The impact of employment transformation on labor productivity indicators: a theoretical and methodological analysis

Cover Page

Cite item

Abstract

the article presents a theoretical and methodological analysis of the impact of modern employment transformations on labor productivity. It examines changes in employment forms (flexible schedules, remote work, project-based employment, etc.) and their effects on employee efficiency. Objective: to identify key mechanisms through which new forms of work organization influence labor productivity indicators. Methodology: based on a review of domestic and foreign studies from 2019–2024, analysis of statistical data, and a comparative approach to evaluating productivity in traditional vs. flexible work arrangements. Results: indicate that the implementation of non-standard employment forms, when managed effectively, leads to increased employee motivation and engagement, lower staff turnover, and cost optimization, which together contribute to higher labor productivity. At the same time, risks were identified (coordination challenges, need for management adaptation) that require updates in HR policies to mitigate. Conclusions confirm the relevance of flexible employment models for improving organizational performance and highlight the need to develop new HR management methods in the digital economy.

About the authors

I. I Mironova

Kuban State University

Email: arina_miron@mail.ru

N. V Tanaseychuk

Kuban State University

Email: stasya77707@yandex.ru

References

  1. Барков В.Ю., Иванова Е.Н. Управление персоналом в условиях дистанционной работы // Современные исследования социальных проблем. 2021. № 2. С. 34 – 42.
  2. Герасимова С.А. Новые формы занятости и управление персоналом в условиях цифровой экономики // Управление человеческими ресурсами. 2019. № 3. С. 22 – 30.
  3. Глухов В.В., Дроздов Д.Г. Влияние цифровизации на управление персоналом // Вестник СПбГУ. 2020. № 1. С. 15 – 22.
  4. Грошева Н.Б., Кирилина О.Н. Управление персоналом в контексте социально-экономического кризиса // Бизнес-образование в экономике знаний. 2020. № 2 (16). C. 33 – 35.
  5. Карпова Т.Г. Гибкие формы занятости и их влияние на управление персоналом // Социальная политика и социальное партнерство. 2019. № 2. С. 36 – 44.
  6. Кибанов А.Я., Баткаева И.А., Ивановская Л.В. Управление персоналом организации: учебник / под ред. А.Я. Кибанова. 4-е изд., доп. и перераб. Москва: ИНФРА-М, 2022. 695 с. ISBN 978-5-16-003671-7
  7. Колесникова Т.Е. Платформенная занятость и ее влияние на управление персоналом // Вестник Уральского федерального университета. 2020. № 3. С. 28 – 35.
  8. Михайлов А.А., Федулов В.И. Состояние и перспективы развития российского рынка фриланса в условиях пандемии COVID-19 // Управленческий учёт. 2021. № 4. С. 77 – 82.
  9. Орлова А.Г. Управление персоналом в условиях удаленной работы: вызовы и решения // Управленческий учет. 2020. № 4. С. 29 – 36.
  10. Смирнов В.А. Управление персоналом в условиях гибких форм занятости // Управление развитием персонала. 2021. № 1. С. 16 – 24.
  11. Цыганкова И.В. Социальные аспекты применения нестандартных форм занятости на российском рынке труда // Телескоп: журнал социологических и маркетинговых исследований. 2022. Т. 1. С. 112 – 117.
  12. Чупров А.С. Цифровая трансформация и управление человеческими ресурсами // Вестник менеджмента и маркетинга. 2019. № 3. С. 8 – 15.
  13. Шамарин А.В. Инновационные подходы к управлению персоналом в эпоху цифровой экономики // Вестник инноваций. 2020. № 2. С. 44 – 52.
  14. Шпортько Ю.В. Система стимулирования и мотивации персонала в управлении проектами // Наука и искусство управления. 2021. Т. 3. С. 18 – 28.
  15. Шпортько Ю.В., Алиева Т.М., Таганова Е.Н. Проблемы управления персоналом и мотивация в условиях дистанционной занятости // BENEFICIUM. 2022. № 4 (45). С. 109 – 114.
  16. Bloom N. Working from home is powering productivity // Finance & Development. 2024. September issue. P. 70 – 76.
  17. Pabilonia S.W., Redmond J.J. The rise in remote work since the pandemic and its impact on productivity // U.S. Bureau of Labor Statistics. 2024. Beyond the Numbers. P. 6 – 10.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).