Александр Шохин допустил сокращения в российских компаниях в 2027 году

Фото: Кирилл Казачков/Фотобанк Фонда «Росконгресс»
Глава РСПП Александр Шохин спрогнозировал возможные сокращения в российских компаниях в 2027 г. в случае сохранения ключевой ставки ЦБ на высоком уровне. По его словам, это может произойти из-за снижения спроса и отсутствия позитивных экономических прогнозов
В 2027 г. в российских компаниях могут пройти сокращения. Об этом заявил президент Российского союза промышленников и предпринимателей (РСПП) Александр Шохин.
Он заявил, что не ожидает «подарков» от ЦБ в виде снижения ставки как минимум до февраля. На фоне жесткой денежно-кредитной политики, высоких налогов и снижения бюджетного импульса российская экономика может достичь нулевого роста или вовсе «уйти в минус», отметил глава РСПП.
«Сейчас многие компании, которые держали численность работников, переходя на трехдневку, четырехдневку и так далее, начнут сокращения делать», — спрогнозировал Александр Шохин (цитата по «Интерфаксу»).
По его словам, вынужденные увольнения могут произойти из-за снижения спроса на внутреннем и внешних рынках, и «не сильно оптимистических» прогнозов на 2027 г. В связи с этим глава РСПП ожидает рост безработицы в РФ в следующем году.
23 октября Банк России сохранил ключевую ставку на уровне 14% во второй раз подряд. До этого регулятор десять раз подряд опускал ставку. В Банке России объяснили решение умеренными темпами роста экономики и повышенным ценовым давлением. Следующее и последнее в этом году заседание пройдет 18 декабря.
Безработица в РФ остается вблизи исторических минимумов с середины 2025 г. В октябре 2026-го ЦБ отмечал смягчение кадрового дефицита и замедление роста зарплат. По оценке регулятора, в 2027 г. компании планируют «более умеренные» индексации зарплат, чем в 2026-м.

Продолжая использовать сайт expert.ru, вы соглашаетесь на обработку персональных данных при помощи куки (cookie) файлов, в том числе с использованием сервиса веб-аналитики "Яндекс Метрика", на условиях Политики обработки персональных данных.