Статистический анализ численности работников и рабочего времени: методология, факторный анализ и резервы эффективности в РФ (2023–2025 гг.)

На современном этапе экономического развития России, характеризующемся структурной трансформацией рынка труда, рекордно низким уровнем безработицы и ускоренной цифровизацией, статистический анализ численности работников и эффективности использования рабочего времени приобретает критическое значение. В условиях острого дефицита квалифицированных кадров, особенно в производственном секторе, и адаптации трудового законодательства к новым вызовам (таким как удаленная занятость и специальные режимы), традиционные методики учета требуют переосмысления и уточнения.

Актуальность темы обусловлена необходимостью обеспечения максимальной отдачи от ограниченного трудового потенциала. Методологическая база статистического учета численности персонала в РФ претерпела значительные изменения (например, в части учета мобилизованных граждан), что требует глубокого академического осмысления. Анализ эффективности, проводимый с помощью детерминированных факторных моделей, позволяет не только констатировать отклонения, но и точно определить резервы роста производительности, скрытые в неоптимальном использовании рабочего времени. Отсюда следует, что без точного статистического инструментария невозможно принимать обоснованные стратегические решения по управлению человеческим капиталом.

Цель работы — разработать исчерпывающий аналитический обзор современных методик статистического учета численности работников и рабочего времени, провести углубленный факторный анализ эффективности использования трудовых ресурсов и выявить ключевые резервы ее повышения в контексте экономических и законодательных изменений 2023–2025 годов.

Для достижения поставленной цели сформулированы следующие задачи:

1. Систематизировать и проанализировать актуальные методики расчета численности персонала и фонда рабочего времени в РФ с учетом последних нормативных изменений.
2. Рассмотреть основные статистические индикаторы и методы факторного анализа, применяемые для оценки эффективности использования трудовых ресурсов.
3. Оценить влияние гибких форм занятости и внедрения цифровых технологий (ИИ) на статистические показатели труда.
4. Сформулировать управленческие предложения по реализации выявленных резервов повышения эффективности использования рабочего времени.

Предмет исследования — экономико-статистические методы анализа и оценки эффективности использования трудовых ресурсов. Объект исследования — система показателей численности работников и фонда рабочего времени предприятий в Российской Федерации.

Теоретико-методологические основы статистического учета труда

Статистика труда является одним из наиболее динамичных разделов экономической статистики, поскольку она вынуждена оперативно реагировать на изменения в трудовом законодательстве и организационных формах труда. Основой для всех расчетов и анализа служат строго регламентированные показатели численности и рабочего времени, установленные Росстатом, и именно детализация этих показателей обеспечивает точность макроэкономических выводов.

Система показателей численности персонала и их актуальный расчет

Для целей статистического наблюдения и планирования используется система взаимосвязанных показателей численности персонала, каждый из которых имеет строгое определение, закрепленное в Приказах Росстата, в частности, в актуальном Приказе от 22.12.2023 № 678 (и последующих изменениях 2024–2025 гг.).

1. Списочная численность (СЧ). Это показатель, отражающий численность работников, принятых на работу по трудовому договору, включая тех, кто фактически отсутствует на рабочем месте по различным причинам (отпуск, болезнь, командировка). СЧ определяется на конкретную дату (конец месяца или отчетного дня).

   • Особенность учета: В соответствии с новыми Указаниями Росстата (Приказ № 678), численность за выходной или праздничный день принимается равной СЧ за предшествующий рабочий день.

2. Явочная численность (ЯЧ). Это количество работников, фактически явившихся на работу. Используется для оперативного учета и контроля.

3. Среднесписочная численность (ССЧ). Это важнейший показатель для расчета производительности труда, средней заработной платы и прочих экономических индикаторов. Он отражает среднее количество работников за отчетный период (месяц, квартал, год).

Алгоритм расчета ССЧ:
Среднесписочная численность (ССЧ) за месяц рассчитывается путем суммирования списочной численности за каждый календарный день месяца и деления полученной суммы на число календарных дней месяца.

ССЧ_месяц = (Σ (СЧ_i)) / D

Где: СЧ_i — списочная численность за i-й день месяца; D — число календарных дней в месяце.

Особенности учета мобилизованных и добровольцев

Ключевым изменением, отражающим современные реалии, стало уточнение порядка учета работников, призванных на военную службу по мобилизации или заключивших контракт о добровольном содействии Вооруженным Силам РФ. Это изменение имеет прямое влияние на расчеты производительности труда. Для более детального понимания структуры персонала следует изучить особенности факторного анализа эффективности использования рабочего времени.

Категория персонала	Включение в Списочную численность (СЧ)	Включение в Среднесписочную численность (ССЧ)	Основание
Мобилизованные работники	Включаются	Исключаются	Приказ Росстата № 678 от 2023 г.
Добровольцы	Включаются	Исключаются	Приказ Росстата № 678 от 2023 г.

Таким образом, на период прохождения военной службы эти работники продолжают числиться в штате (в СЧ), но не участвуют в расчете ССЧ, поскольку они фактически не формируют фонд рабочего времени, используемый для производства продукции. Это позволяет избежать искажения показателей производительности труда и среднего уровня заработной платы, что является важным нюансом для корректного макроэкономического сравнения.

Фонд рабочего времени: классификация и методы исчисления

Фонд рабочего времени (ФРВ) представляет собой совокупность ресурсов рабочего времени, которые могут быть использованы или фактически использованы в производственном процессе. ФРВ измеряется в человеко-днях (ч/д) и человеко-часах (ч/ч). Классификация ФРВ позволяет провести детальный анализ потерь времени, что дает нам возможность четко увидеть, где кроются главные резервы роста.

Выделяют четыре основных вида Фонда рабочего времени:

1. Календарный фонд времени (ФРВ_кал): Общее количество дней (или часов) пребывания всех работников в списочном составе за анализируемый период (ССЧ × число календарных дней). Это максимальный потенциальный фонд.
2. Табельный (номинальный) фонд времени (ФРВ_таб): Календарный фонд за вычетом нерабочих дней (выходных и праздничных). Этот фонд отражает время, когда работники должны были находиться на работе.
3. Максимально возможный фонд времени (ФРВ_макс): Табельный фонд за вычетом времени очередных и дополнительных отпусков, а также времени выполнения государственных и общественных обязанностей. Этот фонд — максимальное время, которое могло быть отработано при идеальной организации труда.
4. Фактический (реальный) фонд времени (ФРВ_факт): Время, фактически отработанное работниками. Рассчитывается как максимально возможный фонд за вычетом всех неявок (болезни, прогулы, административные отпуска, простои и т.д.).

Формула расчета ФРВ (в человеко-днях):

ФРВ_факт = ФРВ_таб - Неявки (болезни, прогулы, простои и др.) - Отпуска

Использование этой системы позволяет провести балансовый метод анализа, выявляя, на каком этапе и по какой причине происходит наибольшая потеря рабочего времени.

Международный контекст: сравнение методологии РФ и МОТ

Российская практика статистического учета, несмотря на ее детализацию, имеет существенные различия с международными стандартами, что особенно ярко проявляется при макроэкономической оценке производительности труда. Стоит ли нам продолжать использовать ССЧ в качестве основного показателя, если международный опыт давно доказал преимущества отработанного времени?

В соответствии с методологией Международной организации труда (МОТ) и ОЭСР, при расчете макроэкономической производительности труда предпочтение отдается показателю отработанного времени (измерение ВВП на отработанный час — GDP per hour worked). Этот подход считается более точным, поскольку он нивелирует влияние национальных различий в количестве праздничных дней, продолжительности отпусков и распространении неполной занятости.

В России же, хотя и ведется ежемесячное Выборочное обследование рабочей силы (ВОРС), дающее информацию об отработанном времени, на макроуровне для расчетов производительности традиционно используется показатель среднесписочной численности (ССЧ).

Критерий	Методика РФ (Росстат)	Методика МОТ/ОЭСР	Аналитическая разница
Основной показатель занятости	Среднесписочная численность (ССЧ)	Общее количество отработанных часов	ССЧ может завышать производительность, если фактическое время работы низкое.
Измерение производительности	ВВП на одного занятого	ВВП на один отработанный час	Показатель МОТ точнее отражает интенсивность труда и позволяет проводить корректные межстрановые сравнения.

Отсутствие научно обоснованной и общепринятой методики в РФ, которая бы строго и последовательно использовала отработанное время для оценки производительности труда на макроуровне, создает проблемы при сопоставлении российской экономики с мировыми лидерами. Именно поэтому методологическое совершенствование является одним из ключевых резервов повышения эффективности.

Факторный анализ эффективности использования рабочего времени

Для перехода от констатации фактов к поиску причин и выработке управленческих решений необходим факторный анализ. Детерминированный факторный анализ — это ключевой инструмент, позволяющий количественно оценить влияние изменения отдельных факторов на результативный показатель.

Модель и алгоритм факторного анализа среднегодовой выработки

Основным результативным показателем эффективности использования трудовых ресурсов является среднегодовая выработка (ГВ) одного работника. Она интегрирует в себе как экстенсивные факторы (использование рабочего времени), так и интенсивные (производительность труда).

Мультипликативная факторная модель среднегодовой выработки имеет следующий вид:

ГВ = УД ⋅ Д ⋅ П ⋅ ЧВ

Где:

• ГВ — Среднегодовая выработка на одного работника в целом по предприятию;
• УД — Удельный вес рабочих в общей численности персонала (структурный фактор);
• Д — Количество отработанных дней одним рабочим за год (экстенсивный фактор использования времени, чел.-дн.);
• П — Средняя продолжительность рабочего дня (экстенсивный фактор использования времени, час/дн.);
• ЧВ — Среднечасовая выработка (интенсивный фактор).

Эта модель позволяет последовательно оценить, как структурные изменения (УД) и улучшение использования рабочего времени (Д и П) влияют на общий результат, а также выделить влияние собственно интенсивности труда (ЧВ).

Метод цепных подстановок: практическое применение

Для количественного измерения влияния каждого фактора в детерминированных моделях наиболее распространен и методологически корректен **метод цепных подстановок**. Его суть заключается в последовательной замене базисных значений факторов на фактические, что позволяет изолировать влияние каждого фактора в отдельности.

Пусть требуется проанализировать изменение результативного показателя P в модели P = F₁ ⋅ F₂ ⋅ F₃.
Обозначим:

• F_i(0) — базисное (плановое) значение i-го фактора;
• F_i(1) — фактическое значение i-го фактора.

Алгоритм расчета влияния факторов на изменение результативного показателя (ΔP):

1. Расчет влияния изменения первого фактора (ΔF₁):

   ΔF1 = (F1(1) ⋅ F2(0) ⋅ F3(0)) - (F1(0) ⋅ F2(0) ⋅ F3(0))

2. Расчет влияния изменения второго фактора (ΔF₂):

   ΔF2 = (F1(1) ⋅ F2(1) ⋅ F3(0)) - (F1(1) ⋅ F2(0) ⋅ F3(0))

3. Расчет влияния изменения третьего фактора (ΔF₃):

   ΔF3 = (F1(1) ⋅ F2(1) ⋅ F3(1)) - (F1(1) ⋅ F2(1) ⋅ F3(0))

Общее изменение результативного показателя (ΔP) равно сумме влияний отдельных факторов:

ΔP = ΔF1 + ΔF2 + ΔF3

Методологическая строгость цепных подстановок обеспечивает полное разложение общего отклонения по факторам, что является основой для принятия точных управленческих решений. Например, если анализ показал, что снижение ГВ произошло в основном из-за ΔД (сокращения отработанных дней), то управленческие усилия должны быть направлены на сокращение потерь рабочего времени (болезней, простоев). Это и есть практическая выгода анализа: он точно указывает на слабое звено в цепочке.

Технические, организационные и социально-экономические факторы ЧВ

Среднечасовая выработка (ЧВ) является наиболее интенсивным показателем, отражающим эффективность труда за единицу времени. Она зависит от комплекса факторов, которые можно сгруппировать по трем основным направлениям:

Группа факторов	Описание влияния	Управленческие меры
Технические	Определяются уровнем фондо- и энерговооруженности труда, степенью механизации и автоматизации. Чем выше технический уровень производства, тем выше потенциал ЧВ.	Модернизация оборудования, внедрение новых технологий, сокращение среднего срока службы активной части основных средств.
Организационные	Включают организацию производственного процесса, структуру продукции и организацию труда. Изменение удельного веса трудоемких или менее трудоемких изделий прямо влияет на среднюю ЧВ.	Оптимизация производственных потоков, внедрение стандартов бережливого производства, совершенствование нормирования труда.
Социально-экономические	Связаны с человеческим капиталом: квалификация, трудовой стаж, возраст, уровень мотивации и условия труда. Квалифицированный персонал, работающий в комфортных условиях, демонстрирует более высокую ЧВ.	Программы повышения квалификации, ротация кадров, совершенствование системы оплаты труда, улучшение социально-бытовых условий.

Для обеспечения роста ЧВ необходимо комплексное воздействие на все три группы факторов. Например, внедрение ИИ и автоматизации (технический фактор) требует одновременного повышения квалификации персонала (социально-экономический фактор), чтобы избежать простоев и ошибок. В противном случае, даже самое современное оборудование может стать источником новых потерь рабочего времени.

Современные вызовы и резервы повышения эффективности труда

Современная экономика ставит перед статистикой труда новые задачи, связанные с гибкими формами занятости и массовым внедрением цифровых технологий. Эти изменения не только усложняют традиционный учет, но и открывают новые, ранее недоступные резервы эффективности.

Влияние удаленной работы и гибкого графика на учет рабочего времени

Распространение удаленной и дистанционной занятости, которое ускорилось после 2020 года, создает существенные статистические вызовы. Хотя после пика пандемии доля чисто дистанционных работников в РФ стабилизировалась на уровне 1–2% от всех занятых (около 1 млн человек), тенденция к гибкому графику сохраняется.

Статистические вызовы:

1. Учет фактического рабочего времени: Традиционный табельный учет (форма № П-4) основан на присутствии. На удаленке учет времени часто переходит от хронометража к учету результата, что затрудняет сбор статистических данных о потерях рабочего времени в человеко-часах. Необходимость отслеживания отработанного времени становится ключевой, что сближает российскую практику с методологией МОТ.

2. Квалификация инцидентов: Возникают сложности с квалификацией несчастных случаев как производственных травм. По данным на 2024 год, около 20% случаев, связанных с удаленной работой, не были признаны производственными из-за трудностей с доказательной базой (невозможность подтвердить, что инцидент произошел во время выполнения трудовых обязанностей).

Для выявления резервов эффективности в данном контексте требуется внедрение современных HRM-систем с функцией мониторинга активности и времени, затраченного на конкретные задачи.

Искусственный интеллект и динамика численности персонала в РФ

Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) и автоматизации в российские компании (29% предприятий в 2022–2023 гг.) оказывает неоднородное и нелинейное влияние на численность персонала. Почему же крупные компании сокращают штат, а средние, наоборот, набирают?

Анализ влияния ИИ на численность (2022–2023 гг.):

Категория предприятий	Изменение численности (п.п.)	Эффект
Крупные предприятия	–2,08 п.п. (сокращение)	ИИ замещает рутинные операции, приводя к высвобождению штата.
Малые предприятия	–1,26 п.п. (сокращение)	Внедрение готовых SaaS-решений позволяет обойтись меньшим штатом.
Средние предприятия	Рост занятости	ИИ используется для масштабирования бизнеса и создания новых функций, требующих операторов, аналитиков и интеграторов.

В целом, в компаниях, внедривших ИИ, наблюдалось среднее сокращение занятости на 0,79 п.п. по сравнению с предыдущим годом. Этот факт подтверждает стратегию экономии трудовых ресурсов за счет автоматизации. Однако средний бизнес, находящийся на этапе активного роста, использует ИИ как инструмент для повышения масштаба операций, что приводит к дополнительному набору персонала. Современные HRM-системы, оснащенные ИИ, показывают огромные резервы оптимизации рутинных HR-процессов, например, сокращая время подбора персонала с 30 часов до 3 минут. Это высвобождает время HR-специалистов, переводя его из категории потерь в категорию резервов развития.

Выявление резервов эффективности на макро- и микроуровне

Поиск резервов повышения эффективности использования рабочего времени должен опираться как на внутренние факторы предприятия, так и на макроэкономические тенденции.

Резервы на микроуровне: Устранение неэффективной коммуникации

Одним из наиболее значимых и часто скрытых резервов является оптимизация рабочего времени за счет устранения неэффективной коммуникации. Исследования показывают, что четверть сотрудников тратит более половины рабочего времени на неэффективное общение (ненужные совещания, избыточная переписка). Общие потери для российского бизнеса от этого фактора оцениваются в колоссальную сумму — до 8,7 триллиона рублей в год.

Управленческие меры: внедрение стандартов проведения совещаний (тайм-менеджмент), использование асинхронной коммуникации, минимизация отвлекающих факторов.

Резервы на макроуровне: Структурный дисбаланс и дефицит кадров

На макроуровне в 2025 году фиксируется парадоксальная ситуация. По итогам августа 2025 года (данные Росстата, опубликованные в октябре 2025 г.) был достигнут исторический минимум официальной безработицы — 2,1% населения по методологии МОТ. Это означает, что экстенсивные резервы рабочей силы практически исчерпаны, и именно поэтому структурный дисбаланс становится ключевой проблемой.

Однако рынок труда демонстрирует глубокий структурный дисбаланс:

• Сокращение вакансий при росте резюме: За последний год число вакансий сократилось на 16%, тогда как число резюме выросло на 18%.
• Дисбаланс квалификаций: В высококонкурентных сферах (маркетинг, PR) на одну вакансию приходится 20,1 резюме, что указывает на избыток кадров. В то же время, в промышленности на одну рабочую вакансию приходится всего 1,3 резюме, что подтверждает острый дефицит квалифицированных рабочих.

Вывод о резервах: В условиях исчерпанного экстенсивного ресурса, повышение эффективности возможно только за счет интенсивных факторов:

1. Повышение ЧВ за счет автоматизации и инвестиций в технологии.
2. Структурная переквалификация из сфер с высокой конкуренцией в дефицитные производственные секторы.
3. Оптимизация использования рабочего времени (устранение потерь и простоев).

Прогнозирование численности и заключение

Статистический анализ неполноценен без прогностической составляющей. Прогнозирование численности работников и трудовых ресурсов имеет решающее значение для долгосрочного планирования и управления.

Современные экономико-статистические модели прогнозирования

В российской практике используются как классические, так и передовые модели для прогнозирования трудовых ресурсов:

1. Корреляционно-регрессионный анализ. Эта модель используется для установления и количественного измерения взаимосвязей между макроэкономическими показателями (например, объемом ВВП, инвестициями) и динамикой численности занятых. Построение многофакторных регрессионных моделей позволяет прогнозировать потребность в персонале в зависимости от предполагаемого экономического роста.

   • Пример применения: Прогнозирование численности рабочих в отрасли на основе регрессии, связывающей численность с объемом производства и фондом оплаты труда.

2. Агент-ориентированное моделирование (АОМ). Это сложная, но перспективная модель, разработанная, в частности, в ЦЭМИ РАН. АОМ позволяет моделировать поведение отдельных экономических агентов (предприятий, домохозяйств, работников) с учетом их индивидуальных характеристик и правил взаимодействия. Модель используется для оценки достижимости целей демографической политики и прогнозирования миграционных потоков и их влияния на рынок труда. АОМ обладает высокой гибкостью и способна учитывать нелинейные эффекты, связанные, например, с внедрением ИИ или резкими изменениями в законодательстве.

Заключение

Статистический анализ численности работников и эффективности использования рабочего времени в 2023–2025 гг. подтверждает переход российской экономики в фазу, где ключевую роль играют интенсивные факторы роста. Особое внимание необходимо уделить точности учета, что подробно описано в разделе Теоретико-методологические основы статистического учета труда.

Ключевые выводы, основанные на анализе:

1. Актуализация учета: Новые методические указания Росстата (Приказ № 678) обеспечивают более точный учет ССЧ за счет исключения мобилизованных и добровольцев, что критически важно для корректного расчета производительности.
2. Методологическая основа: Детерминированный факторный анализ среднегодовой выработки с использованием метода цепных подстановок (ГВ = УД ⋅ Д ⋅ П ⋅ ЧВ) остается наиболее эффективным инструментом для выявления причин отклонений.
3. Влияние цифровизации: Внедрение ИИ приводит к сокращению занятости в крупных и малых компаниях, но стимулирует рост в среднем бизнесе, требуя стратегической переориентации на развитие человеческого капитала.
4. Исчерпание экстенсивных резервов: Рекордно низкая безработица (2,1% в августе 2025 г.) при остром структурном дефиците квалифицированных рабочих в промышленности указывает на то, что потенциал роста производительности лежит исключительно в сфере оптимизации использования уже имеющегося рабочего времени и повышении его интенсивности.
5. Главный резерв: На микроуровне крупнейшим резервом является устранение неэффективной коммуникации, потери от которой достигают триллионов рублей в год.

Предложения по повышению эффективности использования трудовых ресурсов:

• На уровне предприятия: Внедрение современных систем управления рабочим временем (HRM-системы с ИИ) для точного учета фактических трудозатрат, особенно в условиях удаленной работы. Проведение регулярного хронометража потерь, связанных с коммуникациями и простоями.
• На макроуровне: Государственное стимулирование программ переквалификации и повышения квалификации, направленных на ликвидацию структурного дисбаланса (переток кадров из сфер с избытком резюме в дефицитную промышленность).
• Методологическое совершенствование: Переход к использованию показателя отработанного времени (методология МОТ) для макроэкономических расчетов производительности труда, что обеспечит более реалистичную оценку эффективности труда в стране.

Таким образом, статистический анализ эффективности использования трудовых ресурсов превращается из чисто учетной задачи в стратегический инструмент управления в условиях ограниченности человеческого капитала.

Список использованной литературы

1. Гусаров В.М. Социально-экономическая статистика. Москва, 2013.
2. Ефимов М.В. Социальная статистика. Москва, 2012.
3. Колбачев Е.Б. Социальная статистика: учебник. 2-е изд. Ростов н/Д., 2012.
4. Назаркин А.В. Курс социально-экономической статистики: Учебник для вузов. Москва: Финстатинформ, 2012.
5. Орехова С.А. Социально-экономическая статистика. Москва, 2012.
6. Поросеч Д.А., Узун И.Н. Актуальные аспекты управления трудовыми ресурсами // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Экономика и менеджмент. 2011. № 21 (238).
7. Серикова И.А. Показатели экономической эффективности трудовых ресурсов // Проблемы экономики. 2011. №4.
8. Синяева Л. П., Додорина И. В., Герасимова Е. А. Текучесть кадров как индикатор адекватности управления предприятием // Концепт. 2013. Спецвыпуск № 04. URL: http://e-koncept.ru/2013/13539.htm.
9. Суслин В.Н. Социально-экономическая статистика. Москва: Юристъ, 2013.
10. Сучкова Н.А., Зюзина И.В. Современные проблемы совершенствования статистического наблюдения // Научные записки ОРЕЛГИЭТ. Орел, 2010. №1.
11. Федякин В.С. О некоторых аспектах управления трудовыми ресурсами в структурах предприятия // Ученые записки Российского государственного социального университета. Москва, 2010. №8.
12. Экономика труда: учебник / И.М. Алиев [и др.]. Ростов н/Д : Феникс, 2009.