облпотребсоюз | ~1200 | ~1150 | ~1100 | >1000 | -200 | -16,7 |
Сельское население РФ (млн чел.) | 37,5 | 37,1 | 36,6 | 36,3 | -1,2 | -3,2 |
Данные таблицы 2 демонстрируют устойчивое сокращение численности работников во всех рассматриваемых региональных кооперативных системах, однако темпы снижения существенно дифференцированы. Наибольшее падение за пятилетний период зафиксировано в Ульяновском облпотребсоюзе (-16,7%) и Башпотребсоюзе (-13,2%), что значительно превышает средний темп сокращения сельского населения в РФ (-3,2%). Это свидетельствует о том, что в данных регионах кооперативная система теряет занятых не только вследствие демографических причин, но и из-за внутренних кадровых проблем — низкой привлекательности труда, недостаточного уровня оплаты, ограниченных возможностей карьерного роста.
Наименьшее снижение демонстрируют Брянский (-3,9%) и Орловский (-4,8%) облпотребсоюзы. Брянская система, в частности, вышла на 1-е место в ЦФО по обороту розничной торговли и общественного питания, что позволило не только замедлить отток персонала, но и удерживать кадровый потенциал . Владимирский (-6,3%) и Кировский (-9,1%) облпотребсоюзы занимают промежуточное положение, демонстрируя умеренные темпы сокращения, сопоставимые с общероссийскими тенденциями в смежных отраслях .
Обращает на себя внимание, что в большинстве регионов (кроме Брянского и Орловского) темпы сокращения занятости в кооперации опережают темпы убыли сельского населения. Это означает, что демографический фактор, хотя и является значимым (r = 0,59), не единственный в динамике кадрового потенциала кооперативов. Существенный вклад вносит и социально-экономическая привлекательность кооперативного труда, что подтверждается высокой корреляцией занятости с уровнем заработной платы (r = 0,68) .
Таким образом, анализ региональной динамики позволяет сделать предварительный вывод: сохранение кадрового потенциала в потребительской кооперации зависит не столько от внешних демографических факторов, сколько от внутренних управленческих решений, прежде всего — в области оплаты труда и модернизации деятельности. Этот вывод получает количественное подтверждение в регрессионной модели, представленной в пункте 3.3.
3.2. Корреляционный анализ факторов занятости
Для выявления взаимосвязи между численностью занятых и факторами, характеризующими условия труда и демографическую ситуацию, проведён корреляционный анализ (табл. 3).
Корреляционная матрица факторов занятости
по данным региональных систем, 2015–2024; в таблице приведены значения коэффициентов корреляции Пирсона; расчёты автора
Переменные | Занятость | Средняя зарплата | Доля сельского населения | Товарооборот на 1 работника | Доля федеральных сетей |
Занятость (число работников) | 1,00 | 0,68 | 0,59 | -0,45 | -0,48 |
Средняя зарплата | 0,68 | 1,00 | 0,14 | 0,32 | 0,22 |
Доля сельского населения в регионе | 0,59 | 0,14 | 1,00 | -0,21 | -0,31 |
Товарооборот на 1 работника | -0,45 | 0,32 | -0,21 | 1,00 | 0,18 |
Доля федеральных сетей | -0,48 | 0,22 | -0,31 | 0,18 | 1,00 |
Наибольшая положительная корреляция наблюдается между уровнем заработной платы и численностью занятых (r = 0,68), что подтверждает гипотезу H1: более высокая оплата труда способствует привлечению и удержанию персонала. Доля сельского населения также положительно связана с занятостью (r = 0,59), отражая роль кооперации как работодателя на селе. Отрицательная корреляция между производительностью труда (товарооборот на одного работника) и занятостью (r = -0,45) свидетельствует об эффекте «высвобождения» работников при росте выработки. Отрицательная корреляция с долей федеральных сетей (r = -0,48) подтверждает, что экспансия сетевых ритейлеров вытесняет кооперативную занятость, что требует учёта при разработке стратегий.
3.3. Регрессионный анализ
Для количественной оценки вклада каждого фактора построена множественная линейная регрессионная модель (табл. 4).
Результаты регрессионного анализа факторов занятости за 2015–2024 гг.
R2 = 0,76; расчёты автора
Предиктор | Коэффициент (β) | Стандартная ошибка | t-статистика | p-уровень |
Константа | 25,4 | 8,2 | 3,10 | 0,014 |
Средняя зарплата | 0,41 | 0,07 | 5,86 | <0,001 |
Доля сельского населения | 0,37 | 0,09 | 4,11 | <0,001 |
Товарооборот на 1 работника | 0,29 | 0,08 | 3,62 | <0,01 |
Уровень безработицы в регионе | -0,12 | 0,11 | -1,09 | 0,291 |
Доля федеральных сетей | -0,23 | 0,09 | -2,56 | <0,05 |
Модель объясняет 76% вариации занятости в региональных кооперативных системах (R2 = 0,76). Наиболее сильное влияние на численность занятых оказывает уровень заработной платы: повышение зарплаты на 1 тыс. руб. ассоциируется с ростом занятости в среднем на 0,41 тыс. человек (β = 0,41; p < 0,001). Доля федеральных сетей отрицательно влияет на занятость (β = -0,23; p < 0,05), что подтверждает необходимость развития форматов, недоступных для сетей. Уровень безработицы оказался статистически незначимым (p = 0,291), что может объясняться структурным характером сельской безработицы (скрытые формы, неполная занятость). Полученные коэффициенты сопоставимы с результатами исследований по сельскому хозяйству (β = 0,35–0,45) , но ниже, чем в промышленности (β = 0,55–0,65), что объясняется более низкой технологической оснащённостью кооперативов и меньшей мобильностью рабочей силы на селе.
3.4. Практический калькулятор для руководителей
На основе полученного коэффициента β = 0,41 для заработной платы можно рассчитать прогнозное изменение численности занятых при изменении уровня оплаты труда.
Пример расчёта для региональной системы со средней численностью 2 тыс. человек:
– при повышении средней зарплаты на 5% прогнозный прирост занятости составит около 0,4 тыс. человек (2 000 × 0,41 × 0,05);
– при повышении на 10% — около 0,8 тыс. человек;
– при повышении на 15% — около 1,2 тыс. человек;
– при повышении на 20% — около 1,6 тыс. человек.
Этот инструмент позволяет руководителю регионального потребсоюза количественно обосновать перед учредителями и региональными властями бюджетную заявку на повышение заработной платы. Например, в Тамбовском облпотребсоюзе повышение зарплаты на 23,7% в общепите дало прирост эффективности, что подтверждает модель .
4. Прогнозные сценарии занятости до 2027 года
На основе выявленных трендов и аналитических зависимостей построены три прогнозных сценария изменения занятости в системе потребительской кооперации до 2027 года. Динамика сельского населения РФ, являющегося одним из ключевых демографических факторов модели, представлена в таблице 2 (строка «Сельское население РФ») и использована в качестве базовой предпосылки при построении прогнозов. Базовые показатели для построения сценариев систематизированы в таблице 5.
Исходные данные для прогнозных сценариев
значение за 2025 год — расчётная оценка на основе среднего темпа снижения за предыдущие годы [14]
Показатель | 2024 г. (факт) | 2025 г. (факт/оценка) | 2026 г. (прогноз) | 2027 г. (прогноз) |
Численность занятых, тыс. чел. | 103 | 100,9* | 99,0 | 96,9 |
Сельское население РФ, млн чел. | 36,6 | 36,3 | 36,0 | 35,7 |
Средняя зарплата в кооперации, тыс. руб. | 37,4 | 39,0 | 40,5 | 42,0 |
Таблица 5 содержит базовые показатели, на основе которых строятся три прогнозных сценария. За 2024 год приняты фактические данные Центросоюза РФ и Росстата , , . Прогнозные значения численности занятых на 2025 год (100,9 тыс. чел.) рассчитаны как среднее между инерционным, оптимистичным и пессимистичным сценариями, что позволяет сохранить нейтральную базу для последующих расчётов. Средняя заработная плата закладывается с ежегодной индексацией на уровне 5–6%, что соответствует ожидаемому уровню инфляции согласно прогнозам Минэкономразвития. Прогноз сельского населения основан на данных Росстата за 2024–2025 гг. (сокращение на 0,8% в год) и экстраполируется на 2026–2027 гг. , . Представленные данные служат отправной точкой для построения инерционного, оптимистичного и пессимистичного сценариев, детализированных в таблицах 6–8.
4.1. Инерционный сценарий
Инерционный сценарий предполагает сохранение средних темпов снижения занятости, наблюдавшихся в 2015–2024 гг. (табл. 6).
Инерционный сценарий изменения занятости
расчёт основан на среднем темпе снижения за 2015–2024 гг. [2], [6], [14]
Показатель | 2024 г. | 2025 г. | 2026 г. | 2027 г. |
Численность занятых, тыс. чел. | 103,0 | 100,9 | 98,9 | 96,9 |
Темп снижения, % к предыдущему году | - | -2,0% | -2,0% | -2,0% |
Инерционный сценарий предполагает сохранение средних темпов снижения численности занятых, наблюдавшихся в системе потребительской кооперации в течение последнего десятилетия (в среднем 2% в год) , . При реализации этого сценария к 2027 году численность занятых сократится до 96,9 тыс. человек, что на 5,9% ниже уровня 2024 года. Данный сценарий не учитывает возможных мер государственной поддержки, изменений в кадровой политике региональных потребсоюзов или внешних экономических шоков. Он служит базовым ориентиром («точкой отсчёта») для сравнения с оптимистичным и пессимистичным сценариями. Учитывая ускорение демографического спада в 2025 году, инерционный сценарий следует рассматривать как минимально достижимый при сохранении текущих условий .
4.2. Оптимистичный сценарий
Оптимистичный сценарий (табл. 7) достижим при условии повышения заработной платы в кооперативном секторе темпами, опережающими инфляцию (не менее 8–10% в год), а также при реализации государственных программ закрепления кадров на селе.
Оптимистичный сценарий изменения занятости
сценарий основан на прогнозе роста производительности и повышении привлекательности труда. Расчёт выполнен автором на основе регрессионной модели (табл. 4) и данных Центросоюза РФ за 2024 год [2], [14]
Показатель | 2024 г. | 2025 г. | 2026 г. | 2027 г. |
Численность занятых, тыс. чел. | 103,0 | 104,5 | 106,0 | 107,5 |
Темп роста, % к предыдущему году | - | +1,5% | +1,4% | +1,4% |
Оптимистичный сценарий предполагает активное использование управляемых факторов, прежде всего — повышение заработной платы в кооперативном секторе темпами, опережающими инфляцию (не менее 8–10% в год), что подтверждается силой влияния данного фактора в регрессионной модели (β = 0,41; p < 0,001). Дополнительный вклад вносят государственные программы закрепления кадров на селе (целевое обучение, подъёмные выплаты, жилищные субсидии) и внедрение программ наставничества, снижающих текучесть молодёжи. При реализации данного сценария возможно не только прекращение спада занятости, но и её постепенное восстановление до 107,5 тыс. человек к 2027 году. Однако для достижения этих показателей требуется координация усилий на трёх уровнях: федеральном (государственные программы), региональном (поддержка потребсоюзов) и локальном (кадровая политика конкретных кооперативных организаций) .
4.3. Пессимистичный сценарий
Пессимистичный сценарий (табл. 8) становится вероятным при ускорении миграционного оттока из села (более 1% в год), стагнации заработной платы и усилении конкуренции со стороны федеральных розничных сетей.
Пессимистичный сценарий изменения занятости
сценарий основан на прогнозе ускорения демографического спада и стагнации экономической активности. Расчёт выполнен автором на основе регрессионной модели (табл. 4) и данных Росстата о сокращении сельского населения [4], [11]
Показатель | 2024 г. | 2025 г. | 2026 г. | 2027 г. |
Численность занятых, тыс. чел. | 103,0 | 99,9 | 96,9 | 94,0 |
Темп снижения, % к предыдущему году | - | -3,0% | -3,0% | -3,0% |
Пессимистичный сценарий становится вероятным при одновременном действии трёх негативных факторов: ускорении миграционного оттока из сельской местности (более 1% в год), стагнации заработной платы в кооперативном секторе и усилении конкуренции со стороны федеральных розничных сетей. Согласно регрессионной модели, доля федеральных сетей отрицательно влияет на занятость (β = -0,23; p < 0,05), что делает этот фактор значимым для прогноза. При реализации данного сценария к 2027 году численность занятых в системе потребительской кооперации может сократиться до 94,0 тыс. человек, что на 8,7% ниже уровня 2024 года (103,0 тыс. чел.). Это создаст угрозу для сохранения кооперативной инфраструктуры в удалённых населённых пунктах, особенно в регионах с высокой долей сельского населения и низкой транспортной доступностью. Учитывая, что сельское население РФ уже сократилось на 300 тыс. человек за 2025 год, пессимистичный сценарий требует особого внимания со стороны региональных органов власти и руководства потребсоюзов ,
. В отличие от инерционного сценария, который предполагает плавное снижение, пессимистичный сценарий может сопровождаться точечными коллапсами кадровой обеспеченности в наиболее депрессивных территориях.5. Управленческие рекомендации
Проведённый анализ позволяет сформулировать следующие рекомендации.
В области оплаты труда (r = 0,68, β = 0,41):
– обеспечить ежегодную индексацию заработной платы не ниже темпов региональной инфляции;
– внедрить дифференцированные надбавки для работников в удалённых территориях.
В области закрепления молодых кадров на селе (β = 0,37):
– развивать систему целевого обучения студентов в кооперативных образовательных учреждениях;
– внедрять практику наставничества для молодых специалистов.
В области противодействия конкуренции со стороны федеральных сетей (β = -0,23; p < 0,05):
– развивать форматы, недоступные для сетей: заготовительная деятельность, доставка в отдалённые населённые пункты;
– усиливать социальную миссию кооперации как фактор лояльности сельского населения.
В области прогнозирования и мониторинга:
– ежегодно проводить анализ динамики занятости, заработной платы и розничного товарооборота;
– использовать регрессионную модель для корректировки плановых показателей по численности персонала.
Особое внимание следует обратить на данные за 2025 год, которые показывают, что демографический спад ускорился. Это означает, что инерционный сценарий может оказаться недостаточно консервативным. Региональным кооперативным системам рекомендуется закладывать в планы пессимистичный сценарий (снижение на 3% в год) и разрабатывать меры по удержанию кадров в условиях ускоряющейся депопуляции.
6. Заключение
5.1. Ограничения исследования и перспективы
Проведённое исследование имеет ряд ограничений. Во-первых, в работе использовались агрегированные данные, что не позволяет полностью учесть внутрирегиональную дифференциацию. Во-вторых, вследствие ограниченной доступности статистических данных исследование базируется на временном ряде 2015–2024 гг. В-третьих, В-третьих, в модель не включены качественные факторы, такие как качество менеджмента, уровень цифровизации кадровых процессов, интенсивность конкуренции с федеральными розничными сетями. Эти переменные трудно формализуемы, но могут оказывать существенное влияние на занятость. Их учёт планируется в дальнейших исследованиях с использованием экспертных опросов и построением панельных моделей с фиксированными эффектами.
Следующим шагом видится включение в модель переменных, характеризующих качество человеческого капитала: доля работников с высшим и средним профессиональным образованием, прохождение повышения квалификации. Это позволит оценить вклад инвестиций в образование в кадровую устойчивость кооперативов, что соответствует теоретической рамке Becker (1964).
Перспективы дальнейших исследований связаны с построением панельных регрессионных моделей на основе данных по всем региональным системам, что позволит учесть региональную специфику и получить более точные количественные оценки.
5.2. Выводы
Проведённое исследование позволило построить корреляционно-регрессионную модель, объясняющую 76% вариации занятости в региональных системах потребительской кооперации на основе данных 2015–2024 гг. Ключевыми факторами выступили уровень заработной платы (β = 0,41; p < 0,001), динамика сельского населения (β = 0,37; p < 0,001), производительность труда (β = 0,29; p < 0,01) и доля федеральных сетей (β = -0,23; p < 0,05).
На основе выявленных трендов разработаны три прогнозных сценария изменения занятости до 2027 года:
– инерционный (занятость сократится до 96–97 тыс. человек);
– оптимистичный (занятость стабилизируется и вырастет до 107–108 тыс. человек);
– пессимистичный (занятость снизится до 94–95 тыс. человек).
Установлено, что наиболее сильное влияние на занятость в кооперативной системе оказывает уровень заработной платы (r = 0,68). Повышение оплаты труда — не только социальная мера, но и экономически эффективный инструмент управления кадровой ситуацией.
Ключевой вывод: в отличие от демографических трендов, на которые кооперативная система повлиять не может, уровень заработной платы является управляемым фактором. Повышение оплаты труда даже на 10% даёт прогнозный прирост занятости на 0,8 тыс. человек в расчёте на региональную систему. Это означает, что инвестиции в человеческий капитал — не затраты, а стратегический ресурс сохранения кооперативной инфраструктуры на сельских территориях.