CC BY
39
ЭКОНОМИКА ТРУДА
Том 8 • Номер 11 • Ноябрь 2021
ISSN 2410-1613 Russian Journal of Labor Economics
t>
Первое
экономическое издательство
0 развитии инструментария прогнозирования потребности
в персонале наукоемкого предприятия
Подвербных О.Е. 1, Самохвалова С.М. 1, Соколова Е.Л. 1, Кукушкин С.Г. 2, Дятлов Д.В. 2, Рошкова Н.С. 2
1 Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева, Красноярск, Россия
2 Акционерное общество «Информационные спутниковые системы» имени академика М.Ф. Решетнева», г. Железногорск, Россия
АННОТАЦИЯ:_
В статье представлено обоснование актуальности прогнозирования потребности в персонале для наукоемкого предприятия, изложены подходы, принципы, методы и дескрипторы методики прогнозирования количественной и качественной потребности. Изучена взаимосвязь прогнозирования и планирования потребности в персонале на корпоративном уровне. Исследование позволило разработать методику прогнозирования потребности в персонале на наукоемком предприятии, включающую этапы предпрогнозных исследований, ретроспекции, диагностики и проспекции. Построена математическая модель, учитывающая количественные и качественные факторы прогнозируемой численности персонала заданной квалификации. Сформирована модель данных для прогнозирования количественной и качественной потребности в работниках. В целом прогнозируемая структура персонала, рассчитанная на перспективный период трех лет, может способствовать выработке оптимальных планов развития кадрового потенциала наукоемкого предприятия.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: методика прогнозирования, потребность в персонале, наукоемкое предприятие.
concerning the development of tools for forecasting the staffing requirements of a science-based company
Podverbnyh O.E. 1, Samokhvalova S.M. 1, Sokolova E.L. 1, Kukushkin S.G. 2, DyatlovD.V. 2, Roshkova N.S. 2
1 Reshetnev Siberian State University of Science and Technology, Russia
2 Information Satellite Systems named after academician M. F. Reshetnev, JSC
Введение
Понимание необходимости использования в практике устойчивого формирования кадрового потенциала наукоемкого предприятия инструментария прогнозирования потребности в трудовых ресурсах обосновывается рядом факторов. Во-первых, наукоемкое производство базируется на высоком уровне развития всех видов
компетенций персонала. Цикл подготовки каждого работника включает не только собственно профессиональное образование, но и предпрофессиональный период, а также имплементацию молодого работника в культуру и ценности предприятия и отрасли, непрерывное повышение квалификации и саморазвитие начиная с первых месяцев работы. 5-7 лет профессионально-личностного становления связаны со значительным объемом затрат и сопровождаются определенной организационной поддержкой. Очевидно, что такого рода инвестиции должны носить целевой характер и обеспечивать необходимую отдачу. В то же время механизм кадрового обеспечения компаний, продуктивность которых невозможна без наличия научных школ, непрерывной трансляции знаний и навыков на большинстве рабочих мест, не в полной мере обеспечивается созданием целостной системы инструментов, методов и процессов для создания непрерывного и целевого притока кадров. План потребности в персонале как работающий инструмент носит зачастую номинальный характер либо вследствие его недостаточной обоснованности, либо в силу невнимания к вопросам управления трудовыми ресурсами. Вторая причина может наблюдаться все реже, однако вопрос обоснования плановых решений о количественной и качественной потребности остается открытым. В то же время теория экономики, как и теория микроэкономического планирования и прогнозирования труда, накопила основополагающий набор принципов, подходов, методов и инструментов для полноценного функционального напол-
ABSTRACT:_
The relevance of forecasting the staffing requirements for a science-based company is substantiated. The approaches, principles, methods and descriptors of the methodology for predicting quantitative and qualitative staffing requirements are described. The interrelation of forecasting and planning of staffing requirements at the corporate level is studied. The research allowed to develop a methodology for predicting the staffing requirements at a science-based company. This technique includes the following stages: pre-forecast studies, retrospection, diagnosis and prospectus. A mathematical model is constructed that takes into account quantitative and qualitative factors of the projected number of personnel of a given qualification. A data model has been formed to predict the quantitative and qualitative need for employees. In general, the projected personnel structure, designed for a prospective period of three years, can contribute to the optimal plans for the human resource development of a science-based company.
KEYWORDS: forecasting methodology, staffing requirements, science-based company
JEL Classification: J24, J44, M54 Received: 01.11.2021 / Published: 30.11.2021
I© Author(s) / Publication: PRIMEC Publishers
For correspondence: Podverbnyh O.E. (podverbnih0sibsau.ru)
CITATION:_
Podverbnyh O.E., Samokhvalova S.M., Sokolova E.L., Kukushkin S.G., Dyatlov D.V., Roshkova N.S. (2021) O razvitii instrumentariya prognozirovaniya potrebnosti v personale naukoemkogo predpriyat-iya [Concerning the development of tools for forecasting the staffing requirements of a science-based company]. Ekonomika truda. 8. (11). - 1297-1314. doi: 10.18334/et.8.11.113801
нения потребности на основе прогнозов необходимой в перспективе численности и квалификаций персонала.
Вопросы планирования потребности в персонале уверенно решаются на тактическом уровне, однако долгосрочное планирование не всегда выполняет свои функции во-многом из-за сложности учета влияния многочисленных нелинейных факторов не только организационно-экономического, но и поведенческого характера. Между тем именно прогнозирование как основа разработки планов обладает весомым исследовательским аппаратом для выявления и оценки влияния данных факторов на планы. Прогнозные значения потребности в персонале на перспективу трех и более лет могут быть составлены даже при недостаточности последовательного накопления всей необходимой для планов первичной информации. В то же время разработка прогнозов требует синхронизации интересов и решений кадровой службы, отделов ответственных за организацию и нормирование труда, планово-экономических служб. Именно прогнозные варианты численности охватывают наиболее полным образом задачи инновационного развития предприятия и его бизнес-единиц. Исследование, представленное в статье, имеет целью обоснование и разработку методики прогнозирования потребности в персонале на наукоемком предприятии. Предложенная методика позволяет решить проблему обоснования плановых решений, компенсируя многие из имеющихся разрывов в планировании подбора, целевого набора, подготовки и повышения квалификации персонала наукоемкого предприятия.
Методология исследования. Содержание общих и специфических признаков понятия прогнозирования находится в непрерывном развитии посредством накопления новых научных данных о содержании, что позволяет формировать элементы методологии прогнозирования. Для задач данного исследования рассмотрим определения прогнозирования. Н.Б. Антонова [4] (Ап1опоуа, 2002) считает, что прогнозирование - это «процесс разработки прогноза, построенный на вероятностном научно
ОБ АВТОРАХ:_
Подвербных Ольга Ефимовна, заведующий кафедрой экономики труда и управления персоналом, доктор экономических наук, профессор (podverbnih0sibsau.ru)
Самохвалова Светлана Михайловна, доцент кафедры экономики труда и управления персоналом, кандидат экономических наук, доцент (samohva1ova0mai1.sibsau.ru)
Соколова Елизавета Леонидовна, доцент кафедры экономики труда и управления персоналом, кандидат экономических наук, доцент (soko1ova0sibsau.ru)
Кукушкин Сергей Геннадьевич, заместитель генерального директора по управлению персоналом (kadr@iss-reshetnev.ru)
Дятлов Данил Викторович, начальник отдела обучения и развития персонала (kadr@iss-reshetnev.ru) Рошкова Наталья Сергеевна, специалист по работе с персоналом (kadr@iss-reshetnev.ru)
ЦИТИРОВАТЬ СТАТЬЮ:_
Подвербных О.Е., Самохвалова С.М., Соколова Е.Л., Кукушкин С.Г., Дятлов Д.В., Рошкова Н.С. О развитии инструментария прогнозирования потребности в персонале наукоемкого предприятия // Экономика труда. - 2021. - Том 8. - № 11. - С. 1297-1314. doi: 10.18334М.8.11.113801
обоснованном суждении о перспективах развития объекта в будущем, его возможном состоянии и альтернативных путях его достижения». По мнению М.И. Плотницкого, Э.И. Лобковича, М.Г. Муталимова [9] (Plotnitskiy, Lobkovich, Mutalimov, 2004), прогнозирование - это «система научных исследований, направленных на определение тенденций развития экономики или ее частей (регионов, отраслей, предприятий) и поиск оптимальных путей достижения целей этого развития. Оно представляет собой комплекс долгосрочных, среднесрочных и текущих прогнозов, позволяющих выработать концепцию модели и политику социально-экономического развития общества, направленных на выработку рыночной стратегии, обоснование целевых программ, принятие хозяйственных решений». Прогноз - «научно обоснованное предсказание о возможном состоянии экономического объекта в будущем и (или) об альтернативных путях и сроках достижения этих состояний. Это не план, а научная разведка, к которой привлекаются ученые из различных областей науки - экономисты, демографы, техники и др.».
Рынок труда наряду с большинством сегментов экономики испытывает высокое давление неопределенности и рисков, что в целом выводит задачу прогнозирования трудовых ресурсов в разряд значимых и своевременных при условии гибко реагировать на изменения, происходящие во внутренней и внешней среде, использования базы прогноза для стратегического и тактического планирования потребности в персонале.
Предлагаемая в развитии инструментария методика прогнозирования потребности в персонале наукоемкого предприятия разработана в рамках методологии прогнозирования и опирается на ряд подходов, принципов и методов, следует логике этапов прогнозирования социально-экономических процессов. Особенности наукоемкого и высокотехнологичного сектора экономики изучаются в исследованиях Варшавского А.Е. [5, 8, 16] (Varshavskiy, 1984; Komkov, Kulakin, 2020; Frolov, Bendikov, 2004).
Прогнозные модели принято выстраивать на основе индикативного, балансового, нормативного, программно-целевого подходов. Е.А. Питухин, С.В. Сигова [7, 15] (Dulzon, 2012; Pitukhin, Sigova, 2016) предлагают использовать компетентностный и информационный подходы [15] (Pitukhin, Sigova, 2016). Формирование объекта прогнозирования, по мнению Н.Б. Антоновой [4] (Antonova, 2002), может рассматриваться в контексте объектного, функционального, объектно-функционального подходов.
Объектный подход предполагает выделение определенных подсистем путем поэлементного деления объектов на более мелкие. Каждый из них может быть рассмотрен как самостоятельный объект прогнозирования соответствующего уровня иерархии. Этот подход приемлем для объектов количественно сложной структуры при относительной простоте его составляющих (первичных объектов).
При функциональном подходе за основу структурного деления объекта берется функциональный признак. Этот подход рекомендуется,когда число первичных объек-
тов, составляющих объект прогнозирования, невелико, но они являются весьма сложными по своим характеристикам и взаимосвязям.
Исходя из положения о дуальной, количественной и качественной природе прогнозирования потребности в персонале, методика прогнозирования основана на объектно-функциональном подходе, содержащем в себе элементы первых двух подходов. Первичными объектами прогнозирования являются квалификации работников. Это особенно важно для наукоемкого предприятия, характеризующегося сложностью и разнообразием квалификационной структуры по категориям работников. Специфика труда по созданию наукоемкой техники и технологий состоит в своеобразном «двустороннем движении», когда процессы задают точные требования к квалификациям работников. В то же время модернизация квалификационной структуры под требования НИОКР и производства означает появление работников с качественно новыми квалификациями, что обеспечивает воспроизводимость инновационного цикла и появление новых технологий, методов, процессов.
Функциональный подход решает задачу количественного прогнозирования, так как позволяет выделить и проанализировать состав факторов, определяющих долгосрочные количественные зависимости потребности в работниках различных квалификаций на низовом уровне подразделений.
Разработка прогноза потребности в персонале на наукоемком предприятии в рамках проведенного исследования основана на принципах:
• принцип ориентации прогноза на стратегическую программу развития наукоемкого предприятия и ключевые долгосрочные отраслевые программы, реализуется как в аналитическом блоке прогнозирования, так и при переносе прогнозных величин в плановые показатели;
• принцип комплексности при сочетании нескольких методов прогнозирования обоснован сложностью структуры, задач, видов профессиональной деятельности, осуществляемых на наукоемком предприятии;
• принцип системности: предполагает исследование количественных и качественных закономерностей в экономических системах, построение такой логической цепочки исследования, согласно которой процесс выработки и обоснования любого решения должен отталкиваться от определения общей цели системы и предполагать создание совокупности показателей, методов, моделей, которые соответствовали бы содержанию каждого объекта и позволяли бы построить целостную картину их развития;
• принцип достоверности и качества информационной базы прогнозирования реализуется при разработке модели данных прогноза;
• принцип целенаправленности: требует, чтобы каждый элемент прогнозной оценки носил целевой характер, т. е. был направлен на достижение определенных целей;
• принцип этапности: разработка прогноза представляет собой формализуемый и регламентируемый с организационной точки зрения процесс, характеризующийся последовательностью работ, входящими и выходными параметрами, ресурсами, допущениями и ограничениями. Анализ методов прогнозирования потребности в персонале - важная составная часть формирования методики прогнозирования, так как без примерного сравнения и применения более подходящих методов в работе обеспечения кадров на предприятии нельзя досконально исследовать, какой способ прогнозирования наиболее эффективен. В ходе интервью с пятью экспертами из числа руководителей и ведущих специалистов бюро нормирования отдела организации труда и заработной платы, отдела по работе с персоналом ведущего наукоемкого предприятия ракетно-космической отрасли (апрель 2021 г., г. Железногорск, Красноярский край) были выявлены наиболее перспективные методы разработки прогноза потребности в персонале (табл. 1).
Таблица 1
результаты экспертного интервью с представителями наукоемкого предприятия о перспективных методах прогнозирования потребности в персонале
метод прогнозирования описание метода прогнозирования мнение об эффективности использования метода прогнозирования
Форсайт Представляет собой систему методов экспертной оценки стратегических направлений социально-экономического и инновационного развития, выявления технологических прорывов, способных оказать воздействие на экономику и организацию в средне- и долгосрочной перспективе Почти неприменим, так как использование технологии форсайта для прогнозирования является проблематичным из-за высокой наукоемкости предприятия в централизованной системой принятия решений
Экстраполяция Наиболее простой метод, который часто используется. Заключается в переносе прошлых тенденций, изменений в величине совокупной рабочей силы и ее структуры на будущее Применим только как основа и при дополнении с другими методами, прост в использовании.
Метод экспертных оценок Метод, основанный на использовании мнения специалистов для определения отребностей в персонале Применим в дополнении с другими методами, что дает более точный результат при прогнозировании, также учитывает мнение опытных руководителей, либо экспертов, что дает возможность принять более верное решение
Балансовый метод Заключается в установлении динамического равновесия между трудовыми ресурсами, с одной стороны, и их распределением в соответствии с потребностями предприятия - с другой Ограниченно применим, так как не учитывает реальной потребности в персонале
Окончание табл. 1
Метод прогнозирования Описание метода прогнозирования Мнение об эффективности использования метода прогнозирования
Экономико-математические методы Заключаются в оптимизации расчетов на основе различного рода моделей, к которым относятся корреляционные, отражающие взаимосвязь двух переменных величин. Например, определив среднегодовой показатель потребности для определенной категории персонала, можно рассчитать уровень данного показателя на определенную дату Применимы в дополнении с другими методами, что дает более точный результат при прогнозировании, также учитывает множество факторов
Методы линейного программирования Позволяют путем решения системы уравнений и неравенств, связывающих ряд переменных показателей, определить их оптимальные величины во взаимосвязи. Это помогает по заданному критерию выбрать оптимальный вариант развития объекта управления, направления расстановки работников, который позволит эффективно обслуживать рабочие места и сделать это при минимальных затратах Применим, но связан с необходимостью специальных навыков экспертов, аналитиков
Нормативный метод Представляет собой способ применение системы нормативов, которые определяют количество работников в функциональном разрезе, затраты на производство единицы продукции (рабочее время, фонд заработной платы) Почти неприменим, так как не учитывает реальных условий труда на предприятии
Метод Дельфи Форма опроса экспертов, при которой их анонимные ответы собирают в течение нескольких туров и через ознакомление с промежуточными результатами получают групповую оценку интересующего процесса Почти неприменим, так как требуется высокая потребность во времени, также непредсказуем в технических изменениях
Метод сценариев Это метод установления логической последовательности событий, показывающий, исходя из существующей ситуации, как могут шаг за шагом развертываться события в будущем Применим в дополнении, так как имеет углубленный анализ взаимодействия различных аспектов развития ситуации
Источник: составлено авторами на основе: [2, 3, 10, 11, 13] (Kang, Lee, Choi, et al., 2016; Ward, Bechet, Tripp, 1994; Lyndina, Orlov, 2016; Lyuis, 1986; Manannikov, 2010).
При разработке прогнозных значений количественных и качественных характеристик персонала для цели предлагаемой методики используются методы экспертных оценок и экономико-математического моделирования.
С управленческой точки зрения методика прогнозирования позволяет сформировать научную основу для принятия решений о планировании целевого набора, обучения, о разработке бюджетов персонала, базируясь на цикле процесса прогнозирования. В.П. Герасенко [6] (Gerasenko, 1997) предложил рассматривать цикл процесса прогнозирования как последовательность этапов: ретроспекции, диагноза и проспекции (прогноза). Деление на этапы связано со спецификой построения систематизированного описания объекта прогнозирования,сбором данных прогнозного фона, построением поисковой и нормативной моделей, верификацией прогноза. Предпрогнозная ориентация - совокупность работ, предшествующих разработке задания на прогноз и включающих определение объекта, целей и задач прогнозирования, а также периода ретроспекции и периода упреждения прогноза. Прогнозная ретроспекция - этап прогнозирования, на котором исследуется история развития объекта прогнозирования и прогнозного фона с целью получения их систематизированного описания. Прогнозный диагноз - этап прогнозирования, на котором исследуется систематизированное описание объекта прогнозирования и прогнозного фона с целью выявления тенденции их развития и выбора (разработки) моделей и методов прогнозирования. Прогнозная проспекция - этап прогнозирования, на котором прогноз разрабатывается по результатам прогнозного диагноза.
Данные этапы позволяют оценить пути и направления развития объекта, выявить его узкие места в анализируемом периоде, определить преобладающие и устойчивые тенденции (закономерности) развития. Они служат методологической базой для формирования гипотез будущего развития объекта.
Предлагаемая методика прогнозирования потребности в персонале (рис. 1) отвечает следующим дескрипторам:
• схема прогнозирования потребности описана как бизнес-процесс верхнего уровня. В данном случае следует рассматривать методику в контексте алгоритмического моделирования бизнес-процесса, отражающего логику исполнения работ. Относясь к управленческим процессам, процесс прогнозирования, описываемый методикой, вписывается в сферу процессов стратегического управления предприятием;
• укрупненные этапы методики соответствуют классической методологии прогнозирования, включающей предпрогнозные исследования, ретроспекцию, диагностику и проспекцию;
• объектом прогнозирования является количественное значение потребности в работниках определенных квалификаций на уровне самостоятельных структурных подразделений наукоемкого предприятия.
1.1 Определение цели прогнозирования - определение прогнозных значений долгосрочной количественной и качественной (квалификационной) потребности в персонале по подразделениям предприятия для формирования кадровых планов предприятия
1.2 Объект прогнозирования - прогнозное значение долгосрочной количественной и качественной (квалификационной) потребности в персонале по подразделениям предприятия
1.3 Определение глубины и интервалов прогноза - прогнозные значения определяются на 3-4 года с разбивкой по годам
I. Этап предпрогнозных исследований
2.1 Систематизация факторов, определяющих модель данных для нормализации экспертных мнений руководителей подразделений о потребности под высвобождение и новые задачи
2.2 Разработка модели данных для нормализации экспертных мнений руководителей подразделений (коэффициентов поправки экспертных мнений с учетом влияющих факторов)
2.3 Уточнение структуры прогностической модели - формы в Excel с возможностью формирования сводных таблиц и выгрузки в разрезе видов потребности, вариантов спенашев. подвазделений. квалификаций, певиодов. наптвлений подготовки
2.4 Выбор метода статистического анализа для выявления значимых факторов и расчета
поправочных коэффициентов
2.5 Выбор метода оценки вероятности реализации одного из трех прогнозных сценариев
II. Этап ретроспекции
_
3.2 Проведение статистического анализа и выявление факторов, влияющих на потребность в персонале
3.1 Расчет поправочных коэффициентов и наполнение прогнозной модели
III. Этап диагностики
4.1 Верификация и корректировка пилотного варианта прогнозной модели
4.2 Вероятностный выбор сценария для составления ежегодных планов потребности персонале
IV. Этап проспекции
Рисунок 1. Этапы процесса прогнозирования потребности в персонале на наукоемком предприятии Источник: составлено авторами на основе [6] (Gerasenko, 1997).
результаты исследования
Предложенная методика была апробирована при проведении конкретных прогнозных расчетов для одного из крупнейших на территории Красноярского края наукоемкого предприятия - разработчика и производителя космических телекоммуникационных и навигационных систем. Качество прогнозирования в значительной мере сопряжено с формированием модели данных для разработки прогноза долгосрочной потребности в персонале. В соответствии с представленной на рисунке 2 схемой предлагаемая для использования в методике модель данных будет относиться к даталоги-ческому типу моделей, она является фактографической, объектно-ориентированной моделью.
В объектно-ориентированных моделях данных поддерживаются объекты и значения. Объект - это пара (идентификатор, значение), например, для модели данных прогнозирования потребности в персонале мы можем использовать в качестве идентификатора наименование тех или иных кадровых показателей, а значения будут представлять собой фактические отчетные значения данных показателей на определенный временной интервал. Например, показатель текучести ключевых категорий сотрудников подразделения - это идентификатор, а 3%, 1,5%, 1%, 0,7% за период 20202017 гг. - это значения по данному идентификатору.
Вопросы выбора факторов прогнозирования являются основополагающим критерием объективности прогноза. Состав факторов прогнозирования подробно рассмотрен в теоретических и прикладных работах Фьорито Дж, Стоун Д.Г., Грир С.Р., А.И . Рощина, А.И. Жукова, Д.Г. Мороз., А.Н. Макарова [1, 12, 14] (Fiorito, Stone, Greer, 1985; Makarov, 2012).
Для разрабгтки проекта модели данных и установления влияния тенденций! внутреннего и внешнего рынка труда при использовании методики прогнозирования потребности в персонале мы предлагаем использовать набор факторов, определяющих изменен ие потребности в персонале по подразделениям предприятия.
В таблице 2 представлена матрица модели данных для прпгнозирования. Наименования идентификаторов данных внесены в столбец 1 r учетом каждого из
Факторы изменения поеребносеи в персонале на уровне подразделения
-4 1 Изменение уровня гплаеп еруда, льгге и компенсаций Карьерный росе персонала Выбыеие персонала по разным причинам Вакансии подразделения
Рисунок 2. Факторы изменения потребности в персонале на уровне подразделения Источник: составлено авторами на основе [1, 12, 14] (Fiorito, Stone, Greer, 1985; Makarov, 2012).
четырех факторов. Из интервью с экспертами предприятия был выявлен горизонт доступности данных для прогнозирования на уровне подразделения по квалификации «инженер-технолог».
Таблица 2
модель данных для прогнозирования потребности в персонале
данные доступные доступные доступные сложно до- недоступные
для анализа для анализа для анализа ступные для для анализа
за период за период от до 3- х лет анализа
более 10-ти 4-х до 10- ти
лет лет
Фонд заработной платы
по подразделению + + + - -
Выходное вознагражде-
ние для пенсионеров + + + - -
Количество вакансий за + + + - -
год
Коэффициент текучести + + + - -
Выбытие по причине
достижения пенсионного
возраста + + + - -
Выбытие по причине - - - + +
декретного отпуска
Работники, принятые по целевому набору + + +
Количество работающих - - - + +
по внешнему совмести-
тельству
Численность уволенных по собственному желанию + + + - -
Работники, принятые по
внешнему найму + + + - -
Работники, назначенные
на должности руководи-
телей из управленческого - - - + +
резерва
Источник: составлено авторами.
Как видим, на предприятии существует достаточно большой массив данных, который мы можем использовать для выявления корреляционных зависимостей при расчете коэффициентов поправки экспертных мнений о долгосрочной потребности в персонале, указываемых руководителями подразделений в заявках в плане потребности в персонале.
Определим наиболее существенно влияющие на показатели выполнения плана потребности в персонале данные, а также рассчитаем прогноз потребности в персо-
нале на перспективу трех лет с использованием экономико-математического моделирования. В соответствии с представленной схемой этапов прогнозирования нам необходимо выявить наиболее существенно влияющие на выполнение плана высвобождения переменные. Для этого проведем корреляционный анализ с использованием предложенных данных. Согласно разработанной модели данных в таблице 3 отображены значения по выявленным ранее идентификаторам для подразделения Х рассматриваемого предприятия.
Таблица 3
Данные для корреляционного анализа переменных, влияющих на выполнение плана высвобождения персонала подразделения X
годы Высво- Высво- Фонд Вы- Коли- Коэф- Приня- Уво- Внеш- Новые новые
божде- божде- зара- платы чество фи- тые по лен- ний за- за-
ние по ние, ботной высво- вакан- циент целе- ные по наем дачи, дачи,
плану факт платы бодив- сий теку- вому собст- план факт
средний шимся чести набору вен-
по по- работ- ному
дразде- никам жела-
лению нию
2011 1 1 44360 42330 2 1,13 4 1 0 2 1
2012 3 2 46580 32550 1 0,97 2 2 0 5 4
2013 1 0 47520 0 0 0,16 1 2 0 1 1
2014 1 1 44396 10860 1 0,45 2 1 1 3 3
2015 4 1 48551 14450 3 1,17 2 2 3 3 2
2016 5 2 51338 12360 4 1,28 1 5 2 2 2
2017 5 2 54790 13120 2 2,23 2 2 2 1 1
2018 2 1 58670 0 3 1,56 2 1 0 2 1
2019 3 0 59470 0 4 1,68 2 0 0 0 0
2020 1 0 60330 0 2 2,07 0 2 1 3 3
Источник: составлено авторами.
Расчет с применением статистической функции в MS Excel выявил следующие значения коэффициента корреляции r-Спирмена (табл. 4).
Как видим, наибольшее влияние на изменение потребности оказывает численность уволенных по собственному желанию, а также величина и регулярность выплат высвобождающимся пенсионерам.
Определим коэффициент корректировки плана высвобождения, придав значениям коэффициента корреляции относительный ранг значимости по шкале простой суммы (табл. 5).
Определив среднее значение ранга, равное 0,2, сделаем вывод о необходимости корректировки прогнозной величины высвобождения персонала на К=0,8. При этом
мы предполагаем, что прогнозное значение численности персонала под новые задачи не будет корректироваться поправочным коэффициентом.
Таблица 4
результаты корреляционного анализа переменных, влияющих на выполнение плана высвобождения персонала
переменные, влияющие на фактическое высвобождение персонала значение ^спирмена
Средний фонд заработной платы по подразделению, -0,31713
Выплаты высвобождающимся пенсионерам 0,540145
Количество вакансий 0,103362
Коэффициент текучести 0,118781
Численность принятых по целевому набору 0,263523
Численность уволенных по собственному желанию 0,516811
Численность принятых внешних совместителей 0,370965
Плановая численность персонала под новые задачи 0,389249
Фактическая численность персонала, принятого под новые задачи 0,375624
Источник: составлено авторами.
Таблица 5
относительные ранги значений коэффициентов корреляции
^спирмена относительный ранг
0,540145 0,27
0,51681 0,25
0,370965 0,15
0,389249 0,17
0,375624 0,16
Источник: составлено авторами.
Далее перейдем к расчету прогнозного значения потребности в персонале подразделения А, основываясь на методе скользящего среднего. Расчет прогнозных значений по прогнозу высвобождения на 2021 год:
((2+3+1)/3)*0,8=1,6.
Для дальнейшего расчета мы не округляем полученную величину.
Расчет прогнозных значений по прогнозу высвобождения на 2022 год:
((3+1 + 1,6) /3)*0,8=1,49.
Расчет прогнозных значений по прогнозу высвобождения на 2023 год:
((1 + 1,6+1,49) /3)*0,8=1,09.
Далее рассчитанные значения можно округлить для их включения в прогноз потребности. Отобразим полученные значения на графике (рис. 3).
6
«Прогноз набора под высвобождение Прогноз набора под новые задачи
Рисунок 3. Прогноз потребности в персонале по квалификации «инженер-технолог « подразделения Х Источник: составлено авторами.
Предложенный расчет прогнозных значений особенно важен для дальнейшего планирования потребности в персонале под позиции, высвобождающиеся в связи с уходом на пенсию работников.
заключенит
Прогнозирование является основой для принятия план овых решений!, поэтому рассмотренные в исследовании положения, методики прогнозирования потребности в персонале могут быть реализованы в мерах регулирования трудового поведения, корректировки корпоративных стандартов наукоемкого предприятия.
Полученный в ходе использования методики прогноз обеспечивает предвидение изменения структуры и динамики потребности в персонале в будущем на основе анализа прошлого и настоящего, исходя из целей развития предприятия, факторов изменения численности и квалификационной структуры. Таким образом, может быть выполнена научно обоснованная оценка возможных последствий принимаемых организационно-экономических решений о привлечении, обучении и развитии персонала, планировании квалификаций и т.д., выявлены возможные альтернативы развития кадрового потенциала, осуществлена предплановая подготовка инвестиционных решений по персоналу.
ИСТОЧНИКИ:
1. Fiorito J., Stone T. H., Greer C. R. Factors affecting choice of human resource forecasting techniques // Human Resource Planning. - 1985. - № 8. - p. 1-17.
2. Kang H. S., Lee J. Y., Choi S., et al. Smart manufacturing: past research, present findings, and future directions // International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology. - 2016. - № 3(1). - p. 111-128.
3. Ward D., Bechet T. P., Tripp R. Human Resource Forecasting and Modeling. - NY: The Human Resource Planning Society, 1994.
4. Антонова Н.Б. Государственное регулирование экономики. / учебник. - Мн: Академия управления при Президенте Республики Беларусь, 2002. - 775 c.
5. Варшавский А.Е. Научно-технический прогресс в моделях экономического развития: Методы анализа и оценки. - М.: Финансы и статистика, 1984. - 208 c.
6. Герасенко В.П. Прогностические методы управления рыночной экономикой. / Учеб. пособие: В 2-х частях - Ч. 1. - Гомель: Белорусский Центр Бизнеса «Альтаир», 1997. - 320 c.
7. Дульзон C.B. Зарубежный опыт прогнозирования формирования и использования трудовых ресурсов // Известия ОГАУ. - 2012. - № 36-1. - c. 153-156.
8. Комков Н.И., Кулакин Г.К. Влияние инновационной и технологической активности организаций на объемы выпуска инновационных товаров и рост производительности труда // Проблемы прогнозирования. - 2020. - № 4 (181). - c. 29-40.
9. Макроэкономика. / Учебное пособие / М.И. Плотницкий, Э.И. Лобкович, М.Г. Муталимов и др.; Под ред. М.И. Плотницкого. - 2-е изд., стер. - М.: Новое знание, 2004.
10. Лындина М.И., Орлов А.И. Методы прогнозирования для ракетно-космической промышленности // Научный журнал. - 2016. - № 103. - c. 122-134.
11. Льюис К.Д. Методы прогнозирования экономических показателей. / Пер. с англ. и предисл. Е.З. Демиденко. - М.: Финансы и статистика, 1986. - 133 c.
12. Макаров А. Н. Модели прогнозирования кадровой потребности для некоторых вспомогательных подразделений предприятий // Статистика и экономика. - 2012. -№ 6. - c. 144-147.
13. Мананников С.А. Методические основы разработки нормативной базы планирования научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ в промышленности. / дис. ... канд. экон. наук: 08.00.05. - Москва, 2010. - 168 c.
14. Методология прогнозирования потребности в трудовых ресурсах на автомобильном транспорте. / монография / А.И. Рощин, А.И. Жуков, Д.Г. Мороз. - М.: МАДИ, 2015. - 152 c.
15. Питухин Е.А., Сигова С.В. Повышение эффективности управления трудовыми ресурсами: компетентностный и информационный подходы. / Эффективные методы прогнозирования кадровых потребностей рынка труда для формирования регионального заказа на подготовку кадров Экспертный семинар Сборник докладов Составители: В.А. Прудникова, Е.Я. Коган, С.Ю. Алашеев., 2016. - 19 c.
16. Фролов И.Э., Бендиков М.А. Макроэкономическая конъюнктура и проблема технологического развития в экономике современной России (на примере космической отрасли) // Мировая экономика и международные отношения. - 2004. - № 2. -c. 60-71.
references:
Makroekonomika [Macroeconomics] (2004). (in Russian).
Metodologiya prognozirovaniya potrebnosti v trudovyh resursakh na avtomobilnom transporte [Methodology of forecasting the need for labor resources in road transport] (2015). (in Russian).
Antonova N.B. (2002). Gosudarstvennoe regulirovanie ekonomiki [State regulation of the economy] (in Russian).
Dulzon C.V. (2012). Zarubezhnyy opytprognozirovaniya formirovaniya i ispolzovaniya trudovyh resursov [Foreign experience of forecasting the labor resources formation and use]. Izvestiya OGAU. (36-1). 153-156. (in Russian).
Fiorito J., Stone T. H., Greer C. R. (1985). Factors affecting choice of human resource forecasting techniques Human Resource Planning. (8). 1-17.
Frolov I.E., Bendikov M.A. (2004). Makroekonomicheskaya konyunktura i problema tekhnologicheskogo razvitiya v ekonomike sovremennoy Rossii (na primere kosmich-eskoy otrasli) [Problems and prospects of russia's space activities]. World Economy and International Relations. (2). 60-71. (in Russian).
Gerasenko V.P. (1997). Prognosticheskie metody upravleniya rynochnoy ekonomikoy [Predictive methods of market economy management] (in Russian).
Kang H. S., Lee J. Y., Choi S., et al. (2016). Smart manufacturing: past research, present findings, and future directions International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology. (3(1)). 111-128.
Komkov N.I., Kulakin G.K. (2020). Vliyanie innovatsionnoy i tekhnologicheskoy aktiv-nosti organizatsiy na obemy vypuska innovatsionnyh tovarov i rost proizvoditelnosti truda [Effect of innovative and technological activity of organizations on the volume of production of innovative goods and the growth of labor productivity]. Problems of forecasting. (4 (181)). 29-40. (in Russian).
Lyndina M.I., Orlov A.I. (2016). Metody prognozirovaniya dlya raketno-kosmicheskoy promyshlennosti [Prediction methods for the rocket and space industry]. Science Magazine. (103). 122-134. (in Russian).
Lyuis K.D. (1986). Metody prognozirovaniya ekonomicheskikh pokazateley [Methods of forecasting economic indicators] (in Russian).
Makarov A. N. (2012). Modeli prognozirovaniya kadrovoy potrebnosti dlya nekotoryh vspomogatelnyh podrazdeleniy predpriyatiy [Forecasting models of recruitment needs for some service departments of the enterprises]. Statistika i ekonomika. (6). 144-147. (in Russian).
Manannikov S.A. (2010). Metodicheskie osnovy razrabotki normativnoy bazy planiro-vaniya nauchno-issledovatelskikh i opytno-konstruktorskikh rabot v promyshlennosti [Methodological foundations for the development of a regulatory framework for planning research and development work in industry] (in Russian).
Pitukhin E.A., Sigova S.V. (2016). Povyshenie effektivnosti upravleniya trudovymi re-sursami: kompetentnostnyy i informatsionnyy podkhody [Improving the efficiency of human resource management: competence and information approaches] (in Russian).
Varshavskiy A.E. (1984). Nauchno-tekhnicheskiy progress v modelyakh ekonomichesko-go razvitiya: Metody analiza i otsenki [Scientific and technological progress in economic development models: Methods of analysis and evaluation] (in Russian).
Ward D., Bechet T. P., Tripp R. (1994). Human Resource Forecasting and Modeling
