CC BY
18
УДК 681.3
КОНЦЕПЦИЯ РЕГИОНАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ ГОСУДАРСТВЕННОЙ СЛУЖБЫ ЗАНЯТОСТИ
© 2007 г. И.А. Кацко
Современный рынок труда формируется под влиянием множества факторов и сам воздействует на них. Общепризнано, что формирование рынка труда не может происходить стихийно. Это чревато серьезными издержками и социальной напряженностью. Государству необходимо создавать условия для эффективной занятости населения. Невозможность найти работу, отсутствие занятости, невозможность устроиться по месту жительства, случайные заработки являются основными причинами бедности.
Молодежь сейчас является одной из самых уязвимых категорий на рынке труда. Согласно статистике, каждый второй выпускник вуза после окончания меняет специальность, поскольку количество обладателей дипломов, которые стремятся занять места в престижных сферах деятельности, во многих случаях превышает реальный спрос. Относительно низкий уровень заработной платы, неблагоприятные условия труда в отдельных отраслях вынуждают молодых специалистов искать работу не по профилю полученного образования, а уходить в высокооплачиваемые сектора национальной экономики или уезжать за границу. Именно поэтому необходимо управлять деятельностью государственной службы занятости населения на рынке труда, чтобы сохранить ее положение надежного поставщика рабочей силы, отвечающего предъявляемым требованиям и способного содействовать решению задач социальной политики [1].
В настоящей работе предлагается концепция формирования централизованной системы поддержки принятия решений (СППР), основывающейся на создании и регулярном обновлении баз данных и знаний о рынке труда в целом и его отдельных субъектов, а также использовании современных технологий анализа качественной и количественной информации большого объёма.
Функционирование рынка труда, его взаимодействие с окружающей средой невозможно представить в виде традиционных формальных количественных взаимосвязей, так как оно характеризуется наличием неопределенности, описанием на качественном уровне, неоднозначностью последствий тех или иных решений. Наличие таких условий позволяет отнести проблемы управления рынком труда к слабоструктурированным. Как известно, проблемы принято классифицировать как структурированные (I), слабоструктурированные (II) и неструктурированные (III).
Структурированные (или хорошо структурированные: well-structured) - это такие проблемы, в которых существенные зависимости ясно выражены и могут быть представлены в числах или символах. Это
проблемы «количественно выраженные», для их решения обычно используют методологию исследования операций.
Неструктурированные - это проблемы, выраженные главным образом в качественных признаках и характеристиках и не поддающиеся количественному описанию и численным оценкам. Исследование таких проблем возможно только эвристическими методами анализа, ибо здесь отсутствует возможность применения логически упорядоченных процедур отыскания решений.
Слабоструктурированные проблемы характеризуются наличием как качественных, так и количественных элементов. Неопределенные, не поддающиеся количественному анализу зависимости, признаки и характеристики имеют тенденцию доминировать в этих смешанных проблемах. К этому классу проблем относится большинство наиболее сложных задач экономического, технического, политического, военно-стратегического характера.
В настоящее время реализация управления сложными системами и ситуациями привела к необходимости создания систем поддержки управленческих решений в условиях всех видов названных проблем.
Принятие решений - это наиболее сложный и ответственный этап деятельности человека в различных организационных структурах, в том числе на рынке труда региона. Поэтому компьютерное моделирование процесса принятия решений сегодня становится центральным направлением автоматизации деятельности лица, принимающего решение (ЛИР). Разрабатываются автоматизированные управленческие организационные системы (УПС).
Опыт свидетельствует о том, что системы поддержки повышают производительность лиц, принимающих решения. Улучшение качества решений возможно потому, что ЛПР рассматривает альтернативы решения, перед тем как его принять, используя для этого модели формирования решений и их оценки [2].
Как известно, информационные системы в настоящее время выполняют функции сбора, обработки, хранения, передачи и представления информации. Между тем недостаточно уделяется внимания возможностям обработки имеющихся данных с использованием компьютера: проведению анализа, построению прогнозов и сценариев развития.
Традиционно считается, что система управления любой организационной структурой может быть представлена в виде некоторой иерархической организационной структуры - в виде треугольника, внутри и снаружи которого функционируют информационные потоки (рис. 1).
Рис. 1. Схема системы управления организационной структурой
В основании треугольника расположены информационные системы (сбора, обработки, хранения, передачи и представления информации), представляющие собой информационную модель системы. На вершине треугольника находятся руководители (системы принятия решений), которые принимают решения по управлению в соответствии с некоторыми целями. (Одна из целей - это получение наибольшей прибыли.)
Среднее звено системы управления (системы поддержки принятия решений - СППР) - среднее звено специалистов, которое на основании данных информационных систем проводит многовариантные расчёты для получения прогнозов и сценариев развития, оптимизации заданных параметров производства и т.д.
Считается, что описанная трёхуровневая схема управления является универсальной и позволяет исследовать деятельность любой сложной системы: от индивидуума до правительства.
Для оказания поддержки управленческой деятельности при наличии больших объёмов информации в решении проблем I и II типа используют компьютерные методы, основанные на применении методов исследования операций, прикладной статистики, а также интеллектуального анализа данных [3].
Для адекватного функционирования СППР необходимо, чтобы она удовлетворяла ряду требований, которые можно разбить на две группы. К первой относятся требования, предъявляемые к СППР в целом и определяющие её способность быть полезной при решении задач изучения функционирования рынка труда и его отдельных составляющих на уровне региона (общие требования). Ко второй - требования, предъявляемые к подсистемам СППР (частные требования).
Общие требования. Выделим 5 основных свойств.
1. СППР должна обладать способностью вырабатывать обоснованные решения на основании количественной и качественной информации о функциони-
ровании рынка труда и его отдельных составляющих. Степень обоснованности повышается, если использовать адекватные математические модели, которые должны изменяться при изменении условий, а также использовать принцип множественности математических моделей. Математические модели должны позволять проводить оценку различных сценариев развития системы. Математические модели должны содержательно описывать изучаемые процессы функционирования рынка труда. СППР должна иметь возможность учёта множества факторов, характеризующих взаимосвязанные процессы, например:
а) в подготовке специалистов в области экономики, транспорта, сельского хозяйства и потребности в них в регионе;
б) возможности быстрой переквалификации по востребованным направлениям;
в) отслеживание анкет отдельных специалистов для формирования базы историй «трудовой занятости» с возможностью использования в дальнейшем для обоснованного предложения конкретным субъектам возможностей переквалификации и дальнейшего трудоустройства.
Таким образом, подсистемы СППР должны быть взаимосвязаны, а их базы данных и знаний должны строиться с учётом взаимообмена данными для получения непротиворечивых решений.
2. Для выработки общих целей исследования с использованием СППР следует создать аналитическую рабочую группу из специалистов сопряжённых направлений, а также математиков и специалистов по программному обеспечению. Это необходимо для согласования планов исследований и получения непротиворечивых результатов.
3. Результаты деятельности учебных заведений, научно-исследовательских институтов материализуются в различных трудах, статьях, монографиях, распространяемых в специальных изданиях и периодической печати (электронных журналах). Однако мас-
штабы их так велики, что ни один специалист не в состоянии прочитать даже часть из них. Для обработки печатной информации необходимо создавать электронные библиотеки и анализировать нужную информацию средствами Text Mining.
4. СППР должна развиваться: совершенствоваться программное обеспечение; обновляться базы данных и знаний; пополняться электронные библиотеки. Развитие СППР предполагает также, что такая система не может быть создана в рамках одного проекта и внедрена сразу во все структуры и отрасли, изучающие рынок труда. Неизбежно поэтапное создание баз данных, баз знаний, электронных библиотек.
5. СППР должна учитывать особенности функционирования рынка труда. Например, рассмотрим ранок труда АПК. Если в растениеводстве результаты деятельности фиксируются раз в год и могут служить основой для планирования развития других отраслей на год вперёд, то животноводство и перерабатывающая отрасль функционируют практически непрерывно и соответствующие базы данных могут обновляться, например, один раз в месяц.
Частные требования. Перечисленные выше требования относятся в основном к СППР в целом. Частные требования относятся к отдельным подсистемам, реализующим конкретные модели, используемые для принятия решений.
1. Реализуемость. Результаты моделирования должны представляться в понятном для пользователя виде: таблиц, графиков, формул, прогнозов, сценариев развития и т.д. Параметры изучаемой системы должны обладать свойством полноты, т.е. включать все показатели для адекватного описания определённого сегмента рынка труда. Показатели должны быть реально получаемыми, т.е. в множество исходных данных необходимо включать только параметры, которые реально измеряемы. СППР должна работать в диалоговом режиме (определяется цель, перечень концептов, строится модель для описания или прогноза или управления, строятся сценарии развития системы).
2. Адаптивность. СППР должна обладать свойством адаптивности, т.е. выполнять заданные функции при изменении условий функционирования рынка труда.
3. Совместимость. Различные подсистемы СППР должны быть совместимыми, т.е. обладать возможностями импорта, экспорта, не вступать в противоречие с операционной системой, базами данных и знаний.
4. Надёжность. СППР должна давать возможность получения надёжных результатов, например, путём предоставления возможности выбора альтернативных методов моделирования.
Рынок труда - один из наиболее сложных объектов исследования, это связано с рядом причин. Укажем среди них следующие:
1) изменчивость;
2) зависимость от внешних и внутренних экономических и политических факторов;
3) отсутствие своевременной адекватной информации;
4) взаимозависимость сегментов рынка труда и зависимость от многих внешних факторов.
В связи с перечисленными выше проблемами методология моделирования рынка труда на основании качественной и количественной информации должна основываться на следующих принципах:
1) принцип внешних дополнений (критерием построения математической модели является цель моделирования - получение прогноза, описание закономерностей в данных, получение модели для управления);
2) цикличность анализа данных при выдвижении и проверке различных гипотез;
3) свобода выбора решений Д. Габора;
4) принцип неокончательных решений;
5) множественность математических моделей.
На основании этих принципов предлагается следующая структура системы построения моделей. Для изучения функционирования организационных систем обычно рассматривается когнитивный анализ, при этом негласно предполагается, что концепты имеют качественный характер. При наличии табличных данных применяются методы прикладной статистики и интеллектуального анализа данных. В данной работе предлагается синтез методов анализа табличных данных и когнитивного моделирования в одной структуре информационной системы построения математических моделей (рис. 2).
На первом этапе эксперт формулирует проблемы исследования и предлагает систему концептов. В зависимости от имеющейся информации и её изменения цели и концепты могут изменяться.
На втором этапе проводится идентификация концептов, при этом:
1. Если концепты качественные, то задача сводится к когнитивному моделированию, основанному на алгебро-геометрическом подходе;
2. Если концепты количественные, то используются методы анализа табличных данных и проводится идентификация имеющейся информации:
2.1 - при наличии базы данных, которая может обновляться, ориентируются на методы KDD (Knowledge discovery in databases) и Data mining,
2.2 - при наличии небольших объёмов не связанной информации ориентируются на методы прикладной статистики и разведочного анализа данных.
2.3 - при наличии количественных и качественных концептов необходимо перейти к анализу на качественном уровне (2 и при возможности выделить подсистему с количественными концептами и перейти к 2.2).
Рис. 2. Структура системы построения моделей
Далее строятся когнитивные и (или) математические модели, происходит их верификация (содержательная оценка), анализ результатов, принятие решений и разработка рекомендаций.
Статья написана при поддержке гранта Министерства высшего образования и науки РФ «Интеграция молодёжи в отношения труда и занятости»
Литература
1. Макошина В.В. Социально-экономические условия развития рынка труда // Профессионал. 2006. № 3. С. 5-6.
2. Горелова Г.В., Захарова Е.Н., Радченко С.А. Исследование слабоструктурированных социально-экономических систем: Когнитивный подход. Ростов н/Д., 2006.
3. Кацко И.А., Паклин Н.Б. Практикум по анализу данных на компьютере / Иод ред. проф. Г.В. Гореловой. Краснодар, 2007.
Кубанский государственный аграрный университет, г. Краснодар 4 октября 2007 г.
