В процессе планирования человеческих ресурсов важное место занимает определение потребности в персонале и рациональное планировании численности. В силу практической значимости данного вопроса многие ученые занимались исследованием в данной области.
В первую очередь, необходимо рассмотреть зарубежные разработки в области прогнозирования потребности на трудовые ресурсы. Здесь можно выделить следующие исследования:
1) модель Interindustry FORecasting Germany (INFORGE) (Германия);
2) Cambridge Multisectoral Dynamic Model of the British Economy (MDM, Великобритания);
3) модель MONASH (Австралия);
4) прогнозные модели совокупности рабочей силы и её структуры США.
В Германии построением модели Interindustry FORecasting Germany (INFORGE) занимается институт исследований экономической структуры (The Institute of Economic Structures Research) [1]. Модель INFORGE позволяет находить прогнозные значения спроса на рабочую силу по видам занятости, профессиональной структуре и уровню квалификации. Основными источниками для представленной модели являются данные официальной статистики, а также статистические обзоры German Mikrozensus.
Достоинством модели INFORGE является детализированные прогнозные значения по 16 федеральным землям в разрезе по 11 отраслям экономики и потребности в квалифицированных специалистах по 24 видам специализаций, которые ежегодно обновляются. Среди недостатков можно выделить сложность процесса моделирования.
В Великобритании компанией Cambridge Econometrics Limited была разработана мультисекторальная динамическая модель Cambridge Multisectoral Dynamic Model of the British Economy (MDM), которая позволят спрогнозировать потребность в квалифицированных кадрах [2]. Прогнозирование показателей осуществляется в диапазоне 5–10 лет, прогнозные значения обновляются ежегодно. Прогноз занятости на основе модели MDM осуществляется по 25 группам специальностей в разбивке по 50 отраслям экономики. При этом для определения количества специалистов по виду профессиональной деятельности в рамках модели MDM использовались отдельные модели: модель профессиональной занятости и модель изменения занятости.
Преимущества данного подхода:
1) прогнозирование занятости по отраслям и по категориям профессий;
2) определения выпуска и производительности труда для 49 отраслей промышленности;
3) прогнозирование предложения на рынке труда самых высококвалифицированных кадров.
Однако представленный метод имеет и недостатки: две модели спроса и предложения рабочей силы не взаимодействуют таким образом, чтобы их можно было вернуть в состояние равновесия.
Центром политических исследований в Австралии в Университете Monash (The Centre of Policy Studies (CoPS) of Monash University) была разработана модель MONASH для прогнозирования занятости по отраслям экономики [1]. Данная модель представляет собой прикладную макроэкономическую модель, которая позволяет определять общее равновесие на рынке труда и занятости по каждому виду экономической деятельности. MONASH осуществляет прогнозирование количества занятого персонала по 56 регионам и 113 подотраслям экономики, а также учитывает детализацию прогнозирования занятости по 282 профессиям. Горизонт прогнозирования составляет 7 лет, прогнозные значения обновляются один раз в два года.
Представленная модель имеет несколько преимуществ:
1) использование совокупности макроэкономических показателей в единой модели прогнозирования;
2) прогнозирования социальных и технологических изменений, а также развития сферы занятости;
3) прогнозирования количества занятых по определенным видам экономической деятельности основывается на макроэкономических показателях национальной экономики.
Кроме преимуществ модель имеет недостатки, например, большой массив данных при моделировании и сложность процедуры проведения.
Прогнозирование трудовых ресурсов США проводится Бюро статистики труда (БСТ) и осуществляется по методологии, представленной в специально созданном «Методическом справочнике» («Handbook of methods») [3]. Агентства трудовой статистики. Исследование проводится в рамках шести взаимозависимых этапов:
1) прогнозирование состояния рынка рабочей силы, осуществляющиеся по 136 группам (классификация по этнической группе, расе, возрасту и полу);
2) прогнозирование с использованием соответствующей модели макроэкономических показателей таких, как реальный ВВП, уровень роста и структура спроса, уровни безработицы, инфляции и производительности труда, а также показатели международной торговли, выполняемое;
3) прогнозирование личного потребления по 88 пунктам системы национальных счетов и категорий учета продукции на период 2004–2014гг. c помощью регрессионных моделей, связывающих уровень дохода и соответствующие цены;
4) преобразования результатов прогнозных значений спроса на предметы потребления, полученные на предыдущих этапах, в уровни производства промышленности с помощью составления таблиц межотраслевого баланса;
5) анализ и прогнозирование занятости по отраслям экономики (выпуска товаров и занятости) выполняются в соответствии со специальной процедурой, в результате которой вычисляется общее количество рабочих часов путем суммирования данного показателя для наемных работников и работающих не по найму, а также для лиц, безвозмездно работающих на семейных предприятиях;
6) определение совокупной занятости по видам экономической деятельности.
Преимущества данной модели в том, что показатели занятости (спрос на почасовую зарплату рабочих и оплату служащих, среднегодовые показатели недельной зарплаты рабочих и окладов служащих по отношению к количеству рабочих часов, количество рабочих мест и т. д.) рассматриваются вместе с показателями выпуска промышленности и производительности труда, что обеспечивает согласованность данных. Также стоит отметить, что занятость по профессиям в США определяется с помощью матрицы «вид экономической деятельности — профессия» (данная таблица составляется в разрезе 300 видов экономической деятельности и 700 профессий), в связи с этим модель обладает большой информативностью. Недостатком является сложность процесса моделирования.
Таким образом, достоинством данных моделей является то, что на основе их осуществляется для каждой из представленной страны детализированное прогнозирование занятости по отраслям и по категориям профессий. Недостатками зарубежных моделей:
1) сложность процесса моделирования;
2) не все модели учитывают взаимосвязь отраслей экономики и степень влияния факторов экономического развития на определения потребности в персонале.
Многие отечественные ученые также занимаются исследованием рынка труда и определением потребности в персонале.
С 2002 г. исследовательским коллективом Хабаровской государственной академии экономики и права ведет оценка потребности экономики в трудовых ресурсах, а именно прогнозирование спроса организаций Хабаровского края в наемном труде [4, с. 202–209]. За основу исследователями был положен социологический подход и использование экспертных оценок. Одним из ключевых аргументов в пользу применения экспертных оценок здесь являлось отсутствие приемлемого информационного обеспечения. В данном исследовании основным средством получение первоначальной информации стала унифицированная форма анкеты для опроса руководителей организаций и кадровых служб, содержащая такие пункты как год образования, виды экономической деятельности, в пределах которых предприятие осуществляет свою деятельность, общая численность занятых в организации, численность занятых по категориям работников (руководители, специалисты, служащие, квалифицированные, неквалифицированные рабочие), наличие потребности либо избытка рабочих и служащих по категориям работников, ожидаемый уровень увеличения численности работников в перспективе.
Второе направление в данном исследовании — это определение перспективной потребности организаций в рабочих и служащих, а также выявление тенденций ее изменения.
В результате на основе описанной методологии по каждому виду экономической деятельности и каждой категории работников устанавливается числовой ряд, дающий представление об изменении текущей потребности организаций в рабочих и служащих в кратко- и среднесрочном периодах и на перспективу более 6 лет.
В работе [5] была разработана информационная модель для прогнозирования кадровой потребности экономики Красноярского края. Представленный подход позволяет получать данные о фактическом и прогнозируемом состоянии кадровой потребности региона по видам экологической деятельности (ВЭД) и уровням образования (УО). Основой данного исследования послужила методика, которая была разработана в Центре бюджетного мониторинга Петрозаводского государственного университета. Информационная модель представлена в виде четырех информационных блоков:
1) экономика региона (показатели объема валового регионального продукта, объема инвестиций в основной капитал, плановые показатели социально-экономического, инвестиционного и инновационного развития региона);
2) демография региона (показатели численности постоянного населения, миграционного движения населения, прогнозные значения численности населения в трудоспособном возрасте до 2020 г.);
3) образование в регионе (значения численности выпускников системы образования по уровням подготовки, показатели объемов выпуска молодых специалистов образовательного учреждения (ОУ) разного уровня подготовки);
4) рынок труда региона (показатели численности занятых в экономике региона, в том числе по видам экологической деятельности (ВЭД), вакансии предприятий, заявленные в Агентство труда и занятости населения Красноярского края, распределение занятого населения в экономике края по видам экологической деятельности (ЭД) и уровням профессионального образования).
Для реализации данного подхода использовалась модель многомерной базы данных, которая позволила осуществить прогнозирования состояния кадровой потребности (структуру и величину) региональной экономики (по ВЭД, уровням профессионального образования) с помощью изменения входной информации (объемы и темпы роста валового внутреннего продукта (ВВП), инвестиции в основной капитал, кадровая потребность инвестиционных проектов), сохраняя связи между основными сферами региональной экономической системы (экономикой, рынком труда, профессиональным образованием). Преимуществом представленного метода является то, что можно рассмотреть изменения показателей кадровой потребности с учетом влияния социально-экономических факторов. Недостатком сложность реализации процесса моделирования.
Ю. В. Ходич в работе [6, с.202–206] описывает различные методы планирования численности персонала на предприятиях в современных условиях, при этом выделяет недостатки и достоинства каждого подхода. В заключении автор говорит, что на данный момент единого универсального подхода для определения потребности численности персонала на разных уровнях управления не существует. Каждый конкретный метод целесообразно использовать для планирования численности определенной категории персонала, так как каждый подход направлен на решение достаточно узкой задачи, поэтому выбор метода планирования зависит от поставленных задач и имеющихся ресурсов на предприятии.
В статье [7, с.147–150] Е. Г. Гуреева, К. А. Гуреев представляют оригинальный метод определения численности ключевых исполнителей, прикладное значение которого заключается в возможности моделирования при разработке управленческих решений. Авторами описана последовательность разработки динамической многофакторной матрицы для определения необходимой численности персонала. Данный метод помог определить оптимальную численность ключевых исполнителей в динамике, а также матричный подход позволил вводить изменения, направленные на любые мероприятия, связанные с повышением организационно-технического уровня выполняемых работ, и определить их влияние на необходимую численность. Однако в представленном методическом подходе существуют следующие недостатки: возможные погрешности при занесении данных; укрупненный учет факторов, влияющих на продолжительность выполнения операций; неполноту учета операций.
О. А. Побегайлов в работе [8, с.648–652] представляет разработанный программный комплекс для определения необходимой численности персонала, состоящий из трех частей (блоков). Первый блок программного комплекса позволяет рассчитать нормативную численность административных работников и специалистов различных отделов, исходя из трудоемкости работ, которые они выполняют, и из численности всех сотрудников предприятия (рабочих, специалистов и руководителей). Данный метод предназначен для оптимизации численности управленческого аппарата, выявления избытка (нехватки) различных категорий специалистов. Второй блок рассчитывает потребное число кандидатов на работу, которое необходимо набрать к определенному сроку (либо готовить к сокращению, что немаловажно в условиях кризиса) при различной вероятности роста (падения) объемов работ. В зависимости от уровня планируемой зарплаты программа дает рекомендации о методах привлечения новых работников, о том, как и где их искать. Представленный метод предназначен для расчета потребного числа работников в условиях неопределенности. Третий блок определяет нормативную численность основных рабочих, вспомогательных рабочих, руководителей и специалистов на текущий год, исходя из объемов работ, выполняемых предприятием, излишек (недостаток) работников по категориям персонала, а также плановую (прогнозную) численность указанного выше персонала на какой-либо будущий год. Данный метод относится к прогнозным методам расчета численности персонала. При этом автор выделяет, что все три метода вполне подходят для использования на предприятиях сферы услуг, производства и строительства. Однако для реализации данного подхода необходима большая информационная база данных.
Достоинством отечественных моделей является то, что на основе их осуществляется выявления изменения количества персонала по отраслям экономики и категориям профессий в кратко- и среднесрочном периодах. Недостатками отечественных моделей служит то, что модели не учитывают взаимосвязь отраслей экономики и степень влияния социально-экономических факторов на определения потребности в персонале.
Таким образом, для определения потребности в трудовых ресурсах в отечественной и зарубежной литературе используются комплексные подходы, включаемые балансовые, эконометрические и экспертные модели, которые позволяют выявить изменения количества персонала по отраслям экономики и категориям профессий в кратко- и среднесрочных периодах.
Литература:
- Храбров К. Г. Зарубежный опыт прогнозирования спроса на трудовые ресурсы / Храбров К. Г. // Профессиональное образование в России и за рубежом. — 2014. — № 13 — С. 136–139.
- Sudhir Junankar. Ole Lofsnaes and Philip Summerton. MDM-E3: A short technical description. Cambridge Econometrics, Working Paper, March 2007
- Ишкова, А. Л. Зарубежный опыт и оценка возможности его применения в прогнозировании потребности рынка труда в России / А. Л. Ишкова, В. А. Гуртов, Сигова С. В. // Спрос и предложение на рынке труда и рынке образовательных услуг в регионах России: Сб. докладов по материалам V Всерос. науч.-практ.конф. — Петрозаводск: Издательство ПетрГУ, 2008. — С.115– 144. 9
- Нигай, Е. А. Инструментарий оценки и прогнозирования потребности организаций в наемном труде / Е. А. Нигай, Т. С. Бойко // Спрос и предложение на рынке труда и рынке образовательных услуг в регионах России: Сб. докладов по материалам IX Всерос. науч.-практ.конф.– Петрозаводск: Изд-во ПетрГУ, 2012. — С.202–209
- Козицина А. Н., Филимоненко И. В. Информационная модель прогнозирования кадровой потребности региона (на примере Красноярского края) / Козицина А. Н., Филимоненко И. В. // Вестник КрасГАУ. — 2013. № 7– С.36–41
- Ходич Ю. В. Методы планирования численности персонала на предприятиях в современных условиях / Ходич Ю. В. // Экономический вестник Донбасса № 3 (29) 2012. — С.202–206
- Гуреева Е. Г., Гуреев К. А. Динамические методы определения численности персонала на основе построения многофакторной матрицы / Гуреева Е. Г., Гуреев К. А. // Экономика, управление и учет на предприятии 2012. — С.147–150
- Побегайлов О. А. Расчет численности кадров строительной организации / Побегайлов О. А. // Инженерный вестник Дона, 2012. — С.648–652.
