CC BY
11
ISSN 1994-5094
83
Svetlana Mikhailovna Stepanova,
Doctor of Economics,
head of the department of economics and applied informatics, Ivanovo branch of Plekhanov Russian University of Economics
Tatiana Yuryevna Sorokina,
senior lecturer of the department of economics and applied Informatics,
Ivanovo branch of Plekhanov Russian University of Economics
УДК 338.27
Светлана Михайловна Степанова,
доктор экономических наук, зав. кафедрой экономики и прикладной информатики, Ивановский филиал РЭУ им. Г.В. Плеханова
stepanova.swet@yandex.ru
Татьяна Юрьевна Сорокина,
старший преподаватель кафедры экономики и прикладной информатики, Ивановский филиал РЭУ им. Г.В. Плеханова
econom403@mail.ru
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ СИСТЕМЫ ТРУДОВЫХ ПОТОКОВ РЕГИОНАЛЬНОГО ПРОМЫШЛЕННО-ОТРАСЛЕВОГО КОМПЛЕКСА*
В статье приводится обоснование актуальности прогнозирования трудового потока как привлеченной составляющей потока человеческих ресурсов в системе «регион - промышленный комплекс - предприятие». Параметрическое представление трудовых потоков выполнено с использованием характеристик состояния, движения, активности потоков. Качественное и количественное состояние потоков оценивают мощность, реновация, конфликтность. Для оценки движения потоков рассчитывается текучесть и направленность. Активность потоков характеризуют образовательная, инновационная, квалификационная и физкультурная интенсивности. В качестве результирующего предложен параметр «эффективность управления потоком». С использованием ППП Neuro Shell была построена сеть, учитывающая взаимовлияние всех потоков, которая обеспечивает 99,9% попадания прогнозных значений в диапазон, где значение ошибки не превышает 5%. В результате анализа прогнозных значений выявлены проблемы управления системой трудовых потоков: не-учтенность взаимовлияния структур трудовых и человеческих ресурсов; несогласованность управления изменениями трудовых ресурсов как привлеченной составляющей человеческих ресурсов; неполное использование современных информационных технологий и управленческих нововведений; отсутствие единого комплексного подхода к формированию, распределению, использованию трудовых ресурсов в системе «регион - промышленный комплекс - предприятие».
Ключевые слова: система трудовых потоков, региональный промышленный комплекс, прогнозирование, взаимовлияние потоков, нейронные сети.
FORECASTING THE DEVELOPMENT OF LABOR FLOWS IN REGIONAL INDUSTRIAL COMPLEXES
The article stresses the relevance of forecasting labor flows as integral components of the flow of human resources in the system of "region - industrial complex - enterprise". Parametric analysis of labor flows is conducted with the help of the characteristics of state, movement, and mobility of flows. Qualitative and quantitative parameters of flows can be assessed through their intensity, renovation, and conflict. Mobility of labor flows is measured in their fluidity and orientation. Activity of labor flows is characterized by their educational, innovative, qualification and physical fitness intensity. The authors suggest using a composite parameter of "flow control efficiency". Using the Neuro Shell solutions, the authors build a network that takes into account the inter-influence of labor flows and provides 99.9% of the predicted values in the range where the margin of error does not exceed 5%. Having analyzed forecast values, the authors identify the problems of managing the system of labor flows: lack of attention to the correlation between the structures of labor and human resources; inconsistency of the management of changing labor resources as an involved component of human resources; insufficient use of modern information technologies and administrative innovations; lack of a universal comprehensive approach to distribution and use of labor resources in the system of "region -industrial complex - enterprise".
Keywords: system of labor mobility, regional industrial complex, forecasting, interdependence of laborflows, neural networks.
Реализация федеральных и региональных программ стратегического развития как регионов, так и России в целом не возможна без эффективного управления человеческими ресурсами как сегрегированной системы потока человеческих ресурсов региона (ПЧРР), социально-трудового потока региона (СТПР) и социально-трудового потока промышленного регионально-отраслевого комплекса (СТП ПРОК). Именно трудовые ресурсы, как
элемент человеческих ресурсов, определяют потенциальные возможности устойчивого развития региона и, как следствие, его экономической безопасности [1].
Организационно-экономические отношения, возникающие в процессе управления региональной системой трудовых потоков, достаточно сложные и требуют серьезного теоретического анализа сущности и выявления тенденций развития этой систе-
* Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ и правительства Ивановской области в рамках научного проекта № 18-410-370001.
84 ♦-
Вестник СГСЭУ. 2019. № 5 (79) -♦
мы. Представляется целесообразным использовать логистический подход, заключающийся не в пообъектном управленческом воздействии на трудовые ресурсы, а в управлении изменениями системы трудовых потоков [2].
Анализ существующего положения и тенденций развития Ивановского текстильно-швейного комплекса, как сложной интегрированной структуры, выявил проблему управления трудовыми ресурсами, заключающуюся в отсутствии адекватных моделей системы трудовых потоков и практических способов ее эффективного управления во взаимодействии «регион - промышленный комплекс -предприятие» [3]. Система трудовых потоков представляет собой взаимосвязанные потоки: поток человеческих ресурсов региона (ПЧРР); социально-трудовой поток региона (СТПР); социально-трудовой поток Ивановского текстильно-швейного комплекса (СТП ИвТШК) [2]. Разработана модель трудовых потоков, параметры которой укрупненно характеризуют активность, движение и состояние каждого из потоков, входящих в систему. Для количественной оценки параметра «состояние потока» предлагаются показатели мощности, реновации, конфликтности. Движение потоков оценивает направленность и текучесть. Активность потоков оценивается по следующим составляющим: инновационная, квалификационная, образовательная, а также физкультурная интенсивности. В качестве
целевого критерия предлагается параметр «эффективность управления потоком».
Выделены такие параметры, как: мощность, под которой понимается количество элементов потока, перемещающихся через систему за определенный период времени; реновация - возмещение потерь в системе трудовых потоков заменой выбывших элементов потока новыми; конфликтность - рассогласованность налаженных взаимодействий внутри системы, приводящая ее к критическому состоянию; инерционность - замедление роста мощности (объема) потоков (ПЧРР, СТПР, СТП ИвТШК) по сравнению с динамикой материального потока; текучесть - способность свободного, независимого перемещения отдельных элементов потока; направленность - изменение аккумуляторов движения системы трудовых потоков; интенсивность - степень распространения исследуемых явлений в системе трудовых потоков. Критериями эффективности модели выбраны: мотивационная эффективность - отношение коэффициентов роста уровня доходов к коэффициентам роста величины прожиточного минимума; организационная эффективность - отношение коэффициентов роста эффективной и максимальной мощности потоков; производственная эффективность - оценивается по показателям рентабельности продукции и индекса производства. В табл. 1 представлена кодификация и перечень параметров оценки системы трудовых потоков.
Таблица 1
Кодификация и перечень параметров оценки системы трудовых потоков
Параметры Код Наименование показателей
Мощность SV Максимальная мощность (Volume)
SC Эффективная Мощность (Capacity)
Реновация SR Коэффициент обновления (Regenerating)
SFP Коэффициент эвентуальности* (Future Possibility)
Конфликтно сть SL Коэффициент нагрузки (Loading)
SS Коэффициент напряженности (Stresslevel)
SI Коэффициент нарушений (Infringement)
Инерционность МЬЕ Коэффициент инерционности (Lag effect)
Текучесть МЯ Коэффициент возмещения (Reimursement)
МАЯ Коэффициент акцессорного пополнения (Accessory Reinforsement)
МЛБ Коэффициент акцессорного выбытия (Accessory Departure)
МАА Коэффициент акцессорного опережения (Accessory Advancing)
MM Коэффициент миграции (Migratory)
Интенсивность АL Коэффициент трудовой активности (Labour)
AS Коэффициент образовательной активности (Study)
AI Коэффициент инновационной активности (Innovation)
Ад Коэффициент квалификационной активности (Qualification)
AF Коэффициент физкультурной активности (Physical training)
Эффективность РМ Индекс мотивационной эффективности (Motivation)
PO Индекс организационной эффективности (Organization)
PP Рентабельность продукции (Profitability)
Р1 Индекс производства (Industrial)
* Эвентуальность - объективная возможность достижения определенного состояния.
Таблица 2
Значения множественного коэффициента корреляции показателен СТПР и СТП ИвТШК ^
__<Л
8У 8С 8И 88 81 А8 А1 АР РМ РО РР Р1
0,859 0,534 0,658 0,588 0,832 -0,836 0,428 0,959 0,557 -0,286 0,688 0,709
<-п о
Таблица 3
Спрогнозированные значения параметров системы трудовых потоков
Код Показатели ПЧРР СТПР СТП ИвТШК
2019 2020 2021 2022 2023 2019 2020 2021 2022 2023 2019 2020 2021 2022 2023
эя Коэф-т обновления 3,06 3,07 3,06 3,06 3,06 3,68 3,71 3,66 3,69 3,69 4,60 4,50 4,40 4,42 4,47
8РР Коэф-т эвентуальности 13,73 13,70 13,71 13,72 13,73 13,36 13,36 13,20 13,30 13,30 13,49 13,45 13,43 13,46 13,51
88 Коэф-т напряженности 1,83 1,75 1,79 1,79 1,79 3,39 3,35 3,23 2,90 3,11 3,92 3,83 3,66 3,87 3,85
Коэф-т нарушений, °/00 1,95 1,98 2,07 2,06 2,06 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 1,54 1,58 1,54 1,49 1,44
МЬЕ Коэф-т инерционности 1,02 1,01 0,96 0,96 0,96 1,03 1,05 1,00 1,01 1,02 1,36 1,38 1,40 1,39 1,39
МИ Коэф-т возмещения, °/0 -0,06 -0,06 -0,06 -0,06 -0,06 0,22 0,22 0,19 0,21 0,21 -13,93 -13,53 -14,07 -14,38 -13,84
МАА Коэф-т акцессорного опережения 1,19 1,21 1,22 1,22 1,22 1,22 1,22 1,22 1,23 1,23 60,61 64,44 64,66 62,72 61,84
ММ Коэф-т миграции, % 2,44 2,54 2,71 2,72 2,72 2,39 2,39 2,38 2,37 2,38 75,15 80,87 80,15 79,18 78,58
АЬ Коэф-т трудовой активности 0,53 0,53 0,53 0,53 0,53 0,94 0,94 0,94 0,94 0,94 0,91 0,92 0,93 0,93 0,92
А1 Коэф-т инновационной активности 0,074 0,070 0,070 0,070 0,070 0,14 0,14 0,14 0,14 0,14 1,21 1,13 1,11 1,15 1,17
АО Коэф-т квалификац. активности, % 6,60 6,50 6,61 6,61 6,62 70,48 68,55 70,63 70,57 70,64 53,91 54,53 54,98 54,32 54,32
АР Коэф-т физкульт. активности, % 11,93 11,57 11,18 11,16 11,13 11,67 11,73 11,88 11,86 11,81 7,77 7,63 7,66 7,82 7,85
Р8 Индекс социальной эффективности 1,162 1,154 1,183 1,179 1,188 1,063 1,044 1,067 1,069 1,058 0,708 0,712 0,707 0,714 0,709
РО Индекс организационной эффективности 1,012 1,004 1,002 1,004 1,002 0,965 0,958 0,959 0,963 0,957 1,014 1,038 1,057 1,047 1,042
РР Рентабельность продукции, % - - - - - 1,22 1,01 1,04 1,18 1,29 1,22 0,97 0,73 1,03 1,34
Р1 Индекс ИИ - - - - - 0,98 0,97 0,98 1,01 1,00 1,82 0,97 0,73 1,03 1,34
86 ♦-
Вестник СГСЭУ. 2019. № 5 (79) -♦
Система трудовых потоков требует превентивных решений, для которых необходимо иметь достоверную информационную базу как существующих, так и прогнозных значений параметров потоков. Проведенные нами статистические исследования выявили, что более половины показателей, характеризующих состояние, движение и активность потоков, тесно коррелируют между собой. Взаимосвязь входящих в систему трудовых потоков представлена в табл. 2.
Формирование информационной базы для принятия стратегических решений по управлению системой трудовых потоков предполагает прогнозирование параметров и выявление типа развития самого объекта управления (СТП ИвТШК), а также двух других взаимосвязанных потоков - ПЧРР и СТПР. Высокая взаимосвязь между потоками ука-
зывает на то, что определять тип развития или прогнозировать состояние одного из потоков без учета взаимовлияния двух других нельзя.
В программе Neuro Shell была сформирована сеть, которая учитывает взаимовлияние всех потоков в системе, обеспечивающая 99,9% попадания прогнозных значений в диапазон, в котором значение ошибки не превышает 5%. Срок упреждения прогноза -5 лет. Прогнозные показатели системы трудовых потоков представлены в табл. 3. Видно, что большинство показателей продолжают ухудшаться. Некоторый запас прочности системы позволяет ей сохранять стабильность до 2021 г., после чего ожидается спад.
Для оценки типизации развития системы трудовых потоков были рассчитаны нормированные значения состояния и динамики потоков, которые представлены в табл. 4-6.
Таблица 4
Нормированные значения состояния и динамики ПЧРР
Код 2019 2020 2021 2022 2023 2019 2020 2021 2022 2023
состояния динамики
SR 0,983 0,986 0,977 0,979 0,979 -1,00 0,18 -0,11 0,10 -0,01
SFP 0,053 0,053 0,053 0,053 0,053 -0,04 -0,02 0,01 0,00 0,01
SS 0,638 0,610 0,623 0,623 0,624 0,09 -0,25 0,12 0,00 0,01
SI 0,787 0,799 0,834 0,831 0,831 0,00 0,07 0,18 -0,01 0,00
MLE 0,964 0,956 0,906 0,907 0,906 -0,19 -0,06 -0,35 0,00 -0,01
MR -0,222 -0,210 -0,210 -0,210 -0,210 -0,13 0,13 0,00 0,00 0,00
MAA 0,979 0,991 1,000 1,000 1,000 -0,04 0,11 0,08 0,00 0,00
MM 0,718 0,750 0,801 0,801 0,803 0,29 0,24 0,37 0,00 0,02
AL 0,993 0,991 0,994 0,994 0,995 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
AS 0,742 0,752 0,783 0,782 0,781 0,11 0,21 0,63 -0,03 -0,01
AI 0,491 0,467 0,467 0,467 0,467 0,121 -0,121 0,000 0,000 0,000
AQ 0,876 0,863 0,878 0,878 0,879 0,99 -0,97 1,06 0,07 0,02
AF 0,994 0,964 0,931 0,930 0,928 -0,43 -2,23 -2,49 -0,11 -0,16
СМС 0,473 0,473 0,471 0,471 0,471 -0,031 -0,181 -0,085 0,003 -0,012
Таблица 5
Нормированные значения состояния и динамики СТПР
Код 2019 2020 2021 2022 2023 2019 2020 2021 2022 2023
состояния динамики
SR 0,99 1,00 0,98 0,99 0,99 0,04 0,15 -0,20 0,09 0,03
SFP 0,91 0,91 0,90 0,90 0,90 0,05 0,00 -0,14 0,08 0,00
SS 0,68 0,67 0,65 0,58 0,62 0,425 -0,01 -0,04 -0,12 0,08
SI 0,37 0,36 0,36 0,37 0,36 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
MLE 0,77 0,79 0,75 0,76 0,76 0,16 0,12 -0,23 0,03 0,04
MR 1,00 0,98 0,85 0,95 0,94 0,31 -0,03 -0,18 0,13 -0,01
MAA 1,00 0,99 0,99 1,00 1,00 -0,08 -0,05 0,03 0,06 -0,02
MM 0,27 0,27 0,27 0,27 0,27 0,09 0,00 -0,03 -0,02 0,03
AL 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,06 0,00 0,00 0,00 0,00
AS 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 -0,10 -0,10 0,06 0,03 -0,03
AI 0,54 0,52 0,54 0,53 0,53 -0,25 -0,13 0,14 -0,05 -0,04
AQ 0,97 0,94 0,97 0,97 0,97 0,01 -0,18 0,20 -0,01 0,01
AF 0,97 0,98 0,99 0,99 0,98 -0,54 0,10 0,23 -0,04 -0,07
СМС 0,568 0,567 0,558 0,572 0,568 -0,052 -0,008 -0,006 0,032 -0,011
ISSN 1994-5094 87 ♦-♦
Таблица 6
Нормированные значения состояния и динамики СТП ИвТШК
Код 2019 2020 2021 2022 2023 2019 2020 2021 2022 2023
состояния динамики
SR 1,00 0,98 0,96 0,96 0,97 -0,02 -0,15 -0,15 0,03 0,08
SFP 0,82 0,82 0,82 0,82 0,82 -0,13 -0,02 -0,01 0,01 0,02
SS 0,91 0,89 0,85 0,90 0,89 -0,32 -0,07 -0,14 0,18 -0,02
SI 0,52 0,53 0,52 0,51 0,49 0,01 0,05 -0,05 -0,06 -0,06
MLE 0,86 0,87 0,88 0,87 0,88 0,17 0,08 0,08 -0,04 0,00
MR 0,63 0,61 0,63 0,65 0,62 0,37 0,03 -0,04 -0,02 0,04
MAA 0,67 0,71 0,72 0,69 0,68 0,24 0,17 0,01 -0,09 -0,04
MM 0,64 0,69 0,69 0,68 0,67 0,09 0,15 -0,02 -0,02 -0,02
AL 0,92 0,93 0,94 0,94 0,93 -0,10 0,10 0,10 0,00 -0,10
AS 0,84 0,82 0,80 0,81 0,82 -0,68 -0,64 -0,42 0,25 0,30
AI 0,90 0,84 0,83 0,86 0,87 -0,54 -0,33 -0,08 0,17 0,08
AQ 0,91 0,92 0,93 0,91 0,91 0,29 0,15 0,11 -0,16 0,00
AF 0,97 0,95 0,96 0,98 0,98 -0,40 -0,23 0,05 0,27 0,05
СМС 0,59 0,59 0,60 0,60 0,60 -0,03 -0,05 -0,01 0,02 0,04
Тип развития потоков выявлялся на основании значений скорректированных многомерных средних для состояния и динамики, которые представлены соответственно в табл. 7 и 8.
Анализируя результаты таблиц, можно сделать вывод о стабильной ситуации развития системы
трудовых потоков («стабилизация»). Это негативная тенденция, поскольку стабильно тяжелое состояние экономики региона является социально и экономически опасным. Результаты прогнозирования типа развития состояния и динамики системы трудовых потоков представлены в табл. 9 и 10.
Таблица 7
Многомерные средние, оценивающие состояние потоков
Вид потока Годы
2019 2020 2021 2022 2023
Поток человеческих ресурсов региона 0,46 0,46 0,47 0,47 0,47
Социально-трудовой поток региона 0,57 0,57 0,56 0,57 0,57
Социально-трудовой поток ИвТШК 0,59 0,59 0,6 0,6 0,6
Таблица 8
Многомерные средние, оценивающие динамику потоков
Вид потока Годы
2019 2020 2021 2022 2023
Поток человеческих ресурсов региона 0,081 -0,233 -0,028 0,018 0,001
Социально-трудовой поток региона -0,052 -0,008 -0,006 0,032 -0,011
Социально-трудовой поток ИвТШК -0,031 -0,051 -0,013 0,021 0,038
88 Вестник СГСЭУ. 2019. № 5 (79) -♦
Таблица 9
Прогнозтипа развития состояния системы трудовых потоков
Диапазон значений Тип развития Годы
ПЧРР СТПР СТП ИвТШК
0-0,2 Резкий спад - - -
0,2-0,4 Ухудшение - - -
0,4-0,6 Стабилизация 2019-2023 2019-2023 2019-2023
0,6-0,8 Улучшение - - -
0,8-1,0 Рост - - -
Таблица 10
Прогноз типа развития динамики системы трудовых потоков
Диапазон значений Тип развития Годы
ПЧРР СТПР СТП ИвТШК
-1,0 - (-0,6) Резкий спад - - -
(-0,6) - (-0,2) Ухудшение 2019, 2021-2023 - -
(-0,2) - 0,2 Стабилизация 2020 2019-2023 2019-2023
0,2 - 0,6 Улучшение -
0,6 - 1,0 Рост - - -
В результате анализа прогнозных значений выявлено, что с 2019 по 2023 г. СТПР и СТП ИвТШК, а также в 2020 г. ПЧРР будут находиться на этапе стабилизации. Однако начиная с 2021 г. динамика развития ПЧРР будет ухудшаться. Для улучшения сложившейся ситуации потребуются превентивные управленческие воздействия по координации развития системы трудовых потоков.
1. Голышева Е.Е., Степанова С.М. Ресурсный анализ экономической безопасности региона: трудовая составля-
ющая // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. 2019. № 3 (77). С. 86-91.
2. Степанова С.М., Горинова С.В. Потоки человеческих ресурсов промышленного регионально-отраслевого комплекса: монография. Иваново: Изд-во журн. «Известия вузов. Технология текстильной промышленности», 2011.
3. Степанова С. М. Стратегическое управление социально-трудовым потоком Ивановского текстильно-швейного комплекса // Известия высших учебных заведений. Технология текстильной промышленности. 2011. № 6 (335). С. 5-9.
