CC BY
29
DOI: 10.24411/2304-6139-2020-00040
В.П. Смолькин - доцент кафедры педагогики профессионального образования и социальной деятельности, к.э.н., Ульяновский государственный университет, surap99@mail.ru,
V.P. Smolkin - Associate Professor of the Department of Pedagogy of Vocational Education and Social Activity, Ulyanovsky State University;
И.В. Лутошкин - доцент кафедры экономики, к.э.н., Ульяновский государственный университет, garyivl@rambler.ru,
I.V. Lutoshkin associate professor of economics, Ulyanovsky State University;
О.Ф. Удалов - профессор кафедры мировой экономики, д.э.н., Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, oudalov@list.ru,
0.F. Udalov - Professor of the Department of World Economics, D. E., National Research Nizhny Novgorod State University named after N.I. Lobachevsky.
ПОДХОДЫ ПО ВЫЯВЛЕНИЮ ПРОБЛЕМ В УПРАВЛЕНИИ ЧЕЛОВЕЧЕСКИМИ
РЕСУРСАМИ РЕГИОНА APPROACHES TO IDENTIFYING PROBLEMS IN THE MANAGEMENT OF THE HUMAN
RESOURCES OF THE REGION
Аннотация. Гарантии создания комфортных условий социальной среды и достойного качества жизни населения есть стратегическая цель всех структурных преобразования в регионе. Для этого необходимо первостепенно направлять максимум усилий на те проблемы, которые сдерживают развитие региона. Для выявления ключевых проблем региона, необходимо их структурирование по значимости на основании определенных параметров. В области управления человеческими ресурсами имеются разные подходы для оценки выявленных в этом направлении проблем. В статье выделяют два оптимальных подхода. По первому дается характеристика ситуации по воспроизводству человеческих ресурсов через набор и расчет социально-экономических и демографических показателей для оценки количества человеческих ресурсов необходимых региону в определенном возрасте в будущем периоде. Второй подход, который рассматривается в статье - через индекс качества жизни, как расчет частных показателей и их взаимозависимости во времени и между собой.
Annotation. Guarantees of creation of comfortable conditions of social environment and decent quality of life of the population is a strategic goal of all structural transformation in the region. To this end, it is essential that every effort be made to address the problems that hinder the development of the region. In order to identify the key problems of the region, it is necessary to structure them by importance based on certain parameters. In the area of human resources management, there are different approaches for assessing the challenges identified in this regard. The article highlights two optimal approaches. According to the first, the situation is characterized by the reproduction of human resources through a set of socio-economic and demographic indicators to estimate the amount of human resources needed by the region at a certain age in the future period. The second approach, which is considered in the article -through the quality of life index, as the calculation of private indicators and their interdependence over time and among themselves.
Ключевые слова: управление, регион, человеческие ресурсы, структурирование, корреляционный
анализ.
Keywords: management, region, human resources, structuring, correlation analysis.
В проведенном исследовании субъектом управления человеческими ресурсами уровня региона - органы публичного управления. Объектом управления - человеческие ресурсы. Главная цель - становление и развитие человеческих ресурсов в регионе. Для этого необходимо решение следующих задач в управлении человеческими ресурсами:
1. Устранение дисбаланс в управлении между субъектом и объектом.
2. Раскрыть особенности в управлении человеческими ресурсами.
3. Создать механизм управления человеческими ресурсами.
4. Выбрать методы управления человеческими ресурсами по заявленным целям.
На 1.01.19 г. население Ульяновской области по данным Росстата - «...1238424 человека. Городских жителей 74,78% населения ( уровень в РФ - 73,9%)...»[4]. Отмечается, что «.... область - густонаселенный регион. Плотность населения 33,53 ч. на 1 кв. км территории (в РФ - 8,4 ч.)...»[4]. Особенность «... доля населения старше трудоспособного возраста выше, чем по РФ.. .»[4].
Воспользуемся следующими показателями для проведения оценки по воспроизводству в области человеческих ресурсов [1]:
1. Индекс жизненности (ИЖ).
2. Коэффициент здоровья населения (КЗН).
3. Соотношение браков и разводов по количеству разводов на 1000 браков.
4. Коэффициент миграции населения.
5. Доли населения с высшим, средним, начальным профессиональным образованием (ПО) и не имеющим профессионального образования в общей численности занятого населения.
6. Уровень экономической активности женщин (ЭАЖ).
7. Изменение уровня доходов населения (УДН).
Таблица 1
ИЖ по Ульяновской области
Год Число родившихся На 1000 чел. населения Число умерших На 1000 чел. населения ИЖ
2005 8,6 16,9 0,51
2010-2015 Рост с 10,6 до 11,9 Падение с 15,7 до 14,9 Рост с 0,67 до 0,8
2016 11,6 14,8 0,78
2017 10,1 14,0 0,72
Таблица 2
КЗН в Ульяновской области
Год Заболеваемость на 1000 чел. населения КЗН
2005 858,5 0,14
2010-2013 Рост с 895,0 до 914,8 Падение с 0,1 до 0,08
2014 853,0 0,15
2015 891,7 0,11
2016 872,4 0,13
2017 876,4 0,12
Таблица 3.
УДН Ульяновской области_
Год Индекс реальных денежных доходов насе- Индексы потребительских цен УДН
ления
2005 108,8 110,8 0,98
2010-2013 Падение с 112,8 до 105,7 Падение с 110,6 до 106,4 Падение с 1,02 до 0,99
2014 106,7 111,4 0,96
2015 90,0 113,8 0,79
2016 92,7 105,5 0,88
2017 98,5 102,5 0,96
Таблица 4
Показатели оценки процесса воспроизводства населения Ульяновской области
Год Соотношение браков и разводов (разводов на 1000 браков) Коэффициент миграционного прироста (на 10000 чел. населения) Доля населения в общей численности Занятых,% (с образованием) Уровень экономической активности женщин,%
Высшим Средним профессиональным Начальным профессиональным Общим
2005 591 -23 23,2 27,1 25,1 30,4 60,5
2010 549 -35 25,8 29,1 17,6 23,6 59,0
2011 533 -25 24,9 28,8 18,1 23,5 62,4
2012 532 -33 27,2 28,2 17,9 23,4 62,0
2013 593 -27 25,3 25,8 17,6 26,3 62,1
2014 588 -12 27,9 44,9 - 27,1 59,9
2015 516 -9 26,7 44,3 - 28,8 60,8
2016 590 -6 28,8 44,5 - 26,6 61,5
2017 586 -10 28,7 44,3 - 26,9 61,0
Расчет показателей даст информацию для решения следующих задач:
1. Провести оценку эффективности социальной политики проводимой в регионе по воспроизводству и использованию человеческих ресурсов.
2. Выделить возможные проблемы региона.
3. Планировать стратегические приоритеты социальной политики.
4. Наметить пути повышения качества жизни населения.
Проведем анализ динамики этих показателей по региону с 2005 по 2017 гг.[2]. Результаты в таблицах (табл.1,2,3,4).
Простой анализ полученных статистических данных не может показать существующую функциональную связь между переменными, проявляющуюся в том, что одна из них определяется как функция от другой [3]. Но между переменными может существовать и связь другого рода, проявляющаяся в том, что одна из них реагирует на изменение другой изменением своего закона распределения, т.е. связь стохастическую.
Проведем исследование взаимозависимости между показателями во времени и их взаимный анализ. Введем следующие переменные: t - год;
xi - число родившихся на 1000 чел. населения; x2 - число умерших на 1000 чел. населения;
x3 - индекс жизненности;
x4 - заболеваемость на 1000 чел. населения;
Х5 - коэффициент здоровья населения;
Хб - индекс денежных доходов населения реальных;
х7 - индексы цен потребительских;
Х8 - уровень населения по доходам;
х9 - уровень экономической активности женщин, %;
х1о - коэффициент миграционного прироста ( на 10000 чел. населения);
xii - соотношение браков и разводов (разводов на 1000 браков);
х12 - доля населения с высшим образованием в общей численности занятых, %;
х13 - доля населения со средним или начальным профессиональным образованием в общей численности занятых, %;
х14 - доля населения с общим образованием в общей численности занятых, %.
Для расчетов используем программу Ехсе1 (корреляция). В таблице 5 представлены парные коэффициенты корреляции.
Анализ показателей во времени
Исходя из показателей, представленных в матрице парных корреляций (таблица 5), можно сделать выводы, что наиболее устойчивая динамика на рассматриваемом периоде наблюдается у факторов хю (коэффициент миграционного прироста) и х12, х13, х14 (доли населения с различным образованием в общей численности занятых).
Проанализируем регрессию времени и коэффициент миграционного прироста. Рассматриваемая динамика является положительной, величина коэффициента корреляции позволяет построить уравнение регрессии с независимым фактором времени t. Уравнение может быть записано в виде:
Х10 = -8577+4,25t (1)
Линейная аппроксимация зависимости является значимой с уровнем значимости менее 0,3%, таким образом, доверие к результатам прогноза, сделанного по линейному уравнению, составляет 99,7%. При этом стоит отметить, что фактор времени объясняет миграцию только на 80%, остальные 20% изменения миграции объясняют другие факторы.На рассматриваемом периоде по абсолютному значению миграция является отрицательной, однако сама динамика на рассматриваемом периоде является положительной (идет сокращение выбытия человеческих ресурсов), так в среднем каждый год происходит уменьшение выбытия на 4,25 человека в год на 10000 человек. При интервальной оценке данного показателя можно отметить, что с вероятностью 95%, уменьшение коэффициента миграции по абсолютному значению находится в интервале (2,1; 6,3).
В предположении, что общая социально-экономическая ситуация не будет существенно изменяться, можно построить два сценария развития для показателя коэффициент миграционного прироста. При первом сценарии прирост миграции с отрицательного на положительное значение станет через 5 лет, при втором сценарии через 2 года.
Таблица 5
1 х: Х2 х; Х4 X: Х( X" х; X? х:; хи х:: х:; Х14
1 1
х: О.ОЗ'б 1
х: -0,5360 -о.ооз: 1
к? 0,3246 0.365: -0.5059 1
Х4 -0.5914 -0.0743 -0.1551 0.0510 1
X: 0.6092 0.12?: 0.1434 0.0033 -0,9971 1
Х6 -0.6679 -0.1793 0,1715 -0.2414 0.2173 -0.2463 1
X" -02835 0.5474 0.6043 0.1794 -0.2064 0.2314 0.0317 1
Х5 -04936 -0.3324 -0,0851 -0,2916 0.2727 -0.3099 0.9: 04 -0.3606 1
Х5 0.0920 0.1163 -0.5931 0.4107 0,6172 -0.6034 -02636 -0.5423 -0.1366 1
Х|(| 0.3946 0222: -02601 0.3004 -0,7073 0.7366 -0.7319 -0.0019 -0.72 00 -0.0205 1
Х!1 0.4523 -0.0 403 -0.3142 0.0766 -0.5324 0.5609 0,1279 -0.4679 0.3075 -0.0532 0.3293 1
х:: 0.7951 0.0350 -0.3935 0.2143 -0.5611 0.5907 -0.3103 -0.2729 -0.1679 -0.1771 0.6333 0.4375 1
х„; -0.7435 -0.3597 0.4650 -0.5155 0.4363 -04375 0.3921 0.1109 0.3112 -0.1432 -0.5330 -0.5660 -0.3711 1
хи О.ЗОЮ 0,4033 -0,2177 0.4403 -0.6933 0.7169 -0.6161 0,2650 -0.6653 -0,1375 0.3362 0.2335 0.4565 -0.5263 1
Также наблюдаются устойчивые динамические изменения в структуре образования человеческих ресурсов. Рассмотрим динамику доли населения с высшим образованием в общей численности занятых. Согласно линейной модели регрессионного анализа можно сделать заключение, что линейное уравнение является значимым с уровнем значимости 1,8%, следовательно, доверие к прогнозу составляет более 98%. При этом фактор времени объясняет изменение доли населения с высшим образованием в общей численности занятых на 63%. Линейное уравнение может быть записано в виде:
Х12 = -953,47+0,487/ (2)
Данное уравнение показывает, что с каждым годом доля населения с высшим образованием в общей численности занятых увеличивается в среднем на 0,487%. При этом, исходя из интервальной оценки параметра парной регрессии, можно сделать вывод, что с вероятностью 95% ежегодное увеличение доли населения с высшим образованием в общей численности занятых будет находиться в интервале от 0,12% до 0,85%.
Теперь рассмотрим динамику доли населения со средним или начальным профессиональным образованием в общей численности занятых. Наиболее удачной моделью для аппроксимации в классе парных моделей регрессии оказалась линейная модель, из которой можно сделать заключение, что линейное уравнение является значимым с уровнем значимости 3,3%, доверие к прогнозу составляет более 96,7%. При этом фактор времени объясняет изменение доли населения со средним или начальным профессиональным образованием в общей численности занятых на 56%. Линейное уравнение может быть записано в виде:
Х13 = 828,9643-0,38929/ (3)
Данное уравнение показывает, что с каждым годом доля населения со средним или начальным профессиональным образованием в общей численности занятых уменьшается в среднем на 0,389%. При этом, исходя из интервальной оценки параметра парной регрессии, можно сделать вывод, что с вероятностью 95% ежегодное уменьшение доли населения со средним или начальным профессиональным образованием в общей численности занятых будет находиться в интервале от 0,045% до 0,733%.
Теперь рассмотрим динамику доли населения с общим образованием в общей численности занятых. В данном случае линейная, степенная и экспоненциальная регрессия имеют схожее качество аппроксимации. Линейная модель является значимой с уровнем значимости 1,7%, доверие к прогнозу составляет более 98%. При этом фактор времени объясняет изменение доли населения с общим образованием в общей численности занятых на 64%. Линейное уравнение может быть записано в виде:
Х14 = -1306,97+0,661905/ (4)
Данное уравнение показывает, что с каждым годом доля населения с общим образованием в общей численности занятых увеличивается в среднем на 0,66%. При этом, исходя из интервальной оценки параметра парной регрессии, можно сделать вывод, что с вероятностью 95% ежегодное увеличение доли населения с общим образованием в общей численности занятых будет находиться в интервале от 0,168% до 1,156%.
Взаимный анализ показателей Рассмотрим как уровень экономической активности женщин х9 связан с другими показателями. При анализе представленных данных за весь рассматриваемый период 2005-2017 гг. связь между уровнем экономической активности женщин и другими показателями была относительно слабой, однако, при анализе данных за
период 2011-2017 гг. удалось получить достаточно надежные выводы. Применение программы Ехсе1 (корреляция) позволяет получить результаты моделирования влияния уровня экономической активности женщин на заболеваемость населения.
Так линейное уравнение регрессии, построенное по данным за 2011-2017 гг. показывает, что при увеличении уровня экономической активности женщин на 1% заболеваемость в среднем вырастает на 39 человек на 1000 человек населения. Уравнение линейной регрессии Х4 = -1488,578 +38,965 х9 (5) является значимым с уровнем значимости 2,6%, уровень доверия составляет 97,4%. В целом уровень экономической активности женщин на 66% определяет изменение заболеваемости.
Уравнение более высокого качества удалось получить при экспоненциальной аппроксимации:
Х4 = 64,03 *ехр(0,043 х9) (б) Значимость данного уравнения составила 2,4%, при этом уравнение определяет изменение заболеваемости на 67,1%. Приведен график экспоненциальной аппроксимации (рис.1).
980 960 940 920 900 880 860 840
59,5
Рис.1. График заболеваемости на 1000 чел. Населения
Практически такое же качество имеет степенная модель:
Х4 = 0,017* Х92'633 (7)
Значимость уравнения составляет 2,4% и показывает, что изменение заболеваемости на 66,9% определяется уровнем экономической активности женщин. Из полученного уравнения следует, что постоянная эластичность заболеваемости по уровню экономической активности женщин составляет 2,6%. Таким образом, увеличение уровня экономической активности женщин на 1% приводит к увеличению заболеваемости в среднем на 2,6%. Если рассматривать интервальную оценку коэффициента эластичности, то можно утверждать, что с вероятностью 95% при увеличении уровня экономической активности женщин на 1% увеличение заболеваемости будет находиться в интервале от 0,5% до 4,75%.
При анализе влияния индексов потребительских цен на уровень экономической активности женщин из таблицы корреляции следует обратная связь, однако, при графическом анализе были определены две области для данной выборки: в первой области индексы потребительских цен менее 107%, во второй области индексы потребительских цен превышают 110% (рис. 2)
♦ Заболеваемость на 1000 чел. Населения
-Экспоненциальная (Заболеваемость на 1000 чел. Населения)
—I— 61
—I— 62
60
60,5
61,5
62,5
63
115
110
105
♦
♦ ♦
♦
Индексы ♦♦ потребительских
цен
-1-1-1-1-1
58 59 60 61 62 63
Рис.2. Индексы потребительских цен
В каждой области зависимость между индексами потребительских цен и уровнем экономической активности женщин прямая, хотя характер этой зависимости представляется различным. Так в первой области зависимость имеет вогнутый характер
Х9 = 6,113*Х70'496 (8)
62,6 62,4 62,2 62 61,8 61,6 61,4 61,2 61 60,8
y = 6,1133x0'4966 R2 = 0,8622 ♦ Уровень
экономической
активности
женщин,%
-Степенная (Уровень экономической активности женщин,%)
102
104
106
108
Рис.3. Уровень экономической активности женщин,%
На каждый процент увеличения индекса потребительских цен приходится увеличения экономической активности женщин на 0,496% (рис.3). При этом данное уравнение построено с коэффициентом детерминации 0,862, что показывает зависимость изменения уровня экономической активности женщин от индексов потребительских цен на 86%. Во второй области выборки не удалось построить значимой зависимости, при этом средняя эластичность, полученная по этой части выборки оказалась выше, чем по первой. Из полученных результатов можно сделать вывод, что экономическая активность женщин стимулируется не в последнюю очередь общей экономической ситуацией: чем выше индексы потребительских цен, тем большую активность вынуждены проявлять женщины.
Также с применением программы Ехсе1 (корреляция) проведены расчеты регрессионной зависимости между индексом реальных денежных доходов населения и коэффициентом миграционного прироста. Линейное уравнение
Х10 = 96,85071-1,14641 хб (9)
является значимым на уровне 2,2%. Данная зависимость на 61% объясняет изменение коэффициента миграционного прироста изменением индекса реальных денежных доходов населения.
Из данного уравнения следует наличие отрицательной связи между данными показателями, т.е. увеличение индекса реальных денежных доходов населения приводит к увеличению (по абсолютному значению) отрицательной миграции. На первый взгляд складывается парадоксальная ситуация: увеличение доходов ведет к уходу населения из региона. Однако, это можно объяснить следующим: доходы увеличиваются во всех регионах страны, таким образом, население Ульяновской области получая большую экономическую свободу для передвижения, мигрирует в регионы с более высоким уровнем жизни.
Также из таблицы корреляций можно увидеть наличие статистической связи между миграцией и уровнями образования населения. Наиболее высокая зависимость между коэффициентом миграционного прироста х10 и долей населения с общим образованием в общей численности занятых х14. В предположении влияния миграции на структуру уровня образования населения рассмотрим регрессию хю на хм. Получено уравнение линейной регрессии:
Х14 = 28,629+0,145 хю (10)
Данное уравнение является высоко значимым с уровнем значимости менее 1%. При этом изменение доли населения с общим образованием в общей численности занятых на 70% объясняется изменением миграции (коэффициента миграционного прироста).
Исходя из анализа полученного уравнения, можно сделать вывод, что увеличение коэффициента миграции на одну единицу приводит к увеличению в среднем доли населения с общим образованием в общей численности занятых на 0,145%. Если оценивать данный показатель интервальной оценкой, то с вероятностью 95% увеличение коэффициента миграции на одну единицу приводит к увеличению доли населения с общим образованием в общей численности занятых на значение из интервала от 0,05% до 0,24%.
Несколько слабее статистическая связь (значимость связи 5,9%) между коэффициентом миграционного прироста х10 и долей населения с высшим образованием в общей численности занятых х12. Данная связь также положительна: увеличение коэффициента миграции на одну единицу приводит к увеличению в среднем доли населения с высшим образованием в общей численности занятых на 0,089%.
Ещё менее устойчивая связь между коэффициентом миграционного прироста х10 и долей населения со средним или начальным профессиональным образованием в общей численности занятых в общей численности занятых xi3 (значимость связи 12,5%). Данная связь является отрицательной: увеличение коэффициента миграции на одну единицу приводит к уменьшению в среднем доли населения со средним или начальным профессиональным образованием в общей численности занятых на 0,064%.
Таким образом, в рамках существующей миграции в регионе происходит уменьшение населения со средним или начальным профессиональным образованием, небольшое увеличение населения с высшим образованием и существенное увеличение доли с общим образованием.
Проведенные расчеты и их анализ показывают, что необходимы определенные структурные преобразования в стратегическом управлении человеческими ресурсами региона.
Заключение
Анализ результатов по воспроизводству и использованию человеческих ресурсов Ульяновской области позволяет:
1. Отметить ряд проблем по здоровью, демократичностью профессионального образования, снижения реальных доходов населения. Как результат - естественная убыль населения в регионе. Это может привести к систематической нехватке человеческих ресурсов, снижению валового регионального продукта и, соответственно, снижению качества жизни населения.
2. Оценить эффективность социальной политики по воспроизводству и использованию человеческих ресурсов Ульяновской области.
3. Планировать приоритеты в социальной политике по выявленным проблемам.
4. Увидеть необходимые структурные преобразования в стратегическом управлении человеческими ресурсами.
Решение этих задач позволит достичь цели в управлении человеческими ресурсами через устранение дисбаланса в управлении между субъектом и объектом, раскрыть особенности в управлении человеческими ресурсами, создавать механизм управления человеческими ресурсами, определить методы управления человеческими ресурсами отвечающие целям.
Источники:
1. Миролюбова Т.В., Чучулина Е.В. Региональная модель человеческого потенциала. // Вестник Пермского Университета, 3(10),2011.
2. Регионы России. Социально-экономические показатели: статистический сборник. Росстат. - М., 2018. -1266 с. Режим доступа: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publications/catalog/doc_1138623506156
3. Смолькин В. П. Подходы к оценке эффективности стратегического управления человеческими ресурсами на региональном уровне (на материалах Ульяновской области) / В. П. Смолькин, О. Ф. Удалов // Региональная экономика и управление : электронный научный журнал. - 2019. - № 3 (59). - Режим доступа: https://eee-region.ru/article/5905.
4. Ульяновская область [Электронный ресурс] URL: http://www.ru-regions.ru - «Ульяновская область» Дата обращения 30.05.19.
5. Коваленко Л.В., Кулик А.А., Мартояс М.А. Управление человеческими ресурсами как особый вид профессиональной деятельности // Вестник академии знаний. - 2019. - № 34 (5). - С. 87-91.
6. Лазаренко Л.А., Хорольская Т.Е. Управление человеческими ресурсами в современных экономических условиях: психологический аспект // Вестник академии знаний. - 2019. - № 35 (6). - С. 164-170.
Sources:
1. Mirolubova T.V., Chuchulina E.V. Regional Model of Human Potential.//Journal of Perm University, 3 (10), 2011.
2. Regions of Russia. Socio-economic indicators: statistical compendium. Rosstat. - Moscow, 2018. - 1266 p. Access mode: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publications/catalog/doc_1138623506156.
3. Smolkin V. P. Approaches to Assessing the Effectiveness of Strategic Management of Human Resources at the Regional Level (on the Materials of the Ulyanovsk Region)/V. P. Smolkin, O. F. Udalov//Regional Economics and Management: Electronic Scientific Journal. - 2019. - № 3 (59). - Access Regime: https://eee-region.ru/article/5905.
4. Ulyanovsk region [Electronic resource] URL: http://www.ru-regions.ru - "Ulyanovsk region" Date of appeal 30.05.19.
5. Kovalenko L.V., Kulik A.A., Martyas M.A. Human resources management as a special type of professional activity // Bulletin of the Academy of Knowledge. - 2019 .-- No. 34 (5). - S. 87-91.
6. Lazarenko L.A., Khorolskaya T.E. Human resources management in modern economic conditions: psychological aspect // Bulletin of the Academy of Knowledge. - 2019 .-- No. 35 (6). - S. 164-170.
