Корпоративная политика, ориентированная на семьи работников: потенциал внедрения в российских регионах

Abstract

В реализацию государственной пронаталистской политики может включиться целый ряд социальных институтов. Использование предприятиями корпоративной политики, ориентированной на семьи работников, при распространенности в целом ряде других стран в России встречается достаточно редко. При этом в России наблюдается высокий уровень дифференциации российских регионов по многим социально-экономическим показателям. Цель исследования состоит в том, чтобы, во-первых, выявить региональные модели развития российского корпоративного сектора и, во-вторых, определить те из них, которые обладают наиболее высоким потенциалом распространения корпоративной политики, ориентированной на семьи работников и направленной на рост рождаемости населения этих регионов. Гипотеза исследования состоит в возможности выявления таких российских регионов на основе многомерной классификации социально-экономических показателей. Для моделирования российского экономического пространства применялся иерархический кластерный анализ, затем проводилось профилирование кластеров по дополнительным переменным. Использовались данные официальной российской статистики по субъектам РФ, характеризующие развитие корпоративного сектора. Выделены пять кластеров российских регионов. Обосновано, что два из них могут стать пилотными для распространения практик политики, ориентированной на семьи работников, занятых на этих предприятиях. В данных кластерах наблюдаются специфические демографические (особо низкие рождаемость и потенциал ее роста) и экономические (высокая инновационная активность и низкая доля убыточных предприятий, самые высокие показатели демографии организаций и средний уровень конечного потребления населения) условия. Сделан вывод, что в корпоративном секторе этих российских регионов политика, ориентированная на семьи работников, может стать наиболее востребованной для персонала организаций, вполне доступной для предприятий и эффективной в качестве нового инструмента демографической политики. Дальнейшие исследования могут быть связаны с анализом кейсов российских предприятий, реализующих подобную политику, выявлением бенчмарков, оценкой возможностей масштабирования такого опыта и прогнозированием его демографических результатов.

Various social institutions may be involved in the implementation of the state’s pro-natalist policy. Family-friendly corporate policies, common in many countries, are still quite rare in Russia. At the same time, many socio-economic indicators significantly differ across Russian regions. The study aims to identify regional development models of the Russian corporate sector and determine those models that have the highest potential for dissemination of family-friendly corporate policies aimed at increasing the birth rate of the population in these regions. It is hypothesised that such Russian regions can be identified based on a multidimensional classification of socio-economic indicators. The hierarchical cluster analysis was used to model the Russian economic space. Then, the clusters were further grouped according to additional variables. The article analysed official regional statistics characterising the development of the corporate sector. Five clusters of Russian regions were identified. It is proved that corporate family-friendly policies can be disseminated in two regions in particular. Specific demographic (in particular, low birth rate and growth potential) and economic (high innovative activity, small number of loss-making enterprises, the highest demographic indicators among organisations and the average level of priveate consumption) conditions are observed in these clusters. It is concluded that in the corporate sector of these Russian regions, family-friendly policy may gain popularity among staff. This approach, accessible to enterprises, can act as an effective tool of demographic policy. Further research should focus on the analysis of cases of Russian enterprises implementing family-friendly policies, identification of benchmarks, assessment of the possibilities of scaling such experience and forecasting its demographic results.