Использование прогнозных информационно-аналитических моделей востребованности выпускников вузов

В статье представлено определение прогнозной модели и основные задачи при разработке прогноза потребностей кадров на рынке труда. Описаны основные функции, используемые при построении прогноза экономических явлений. В результате рассмотрения одного из показателей прогнозирования, построен прогноз возрастной структуры занятого и безработного населения.

The article presents the definition of the predictive model and the main tasks in the development of the forecast of personnel needs in the labor market. The main functions used in the construction of the forecast of economic phenomena are described. As a result of consideration of one of the indicators of forecasting, a forecast of the age structure of the employed and unemployed population was built.

прогнозирование, модель, анализ, рынок труда, ресурсы prognosing, model, analysis, labor market, resources

В последнее время Правительство Российской Федерации уделяет особое внимание вопросу подготовки востребованных выпускников на рынке труда, а также вопросу трудоустройства выпускников по специальности [1,2].

Сформировать оценку востребованности выпускников на рынке труда возможно при наличии данных о трудоустройстве. Проблема может быть решена путем построения прогнозной модели и разработки методики прогнозирования.

Методика прогнозирования позволяет составить прогноз потребности в кадрах на рынке труда. Разработка данной методики позволит достичь баланса спроса и предложения и эффективно использовать трудовые ресурсы.

Задачи методики прогнозирования:

• 1)    Определение баланса спроса и предложения рабочей силы на рынке труда;

• 2)    Прогнозирование потребностей экономики в кадрах при помощи анализа демографии, миграции и количества выпускников;

• 3)    Разработка способов развития кадровой политики для преодоления дисбаланса на рынке труда [3].

Прогнозная модель - модель исследуемого объекта или предметной области, которая позволяет получить информацию о состоянии объекта в будущем, способах и сроках реализации.

Прогноз можно классифицировать по длительности периодов прогнозирования:

• •    Оперативные - до 1 месяца;

• •    Краткосрочные - до 1 года;

• •   Среднесрочные - 1-5 лет;

• •   Долгосрочные - 5-10 лет;

• •    Дальнесрочные - свыше 10 лет.

Известны различные виды функций, которые применяются при прогнозировании экономических явлений. Среди них: функция Кобба-Дугласа, Гомперца, Джонсона, Рида, Торнквиста, демографическая функция, группа производственных функций. Рассмотрим некоторые из них.

В общем случае производственная функция записывается в виде:

X = F(K,L) (1)

где К - накопленный труд в виде производственных фондов (капитал), L -труд самих работников.

Линейная производственная функция:

X = AK + BL

Производственная функция «затраты-выпуск»

X = min

£9=

Производственная функция смешанного типа

Y = У 1 + У 2 |К > й₁у₁ + 6 2 У 2 ,       L > « 2 У 1 + & 2 У 2

Мультипликативная производственная функция

X = AK “ 1 L “ 2                             (2)

где А - коэффициент нейтрального технического прогресса; а 1 - коэффициент эластичности по фондам; а₂ - коэффициент эластичности по труду.

Частный случай производственной функции - функция Кобба-Дугласа [5]:

X = AK “ L^1- “

Этапы при построении прогноза рынка труда:

• •    Сбор информации;

• •    Прогноз спроса и предложения рабочей силы на рынке труда;

• •   Оценка полученного прогноза  и дисбаланса между спросом и

• предложением;

• • Принятие мер по устранению дисбаланса  и переквалификации

безработных граждан.

• •    В качестве предмета исследования могут быть следующие показатели:

• •    ежегодный объем валового регионального продукта;

• •    ежегодная производительность труда по видам экономической деятельности;

• •    средняя численность работников по видам экономической деятельности;

• •    ежегодная дополнительная потребность по видам экономической деятельности в работниках по уровням образования;

• •    возрастная структура занятого и безработного населения.

В качестве примера расчета рассмотрим прогноз показателя возрастной структуры занятого и безработного населения [4].

Численность безработных определяется следующим выражением:

Un = At - Et

.

• г де ^Un - численность безработных;

• t    - индекс времени;

• A    - численность экономически активного населения (рабочей силы);

A

Прогноз численности экономически активного населения (рабочей силы) t основывается на прогнозе численности населения в возрасте 15-72 лет:

A = У P t t                           , t a=15

где P - численность населения

Уровень безработицы определяется через отношение численности безработных в возрасте 15-72 лет к рабочей силе (занятых и безработных):

R Un_t

Un- • 100

A t

где Unⁿ - уровень безработицы

Численность официально зарегистрированных безработных ^ t вычисляется с помощью закона Оукена:

X - X        *.

— = b • (ut - u ) X .

Согласно данному закону, превышение фактического уровня безработицы на 1% над ее естественным уровнем приводит к уменьшению фактического валового X внутреннего продукта t по сравнению с потенциально возможным ВВП X при полной занятости в среднем на b =3%, где b - параметр Оукена.

В связи с тем, что официальная статистика не предоставляет данных об *

объемах потенциально возможного ВВП X при полной занятости и естественном *

уровне безработицы u , закон Оукена преобразуется путем замены левой части на

^Xt темп прироста ВВП    t

.

Для уточнения качества аппроксимации добавляется еще один значимый фактор, связанный с уровнем безработицы - доля свободных рабочих мест

.

Доля свободных рабочих мест (уровень вакансий) - соотношение численности

JA вакансий t к численности рабочей силы t :

J

A t

.

ju

Форма связи между t и t задается кривой Бевериджа:

/

ut = .  1   + Y3jt - Y2

,

/

где      1 – коэффициент пропорциональности;

• ^{Y 2}   и   ^Y 3  - вертикальная и горизонтальная оси гиперболы

соответственно.

Таким образом, зависимость уровня зарегистрированной безработицы u t от X t

^X.

X t описывается

темпа прироста ВВП    t и индекса физического объема ВРП следующим уравнением:

ut = Y1 • ^Xt + /2 •

Xt +  Y3

Xt-1  Jt - Y 4

+ /5

,

Оценка численности официально строится на основе эконометрического

U зарегистрированных безработных t подхода, с учетом, что уровень

u зарегистрированной безработицы (коэффициент официальной безработицы) t есть

UA отношение t к t . Отсюда:

Ut = ut • At

Занятые I 21,9%               24,7%                 23,9%              21,1%       5.2%

Безработные М*         згж                 26.5%           14,т%       17,3%     5,0%

15-19 лет ■ 20-29 лет ■ 30-39 пет ^1 40-49 лет ^1 50-59 лет ■ 60-72 лет

Занятые	2016	2017	2018	2019	2020	2021	2022	2023	2024	2025
15-19 лет	0,5%	0,4%	0,4%	0,4%	0,4%	0,3%	0,3%	0,3%	0,3%	0,3%
20-29 лет	21,9%	21,7%	21,6%	21,5%	21,4%	21,4%	21,3%	21,2%	21,2%	21,1%
30-39 лет	26,7%	26,8%	26,9%	27,0%	27,1%	27,1%	27,2%	27,2%	27,3%	27,3%
40-49 лет	23,9%	23,8%	23,8%	23,7%	23,7%	23,7%	23,7%	23,6%	23,6%	23,6%
50-59 лет	21,8%	21,8%	21,9%	21,9%	22,0%	22,0%	22,1%	22,1%	22,1%	22,1%
60-72 лет	5,2%	5,3%	5,3%	5,3%	5,4%	5,4%	5,4%	5,4%	5,4%	5,4%

Безработные	2016	2017	2018	2019	2020	2021	2022	2023	2024	2025
15-19 лет	4,0%	4,0%	4,0%	4,0%	4,0%	4,0%	4,0%	4,0%	4,0%	4,0%
20-29 лет	32,5%	32,5%	32,5%	32,6%	32,6%	32,6%	32,6%	32,7%	32,7%	32,7%
30-39 лет	26,5%	26,6%	26,8%	26,9%	27,0%	27,1%	27,2%	27,3%	27,4%	27,5%
40-49 лет	14,7%	14,4%	14,2%	14,0%	13,8%	13,6%	13,4%	13,2%	13,0%	12,9%
50-59 лет	17,3%	17,5%	17,7%	17,8%	18,0%	18,1%	18,2%	18,3%	18,5%	18,6%
60-72 лет	5,0%	5,1%	5,1%	5,2%	5,3%	5,4%	5,4%	5,5%	5,6%	5,6%

Рассмотрено определение прогнозной модели и основные задачи при разработке прогноза потребностей кадров на рынке труда. Описаны основные функции, используемые при построении прогноза экономических явлений. В результате рассмотрения одного из показателей прогнозирования, построен прогноз возрастной структуры занятого и безработного населения.

Составление прогнозов требует большого количества статистических данных, данных из министерства труда и образования, информацию, полученную в ходе переписи населения, а также данные, полученные в результате опросов населения и работодателей.

• 1.    Гуртов В. А., Кекконен А. Л. Модели среднесрочного прогнозирования спроса экономики на квалифицированные кадры // Кадровик. 2010. № 12 (4). С. 58–66.

• 2.    Гуртов В.А., Питухин Е.А., Серова Л.М. Моделирование потребностей экономики в кадрах с профессиональным образованием // Проблемы прогнозирования. – 2007. – №6 – С. 91–107

• 3.    Гуртов В.А., Серова, И.С., Степусь Приоритеты экономики: прогнозирование потребностей в кадрах с высшим профессиональным образованием // Университетское управление: практика и анализ. – 2011 – № 4 (74). – С. 43–51.

• 4.    Кашепов А. В., Сулакшин С. С., Малчинов А. С. Рынок труда: проблемы и решения. М.: Научный эксперт, 2009. 232 с.

• 5.    Коровкин А. Г., Долгова И. Н., Королев И. Б. Дефицит рабочей силы в экономике России: макроэкономическая оценка // Проблемы прогнозирования. 2006. № 4. С. 34–52.

• 6.    Косоруков О. А., Мусихин С. Н., Макаров А. Н., Мысина К. А. Комплексный подход моделирования рынка труда // Плехановский научный бюллетень. 2012. № 1 (1). С. 71–80.