Прогнозирование потребностей в кадрах ВУЗом при определении специальностей

Комплекс моделей прогнозирования потребности в кадрах
Ярослав Алейник
ГК «ОМЕГА»
Телефон: +7 (812) 448-01-48
Телефон: +7 (962) 686-98-88
E-mail: ceo@gkomega.ru

Комплекс моделей прогнозирования потребности в кадрах

Комплекс моделей прогнозирования потребности в кадрах 3
 BLS Handbook of Methods
(Bureau of Labour Statistics, USA)
 Forecasting Education and Training Needs in Transition
Economies: Lessons from the Western European
Experience (National Observatory of Vocational
Training and Labour Market National Training Fund)
 Legislative Council Panel on Manpower Consultancy
on the Best Overseas Manpower Forecasting Practice
(Education and Manpower Bureau, Hong Kong SAR)
 Forecasting educational needs for economic
and social development (H.S. Parnes, 1962)
 Отечественный и зарубежный опыт
прогнозирования потребности в специалистах
и европейских стран в организации
профессионального обучения (Северов В.Г.)
КЛЮЧЕВЫЕ ПОДХОДЫ
К МОДЕЛИРОВАНИЮ РЫНКА ТРУДА
На уровне страны

 Формирование методологии прогнозирования
спроса и предложения на рынке труда города
Москвы, прогноз структуры рабочих мест в городе
Москве в профессионально-квалификационном
разрезе (УРАН ИНП РАН, 2009)
 Разработка методики расчета прогнозных
показателей баланса трудовых ресурсов города
Москвы (Центр бюджетного мониторинга
Петрозаводского государственного университета,
2012)
 Анализ обеспечения потребностей региональной
экономики за счет кадров с различным уровнем
профессионального образования (Васильев В. Н.,
Гуртов В. А., Питухин Е. А., Потупалова Л. М.)
 Регулирование рынка образовательных услуг
в экономике знаний: теория, методология
(Ершова И.Г.)
 Динамика занятости и рынка труда: вопросы
макроэкономического анализа и прогнозирования
(Коровкин А.Г.)
 Организация прогнозирования потребности
экономики в кадрах в профессионально-
квалификационном разрезе путем построения
баланса трудовых ресурсов (Локтюхина Н. В.,
Фатеев С. А.)
 Методика прогнозирования потребности региона
в кадрах (Марков Д.В.)
 Опыт работы по определению дополнительной
потребности организаций Краснодарского края
в квалифицированных кадрах (Мелких И.В.)
 Структура и содержание подготовки рабочих для
развивающегося агропромышленного комплекса
(Некрасов С.И.)
 Потребность экономики субъекта в кадрах:
осознание проблемы и пути ее решения
(Новотная Е. А., Овчарова Д. В.)
На уровне региона

МЕТОДИКИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ
ПОТРЕБНОСТИ В КАДРАХ
Характеристика США Франция Германия Ирландия Нидерланды Узбекистан Россия
Период
прогнозирования 10 лет 10 лет 11 лет 8 лет 6 лет
В зависимости от
целей: 1 / 5 / 10
лет
3 года
Обновление 2 года Нерегулярно 6-8 лет 2 года 2 года 1 год 1 год
Размерность
баланса: Отрасль x
Профессия
300 х 750 36 x 14 40 x 38 29 x 45 13 x 127 -
По ВЭД (16
видов
деятельности)
Размерность
баланса: Профессия
x Образование
750 х 11 14 x10 38 x 12 45 x 5 127 x 104 - -
Спрос на труд:
новые рабочие
места
300 отраслей
14 профессий
Демографическ
ий расчет для
дезагрегации
спроса не
проводится
13 отраслей
- -
750 профессий 127 профессий
11 уровней
образования
104 уровня
замещение рабочих
мест
300 отраслей 127
профессий,
104 уровня
- -750 профессий
11 уровней
открытые вакансии
300 отраслей
Демографическ
ий расчет для
дезагрегации
спроса не
проводится
127
профессий,
104 уровня
- -
11 уровней
Выпускники
учебных заведений
11 уровней
образования по 6
кластерам
5 категорий
диплома 12 категорий 104 типа
образования - -

Общая схема предлагаемой методики
Блок показателей
опросов
Опрос работодателей
и инвесторов
Опрос деловых
объединений
Опрос
образовательных
учреждений
Блок офицальных
данных
Официальная
статистика
Прогноз развития
научно-
технологического
прогресса
Долгосрочные
целевые программы
развития
Степень загрузки
и износа
производственных
мощностей
Отраслевая структура
экономики региона
Прогноз СЭР
региона
Блок моделей
Модель определения
по ВЭД и профессиям
Модель
Модель определения
потребности в кадрах
по ВЭД и уровню
Модель трудовой
миграции
Модель
демографии
Блок результатов
Потребность
в иностранной
рабочей силе
по ВЭД и профессиям
Контрольные цифры
приема в учреждения
профессионального
Потребность в кадрах
по ВЭД, уровню
и профессиям
Баланс трудовых
ресурсов региона

Модель демографии (метод передвижки возрастов)
Возрастные группы населения по полу
Годы
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
…
от 15 до 19 лет 53381 53075 52696 50602 47996 46095 45233 44115 42763 42133 42729
от 20 до 24 лет 47625 50557 53141 54336 54379 54002 53710 53340 51229 48595 46679
от 25 до 29 лет 39033 41484 44008 45634 47589 50041 53147 55885 57160 57218 56832
от 30 до 34 лет 34469 36135 38043 39124 40187 41503 44329 47230 49165 51459 54290
от 35 до 39 лет 33911 34508 35323 35478 35551 36198 38129 40311 41613 42889 44434
от 40 до 44 лет 34166 34888 35474 35219 35087 35146 35923 36917 37212 37410 38208
…
ЧН 𝑡
𝑖
= 𝑎 ∙ ПН + 𝑘 𝑡
𝑖
∙ ЧН 𝑡−5
𝑖−1
,
ЧН 𝑡
𝑖
– численность населения i-й возрастной когорты в год t,
a – поправочный коэффициент в связи с проведением переписи,
ПН – перепись населения,
kt
i
– коэффициент дожития i-й когорты в год t.

Общая потребность в кадрах (PR), рассчитывается по каждому ВЭД (j), которые
подразделяются на три категории в зависимости от ключевых факторов,
определяющих занятость:
 Используемые технологии производства / осуществления услуг:
 Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство
 Рыболовство, рыбоводство
 Добыча полезных ископаемых
 Обрабатывающие производства
 Производство и распределение электроэнергии, газа и воды
 Строительство
 Оптовая и розничная торговля; ремонт автотранспортных средств,
мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования
 Гостиницы и рестораны
 Транспорт и связь
 Численность и состав населения:
 Государственное управление и обеспечение военной безопасности;
социальное страхование
 Образование
 Здравоохранение и предоставление социальных услуг
 Уровень благосостояния населения:
 Финансовая деятельность
 Операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг
 Предоставление прочих коммунальных, социальных и персональных
услуг
МОДЕЛЬ ПОТРЕБНОСТИ В КАДРАХ ПО ВЭД (регрессионный анализ)
𝑃𝑅𝑗
𝑡
=
𝑉𝑗
𝑐𝑜𝑛𝑠𝑡 𝑡
𝑃𝑟𝑜𝑑𝑗
𝑡
𝑽𝒋
𝒄𝒐𝒏𝒔𝒕
- объём производства в
постоянных ценах базового периода
𝑷𝒓𝒐𝒅𝒋 - производительность труда
𝑃𝑅𝑗 = 𝑏0 + 𝑏1 ∗ 𝑁𝑘
𝑵 𝒌- численность населения (в целом / k-
й группы населения)
𝑃𝑅𝑗 = 𝑏0 + 𝑏1 ∗ 𝑊 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑡
𝑾 𝒄𝒐𝒏𝒔𝒕
- уровень доходов населения
в постоянных ценах базового
периода

МЕТОДИКА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПОТРЕБНОСТИ В КАДРАХ
МОДЕЛЬ МИГРАЦИИ (гравитационный подход)
Межрегиональная миграция
 Номинальные денежные доходы в
среднем на душу в месяц
 Среднемесячная номинальная
заработная плата по ВЭД
(специализация региона)
 Размер адресной социальной помощи
 Уровень безработицы/Численность
безработного населения
 ИПЦ
Факторы притока:
Факторы оттока:
Внешняя миграция
 Экономическая активность региона
по ключевым ВЭД
 Среднемесячная номинальная
заработная плата по ВЭД
(специализация региона)
 Учет этнического состава населения

Потребность в кадрах по ВЭД,
не покрываемая системой
профессионального образования
и ресурсами рынка труда
Общая потребность в кадрах по
ВЭД и профессиям
Потребность в кадрах
по ВЭДи профессиям
с учётом выбытия кадров
и ситуации на рынке труда
Определение потребности по профессиям
Прогноз развития
научно‐
технологического
прогресса
Замена профессий
Профессионально‐
квалификационная
структура по ВЭД
Официальная
статистика
Состав и численность
безработных,
продолжительность
безработицы,
существующие вакансии
Опрос деловых
объединений
Опрос
работодателей и
инвесторов
Потребность в кадрах по ВЭД и уровню
Численность обучающихся по уровням
и ступеням образования,
направлениям подготовки
Реализуемые программы,
планируемый выпуск
Изменение
квалификационных
требований,
ожидаемая
потребность в кадрах
Опрос образовательных
учреждений
Изменение
квалификационных
требований,
ожидаемая
потребность в кадрах

МЕТОДИКА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПОТРЕБНОСТИ В КАДРАХ
 период прогнозирования - 3-8 лет;
 обновление – ежегодное;
 разрезность анализа:
 16 ВЭД х 24 укрупненных группы специальностей;
 24 укрупненных группы специальностей (ОКСО) х 3 уровня образования
 спрос на труд - 16 ВЭД х 24 ОКСО х 3 уровня образования;
 вакансии - 16 ВЭД;
 выпускники учебных заведений - 5 ступеней профессионального образования х 24 ОКСО;
 учет региональной специфики;
 использование информации различных источников в комплексе;
 учет выбытия кадров по естественно-возрастным причинам;
 учет научно-технологического развития и замещения профессий;
 использование факторных зависимостей;
 применение сценарного подхода моделирования.
КЛЮЧЕВЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ

ТРЕБУЕМОЕ ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
Официальная статистическая и прогнозная информация
 сведения о численности занятых по ВЭД;
 профессионально-квалификационная структура занятых по ВЭД (формы 1-Т (проф),
57-т (проф), 83-РИК);
 сведения об объемах производства и темпах экономического роста;
 сведения о демографической и миграционной ситуации;
 сведения о профессиональной структуре безработных и продолжительности поиска
работы (по данным обследований населения по проблемам занятости);
 численность обучающихся общеобразовательных школ (форма 76-РИК);
Официальные стратегии и прогнозы
 прогноз научно-технологического развития Российской Федерации до 2030г.;
 программа социально-экономического развития региона.

ТРЕБУЕМОЕ ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
Данные предприятий и деловых объединений
 сведения о поло-возрастном и профессионально-квалификационном составе занятых;
 сведения о фактическом и планируемом выбытии персонала;
 сведения о фактическом и планируемом открытии новых рабочих мест;
 сведения о новых необходимых профессиональных компетенциях;
Данные учреждений системы профессионального образования
 сведения о реализуемых образовательных программах и приобретаемых
компетенциях;
 сведения о действующих соглашениях о подготовке профессиональных кадров;
 сведения о числе и контингенте поступающих, обучающихся и выпускников (формы
ВПО-1, СПО-1, 3-профтех);
Данные отраслевых министерств
 сведения об ожидаемых темпах экономического развития;
 сведения об ожидаемом изменении производительности труда.
Перечень используемых источников информации корректируется с учётом доступной
статистической базы региона

ЭФФЕКТ ОТ ВНЕДРЕНИЯ
СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ЭФФЕКТЫ:
 снижение напряженности на рынке труда;
 повышение занятости и уровня жизни
населения;
 повышение темпов экономического роста.
ЭФФЕКТЫ ДЛЯ СИСТЕМЫ ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО
ОБРАЗОВАНИЯ:
 ориентация системы образования на нужды
экономики;
 повышения уровня трудоустройства по
направлениям подготовки;
 целенаправленная подготовка востребованных
специалистов;
 укрепление позиций ВУЗов в федеральном
рейтинге.

ЭФФЕКТ ОТ ВНЕДРЕНИЯ
ЭФФЕКТЫ ДЛЯ РЕАЛЬНОГО СЕКТОРА:
 снижение затрат на поиск и переобучение
работников ;
 повышение уровня кадровой
обеспеченности;
 повышение качества кадрового состава
предприятий;
 повышение эффективности деятельности
предприятий;
 рост конкурентоспособности предприятий.

СХЕМА МЕЖВЕДОМСТВЕННОГО
ИНФОРМАЦИОННОГО ОБМЕНА
Работодатели,
инвесторы
Организация, ответственная
за сбор данных от работодателей
Объединения работодателей
Министерство
образования и науки
Заявки на подготовку
квалифицированных кадров
Сводные данные
о заявках
работодателей
Ожидаемый спрос
на квалифицированные кадры
Сведения
о реализуемых
образовательных
программах
Задание на подготовку
специалистов
Сведения о планируемом наборе,
реализуемых образовательных
программах, ресурсных ограничениях
Департамент макроэкономики
Отраслевые
министерства
Отраслевые прогнозы
Служба занятости
Система профессионального

Инструменты визуализации
Функциональные системы
АРХИТЕКТУРА ИАС
Web-интерфейсыМобильный доступТолстый клиент
Средства
сбора
информации
Библиотека
статистических
и математических
методов
Комплекс моделей Средства
отчетности
Подсистемаадминистрирования
иинформационнойбезопасности
Картография ДиаграммыАналитические панели
 Единое хранилище данных
 Единая нормативно-справочная информация;
 Регламентное обновление
Хранилище
данных
Валидация данных (проверка непротиворечивости)
Внешние файлы
(*.txt, *xls,
*.mdb,*.xml и др.)
Смежные ИАС Ручной ввод
Промышленные
СУБД (MS SQL
Server, Oracle)

ИНСТРУМЕНТАРИЙ СИСТЕМЫ
Методы анализа
 Базовая описательная статистика: среднее, дисперсия, медиана, минимум, максимум и пр.;
 анализ вариационного ряда (Q-Portions), автокорреляционные функции, тест Йохансена, тест Энгла-
Гренжера, тесты на единичные корни (ADF, DFGLS, ERS, PP, KPSS, NP);
Анализ временных рядов
 Census1, X11, X12-ARIMA; TramoSeats; фильтр Бакстера-Кинга; фильтр Ходрика-Прескотта; LRX-фильтр;
 медианное, скользящее, экспоненциальное сглаживание;
 линейная и нелинейная декомпозиция;
 спектральный и спектральный сингулярный анализ;
 тренды;
 экспоненциальное сглаживание, ARIMA, GM(1,1), GARCH ;
Интеллектуальный анализ данных (Data Mining)
 Деревья решений;
 нейронные сети (обратное распространение ошибки); поиск исключений; ключевые факторы (наивный
Байес); ассоциативные правила;
Многомерный статистический анализ
 Иерархический кластерный анализ;
 кластеризация методом k-средних, k-мод;
 метод главных компонент;
 дискриминантный анализ;
Системно-динамическое и когнитивное моделирование
БИБЛИОТЕКА СТАТИСТИЧЕСКИХ И МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ

Корреляционно-регрессионный анализ
 Частная/парная корреляция, тест Гренжера на причинность, линейная/нелинейная/бинарная регрессии;
 регрессия на панельных данных, бинарная регрессия на панельных данных;
 система одновременных уравнений;
 метод инструментальных переменных;
 векторная авторегрессия, векторная модель коррекции ошибок;
Диагностические тесты
 Критерий пропущенных, избыточных переменных, проверки правильности, устойчивости, функциональной формы
(RESSET-тест, Чоу-тест, тест Фишера), проверка автокорреляции (тест Бреуша-Годфри (LM), Дарбина-Уотсона),
проверка гетероскедастичности (тест Уайта), статистические характеристики (информационные критерии,
коэффициенты детерминации и т.п.);
Методы оптимизации и оптимального управления
 Линейная/нелинейная/квадратичная оптимизация;
 оптимальное/целевое управление;
 анализ достижимости и непротиворечивости целевых показателей;
Нормативно-балансовые модели
Нейронные сети
Имитационное моделирование
БИБЛИОТЕКА СТАТИСТИЧЕСКИХ И МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ

 Понятный привычный Excel-подобный интерфейс;
 Интеграция с базой данных;
 Быстрый просмотр и анализ результатов по
множеству сценариев;
 Возможность создания типовых моделей и их
тиражирования;
 Удобное задание различных формул на
различных периодах;
 Возможности поячеечного оформления.
ПОДСИСТЕМА МОДЕЛИРОВАНИЯ

ПРИМЕРЫ АНАЛИТИЧЕСКИХ ФОРМ
СТАРТОВАЯ СТРАНИЦА СИСТЕМЫ (МИНТРУД РОССИИ)

ПРОГНОЗ БАЛАНСА ТРУДОВЫХ РЕСУРСОВ (МИНТРУД РОССИИ)

РЕЗУЛЬТАТЫ ФОРМИРОВАНИЯ КОНТРОЛЬНЫХ ЦИФР ПРИЕМА
(Министерство образования и науки Пермского края)

ОТЧЕТ О ХОДЕ СБОРА ДАННЫХ О КАДРОВОЙ ПОТРЕБНОСТИ

ФОРМА СБОРА ДАННЫХ О КАДРОВОЙ ПОТРЕБНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ
И ДЕЛОВЫХ ОБЪЕДИНЕНИЙ
Сведения о необходимых навыках и
умениях (справочно)
Сведения о необходимых
навыках и умениях (для новых профессий)

ВОПРОСЫ?
СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ
ВОПРОСЫ?
Ярослав Алейник
ГК «ОМЕГА»
Телефон: +7 (812) 448-01-48
Телефон: +7 (962) 686-98-88
E-mail: ceo@gkomega.ru

Прогнозирование потребностей в кадрах ВУЗом при определении специальностей

Recommended

Recommended

More Related Content

Similar to Прогнозирование потребностей в кадрах ВУЗом при определении специальностей

Similar to Прогнозирование потребностей в кадрах ВУЗом при определении специальностей (20)

Прогнозирование потребностей в кадрах ВУЗом при определении специальностей