УДК 303.732.4
Д. О. ТЕЙ, В. М. ТАТЬЯНКИН
D. O. TEY, V. M. TATJANKIN
Недостатки статистических данных для систем прогнозирования кадровых потребностей
Disadvantage of static data for human resources forecasting system
В работе рассматривается проблемы систем прогнозирования кадровых потребностей, основанных на использовании статистических данных. На примере системы прогнозирования кадровых потребностей Югорского государственного университета определяется ошибка прогнозирования, вызванная неточностью статистических данных. Предлагаются варианты решения проблемы достоверности статистических данных.
Ключевые слова: прогнозирование, система управления, кадровые потребности
Problems of static data of human resources forecasting system are considered in this paper. The example of human resources forecasting system of Ugra state university illustrates the error, which is provided by means of inaccuracy of static data. The methods of static data accuracy increase are provided.
Keywords: Forecasting, control system, human resources
I. Введение
Развитие и внедрение экспертно-аналитических систем прогнозирования потребностей в профессиональном кадровом обеспечении является стратегической задачей в концепции долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2020 года и в стратегии инновационного развития Российской Федерации на период до 2020 года [1].
В настоящее время формируются различные подходы к решению задачи определения кадровых потребностей региональной экономики. Системы, описанные в [2-5], используют данные, полученные из таких официальных источников как: Федеральная служба государственной статистики, территориальные органы Федеральной службы государственной статистики. При этом в 1997 году в связи с переходом Российской Федерации на принятую в международной практике систему учета и статистики в соответствие с требованиями развития рыночной экономики была принята программа [6], в соответствии с которой, проводится сбор и обработка статистических данных. Таким образом, данные Федеральной службы государственной статистики в современной структуре имеются только за период с 1998 по 2011 год, а следовательно, существует проблема недостатка данных для достоверного прогнозирования.
Кроме этого, заслуживает внимания методика сбора и обработки статистических данных, оказывающая непосредственное влияние на достоверность статистических данных.
Статья посвящена анализу возможности использования данных Федеральной службы государственной статистики (далее РосСтат) в системах управления профессиональным образованием, основанных на прогнозировании потребности в подготовке профессиональных кадров.
II. Недостатки методики сбора и обработки статистических данных
В системах прогнозирования потребностей экономики в квалифицированных кадрах описанных в [2-5] используются следующие данные:
1) показатели ВРП отраслей экономики;
2) численность населения занятого в экономике;
3) распределение численности занятого в экономике населения по видам экономической деятельности.
Для оценки возможности использования вышеприведенных данных в системах прогнозирования необходимо рассмотреть способ их сбора и обработки РосСтатом. В алгоритме сбора и обработки данных «Распределение численности занятого в экономике населения по видам экономической деятельности» можно выделить 7 этапов[7]:
1. Ежегодно региональное отделение РосСтата, в нашем случае территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Ханты-Мансийскому автономному округу – Югре (далее Ханты-МансийскСтат), опрашивает около 0,72% от общей численности населения в возрасте от 15 до 72 лет.
2. Рассчитывается первоначальный вес с распределением обследованных граждан в возрастелет и общей численности населения в этом же возрасте по каждому субъекту Российской Федерации (n), полу (m, f) и типу местности (u, r) по формулам:
где 
- первоначальный вес для мужчин (m) в городской местности (u), регионе n; 
- первоначальный вес для женщин (f) в городской местности (u) в регионе n; 
- первоначальный вес для мужчин (m) в сельской местности (r), регионе n; 
- первоначальный вес для женщин (f) в сельской местности (r) в регионе n; Р - общая численность, соответственно, мужского (m) или женского (f) населения в возрастелет по городской (u) или сельской (r) местности по региону (n); S численность обследованных, соответственно, мужчин (m) или женщин (f) в возрастелет по городской (u) или сельской (r) местности по региону (n).
3. Рассчитывается промежуточное распространение данных для каждого региона (n) по возрастным группам (i) по формулам:
где i - возрастные группы,,,,,,,,,,года; 
и 
- промежуточные распространенные на первом этапе данные о количестве, соответственно, мужчин (m) и женщин (f) в городской местности (u), возрастной группе (i) в регионе (n); 
и 
- промежуточные распространенные на первом этапе данные о количестве, соответственно, мужчин (m) и женщин (f) в сельской местности (r) в возрастной группе (i) в регионе (n); 
и 
- количество обследованных, соответственно, мужчин (m) и женщин (f) в городской местности (u) в возрастной группе (i) в регионе (n);
и 
- количество обследованных, соответственно, мужчин (m) и женщин (f) в сельской местности (r) в возрастной группе (i) в регионе (n).
4. Рассчитывается промежуточное распространение данных для каждого региона (n) по мужчинам (m) и женщинам (f) по возрастным группам (i) по сумме городской и сельской местности по формулам:
где 
- промежуточные распространенные данные о количестве мужчин (m) в возрастной группе (i) в регионе (n);
- промежуточные распространенные данные о количестве женщин (f) в возрастной группе (i) в регионе (n);
5. Рассчитывается корректирующий множитель (R) по возрастным группам (i) по формулам:
где 
- корректирующий множитель для мужчин (m) в возрастной группе (i) в регионе n; 
- корректирующий множитель для женщин (f) в возрастной группе (i) в регионе n; 
, 
- численность, соответственно, мужского (m) и женского (f) населения, соответствующей возрастной группы регионе n;
6. Рассчитывается окончательный индивидуальный вес F по формулам:
где 
- первоначальный вес для мужчин (m) в возрастной группе где (i) в городской местности (u), регионе n; 
- первоначальный вес для женщин (f) в возрастной группе (i) в городской местности (u), регионе n; 
- первоначальный вес для мужчин (m) в возрастной группе (i) в сельской местности (r), регионе n; 
- первоначальный вес для женщин (f) в возрастной группе (i) в сельской местности (r) в регионе n;
7. Осуществляется распространение данных на всю численность населения обследуемого возраста по любым показателям программы обследования.
Основной недостаток алгоритма заключается в малом объёме выборки. В этом случае, не значительная ошибка при проведение обследования приведет к существенному отклонению результатов. Ярким примером этого является отрасль строительство, где в период с 2004 по 2005 годы численность занятых в Ханты-Мансийском автономном округе – Югре (далее ХМАО-ЮГРЕ) по данным Ханты-МансийскСтата уменьшилась на 37 тыс. человек или на 34%. При этом, не было объективных предпосылок к такому сокращению численности занятых. В частности, ВРП по отросли за тот же период вырос на 17%. Еще одним недостатком является отсутствие данных о полноте занятости, легальности трудоустройства и т. д.
Для систем прогнозирования необходимо чтобы данные опубликованные Росстатом, например за 2009, 2008 годы и так далее оставались неизменными при публикации новых полученных данных за 2010, 2011 годы. В действительности уже опубликованные данные подвергаются ежегодной коррекции. Рассмотрим статистические данные за 2009 год из сборников “Регионы России. Социально-экономические показатели ”[8], опубликованные в 2010 и 2011 году (Таблица 1).
Таблица 1. Распределение численности занятых в экономике по видам экономической деятельности за 2009 год
Ханты-Мансийский автономный округ-Югра | Сельское хозяйство | Добыча полезных ископаемых | Обрабатывающие производства | Производство электроэнергии | Строительство | Торговля |
Данные опубликованны в 2011 году(тысяч человек) | 7,9 | 195 | 40,7 | 45,5 | 119,8 | 94,4 |
Данные обубликованны в 2010 году(тысяч человек) | 8,5 | 169 | 42,5 | 43,3 | 127,3 | 91,1 |
Расхождение,% | 7 | -15 | 4 | -5 | 6 | -4 |
В таблице 2 проводится сравнительный анализ данных о численности занятых в экономике по видам экономической деятельности за 2009 год опубликованных РосСтатом в 2010 году и данных территориального органа Федеральной службы государственной статистики по ХМАО-ЮГРЕ за 2010 год.
Таблица 2. Сравнительный анализ данных о численности занятых в экономике по видам экономической деятельности
Численность занятых в экономике по видам экономической деятельности в 2009 году | Данные РосСтата, | Данные Ханты-Мансийск Стата, | Расхождение, % |
Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство | 8465 | 10134 | -31 |
Добыча полезных ископаемых | 168981 | 146099 | 14 |
Обрабатывающие производства | 42451 | 37158 | 12 |
Производство и распределение электроэнергии, газа и воды | 43251 | 59960 | -39 |
Строительство | 127325 | 67560 | 47 |
Оптовая и розничная торговля | 91091 | 77694 | 15 |
Гостиницы и рестораны | 17025 | 21113 | -24 |
Транспорт и связь | 105645 | 126675 | -20 |
Финансовая деятельность | 12468 | 12668 | -2 |
Операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг | 72982 | 46448 | 36 |
Государственное управление и обеспечение военной безопасности | 47085 | 62493 | -33 |
Образование | 70696 | 76850 | -9 |
Здравоохранение и предоставление социальных услуг | 57071 | 62493 | -10 |
Предоставление персональных услуг | 26949 | 36314 | -35 |
Деятельность домашних хозяйств | 149 | 0 | 100 |
В таблицах 1 и 2 по некоторым отраслям (Строительство, Операция с недвижимым имуществом) данные отличаются более чем в 1,5 раза. Это приводит к проблеме интерпретации данных и их оценки достоверности.
Для систем прогнозирования использование этих данные приведет к значительным вариациям результатов. Рассмотрим систему прогнозирования Югорского государственного университета [9] в качестве исходных данных будет использоваться информация о ХМАО-ЮГРЕ, полученная из РосСтата и Ханты-МансийскСтата. Прогноз проводился при условии роста ВРП на 1% и 2%. Результат прогнозирования кадровых потребностей представлен в таблицах 4, 5.
Таблица 4. Прогноз кадровых потребностей в ХМАО-Югре в 2014 год исходя из данных Ханты-МансийскСтата
ВПО | СПО | НПО | |
Ежегодный рост ВРП 1% | 9492 | 11465 | 13437 |
Ежегодный рост ВРП 2% | 10123 | 12036 | 14069 |
Таблица 5. Прогноз кадровых потребностей в ХМАО-Югре в 2014 год исходя из данных Росстата.
ВПО | СПО | НПО | |
Ежегодный рост ВРП 1% | 11732 | 15024 | 18428 |
Ежегодный рост ВРП 2% | 12859 | 16147 | 21469 |
Прогноз кадровых потребностей представленный в таблицах 4 и 5 существенно отличается. Это объясняется тем, что по данным РосСтата численность населения занятого в экономике постоянно растёт при том, что ВРП падает, то есть экономика не насыщена и соответственно при росте ВРП она потребует ещё больше профессиональных кадров. По данным Ханты-МансийскСтата экономика округа насыщенна специалистами, а значит, рост ВРП не приведет к значительному увеличению кадровых потребностей.
Для проверки достоверности данных можно использовать результаты переписи населения 2002 года, так как при всероссийской переписи населения учёту подлежало всё население, постоянно проживающее в РФ. Далее приведём сравнение и найдём расхождения между данными по численности занятых в экономике в 2002 году опубликованные РосСтатом и Ханты-МансийскСтатом в 2010 году и переписью населения 2002 года (Таблица 3). Из таблицы 3 видно, что данные переписи не коррелируется с данными РосСтата и Ханты-МансийскСтата, что ставит под сомнение адекватность этих данных.
Таблица 3. Погрешность данных.
Численность занятых в экономике по видам экономической деятельности в 2002 году | Перепись населения | Данные РосСтата, | Расхождение,% | Данные Ханты-Мансийск Стата, | Расхождение,% |
Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство | 12760 | 8465 | -51 | 10134 | -26 |
Добыча полезных ископаемых | 143427 | 168981 | 15 | 146099 | 2 |
Обрабатывающие производства | 24899 | 42451 | 41 | 37158 | 33 |
Производство электроэнергии, газа и воды | 26535 | 43251 | 39 | 59960 | 56 |
Строительство | 74448 | 127325 | 42 | 67560 | -10 |
Оптовая и розничная торговля | 70637 | 91091 | 22 | 77694 | 9 |
Гостиницы и рестораны | 16888 | 17025 | 1 | 21113 | 20 |
Транспорт и связь | 115213 | 105645 | -9 | 126675 | 9 |
Финансовая деятельность | 9295 | 12468 | 25 | 12668 | 27 |
Операции с недвижимым имуществом | 25078 | 72982 | 66 | 46448 | 46 |
Государственное управление | 39978 | 47085 | 15 | 62493 | 36 |
Образование | 65830 | 70696 | 7 | 76850 | 14 |
Здравоохранение и предоставление социальных услуг | 47041 | 57071 | 18 | 62493 | 25 |
Предоставление персональных услуг | 54102 | 26949 | -101 | 36314 | -49 |
Не указавших деятельность | 24109 | - | - | - | - |
Для решения задачи прогнозирования потребностей в профессиональном кадровом обеспечении необходимо иметь полную информацию о трудовой миграции (пол, возраст, образование). Это связано с тем, что миграция населения вносит значительный вклад в обеспечение региональной экономики профессиональными кадрами. В таблице 6 представлены данные о миграции за 2010 год в ХМАО-ЮГРЕ. Прирост трудоспособного населения за счет миграции составляет 5300, что восполняет порядка 20% кадровых потребностей связанных с ротацией занятого населения.
Таблица 6. Прибывшая миграция за 2010 год ХМАО-ЮГРА.
ХМАО-Югра | Между регионами | Международная | ||||
<18 лет | <18 и >61 | >60 | <18 лет | <18 и >61 | >60 | |
Количество человек | 4 042 | 19 499 | 1 384 | 864 | 5 365 | 363 |
По данным Управления Федеральной миграционной службы России по ХМАО-ЮГРЕ в 2010 году на миграционный учёт по месту пребывания на территории автономного округа поставлено 155,7 тысяч иностранных граждан. Из них 95,7 тысяч граждан поставлено на миграционный учёт первично (прибыли в округ первично); 60 тысяч человек поставлено на миграционный учёт по принятым решениям о продление срока временного пребывания. Соответственно для корректного прогнозирования мы должны располагать информацией о профессиональной деятельности этих граждан и половозрастном составе.
Значительный вклад в экономику региона вносят специалисты, работающие вахтовым методом. В ХМАО-ЮГРЕ их насчитывается порядка 80 тысяч человек. Специалистов вахтового метода необходимо особым образом учитывать при определении ротации трудоспособного населения. При этом, в настоящее время информация о специалистах вахтового метода имеется только о количественном составе, без данных об образовании, структуре распределения по отраслям и т. д..
III. Повышение качества статистических данных
Одним из вариантов решения проблемы низкого качества статистических данных является использование данных переписи 2002 и 2010 года. Однако, в данных переписи населения 2010 года отсутствует информация о распределение численности занятых в экономике по видам экономической деятельности. Если допустить, что структура экономики региона и уровень безработицы не значительно изменились по сравнению с 2002 годом [10], то можно восстановить численность занятых в экономике по видам экономической деятельности.
Найдём коэффициент, который будет характеризовать количество занятых от трудоспособных (
):
(1)
По результатам переписи населения 2010 года имеются данные о возрастном составе, проживающих в ХМАО – ЮГРЕ (Таблица 7)
Таблица 7. Население по возрастным группам в ХМАО – ЮГРЕ 2010 год.
Ханты-Мансийский автономный округ - Югра | Количество |
Все население: | 1532243 |
моложе трудоспособного | 312507 |
трудоспособном | 1057838 |
старше трудоспособного | 161784 |
Таким образом, из выражения (1) можно определить количество занятых в 2010 году в ХМАО-ЮГРЕ:
(2)
А количество занятых в i() году можно оценить как:
С помощью формул (1)-(2) можно оценить ошибку данных РосСтата. По результатам выборочного исследования РосСтата количество занятого населения в 2010 году на территории ХМАО-ЮГРЫ оценивается в районе 900 тысяч человек, из выражения (2) на основе данных переписи населения порядка 788 тысяч человек. Соответственно заявляемая РосСтатом ошибка в 1,5 % не подтверждается и ориентировочно составляет не менее 14%.
Вторым вариантом решения проблемы низкого качества статистических данных может стать использование информации из государственных органов, осуществляющих сбор финансовой информации. Налоговая инспекция и Пенсионный фонд РФ осуществляет сбор данных о количестве работающих, их возрасте, и профессии, таким образом, решается проблема:
1. определения количества легально работающих;
2. определения матрицы половозрастного состава работающих.
IV. Заключение
Малый объем выборки при формировании данных о занятости населения и методика обработки данных, используемая РосСтатом, приводят к значительным вариациям в статистических данных. При этом, методика обработки данных позволяет исправлять данные архива на основании новых данных, таким образом, могут вноситься изменения во все ранее полученные массивы статистических данных. Это, в свою очередь, приводит к ошибкам системы прогнозирования, а следовательно, выработки неверного управляющего воздействия системы управления профессиональным образованием. Значительно отличаются данные опубликованные РосСтатом и региональными отделениями РосСтата. Для Ханты-Мансийского автономного округа – Югры результат прогнозирования кадровых потребностей по данным РосСтата и Ханты-МансийскСтата отличается более чем на 30%.
В качестве альтернативного источника более достоверной информации может быть использованы данные Налоговой инспекцией о среднесписочном численности работников и данные Пенсионного фонда РФ о работающем населении.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Проект по концепции долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2020 года:- http://www. *****/minec/activity/sections/innovations
2. Прогнозирование потребности региональной экономики в подготовке квалифицированных кадров [Текст]: моногр. / [и др.]. Екатеринбург: Изд-во Рос. гос. проф - пед. Университета, 20стр.
3. , Гуртов моделирование динамических процессов в системе «экономика - рынок труда - профессиональное образование». – СПб.: Изд-во С.-Петерб. ун-та, 20с
4. Лот 2011-Ф-19:-http://*****/work/zakup/lot/7908/
5. Прогнозирование потребности рынка региона в работниках с профессиональным образованием. , , Радковская УрГЭУ, №6 (32), 2010, с. 140-147.
6. Постановление Правительства РФ от 01.01.2001 N 1410 (ред. от 01.01.2001, с изм. от 01.01.2001) "О Федеральной целевой программе "Реформирование статистики в 1годах"
7. Приказ Федеральной службы государственной статистики от 21 декабря 2010 г. N 452
8. “Регионы России. Социально-экономические показатели ”:-http://www. *****/wps/wcm/connect/rosstat/rosstatsite/main/publishing/catalog/statisticCollections/doc_
9. Гибридная модель прогнозирования потребностей в квалифицированных кадрах для социально-экономических систем регионального уровня управления. , Алексеев ОрелГТУ, №2/52 (563), март-апрель 2009, с. 3-11.
10. Структура экономики:-http://www. *****/wps/wcm/connect/rosstat/rosstatsite/main/ account/#
Югорский государственный университет, г. Ханты-Мансийск.
Аспирант
Тел.:
E-mail: *****@***ru
Югорский государственный университет, г. Ханты-Мансийск.
К. т.н.
Тел.: (34
E-mail: *****@***ru
