CC BY
53
Владимир Иванович Некрасов
Доктор экономических наук, профессор, заместитель директора по науке Ижевского филиала Уральской академии
Александр Николаевич Скобкарев
Заместитель руководителя Администрации Президента и Правительства Удмуртской Республики, начальник Управления государственной службы и кадровой работы
Оценка обеспечения качества рабочей силы в муниципальном районе
Ухудшение демографической ситуации, усиление миграции сельского населения в города, рост дефицита квалифицированных руководителей и специалистов во всех отраслях экономики и социальной сферы села определяют рамки, в которых будет возобновляться рабочая сила на селе. В этих условиях особую актуальность приобретает решение таких задач, как оценка обеспечения качества рабочей силы (КРС) посредством совершенствования прогнозирования и планирования ее развития в муниципальных районах. При этом прогнозирование рассматривается как процесс необходимого поиска оптимальных направлений и возможных вариантов развития явлений на основе накопленного опыта и текущих предположений относительно будущего [2. С. 210].
Как известно, прогноз и план отличаются способом оперирования информацией о будущем: вероятностное описание возможного или желательного - это прогноз; директивное решение относительно мероприятий по достижению возможного, желательного - это план [4. С. 7-12].
Предлагаемый алгоритм прогнозирования качества рабочей силы в муниципальном районе построен с учетом установленного наличия корреляционной связи между показателями качества рабочей силы и социально-экономического развития территорий, а также необходимости эффективного использования рабочей силы, расширения несельскохозяйственной занятости в сельской местности (рис. 1).
Разработка методики сбора данных, проведение сбора данных, оценка полноты и достоверности (репрезентативности) собранных данных
Построение и диагностический анализ рядов динамики социально-экономического развития организаций, отраслей, поселений и муниципального района в целом
ішсгтттогттртгп
пр
Построение и диагностический анализ
рядов динамики качества рабочей силы
в организациях, отраслях, поселениях
и муниципальном районе в целом ш низиривонии качества раиичем си. пЫ
Построение трендов качества рабочей силы, определение их функциональной зависимости во времени
Формирование сценариев внешних условий
Влияние факторов развития несельскохозяйственной занятости на селе
Определение системы показателей качества рабочей силы (муниципальных нормативных показателей) в муниципальном районе
Разработка сценариев развития Влияние на экстраполяцию
рабочей силы факторов роста
(экстраполяция выявленных (торможения)
-► закономерностей развития
на будущее) «- Оценка результатов
расчетов с точки зрения
Выполнение расчетов необходимости
прогноза развития рабочей силы и возможности
и ее качества в отраслях использования
экономики и социальной сферы, дополнительных данных
поселениях и муниципально м или корректировки
районе в целом расчетов
Определение направлений, форм и методов работы по управлению качеством рабочей силы и эффективному ее использованию
Оценка ресурсных возможностей муниципального района (в том числе степени адаптации структуры органов местного самоуправления) для реализации прогноза
Информация о ресурсном обеспечении и ходе реализации прогнозных мероприятий
Реализация прогноза развития рабочей силы и ее качества в отраслях, поселениях и муниципальном районе в целом
Мониторинг реализации прогноза развития рабочей силы и ее качества (оценка соответствия расчетов поставленной цели)
I
в муниципальном районе
Цель прогнозирования качества рабочей силы - достижение таких показателей в прогнозируемом периоде, которые обеспечат устойчивое социально-экономическое развитие муниципального района. Выбор методики прогнозных расчетов зависит от выбора методов прогнозирования, которые обусловливают точность и обоснованность прогноза. При большом количестве факторов, воздействующих на прогнозируемый показатель (в их числе и качество рабочей силы), наиболее точным является количественный (математический) метод прогнозирования, основанный на анализе временных рядов и причинно-следственном моделировании. Для этого используется принцип инерции, действующий в экономических и социальных процессах: наблюдаемые достаточно устойчивые закономерности существуют некоторое время и по окончании периода исследования, если не произойдут какие-либо исключительные события [6. С. 125].
Важный этап прогнозирования качества рабочей силы в муниципальном районе - разработка методики сбора данных, проведение сбора данных, оценка полноты и достоверности (репрезентативности) собранных данных. Для этого строится система первичных и разработочных таблиц, заполнение которых составляет одну из самых трудоемких и ответственных операций. Их форма, утверждаемая как форма статистической отчетности, обязательна для заполнения всеми
организациями муниципального района. Статистическое наблюдение может быть сплошным (по всем организациям и категориям рабочей силы) и выборочным (используется для оценки качества рабочей силы). Результаты выборочного наблюдения распространяются на всю совокупность организаций муниципального района [3. С. 30].
Статистические данные о качестве рабочей силы, полученные из организаций (данные первичного учета), подвергаются систематизации, сводке, обработке службой муниципальной статистики. Возникающие при этом неточности подразделяются на ошибки регистрации и ошибки репрезентативности (представительности). Ошибки регистрации возникают вследствие неправильного установления фактов в процессе наблюдения или неправильной их записи, ошибки репрезентативности - вследствие наблюдения ограниченного количества из всей совокупности признаков качества рабочей силы (выборочной совокупности). Для выявления и устранения ошибок, допущенных при регистрации, применяют счетный и логический контроль собранного материала. Величина случайной ошибки репрезентативности может быть оценена с помощью математических методов [3. С. 39, 40, 176-218], а характеристики выборки распространяются на всю генеральную совокупность признаков качества рабочей силы.
Построение и диагностический анализ рядов динамики показателей социальноэкономического развития и качества рабочей силы - важнейший этап прогнозирования качества рабочей силы в муниципальном районе. Для высокой точности прогнозирования желательно использовать временные ряды, отражающие изменения социально-экономических явлений не менее 15-20 наблюдений (15-20 лет). Однако в современных условиях, для которых характерны прогрессивное внедрение новой техники и технологий, а также быстрая смена в связи с этим структуры спроса на рабочую силу, прогнозные периоды сокращаются до 3-5 лет [1. С. 20].
Пример построения рядов динамики качества рабочей силы муниципального района за 20012005 гг. приведен в табл. 1.
Таблица 1
Ряды динамики показателем качества рабочем силы в муниципальном районе, отн. ед.
Агрегированные признаки качества рабочей силы Отношение показателей качества рабочей силы текущего года к показателям предыдущего
2001 2002 2003 2004 2005
1. Доля мужчин П 0,990 0,985 0,944 0,993 0,995
2. Доля женщин П2 1,010 1,015 1,056 1,007 1,005
3. Средний возраст работников П3 1,006 1,018 1,010 1,012 1,029
4. Средний стаж работы П4 1,008 1,031 0,992 1,038 1,000
5. Доля молодых специалистов П5 1,000 0,833 1.067 1,063 0,941
6. Доля лиц, имеющих образование:
высшее П6 1,006 1,006 1,024 1,018 1,006
среднее профессиональное П7 1,002 1,014 0,986 1,000 1,012
среднее общее П8 0,998 0,990 1,005 0,993 0,985
7. Количество заболеваний на 1 000 чел. населения П9 0,997 1,030 0,977 1,028 1,006
8. Средняя продолжительность жизни населения П10 0,997 0,983 0,978 0,979 0,992
9. ВРП на одного занятого Пп 1,000 1,069 1,167 1,035 1,097
10. Среднее значение показателя по обобщенному
неформализованному признаку П12 1,003 1,003 1,003 1,023 1,005
Комплексный показатель качества рабочей силы К, 0,757 0,762 0,788 0,773 0,770
В строке «Комплексный показатель качества рабочей силы К/» приведен ряд динамики результативного показателя, который применяется для оценки общего, комплексного уровня качества рабочей силы. Он позволяет сопоставлять и сравнивать уровень ее качества в различных организациях, отраслях, поселениях и муниципальном районе в целом. Комплексный показатель качества рабочей силы К;- рассчитывается по формуле
К . = 1 -1/(1 + Р.),
где Р; І
- показатель результативного признака качества рабочей силы:
Р І = а0П0 + а1П1 + а2П2 +... + аІ П І;
- порядковый номер признака качества рабочей силы;
а0 - параметр, показывающий усредненное влияние на показатель результативного
признака качества рабочей силы иных, неучтенных факторных признаков (влияние должно быть достаточно слабым). Это условие выполняется при показателе тесноты связи по шкале Чеддока от 0,1 до 0,3; аь а2, ..., aj - коэффициент регрессии, или весовое значение показателя по каждому учитываемому признаку качества рабочей силы, определяемый экспертным методом;
П0 - фиктивная переменная, равная 1;
П - показатель качества рабочей силы по j-му признаку, приведенному в табл. 1.
Анализ рядов динамики качества рабочей силы и социально-экономического развития начинается с процедуры предварительного отсеивания незначительно влияющих на него (качество) факторов. Применение большого числа факторов, приближая модель к действительности, чрезвычайно ее усложняет, поэтому в любой модели учитываются не все факторы. В результате отсеивания исходных данных необходимо получить такое ограниченное количество рядов динамики показателей качества рабочей силы и социально-экономического развития муниципального района, которые в наблюдаемом периоде обеспечат достаточные точность и объективность прогноза качества рабочей силы.
Поскольку моделирование показателя - это прежде всего вопрос управления им, то в перечень аргументов модели должны войти не просто признаки, влияющие на результативный признак, но и те, которые относятся к управляемым. Неуправляемые признаки отсеиваются.
Кроме того, для отбора (отсеивания) исходных признаков могут применяться различные математические методы фильтрации. В условиях, когда исходные данные (временные ряды) формируются на основании данных статистических наблюдений в ретроспективный период, для их отсеивания ряд авторов рекомендуют применять методы корреляционного анализа показателей временных рядов с показателями результативного признака [7. С. 618-620].
В нашем случае незначительность корреляционной связи ряда динамики показателей качества рабочей силы или социально-экономического развития муниципального района с рядом динамики комплексного показателя качества рабочей силы является основанием для исключения соответствующего исходного признака из числа влияющих факторов. В качестве примера приведем графическое изображение отдельных рядов динамики показателей качества рабочей силы в муниципальном районе (рис. 2).
Как видим, по критерию незначительности корреляционной связи с комплексным показателем качества рабочей силы можно исключить, например, такой исходный признак, как доля молодых специалистов (строка 5 табл. 1).
По такому же принципу проводится проверка корреляционной связи всех построенных рядов динамики социально-экономического развития и рядов динамики комплексного показателя качества рабочей силы. Далее для уточнения влияния оставшихся признаков социально-экономического развития на признаки качества рабочей силы проверяют корреляционную связь между ними.
Выстраивание основных тенденций отобранных рядов динамики качества рабочей силы, определение их функциональной зависимости во времени [3. С. 239-263] представляют собой очередной этап прогнозирования. При этом определяется теоретическая (расчетная) функция yt = fit), которая наилучшим образом отображает основную тенденцию построенного ряда динамики (тренда). Указанные функции могут отображаться уравнениями линейными, показательными, полулогарифмическими, параболы, степенной функции, гиперболы. На практике чаще используется метод перебора решений по нескольким намеченным математическим функциям, в результате которого за адекватную принимается та, у которой ошибка аппроксимации минимальна.
♦ Комплексный показатель КРС —■— Доля мужчин —О— Доля женщин
1,2
0,8---------, 1 - | щ -
0,4-------------------------------------------------------------------
0 -I-------------,-------------,-------------,------------,-----------
2001 2002 2003 2004 2005
♦ Комплексный показатель КРС —■— Средний возраст —•— Средний стаж работы
♦ Комплексный показатель КРС
—■—Доля лиц с высшим образованием
• Доля молодых специалистов
1,2
0,8--»11|>------------------------
0,4-------------------------------
0 -|---,------,-----,-----,-----,
2001 2002 2003 2004 2005
♦ Комплексный показатель КРС —■— Средняя продолжительность жизни —•— Количество заболеваний на 1 000 чел. населения
Рис. 2. Графическое изображение рядов динамики показателей качества рабочей силы в муниципальном районе
Для примера приведем табличное (табл. 2) и графическое (рис. 3) изображение порядка определения математической функции ряда динамики среднего стажа работы работников в муниципальном районе.
Таблица 2
Пример табличного изображения ряда динамики среднего стажа работы
Агрегированные признаки качества рабочей силы Агрегированные показатели качества рабочей силы
2000 2001 2002 2003 2004 2005 В среднем
Средний стаж работы, лет Абсолютный прирост среднего стажа работы по 12,8 12,9 13,3 13,2 13,7 13,7 13,3
годам, лет - 0,1 0,4 -0,1 0,5 0,0 0,2
Рис. 3. Пример графического изображения абсолютного прироста среднего стажа работы по годам в муниципальном районе
Для установления типа развития ряда динамики определяющим признаком является характер изменения абсолютных приростов по годам: стабильные абсолютные приросты отображает уравнение прямолинейной функции, стабильные темпы прироста - уравнение параболы, постоянные темпы роста - уравнение показательной функции. В нашем примере (рис. 3) присутствует значительное колебание цепных абсолютных приростов среднего стажа работы (от -
0,1 до +0,5 лет), что затрудняет определение типа динамики (математической функции) ряда динамики. В таких случаях для решения поставленной задачи применяется метод перебора решений по нескольким намеченным математическим функциям. Для этого в порядке первого приближения намечаются типы функций, которые могут отобразить имеющиеся в ряду динамики тенденции. Для этого исходные данные эмпирического ряда динамики изображаются графически (рис. 4). Исходя из характера размещения уровней анализируемого эмпирического ряда динамики на поле графика, можно сделать предположение о возможном применении для описания основной тенденции ряда динамики (тренда) таких математических функций, как прямолинейная (у 1 = а0 + а/), параболы второго порядка (у г = а0 + а/ + а2).
♦ Эмпирический график среднего стажа работы —•— Теоретический график среднего стажа работы
Рис. 4. Эмпирический и теоретический графики среднего стажа работы в муниципальном районе
Для выбора наиболее адекватной функции следует осуществить сравнительный анализ тренда исходных данных способом перебора решений по указанным математическим функциям. После расчета параметров математических функций а0, аь а2 (способом отсчета времени от условного начала) определяется трендовая модель по указанным функциям. Для определения, какая из этих моделей является наиболее адекватной, сравнивают их стандартизированные ошибки аппроксимации су :
ст., =
Е(у» - у >)2
п
где у- теоретический уровень тренда в г-м году, рассчитываемый по выбранной
математической функции; у1 - эмпирический уровень тренда в г-м году;
п - длительность временного ряда, в течение которого идет наблюдение, лет.
При выборе наиболее адекватной модели предпочтение отдается той трендовой модели, у которой величина стандартизированной ошибки су минимальна. Пусть по этому критерию
предпочтение отдано трендовой модели, синтезированной на основе прямолинейной функции уI = а0 + а01. Теоретический график среднего стажа работы работников в муниципальном районе в 2000-2005 гг. в этом случае будет иметь вид, как на рис. 4.
Оценка обеспечения качества рабочей силы в муниципальном районе должна разрабатываться по нескольким сценариям: благоприятный, наиболее вероятный и
неблагоприятный [7. С. 615]. Это связано с тем, что точность и объективность прогнозов возрастают при применении не простой механической экстраполяции трендов динамических рядов качества рабочей силы, а экстраполяции с поправками, учитывающими влияние различных факторов роста (или торможения). Такими факторами могут быть внедрение в производство достижений научно-технического прогресса, вероятный отток (приток) специалистов различных профессий и др. Они, как правило, определяются путем экспертных оценок [5. С. 382-383].
Ниже приведено графическое изображение тенденций (тренда) среднего стажа работы в муниципальном районе в 2000-2005 гг. и возможные сценарии их развития в 2006-2009 гг. Механическая экстраполяция показанного на рис. 4 теоретического графика среднего стажа работы приведена на рис. 5 в виде сценария I. Как экстраполяцию с поправками, учитывающими влияние различных факторов роста (или торможения), можно считать варианты развития сценариев II и III. Возможный сценарий III, очевидно, является неблагоприятным, ибо приводит к достаточно резкому снижению среднего стажа работы. Такой сценарий может развиваться, например, при высокой степени миграции рабочей силы. Наиболее вероятный сценарий развития стажа рабочей силы - вариант II.
Рис. 5. График тренда среднего стажа работы в муниципальном районе и возможных сценариев его развития
Последующие этапы прогнозирования включают в себя формулировку направлений, форм и методов управления качеством рабочей силы, а также мероприятия по повышению эффективного ее использования в целях удовлетворения интересов местного сообщества. Оценка состояния рабочей силы (его постоянный мониторинг), контроль выполнения принятых муниципальных нормативных показателей ее качества, а также информация о них и о ресурсном обеспечении прогнозных мероприятий являются механизмом обратной связи в системе управления качеством рабочей силы. Этот механизм применяется для получения информации о необходимости корректировки исходных данных, уточнения сценариев развития и прогнозных расчетов качества рабочей силы.
Литература
1. Вишневский, Д. М. Профессионально-квалификационная структура рабочей силы в странах с развитой рыночной экономикой / Д. М. Вишневский // Труд за рубежом. 2003. № 1.
2. Муниципальное управление и поддержка предпринимательства: учеб. пособие / под ред. В. П. Белянского, А. Г. Воронина, Б. Т. Пономаренко. М.: Логос, 2001.
3. Общая теория статистики: Статистическая методология при изучении коммерческой деятельности: учебник / под ред. О. Э. Башиной, А. А. Спирина. М.: Финансы и статистика, 1999.
4. Прогнозирование в социологических исследованиях. Методологические проблемы / отв. ред. И. В. Бестужев-Лада. М.: Мысль, 1978.
5. Прогнозирование капиталистической экономики. Проблемы методологии / под ред. А. И. Шапиро и др. М.: Мысль, 1970.
6. Региональное прогнозирование потребности в рабочей силе и его проблемы / отв. ред. А. Н. Золотарев. Киев: Наукова думка, 1977.
7. Татаркин, А. И. Методический подход к прогнозированию развития экономики региона / А. И. Татаркин, А. А. Куклин // Реструктуризация регионального промышленного комплекса: от индустриальной к социально ориентированной модели: в 2 т.; под общ. ред. А. И. Татаркина. М.: Экономика, 2005.
■к -к -к -к -к
