Moscow, Russian Federation
UDC 614.84
The study presents an assessment of human resource potential in a fire-technical research organization within the Russian Emergencies Ministry, based on a pilot dataset for 2022–2024 (64 full-time staff, 6 structural units, 118 completed outputs per year, and a personnel reserve of 28). The framework applies a set of metrics: Ksht for staffing adequacy in high-criticality outputs, Cqual for education-to-R&D thematic alignment, L for operational workload derived from a process register, W for reserve effectiveness measured by actual appointments and promotions, and territorial demand indices to distribute workload across units. The results indicate Cqual = 0.64 and L = 1.32, reflecting a mismatch between competency profiles and the volume of regulated procedures. Data-intensive outputs (modelling and large-scale fire statistics processing) account for 0.23 of the portfolio, while the corresponding specialist share equals 0.09. Reserve effectiveness reaches W = 42.9%, exceeding the 40% threshold. The recommendations focus on digital workload planning, targeted recruitment for modelling and data functions, and project-based reserve assignments supported by formal development tracks.
Human resources potential, structural analysis, scientific institution, Russian Ministry of Emergency Situations, staffing levels, risk-oriented planning, personnel reserve, qualification relevance, performance indicators, operational occupancy rate
Введение
Устойчивость научного учреждения, входящего в систему МЧС России, определяется возможностями кадрового ядра не только выполнять регламентированные функции, но и адаптироваться к меняющимся вызовам чрезвычайного характера. Нагрузка на ведомственные научные организации МЧС формируется через расширение риск-ориентированного регулирования государственного контроля, увеличение объёма технического нормирования по пожарной безопасности и перевод подготовки научно-технических материалов в цифровые процедуры, поскольку результаты НИОКР применяются при разработке методических документов и поддержке технического регулирования в сфере пожарной безопасности [15–16, 19].
При этом сохраняются диспропорции между числом штатных ставок, профилем компетенций и реальным объёмом научно-практических задач. Обоснование дано материалами пилотной апробации на примере типовой ведомственной научной организации пожарно-технического профиля, сопоставимой по функциям с ФГБУ ВНИИПО МЧС России [19]. В массив включены: численность постоянного персонала (64 ед.), распределение по лабораториям (6 структурных единиц), портфель работ за 2022–2024 гг. (в среднем 118 работ в год, из них 34 НИОКР по госзаданию, 41 испытание и сертификационная экспертиза, 43 методические и информационные разработки). Доля работ, требующих компетенций аналитического моделирования и обработки массивов статистики пожаров, составила 0,23 портфеля, при доле специалистов соответствующего профиля 0,09 штатной численности; разрыв отражает перекос между тематикой заданий и компетентностным составом персонала. Сопоставимость постановки задачи с общероссийскими тенденциями подтверждается статистикой по персоналу НИОКР, фиксирующей ограниченность кадрового ресурса исследовательского сектора и необходимость повышения производительности труда исследователей [18]. Нормативные процедуры оценки результативности научных организаций ориентированы на агрегированные показатели деятельности и управленческие решения по категориям результативности [14], тогда как внутриорганизационная увязка структуры персонала, распределения функций и портфеля работ в ведомственных научных организациях МЧС в публикациях описана фрагментарно; по результатам выполнённого анализа предложена интегральная схема, связывающая квалификационный профиль, нагрузку и резерв с показателями результативности.
Цель – разработать систему оценивания структурных характеристик кадрового потенциала научного учреждения МЧС России и показать, как выявленные дисбалансы влияют на результативность исследовательской деятельности.
Задачи:
1. Проанализировать соответствие образовательного профиля и практических компетенций сотрудников тематике выполняемых НИОКР, применив показатель относительной компетентности.
2. Оценить штатную обеспеченность и функциональную занятость через интегральные коэффициенты, основанные на количестве задач, уровне риска и нормативных регламентов.
3. Исследовать вовлечённость и результативность кадрового резерва, сопоставив фактические показатели продвижения с отраслевыми нормативами и выявив факторы, ограничивающие карьерную динамику.
Актуальность исследования усиливается требованиями национальных целей развития на период до 2030 г. и перспективу до 2036 г., где закреплены ориентиры технологического суверенитета и повышения качества государственного управления [11]. Стратегия научно-технологического развития задаёт приоритет научного обеспечения безопасности и устойчивости страны, задавая запрос на прикладные разработки, испытательную инфраструктуру и управляемые кадровые траектории [12]. Утверждённые приоритетные направления научно-технологического развития и перечень важнейших наукоёмких технологий усиливают потребность в специалистах по системному анализу, моделированию, данным, цифровым решениям, что напрямую транслируется в кадровую политику ведомственных научных организаций МЧС [13].
Предложена интегрированная модель структурного анализа, сочетающая: (a) отраслевые коэффициенты штатной обеспеченности, (b) риск-ориентированные индексы территориальной нагрузки и (c) индикаторы профильной релевантности образования. Модель позволяет количественно связать кадровые параметры с производительными показателями научного подразделения, что ранее в исследованиях МЧС не осуществлялось.
Материалы и методы
В качестве источников для структурного анализа кадрового потенциала научного учреждения МЧС России были использованы как эмпирические материалы, так и концептуальные разработки, представленные в научной литературе, что позволило обеспечить многомерность рассмотрения исследуемого объекта.
Объект исследования: ведомственная научная организация пожарно-технического профиля в системе ФПС МЧС России, выполняющая фундаментальные и прикладные исследования, опытно-конструкторские работы, методическое и информационное обеспечение органов управления и подразделений МЧС, сопровождение документов технического регулирования и статистического учёта пожаров [19]. Организационная структура, использованная для апробации расчётов, содержит 6 единиц: (1) лаборатория моделирования опасных факторов пожара, (2) лаборатория средств тушения и спасения, (3) лаборатория материалов и огнестойкости, (4) сектор испытаний и экспертизы, (5) сектор нормативно-методического обеспечения, (6) сектор цифровых данных и аналитики. Численность постоянного персонала — 64 ед., кадровый резерв — 28 ед.; горизонт наблюдения — 2022–2024 гг.; единица учёта работ — завершённая работа с приёмкой результата (отчёт НИОКР, протокол испытаний, экспертное заключение, методическая разработка).
Исходные данные структурированы в 4 набора: (i) штат и квалификационный профиль (64 ед.), (ii) портфель работ (118 работ/год), (iii) нагрузка по структурным единицам (6 единиц), (iv) кадровый резерв (28 ед.). Для каждого набора сформированы первичные показатели и производные коэффициенты: C qual K шт L W Y res
Так, Ж.Ю. Данкова и В.С. Куликов [1] предложили методику анализа кадрового потенциала органов власти, включающую дихотомию фактического и потенциального кадрового ресурса, которая легла в основу расчёта относительного показателя компетентности сотрудников.
О.Н. Дзюба и Д.М. Дъячкова [2] исследовали роль кадрового управления в организационной структуре МЧС России, указав на необходимость динамической корректировки кадровых механизмов в условиях изменений оперативной среды.
И.Н. Дышловой и Н.Е. Коваль [3] рассмотрели принципы формирования кадрового потенциала государственной службы, акцентируя внимание на институциональной значимости системного подхода, включающего оценку не только профессиональных, но и личностных характеристик работников – положения были использованы при интерпретации оценки соответствия квалификационного профиля задачам лабораторий.
А.П. Корольков, А.Д. Анашечкин и А.А. Балобанов [4] описали механизм формирования кадровых потоков в системе МЧС России, уделяя внимание трансформации внутренних структур под воздействием внешней нагрузки, далее эти выводы были сопоставлены с коэффициентом загрузки и позволили смоделировать реальную нагрузку на персонал научного учреждения.
Я.С. Маслова и А.Ф. Эркин [5] проанализировали управленческую перегрузку персонала ГУ МЧС России по г. Москве, приведя количественные данные по числу закреплённых функций, став основой расчёта интегрального коэффициента операционной занятости.
И.С. Савченко [6] предложил модель расчёта коэффициента штатной обеспеченности инспекторских подразделений на основе категорий рисков, что было экстраполировано на специфику научного учреждения для оценки баланса между числом сотрудников и числом задач.
В.А. Черныш [7] рассмотрел кадровую политику МЧС России как управленческий инструмент ведомственной устойчивости; положения использованы при формировании перечня параметров внутреннего опроса персонала и при интерпретации индекса организационного климата.
А.П. Чумаченко, А.В. Исаев и А.В. Гришаев [8] проанализировали работу кадрового резерва в условиях реформирования системы МЧС, зафиксировав зависимость результативности использования резерва от степени его институциональной интеграции – став основой для расчёта коэффициента вовлечённости резервистов и их оценки в сравнении с нормативом.
Л.Ю. Шемятихина и П.В. Степанов [9] указали на доминирование сотрудников с высшим образованием в кадровом составе МЧС, и обозначили недостаточную корреляцию между образовательным профилем и задачами структурных подразделений, эти данные были задействованы при построении показателя тематической релевантности квалификаций.
Для написания статьи применялись следующие методы: сравнительный анализ, использованный для сопоставления организационных решений в различных подразделениях МЧС и научных учреждениях; структурно-функциональный подход, применённый к оценке внутренних кадровых взаимосвязей и нагрузки; анализ нормативных и статистических источников, позволивший выявить несоответствия между формальными характеристиками кадровой системы и её реальной результативностью. Наряду с этим использовались количественные методы, в том числе расчёт индексов и коэффициентов, а также качественный контент-анализ научных публикаций.
Результаты
Раздел содержит результаты расчётов по массиву 2022–2024 гг. для ведомственной научной организации пожарно-технического профиля (64 штатные единицы; 6 структурных единиц; 118 завершённых работ в год; кадровый резерв 28 человек). Оценивание проведено по пяти показателям: K шт C qual W
Структурный анализ кадрового потенциала научного учреждения МЧС России опирался на базовые для отрасли количественные и качественные индикаторы [4]. Первый блок расчётов опирался на подход к нормированию численности по единицам нагрузки, разработанный для надзорных подразделений [6] и адаптированный под научную организацию через замену “объекта защиты” на “единицу научно-технической работы” (НИОКР, испытание, экспертное заключение, методическая разработка). Основание переноса: совпадение управленческой логики нормирования по портфелю регламентированных работ и их приоритизации по категории риска, закреплённой риск-ориентированным регулированием [15–16]. Для обеспечения проверяемости приведены исходные данные пилотной организации: 64 штатные единицы постоянного персонала, 118 работ в год, доля работ повышенной критичности 0,29 (работы, влияющие на требования к объектам защиты и методики надзорной практики), доля работ стандартной критичности 0,71:
A — фактическое среднее число единиц работ повышенной критичности на одного специалиста в неделю (расчёт по портфелю работ за 2022–2024 гг. с делением на 46 рабочих недель);
B — норматив-целевое значение, заданное регламентом трудоёмкости работ организации (в пилотном расчёте B = 0,45 ед./нед. при 46 рабочих неделях).
Значение
Риск-ориентированное ранжирование выполнено через индекс территориального запроса на научно-технические разработки, рассчитанный по данным государственной статистики пожаров (форма 1-ПОЖАРЫ) и распределению причин пожаров по субъектам [17]. Для региона-ориентира (Хабаровский край) зафиксировано 6088 пожаров за год, при заметной доле причин, связанных с неосторожным обращением с огнём и эксплуатацией электрооборудования; данные использованы как прокси-параметр для задания веса работ профилактического и нормативного профиля [17]. Индекс запроса Iterr задавался отношением числа пожаров региона к медиане по сопоставимой группе регионов, после чего вес переносился на структурные единицы через матрицу соответствия “направление работ — лаборатория”. Итогом стало ранжирование 6 структурных единиц по величине Iload: максимальные значения получены у сектора нормативно-методического обеспечения и сектора цифровых данных, поскольку оба направления обслуживают задачи технического регулирования и аналитического сопровождения управленческих решений в сфере пожарной безопасности [19].
Квалификационный срез выполнен на уровне пилотной организации за 2024 г. по данным кадровой сводки (n = 64): доля сотрудников с высшим образованием — 0,52, со средним профессиональным — 0,42, прочие траектории подготовки — 0,06. Внешние публикации по кадровой политике МЧС фиксируют преобладание работников с высшим образованием и проблему несоответствия профиля подготовки задачам подразделений, что согласуется с полученным распределением [9]. Для оценки соответствия профиля квалификации задачам лабораторий введён относительный показатель компетентности:
C_{qual}=\frac{N_{profile}}{N_{total}}
где,
Функциональная нагрузка оценена через отношение количества регламентированных процессов к численности постоянного персонала с учётом доли времени на научную работу. Публикация по ГУ МЧС России по г. Москве приводит порядок величины управленческого портфеля (101 функция) для крупной ведомственной структуры [5], что использовано как ориентир сопоставимости масштаба процессов. Для пилотной научной организации составлен реестр процессов (F = 86), сгруппированных в 5 блоков: НИОКР, испытания и экспертиза, нормативно-методическое сопровождение, статистика и данные, административные процедуры. Коэффициент операционной занятости задан:
где,
Эффективность использования кадрового резерва оценена формулой [8]:
W=\frac{N_{B}}{N_{C}}\times100\%
где,
Состояние кадровых процедур проверено через внутренний индикатор организационного климата по данным анонимного опроса персонала пилотной организации (n = 54, 2024 г.). Индекс доверия к распределению нагрузки и прозрачности кадровых решений составил 3,8 балла из 5; максимальные провалы отмечены по позициям “прозрачность критериев назначения руководителей работ” (3,2/5) и “предсказуемость распределения задач между лабораториями” (3,1/5). Показатель использован как качественный маркер управляемости изменений при внедрении цифрового планирования и пересборке программы резерва.
Обсуждение
Интерпретация результатов выполнена применительно к ведомственной научной организации пожарно-технического профиля, выполняющей НИОКР, испытания, экспертно-методическое сопровождение и информационное обеспечение по проблематике предупреждения и тушения пожаров [19]. Предмет анализа — связь структурных характеристик кадрового потенциала (профильность подготовки, распределение нагрузки, работа резерва) с результативностью выполнения портфеля работ. Результативность зафиксирована показателем Yres: доля работ, принятых с первого предъявления в срок, плюс взвешенный выпуск научно-технических результатов (отчёты НИОКР, методики, протоколы испытаний) в логике нормативной оценки научных организаций [14].
Обобщение представленных результатов позволяет выявить системные ограничения и потенциальные направления оптимизации кадровой политики в исследуемом научном учреждении МЧС России. Регулирование научной деятельности ведомственных организаций задаётся одновременно требованиями служебного управления и задачами научно-технологического развития страны, закреплёнными в национальных целях и в Стратегии научно-технологического развития [11–13]. Для МЧС подобная рамка переводит кадровую политику в плоскость управляемого обеспечения приоритетов: подготовка нормативно-методических решений, развитие испытательной базы, аналитика рисков, цифровые данные, проектное сопровождение. По данной причине оценка кадрового потенциала требует связки структурных параметров персонала с измеряемыми результатами портфеля работ, а не с одной только численностью ставок.
Интерпретация выполнена через матрицу соответствия “тип работ — компетенции”: для работ по моделированию опасных факторов пожара, обработке статистики пожаров и подготовке методик надзорной практики требуются аналитические компетенции и навыки работы с данными; в пилотном массиве доля подобных работ составила 0,23 портфеля, при доле специалистов данного профиля 0,09 штатной численности, это формирует устойчивый источник перегрузки в секторе цифровых данных и аналитики. Вывод опирается на состав портфеля работ: 27 из 118 работ в год содержат обработку массивов статистики пожаров, построение расчётных моделей либо подготовку цифровых реестров документов технического регулирования; подобный тип работ прямо адресуется сектору цифровых данных и аналитики и требует специалистов по моделированию и данным [19].
Коэффициент операционной занятости L = 1,32 превышает единицу, что указывает на перераспределение времени от НИОКР к регламентированным процедурам и дефицит организационных буферов. Ситуация, при которой большая часть персонала одновременно задействована в административных, научных и хозяйственных процедурах, существенно снижает производительность каждого из этих направлений. Фиксация одновременной занятости персонала в административных, научных и хозяйственных процедурах обосновывает внедрение цифровых платформ документооборота и автоматизированной подготовки отчётности, которые позволят высвободить интеллектуальные ресурсы для выполнения задач, непосредственно связанных с научной деятельностью.
Анализ эффективности использования кадрового резерва выявил противоречивую картину: при формальном соответствии отраслевому нормативу (более 40% вовлечённых резервистов) не прослеживается устойчивой системы развития компетенций этих специалистов. Фиксируется слабая взаимосвязь между участием в резерве и последующим карьерным ростом, что снижает мотивационную составляющую программы и превращает её в формальную процедуру. В этой связи необходима ревизия механизмов ротации, сопровождающаяся включением элементов проектной активности, индивидуальных траекторий развития и гибких форм наставничества.
Вопрос доверия к кадровой системе приобретает особую значимость в ведомственных структурах, где присутствует жёсткая вертикаль подчинения и ограниченная публичная подотчётность. Зафиксированный высокий уровень общественного доверия к системе в целом может быть интерпретирован как результат сохранения институциональной преемственности и социально одобряемых форм служебной дисциплины. Тем не менее, на микроуровне, внутри отдельных подразделений, возможны разрывы между официальными принципами кадровой политики и неформальными практиками взаимодействия. Это требует регулярного мониторинга внутреннего климата и использования обратной связи как инструмента настройки управления персоналом.
Так, обсуждение результатов исследования подчёркивает необходимость перехода от формального учёта численности и квалификаций к динамической системе кадровой аналитики, включающей в себя количественные и поведенческие параметры. Устойчивое развитие научного учреждения возможно только при условии синхронизации индивидуальных траекторий сотрудников с институциональными приоритетами и постоянной калибровки организационной структуры с учётом внешних изменений и внутреннего потенциала.
Адресат разработки — руководители ведомственных научных организаций МЧС, кадровые подразделения и проектные офисы, формирующие портфель работ и распределение нагрузки. Практическое применение: (1) диагностика дефицитных компетенций по лабораториям через Cqual и матрицу “работа — компетенции”; (2) нормирование численности по единицам работ повышенной критичности через Kшт с привязкой к риск-ориентированному регулированию [15–16]; (3) снижение операционной занятости через цифровое планирование и регламентацию процессов на основе L; (4) перезапуск резерва через проектные назначения и измерение W по фактам продвижения.
Заключение
Исследование подтвердило, что результативность научного учреждения МЧС России напрямую коррелирует с качеством и размещением кадрового ресурса.
1. Выявлено, что профильная релевантность образования составляет 0,64; то есть более трети сотрудников не обладают компетенциями, критичными для текущих НИОКР, снижается гибкость коллектива и удлиняется цикл внедрения инновационных методик.
2. Интегральный коэффициент занятости превысил оптимальный интервал (L > 1), демонстрируя перераспределение функций без учёта реальной трудоёмкости и рисков. Подразделения, работающие с высокими категориями риска, перегружены как административно, так и исследовательски, что ведёт к росту операционных задержек.
3. Коэффициент результативности кадрового резерва (W = 42,9%) формально соответствует отраслевому минимуму, однако отсутствие продуманной системы развития резервистов ограничивает их вклад в научные проекты и не обеспечивает должного кадрового обновления.
Суммарно можно заключить:
1. Дисбаланс компетенций требует целевого набора специалистов по аналитическому моделированию, ИТ-технологиям и управлению рисками.
2. Высокая нагрузка на ключевые лаборатории обоснует внедрение цифровых систем планирования и перераспределения функций.
3. Программа кадрового резерва нуждается в перезапуске с акцентом на наставничество, проектные стажировки и прозрачную карьерную траекторию.
Реализация предложенных корректив позволит выровнять структурные параметры кадрового потенциала, уменьшить излишнюю нагрузку и увеличить научную продуктивность учреждения, особенно для выполнения задач, стоящих перед системой МЧС России.
1. Dankova Zh. Yu., Kulikov V. S. Problems of development of human resources potential of local governments: research experience. GosReg: state regulation of public relations. 2020. No. 2 (32). Pp. 108–117. EDN BAWJWY.
2. Dzyuba O. N., Dyachkova D. M. The role of human resources management in the structure of the Ministry of Emergency Situations of Russia. Reflection. 2024. No. 4. Pp. 76–79. EDN JLCSXM.
3. Dyshlovoj I. N., Koval N. E. Formation of human resources potential for civil service. Theoretical and applied issues of economics, management and education: collection of articles. III Int. scientific-practical. conf., Penza, June 16–17, 2022. edited by B. N. Gerasimov. Penza: Penza state agrarian. un-t, 2022. Pp. 137–142. EDN PWGGGO.
4. Korolkov A. P., Anashechkin A. D., Balobanov A. A. Formation of personnel flows in the system of the Ministry of Emergency Situations of Russia. Bulletin of the St. Petersburg University of the State Fire Service of the Ministry of Emergency Situations of Russia. 2018. No. 4. Pp. 54–69.
5. Maslova Ya. S., Erkin A. F. Improving personnel work in the Main Directorate of the Ministry of Emergency Situations of Russia for Moscow: identifying problems. GosReg: state regulation of public relations. 2021. No. 3(37). Pp. 264–271. EDN JBWKWD.
6. Savchenko I. S. Development of personnel potential of supervisory authorities (on the example of the department of supervisory activities and preventive work of the Main Directorate of the Ministry of Emergency Situations of Russia for the Khabarovsk Territory). MNIZH. 2017. No. 9-1 (63). Pp. 99-121.
7. Chernysh V. A. Personnel Policy of the Ministry of the Russian Federation for Civil Defense, Emergencies and Elimination of Consequences of Natural Disasters. Skif. Issues of Student Science. 2020. No. 4 (44). Pp. 168–171. EDN BZBPQO.
8. Chumachenko A. P., Isaev A. V., Grishaev A. V. Analysis of Factors Affecting the Functioning of the Personnel Reserve Formation System in the Context of the Reform of the Ministry of Emergency Situations of Russia. GosReg: State Regulation of Public Relations. 2020. No. 1 (31). Pp. 220–227. EDN QGXEQZ.
9. Shemyatikhina L. Yu., Stepanov P. V. Improving the personnel policy of the Ministry of Emergency Situations of Russia // Organization management, accounting and economic analysis: issues, problems, development prospects: materials of the VIII All-Russian (national) scientific and practical conf., Magnitogorsk, January 27-28, 2023 / edited by N. V. Kuznetsova. Magnitogorsk: Magnitogorsk State Technical University named after G. I. Nosov, 2023. Pp. 111-116. EDN JWGVJT.
10. Shemyatikhina L.Yu. Competence-Based Approach to the Professional Education of Russian Managers // UExS. 2008. No. 13. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kompetentnostnyy-podhod-v-osnove-professionalnogo-obrazovaniya-rossiyskih-menedzherov (accessed: 26.08.2025).
11. Decree of the President of the Russian Federation No. 309 of May 7, 2024, "On the National Development Goals of the Russian Federation through 2030 and through 2036" // Official Internet Portal of Legal Information. (Accessed: December 23, 2025).
12. Decree of the President of the Russian Federation No. 145 of February 28, 2024, "On the Strategy for Scientific and Technological Development of the Russian Federation" // Official Internet Portal of Legal Information. (Accessed: December 21, 2025).
13. Decree of the President of the Russian Federation of June 18, 2024, "On Approval of Priority Areas of Scientific and Technological Development and the List of the Most Important Science-Intensive Technologies" // Official Internet Portal of Legal Information. (Accessed: December 22, 2025).
14. Resolution of the Government of the Russian Federation of April 8, 2009 No. 312 "On the Assessment and Monitoring of the Performance of Scientific Organizations Carrying Out Research, Development, and Technological Work for Civil Purposes" (as amended on October 15, 2024) // Garant. (date accessed: December 24, 2025).
15. Federal Law of July 31, 2020 No. 248-FZ "On State Control (Supervision) and Municipal Control in the Russian Federation" // Official Internet Portal of Legal Information. (date accessed: December 22, 2025).
16. Resolution of the Government of the Russian Federation of August 17, 2016 No. 806 "On the Application of a Risk-Based Approach to Organizing Certain Types of State Control (Supervision)..." // Official Internet Portal of Legal Information. (Accessed: 21.12.2025).
17. Fires and Fire Safety in 2023: Statistical Digest / EMERCOM of Russia. Moscow: VNIIPO EMERCOM of Russia, 2024. (Accessed: 23.12.2025).
18. Science, Technology and Innovation: 2024. Pocket Data Book / HSE University. Moscow: HSE, 2024. https://www.hse.ru/data/2023/11/24/2109707792/STI_Pocket_2024_EN.pdf (Accessed: 24.12.2025).
19. Federal State Budgetary Institution "All-Russian Order of the Badge of Honor Research Institute of Fire Defense" (reference article) // Encyclopedia of Fire Safety. (Accessed: 22.12.2025).
