CC BY
45ОРИГИНАЛЬНАЯ СТАТЬЯ
DOI: 10.34022/2658-3712-2020-38-1-31-45 УДК 331.538.2
ПРОГНОЗНО-ОРИЕНТИРОВАННОЕ УПРАВЛЕНИЕ СЕГМЕНТАЦИЕЙ РЫНКА ТРУДА
А.М.Елин
ФГБУ «Всероссийский научно-исследовательский институт труда»
Минтруда России, Москва, Россия https://orcid.org/0000-0003-2786-8574 В.В. Харькин НКО «Фонд поддержки лауреатов медали «За вклад в развитие нанонауки и нанотехнологий», Москва, Россия
https://orcid.org/0000-0001-5948-7659
АННОТАЦИЯ
В статье представлены результаты исследования проблем, связанных с прогнозно-ориентированным управлением рынка труда, регулированием спроса и предложения работников, востребованных современной экономикой, с учетом современной российской практики занятости и зарубежного прогнозного моделирования.
Цель статьи - раскрыть особенности формирования и функционирования механизма прогнозно-ориентированного управления сегментацией региональных рынков труда на профессионально-квалификационной основе как альтернативы зарубежным прогнозным моделям в сфере баланса трудовых ресурсов. Для решения этой научной задачи авторы объединили и применили пять наиболее значимых аспектов зарубежного прогнозного моделирования: методологический, инструментальный, критериальный по элементам сегментирования, статистический, вероятностный для адаптации прогрессивного зару-
s— W WW \J X
бежного опыта к особенностям сложившейся российской практики в содействии занятости). В качестве методологической основы исследования и разработки механизма прогнозно-ориентированного управления сегментацией региональных рынков труда использованы принципы и методы формирования группировок субъектов Российской Федерации с учетом региональных различий рынков труда и интегрального рейтинга регионов с заявленным максимумом вакансий наиболее востребованных профессий, специальностей, видов занятий по основным группам Общероссийского классификатора занятий ОК 0102014; методические рекомендации по совершенствованию взаимодействия службы занятости с физлица-ми и работодателями, по усилению мотивации работников центров занятости, а также по эффективному регулированию финансового обеспечения и его адресности в сфере содействия занятости населения. Использованы также результаты двух волн лонгитюдного исследования (декабрь 2018 г. и июнь 2019 г.) по анализу динамики заявленных работодателями вакансий в Общероссийской базе вакансий «Работа в России» и экспертной оценки взаимодействия региональных органов службы занятости с работодателями высокотехнологической сферы на примере Научно-производственной фирмы «Материа Медика Холдинг». Проведена в форме Интернет-опроса с 246 экспертами в мае 2019 г. Установлено, что внедрение предложенного механизма направлено на снижение напряженности c вероятностью в диапазоне 0,7-0,8 и безработицы по методологии МОТ на региональных рынках труда за счет принятия управленческих решений органами исполнительной власти субъектов Российской Федерации, наделенных полномочиями в сфере содействия занятости, и совершенствования взаимодействия центров занятости населения c работодателями, соискателями, учебными организациями. Указанная практика перечисленными субъектами включает следующие средства: 1) достижение положительной динамики заявленных работодателями вакансий; 2) увеличение числа регионов с максимальным количеством заявленных вакансий по наиболее востребованным профессиям, специальностям, видам занятий основных групп Общероссийского классификатора занятий; 3) опережающий рост расходов на активную политику занятости по отношению к пассивной.
Ключевые слова: прогнозная модель; прогнозно-ориентированное управление; напряженность на рынке труда; безработица по методологии МОТ; органы исполнительной власти; служба занятости населения; работодатель; вакансии; Общероссийская база вакансий «Работа в России»; сегментирование; профессионально-квалификационная основа; вероятностная оценка.
Для цитирования: А.М. Елин, В.В. Харькин. Прогнозно-ориентированное управление сегментацией рынка труда. Социально-трудовые исследования. 2020;38(1):31-45. DOI: 10.34022/2658-3712-2020-38-1-31-45.
© А.М. Елин, В.В. Харькин. 2020.
ОRIGINAL PAPER
PROJECTED-ORIENTED MANAGEMENT OF THE LABOR MARKET SEGMENTATION
A.M. Elin
FSBI All-Russian Scientific Research Institute of Labor of the Ministry of Labor of Russia, Moscow, Russia http:// orcid./0000-0003-2786-8574
V.V. Khar'kin
Non-profit organization "Laureate Support Fund for the Medal "For Contribution to the Development of Nanoscience and Nanotechnology", Moscow, Russia
http:// orcid./ 0000-0001-5948-7659
ABSTRACT
The article substantiates the forecast-oriented proposals for regulating demand and supply for workers who are in demand by the modern economy for professional and qualification qualities, considering the Russian practice of employment promotion and advanced foreign forecasting experience.
The aim of the article is to develop a mechanism of forecast-oriented management of regional labor markets segmentation on a professional and qualification basis as an alternative to foreign forecast models in the field of labor balance.
The relevance of using the forecast-oriented management elements in the Russian practice is due to undeniable advantages of foreign experience in development, improvement and realization of economic and mathematical forecast models in the professional and qualification segment.
To solve this scientific problem, the authors combined five most important aspects of foreign forecast modeling (methodological, instrumental, criteria for segmentation elements, statistical, probabilistic) and reasonable elements of the mechanism to apply advanced foreign experience for Russian employment promotion. The article used the results of two waves of a longitudinal study (December 2018 and June 20l9) to analyze the dynamics of the vacancies declared by employers in the national database "Work in Russia", and to expertize interaction of regional employment service authorities with high-tech employers by the example of production company "Materia Medica Holding". An online survey with 246 experts was carried out in May 2019.
The mechanism combines methodological and instrumental basis reasonably: 1) forming groups of constituent entities of the Russian Federation considering regional differences in the labor markets and the integral rating of the regions with the stated high vacancies for the most popular professions and occupations for the main groups according to the Russian classification of professions OK 010-2014; 2) effective regulation of financial support and its targets in the field of promoting employment of the population of the constituent entities of the Russian Federation; 3) methodological recommendations for improving information and communication technologies that ensure effective interaction of employment service bodies with individuals and employers; 4) guidelines for enhancing the motivation of employees of employment centers who have achieved good results in attracting vacancies and improving their dynamics. Implementing the proposed mechanism will contribute to the forecast-oriented basis:
- positive dynamics of the vacancies declared by employers, increase in the number of regions with the maximum declared vacancies on the most popular professions and occupations for the main groups according to the Russian classification of professions, tension decrease in the regional labor markets;
- outstripping growth in spending on active policies compared to spending on passive activities while reducing unemployment according to the ILO methodology and tension in the labor markets in a regional context.
Keywords: forecast model; forecast-oriented management; tension in labor market; unemployment according to the ILO methodology; executive authorities; employment service; employer; vacancies; All-Russian database of vacancies "Work in Russia"; segmentation; professional qualification basis; probabilistic assessment.
For citation: A.M. Elin, V.V. Khar'kin. Project-oriented management of the labor market segmentation. Social and labor research. 2020;38(1):31-45. DOI: 10.34022/2658-3712-2020-38-1-31-45.
ВВЕДЕНИЕ
В сфере прогнозирования потребностей в трудовых ресурсах на квалификационной основе [1], [2], [3-5], которая оценивается как «глобальная» [6] за рубежом накоплен значительный опыт. Наибольшую популярность получили прогнозные экономико-математические модели Австралии MONASH и ORANI (с учетом количества занятых по отраслям экономики, по 282 профессиям на основе национального классификатора занятости и 56 регионам страны), Великобритании - Gambrige Е3МЕ (с использованием новых востребованных на рынке труда компетенций), Германии - INFORGE (прогнозирование спроса на работников по профессиям, профессиональной структуре, уровню квалификации осуществляется с учетом анализа данных по отраслям экономики, демографического прогноза и динамики экономически активного населения) с применением теории системной динамики [1], сложных математических моделей и программного обеспечения.
В качестве исходных статистических сведений для прогнозирования используются данные [7-9] Евростата, МОТ, ОЭСР, Европейского центра по развитию профессионального образования и Европейского фонда профессионального образования, Всемирного экономического форума, Бюро статистики труда США, методологические рекомендации по моделированию сценариев на рынках труда [10], [11], аналитические и нормативно-правовые документы органов занятости развитых зарубежных стран, Европарламента, Европейского центра по развитию профессионального образования и т.д. [11-13].
В основе зарубежного прогнозного моделирования находятся, как правило, 5 базовых аспектов: методологический, критериальный по элементам сегментирования, инструментальный, включающий математическую и программную составляющие, статистический и вероятностный.
Что касается российской модели прогнозирования потребности в трудовых ресурсах в рамках профессионально-квалификационной основы, то она находится в стадии разработки, причем ученые и специалисты пока не пришли к единому мнению: следует ли при прогнозировании количественных показателей трудовых ресурсов учитывать квалификационные характеристики [14].
Обоснование единого подхода к формированию прогноза потребности в работниках предприятий, причем лишь приоритетных отраслей, запланировано Правительством РФ на 2 квартал
2021 г.1 Правительство РФ и Минтруд России2 в рамках реализации национального проекта «Производительность труда и поддержка занятости»3 предусматривают переход органов службы занятости к новой, прогнозно-ориентированной модели работы. При этом центры занятости населения должны выполнять пока не свойственную им роль ресурсного центра компетенций.
В этой связи разработка механизма прогнозно-ориентированного управления сегментами региональных рынков труда, который бы учитывал реалии российской сферы содействия занятости и адаптировал к ней необходимые элементы зарубежного опыта, весьма актуальна.
Но поскольку наша страна заметно отстает от стран - участниц Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) в вопросах финансирования активной политики занятости [15], в информационно-коммуникационном обеспечении на основе применения платформ и технологий «больших данных» (что сужает сервисные возможности основного информационного портала в этой сфере - Общероссийской базы вакансий «Работа в России», в том числе и в прогнозировании потребностей на работников необходимого квалификационного уровня с учетом динамики экономических отраслей и возможностей образовательной сферы) [16-23], в стимулировании центров занятости [24], а также в исходных статистических данных, доступном инструментарии их применения, методическом сопровождении, основой разрабатываемого механизма [25] явились следующие элементы:
а) субъектно-объектный;
б) управляющего воздействия и взаимодействия по сегментированию региональных рынков труда управляющего центра и субъектов;
в) прогнозируемые результаты;
г) допущения, с учетом которых возможно достижение обоснованных прогнозируемых результатов;
д) обратная связь центра управления и субъектов с объектами. В рамках исследования и в целях
1 Проект Постановления Правительства Российской Федерации «План действий на рынке труда на 2019-2023 годы» (подготовлен Минтрудом России 11.07.2018) // Сайт «Стратегия РФ». URL: https://strategy24.ru/ (дата обращения: 05.09.2019).
2 Там же.
3 Паспорт национального проекта (программы) «Производительность труда и поддержка занятости» (утвержден президиумом Совета при Президенте РФ по стратегическому развитию и национальным проектам, протокол №16 от 24 декабря 2018 года). URL: https://storage.strategy24.ru/files/ project/201904/a10261eb8c9cb2a25d74653efdd0a1f3.pdf (дата обращения: 05.09.2019).
Таблица 1 / Table 1
Признаки региональных различий для формировании элементов прогнозно-ориентированного управления сегментацией рынка труда в профессионально-квалификационном разрезе / Features of regional differences for develoing elements of forecast-oriented management of labor market segmentation in the
professional and qualification context
№ п/п Признак регионального различия / Feature of regional differences Показатель признака / Feature indicator Пояснение / Explanation
1 Уровень заявленных вакансий Количество заявленных вакансий Подсчитывается по количеству заявленных вакансий в расчете на одного работника центра занятости населения
2 Уровень напряженности на региональном рынке труда Коэффициент напряженности Определяется численностью незанятых граждан, состоящих на регистрационном учете в органах службы занятости, в расчете на одну вакансию*
S Уровень обращаемости в органы службы занятости за содействием в подборе необходимых работников Доля обращаемости работодателей за содействием в подборе необходимых работников в общем количестве организаций Измеряется в % общего количества организаций, зарегистрированных в ЕГРЮЛ
4 Установленные максимумы заявленных вакансий наиболее востребованных профессий, специальностей, видов занятий по основным группам Общероссийского классификатора занятий** Количество упоминаний о максимумах заявленных вакансий наиболее востребованных профессий, специальностей, видов занятий по основным группам Общероссийского классификатора занятий Субъект определяется из числа 10-14 субъектов РФ (в порядке убывания), имеющих максимумы заявленных вакансий наиболее востребованных профессий, специальностей, видов занятий по основным группам Общероссийского классификатора занятий
б Уровень соотношения расходов на активную и пассивную политику Отношение средств на активную и пассивную политику Рассчитывается как отношение объема средств бюджета субъектов Российской Федерации на мероприятия активной политики занятости к объему средств федерального бюджета на пассивную политику
Источник/Source: разработано авторами / developed by the authors.
* Мониторинг и оценка качества и доступности государственных услуг в области содействия занятости населения (по итогам деятельности органов службы занятости в первом полугодии 2017 года) URL: https://rosmintrud.ru/docs/mintrud/migration/115https:// www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/71703242 (дата обращения 06.09.2019).
** Приказ Росстандарта №2020-ст от 12 декабря 2014 г. «О принятии и введении в действие Общероссийского классификатора занятий (ОКЗ) ОК010-2014 (МсКЗ-08)». URL: https://legalacts.ru/doc / prikaz-rosstandarta-ot-12122014-n-2020-st-o/ (дата обращения 06.09.2019).
адаптации зарубежного опыта к особенностям российской практики занятости перечисленные элементы формируемого механизма и выделенные аспекты зарубежного прогнозного моделирования были объединены.
РЕГИОНАЛЬНЫЕ РЫНКИ ТРУДА:
СУЩЕСТВЕННЫЕ РЕГИОНАЛЬНЫЕ РАЗЛИЧИЯ
Для российского рынка труда характерны две важные особенности. Во-первых, он объединяет 86 слабо взаимосвязанных региональных трудовых рынков. Во-вторых, все эти рынки очень разнородные, с собственной спецификой регулирования спроса и предложения [26], [27].
Открытые исходные статистические сведения для реализации прогнозных процедур обеспечивает Минтруд России, который каждые полгода проводит мониторинг и оценку качества и доступ-
ности предоставляемых государственных услуг4 в целях статистического обеспечения управленческой деятельности органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации. В мониторинге представлены рейтинги субъектов Российской Федерации по различным признакам региональных особенностей.
Важное место среди них (табл. 1) занимает уровень заявленных работодателями через органы службы занятости вакансий, отражающий качество и результат их взаимодействия с центрами
4 Мониторинг и оценка качества и доступности государственных услуг в области содействия занятости населения (по итогам деятельности органов службы занятости в 2018 г.). URL: https://rosmintrud.ru/docs/mintrud/migration/1304 (дата обращения: 06.09.2019).
Приказ Министерства труда и социальной защиты Российской Федерации №751 от 26 октября 2017 г. «Об оценке качества и доступности государственных услуг в области содействия занятости населения». URL: https://www.garant.ru/products/ipo/ prime/doc/71703242 (дата обращения: 06.09.2019).
занятости населения, Общероссийской базой вакансий «Работа в России».
Авторами установлена устойчивая взаимосвязь между динамикой заявленных вакансий, напряженностью на региональных рынках труда и уровнем обращаемости работодателей в органы службы занятости за содействием в подборе кадров. Количество заявленных вакансий формирует число установленных максимумов заявленных вакансий наиболее востребованных профессий, специальностей, видов занятий по основным группам Общероссийского классификатора занятий. Уровень отношения объема средств бюджета субъектов Российской Федерации на мероприятия активной политики занятости к объему средств федерального бюджета на пассивную политику воздействует на степень напряженности региональных рынков труда и уровень безработицы по методологии МОТ.
Вместе с тем динамика заявленных вакансий определяется уровнем взаимодействия органов службы занятости и работодателей, которые имеют другие, помимо органов службы занятости населения, разнообразные возможности формирования кадрового потенциала своих организаций, в частности, через коммерческие кадровые агентства, что и подтвердили эксперты, анализируя работу по отбору и подбору перссонала научно-производственной фирмы «Материа Медика Холдинг» и др., которые в отличие от работников СЗ широко используют современные информационно-коммуникационные технологии.
Методическая инновация
Как правильно учитывать и применять результаты мониторинга Минтруда России (региональные перечни с их рейтингами по изучаемым признакам отличий) в прогнозно-ориентированной практике управления? Предлагается следующий методический прием, предусматривающий формирование четырех группировок регионов с соответствующими диапазонами изучаемого регионального признака и использование их номеров для исследования изучаемых признаков региональных отличий, а также универсальный формализованный инструментарий прогнозно-ориентированной взаимосвязи установленных признаков региональных различий (таблицы 2, 3).
По данным табл. 3 показатель изучаемой взаимосвязи пары признаков региональных различий (на примере количества заявленных вакансий -п.1 таблицы 1, и уровня обращаемости работодателей - п. 3 табл.1, в органы службы занятости за
содействием в подборе необходимых работников) имеет положительный знак, что означает прямую взаимосвязь: чем выше количество заявленных вакансий в регионе, тем больше доля обращаемости работодателей. Аналогичный характер взаимосвязи между регионами с установленными максимумами заявленных вакансий наиболее востребованных профессий, специальностей, видов занятий по основным группам Общероссийского классификатора занятий (п. 4 табл. 1) и количеством заявленных вакансий. В случае оценки взаимосвязи количества заявленных вакансий и уровня напряженности (п. 2 табл. 1) имеет место обратная взаимосвязь со знаком «—»: чем выше количество заявленных вакансий в регионе, тем меньше напряженность рынка труда. Указанный характер имеет также взаимосвязь уровня соотношения расходов на активную и пассивную политику (п. 5 табл. 1) с уровнем напряженности.
КРИТЕРИИ СЕГМЕНТАЦИИ РЫНКА И ПРОГНОЗНАЯ ВЕРОЯТНОСТНАЯ ОЦЕНКА
Каковы критерии сегментации региональных рынков труда на профессионально-квалификационной основе? Сегментация проводится с использованием двух критериев: востребованные профессии, специальности и виды занятий (перечень готовится органами службы занятости и публикуется Минтрудом России в результатах мониторинга) и основные группы Общероссийского классификатора занятий (п. 6 табл. 4).
Содержание прогнозной вероятностной оценки предлагаемых элементов управления сегментацией региональных рынков труда в профессионально-квалификационном разрезе, представлено авторами в табл. 4.
ЗАТРАТНЫЕ НОРМАТИВЫ АКТИВНОЙ ПОЛИТИКИ ЗАНЯТОСТИ КАК ЭЛЕМЕНТ ПРОГНОЗНЫХ ОРИЕНТИРОВ
В качестве прогнозных ориентиров, которые целесообразно использовать в разрабатываемом механизме, предлагаются две группы затратных нормативов:
1) предельно допустимые прогнозно-ориентированные затратные нормативы в регулировании активной политики содействия занятости на основе анализа прогрессивных зарубежных подходов -стран ОЭСР, в % ВВП (рис. 1);
2) предпочтительные прогнозно-ориентированные нормативы лучших российских практик в регулировании затрат на активную политику -на примере Ненецкого автономного округа, где в
Таблица 2 / Table 2
Данные взаимосвязи группировок субъектов Российской Федерации по уровню обращаемости работодателей в органы службы занятости за содействием в подборе необходимых работников с регионами группировок по количеству заявленных вакансий в расчете на одного работника центра занятости / Relationship between groups of the constituent entities of the Russian Federation by the number of employers turning to employment service bodies in hiring the necessary workers and the groups of regions by the number of declared vacancies per employee of the employment center
№п/п Номера группировок субъектов Российской Федерации по уровню обращаемости работодателей в органы службы занятости за содействием в подборе необходимых работников / Group numbers of the constituent entities of the Russian Federation by the number of employers turning to employment service bodies for assistance in hiring the necessary workers Номера группировок субъектов Российской Федерации по количеству заявленных вакансий в расчете на одного работника центра занятости / Group numbers of the constituent entities of the Russian Federation by the number of declared vacancies per one employee of the employment center
I II III IV
1 2 3 4 5
1 I A Б В Г
2 II Д Е Ж И
3 III К Л М Н
4 IV П Р С Т
Источник/Source: Мониторинг и оценка качества и доступности государственных услуг в области содействия занятости населения (по итогам деятельности органов службы занятости в 2018 г.). URL: https://rosmintrud.ru/docs/mintrud/migration/1304 (дата обращения 06.09.2019) / Monitoring and evaluation of the quality and accessibility of public services in the field of employment promotion (based on the results of the activities of the employment services in 2018). URL: https://rosmintrud.ru/docs/mintrud/migration/1304 (accessed on 06.09.2019).
Таблица 3 / Table 3
Универсальный формализованный инструментарий прогнозно-ориентированной взаимосвязи установленных признаков региональных различий / Universal formalized tools for forecast-oriented interconnection of the features of regional differences
№ п/п Разработанный инструментарий / Developed tools Описание инструментария / Tool description
1 ОВ 1до и кзв - + А+Б+в+г (1) ОВ 1до и кзв - оценка взаимосвязи субъектов I группировки с долей в % обращаемости работодателей за содействием в подборе необходимых работников в общем количестве организаций и соответствующих им субъектов четырех группировок с количеством заявленных вакансий; А+В - количество субъектов Российской Федерации I и II группировок регионов с максимальным и высоким количеством заявленных вакансий в расчете на одного работника центра занятости населения (2 и 3 графа по 1 строке таблицы 2); А+Б+В+Г - общее количество субъектов Российской Федерации I, II, III, IV региональных группировок по количеству заявленных вакансий в расчете на одного работника центра занятости населения (2, 3, 4 и 5 графа 1 строки таблицы 2)
2 С+Т ОВ Мдо и кзв + П+Р+С+Т (2) ОВ ^до и кзв - оценка взаимосвязи субъектов IV с долей в % обращаемости работодателей за содействием в подборе необходимых работников в общем количестве организаций и соответствующих им субъектов четырех группировок с количеством заявленных вакансий; С+Т - количество субъектов Российской Федерации III и IV группировок регионов с невысоким и наименьшим количеством заявленных вакансий в расчете на одного работника центра занятости населения (графы 4 и 5 по строке 4 таблицы 2); П+Р+С+Т - общее количество субъектов Российской Федерации I, II, III, IV региональных группировок по количеству заявленных вакансий в расчете на одного работника центра занятости населения (графы 2, 3, 4 и 5 строки 4 таблицы 2)
3 ОВ до и кзв - + ОВ 1до и кзв + ОВ IVftO и кзв 2 (3) ОВ до и кзв - количественная оценка взаимосвязи субъектов группировок с долей в % обращаемости работодателей за содействием в подборе необходимых работников в общем количестве организаций и субъектов группировок по количеству заявленных вакансий как средний показатель по проведенным расчетным процедурам в п.1 и п.2.
Источник/Source: разработано авторами / developed by the authors.
2018 г. показано наивысшее значение показателя соотношения расходов из бюджета региона на активную политику к объему средств федерального бюджета на пассивную политику (рис. 2).
Если использовать приведенный показатель
предельно допустимого затратного норматива (в % к ВВП) к суммарным расходам на активные меры - относительная величина, то сведения, представленные на рис. 1, примут вид, отраженный в табл. 5.
Таблица 4 / Table 4
Содержание прогнозной вероятностной оценки предлагаемых элементов управления сегментации региональных рынков труда в профессионально-квалификационном разрезе / Content of the forecast-based probabilistic assessment of the proposed management elements for the segmentation of regional labor markets
in the professional and qualification context
№ п/п Элемент прогнозно-ориентированной практики управления / Element of forecast-based management Содержание вероятностной оценки / Content of the probabilistic assessment Показатель с указанием характера взаимосвязи / Indicator showing the nature of the relationship Источник / Source
1 Взаимосвязь количества завяленных вакансий и уровня напряженности региональных рынков труда Частота совпадающих регионов в группировках субъектов РФ изучаемой пары признаков отличий -0,8 Результаты мониторинга Минтруда России
2 Взаимосвязь количества завяленных вакансий и уровня обращаемости работодателей в органы службы занятости за содействием в подборе необходимых работников Частота совпадающих регионов в группировках субъектов РФ изучаемой пары признаков отличий + 0,7 Результаты мониторинга Минтруда России
3 Взаимосвязь количества завяленных вакансий и максимальным их количеством по наиболее востребованным профессиям, специальностям, видам занятий основных групп Общероссийского классификатора занятий Частота совпадающих регионов в группировках субъектов РФ изучаемой пары признаков отличий + 0,8 Итоги авторского лонги-тюдного исследования динамики заявленных вакансий наиболее востребованных профессий, специальностей, видов занятий в Общероссийской базе вакансий «Работа в России» Результаты мониторинга Минтруда России
4 Взаимосвязь регионов с максимальным количеством заявленных вакансий по наиболее востребованным профессиям, специальностям, видам занятий основных групп Общероссийского классификатора занятий и уровнем напряженности региональных рынков труда Частота совпадающих регионов в группировках субъектов РФ изучаемой пары признаков отличий -0,77 Итоги авторского лонги-тюдного исследования динамики заявленных вакансий наиболее востребованных профессий, специальностей, видов занятий в Общероссийской базе вакансий «Работа в России» Результаты мониторинга Минтруда России
5 Взаимосвязь соотношения расходов на активную и пассивную политику и уровня напряженности рынка труда Частота совпадающих регионов в группировках субъектов РФ изучаемой пары признаков отличий -0,75 Результаты мониторинга Минтруда России
6 Весовой коэффициент основных групп Общероссийского классификатора: Частота заявленных вакансий от общего их числа Итоги авторского лонги-тюдного исследования динамики заявленных вакансий наиболее востребованных профессий, специальностей, видов занятий в Общероссийской базе вакансий «Работа в России»
специалисты высшего уровня квалификации 0,35
специалисты среднего уровня квалификации 0,112
работники сферы обслуживания и торговли, охраны граждан и собственности 0,13
квалифицированные рабочие промышленности, строительства, транспорта и рабочие родственных занятий 0,137
операторы производственных установок и машин, сборщики и водители 0,133
неквалифицированные рабочие 0,136
№ п/п Элемент прогнозно-ориентированной практики управления / Element of forecast-based management Содержание вероятностной оценки / Content of the probabilistic assessment Показатель с указанием характера взаимосвязи / Indicator showing the nature of the relationship Источник / Source
7 Весовой коэффициент признаков региональных различий: Вероятность приоритетности на экспертном основании Результаты Интернет-опроса экспертов ООО «Научно-производственная фирма «Материа Медика Холдинг» с участием авторов
уровень заявленных работодателями вакансий 0,34
уровень напряженности региональных рынков труда 0,07
уровень обращаемости работодателей в органы службы занятости в общем числе организаций 0,04
8 Интегральный рейтинг субъекта Российской Федерации, показавшего максимальное число заявленных вакансий по наиболее востребованным профессиям, специальностям, видам занятий по основным группам Общероссийского классификатора занятий Сумма частот упоминаний регионов, показавших максимальное число заявленных вакансий по наиболее востребованным профессиям, специальностям, видам занятий по основным группам Общероссийского классификатора занятий с учетом их вероятностного весового коэффициента Определяется по каждому региону Итоги авторского лонгитюдного исследования динамики заявленных вакансий наиболее востребованных профессий, специальностей, видов занятий в Общероссийской базе вакансий «Работа в России»
Источник/Source: разработано авторами / developed by the authors.
Указанные показатели предельно допустимых затратных нормативов целесообразно рассматривать в российской практике в качестве прогнозных ориентиров на дальнесрочную перспективу, а приведенные на рис. 2 предпочтительные прогнозно-ориентированные нормативы лучших российских практик в регулировании затрат на активную политику - как прогнозные ориентиры текущей и среднесрочной перспективы.
ПРОГНОЗИРУЕМЫЙ РЕЗУЛЬТАТ
Прогнозируемые результаты влияния положительной динамики рассмотренных признаков региональных различий на рынки труда субъектов Российской Федерации и ключевой макроэкономический показатель - ВВП исследовались Аналитическим центром при Правительстве Российской Федерации [24], авторами настоящей статьи и систематизированы в табл. 6.
ОБРАТНАЯ СВЯЗЬ ЦЕНТРА УПРАВЛЕНИЯ И СУБЪЕКТОВ С ОБЪЕКТАМИ В табл. 4 и 6 в качестве источников прогнозной вероятностной оценки и прогнозируемых результатов использованы итоги двух авторских эмпирических исследований: 1) лонгитюдного исследования динамики заявленных вакансий наиболее востребованных профессий, специальностей, видов занятий в Общероссийской базе вакансий «Работа в России» с двумя волнами проведения в декабре 2018 г. и в июне 2019 г.; 2) экспертной
оценки взаимодействия региональных органов службы занятости с работодателями высокотехнологической сферы на примере Научно-производственной фирмы «Материа Медика Холдинг» с 246 экспертами, принявшими участие в мае 2019 г. в Интернет-опросе.
МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРИМЕНЕНИЯ ЭЛЕМЕНТОВ ПРОГНОЗНО-ОРИЕНТИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНО-КВАЛИФИКАЦИОННОЙ СЕГМЕНТАЦИЕЙ РЕГИОНАЛЬНЫХ РЫНКОВ ТРУДА
Признаки представленных региональных различий, разработанная методическая инновация их применения, универсальный формализованный инструментарий прогнозно-ориентированной взаимосвязи установленных признаков специфики региональных рынков труда, прогнозная вероятностная оценка объединены в обоснованный авторами метод формирования группировок субъектов Российской Федерации с учетом региональных различий рынков труда и интегрального рейтинга регионов с заявленным максимумом вакансий наиболее востребованных профессий, специальностей, видов занятий по основным группам Общероссийского классификатора занятий ОК 010-2014.
Региональные различия по уровню соотношения расходов на активную и пассивную политику, затратные нормативы активной политики занятости - как элемент прогнозных ориентиров инициировали разработку авторской методики эффек-
тивного регулирования финансового обеспечения и его адресности в сфере содействия занятости населения субъектов РФ. Она включает две группы прогнозно-ориентированных затратных нормативов: предельно допустимых с учетом зарубежного опыта; предпочтительных, учитывая лучшие российские практики в регулировании затрат на активную политику и меры по совершенствованию ее финансирования.
Технические, технологические и мотивацион-ные составляющие зарубежного опыта трансформированы авторами в разработанные методические рекомендации: а) по совершенствованию информационно-коммуникационных технологий, обеспечивающих эффективное взаимодействие органов службы занятости с физическими лицами и работодателями по результатам сравнительного анализа зарубежного опыта и отечественной практики в условиях цифровизации российской экономики, а также по итогам экспертного опроса работников высокотехнологической сферы на примере научно-производственной фирмы «Ма-териа Медика Холдинг»; б) по усилению мотивации работников центров занятости, добившихся высоких результатов в привлечении вакансий и улучшении характеристик их динамики, с предложенными группами ключевых показателей критериев стимулирующих выплат.
М ЕХАНИЗМ ПРОГНОЗНО-ОРИЕНТИРОВАННОГО
УПРАВЛЕНИЯ СЕГМЕНТАЦИЕЙ РЕГИОНАЛЬНЫХ
РЫНКОВ ТРУДА С РАБОТНИКАМИ ТРЕБУЕМОЙ КВАЛИФИКАЦИИ И ПРОФЕССИЙ КАК АЛЬТЕРНАТИВА ЗАРУБЕЖНЫМ ПРОГНОЗНЫМ МОДЕЛЯМ
Разработанный нами механизм прогнозно-ориентированного управления представляет комплекс, состоящий из 8-ми компонентных функций (рис. 3) и предложенных выше методов, способов, методических рекомендаций, инструментария, элементов, в том числе тех, о которых необходимо рассказать подробнее.
Проведем интерпретацию не раскрытых еще в публикации некоторых элементов механизма. Речь идет о: 1) субъектно-объектном элементе; 2) управляющем воздействии и взаимодействии по сегментированию региональных рынков труда управляющего центра и субъектов, представляющего восемь функций с определенными компонентами управления; 3) допущениях, с учетом которых возможно достижение обоснованных прогнозируемых результатов при реализации разработанных функций.
Субъектно-объектный элемент
Рассматривается как управляющий и координирующий центр (высшие органы государственной власти Российской Федерации, включая Минтруд России и Роструд, МОТ, Российская трехсторонняя комиссия по регулированию социально-трудовых отношений, объединения профсоюзов, работодателей, общественных организаций, образовательных учреждений), субъекты (координационные комитеты содействия занятости населения в федеральных округах; высшие органы государственной власти субъектов Российской Федерации и региональные органы власти с полномочиями в сфере содействия занятости; центры занятости населения) и объект механизма - потребителей услуг органов службы занятости (экономически активное население и работодатели).
Допущения, с учетом которых возможно достижение обоснованных прогнозируемых результатов при реализации разработанных функций
Первое - прогнозная вероятностная оценка достижения прогнозируемых результатов по реализации предложенных в статье функций (рис. 3) находится в диапазоне 0,7-0,8 (табл. 4, п. 1-5), что говорит о высоком уровне зависимости.
Второе допущение - выявленный уровень взаимосвязи признаков региональных различий зависит также от порядка формирования группировок субъектов Российской Федерации, с чем связан разработанный метод предлагаемого механизма. Количество регионов в их составе по любому из признаков отличий не определено заранее числом, равным 21-22, а учитывает и градацию показателей изучаемого признака: целесообразно обеспечить несколько пунктов разницы между граничащими регионами соседних группировок. Приведенное обстоятельство также вносит свою долю субъективной неопределенности, хотя и незначительного порядка.
Третье допущение заключается в необходимости актуализации установленных весовых коэффициентов: а) обоснованных признаков региональных различий, оказывающих влияние на динамику заявленных вакансий, определенных экспертным методом. Они имеют некоторую погрешность, которая зависит от количества участвующих в опросе экспертов, их квалификации и опыта работы; б) представительства заявленных вакансий основных групп Общероссийского классификатора занятий по Российской Федерации (отмечена их динамика с учетом волн лон-
Стимулирование стартапов / поддержка создания фирм Создание рабочих мест Защита, поддержка и восстановление занятости Стимулирование занятости Содержание службы занятости Обучение M 0,017 ,055 5 ,094 ,154 16 0, 8
0
0,08
С
0,142
0
00 )2 0, 04 0, 36 0, 08 0 ,1 0, 12 0, 4 0,
Рис. 1 / Fig. 1. Предельно допустимые прогнозно-ориентированные затратные нормативы в регулировании активной политики содействия занятости с учетом анализа практики стран ОЭСР (в % к ВВП) [24] / Threshold forecast-oriented cost standards in the regulation of active employment promotion policies, considering the analysis of OECD countries practices (% to GDP) [24]
Источник/Source: составлено авторами по данным социального бюллетеня "Безработица в России и зарубежных странах в условиях кризиса", М., 2015 г. [24] / compiled by the authors according to social bulletin "Unemployment in Russia and foreign countries in crisis", Moscow, 2015. [24]
Организация проведения оплачиваемых общественных работ
Организация временного трудоустройства безработных граждан в возрасте от 18 до 20 лет
Организация временного трудоустройства несовершеннолетних граждан в возрасте от14 до 18 лет
Профессиональная подготовка, переподготовка и повышение квалификации безработных граждан
Содействие самозанятости безработных граждан
Содействие безработным гражданам в переезде и безработным гражданам и членам их семей
1
6,2 20,1 22,0
2
0
6,80
38,20
76,5
10 20 30 40 50 60 70 80 90
0
Рис. 2/ Fig. 2. Предпочтительные прогнозно-ориентированные нормативы лучших российских практик в регулировании затрат на активную политику на примере Ненецкого автономного округа (в тыс. руб./чел.) / Preferred forecast-oriented standards of the best Russian practices in the regulation of costs for an active policy on the example of the Nenets Autonomous Okrug (in thousand rubles / person).
Источник/Source: Результаты реализации государственной программы «Содействие занятости населения Ненецкого автономного округа за 2016-2020 годы», достигнутые за отчетный период. Пояснительная записка. URL: http://medsoc.adm-nao.ru/zanyatost/sodejstvie-zanyatosti-naseleniya/otchet-o-realizacii-gosudarstvennoj-programmy/2017 / Results of the implementation of the state program "Promoting employment in the Nenets Autonomous Okrug in 2016-2020 ", achieved during the reporting period. Explanatory note. URL: http://medsoc.adm-nao.ru/zanyatost/ sodejstvie-zanyatosti-naseleniya/otcheto-realizacii-gosudarstvennoj-programmy/2017.
Таблица 5 / Table 5
Приведенный показатель предельно допустимого затратного норматива стран ОЭСР (в % к ВВП) к суммарным расходам на активные меры / Indicator of the threshold cost standard of OECD countries
(% to GDP) to the total costs of active measures
№ п/п Наименование предельно допустимого затратного норматива / Threshold cost standard name Приведенный показатель предельно допустимого затратного норматива (в % к ВВП) к суммарным расходам на активные меры, относительная величина / Indicator of the threshold cost standard (% to GDP) to the total costs of active measures, relative value
1 Обучение 0,28
2 Содержание службы занятости 0,26
3 Стимулирование занятости 0,17
4 Защита, поддержка и восстановление занятости 0,16
5 Создание рабочих мест 0,10
6 Стимулирование стартапов/ поддержка создания фирм 0,03
7 Суммарные расходы на активные меры 1
Источник/Source: составлено авторами по данным социального бюллетеня "Безработица в России и зарубежных странах в условиях кризиса", М., 2015 г. [24] / compiled by the authors according to social Bulletin "Unemployment in Russia and foreign countries in crisis", Moscow, 2015. [24]
Таблица 6/ Table 6
Прогнозируемые результаты влияния положительной динамики рассмотренных признаков региональных различий на ВВП и региональные рынки труда / / Forecast results of the influence of positive dynamics of the considered features of regional differences on GDP and regional labor markets
№ п/п Положительная динамика признаков региональных различий / Positive dynamics of features of regional difference Прогнозируемый результат /Forecast result Источник / Source
1 Увеличение количества заявленных работодателями вакансий в органы службы занятости населения, Общероссийскую базу вакансий «Работа в России» Снижение напряженности региональных рынков труда Результаты мониторинга Минтруда России
2 Рост соотношения расходов на активную и пассивную политику Снижение уровня безработицы по методологии МОТ* и сопровождается ростом ВВП Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации [24], [15] результаты авторского исследования
3 Увеличение максимального количества заявленных вакансий по наиболее востребованным профессиям, специальностям, видам занятий основных групп Общероссийского классификатора занятий Снижение напряженности региональных рынков труда Итоги авторского лонгитюдного исследования динамики заявленных вакансий наиболее востребованных профессий, специальностей, видов занятий в Общероссийской базе вакансий «Работа в России» Результаты мониторинга Минтруда России
Источник/Source: разработано авторами / developed by the authors.
* Отношение численности безработных в возрасте 15-72 лет к количеству экономически активного населения, включая занятых и безработных указанного возраста, выраженное в процентах. Источник: Приказ Федеральной службы государственной статистики №70 от 21 февраля 2013 г. «Об утверждении методик расчета показателей оценки эффективности деятельности руководителей федеральных органов исполнительной власти и высших должностных лиц (руководителей высших исполнительных органов государственной власти) субъектов Российской Федерации по созданию благоприятных условий ведения предпринимательской деятельности». URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/70226484/
гитюдного исследования), на основании которых определяется интегральный рейтинг региона, показавшего максимальное число заявленных вакансий по наиболее востребованным профессиям, специальностям, видам занятий в рамках основных групп Общероссийского классификатора занятий.
Четвертое допущение учитывает влияние трех ключевых внешних факторов на достижение прогнозируемых результатов: 1) масштабов и сроков внедрения цифровых и платформенных решений на основе новых информационно-коммуникационных технологий в сфере содействия занятости; 2) временного фактора и результатов реализации национального проекта «Производительность труда и поддержка занятости» (завершается в 2024 г.) с масштабированием деятельности модельных центров занятости населения (прошедших апробацию в рамках пилотных проектов по установленным регионам) по всем субъектам Российской Федерации; 3) разработки запланированного Правительством Российской Федерации единого подхода к формированию прогноза потребности в работниках предприятий.
Заключение
Результатом исследования стали оценка зарубежных прогнозных моделей и разработанного механизма прогнозно-ориентированного управления сегментацией региональных рынков труда на профессионально-квалификационной основе, а также сравнительный анализ подходов к прогнозированию, методов и инструментария.
1. Методологический критерий. В разработанном механизме не применяются теории и подходы, реализующие анализ динамики: экономической, демографии, экономически активного населения; моделирования ситуаций на рынках труда, учитываемые в зарубежных прогнозных моделях, что является их преимуществом, которое оправдывает сложность зарубежного методологического обеспечения. Преимуществом методических аспектов предлагаемого механизма является их простота, охватывающая, тем не менее, завершенный комплекс, включающий: статистическую, финансирования активной политики, информационно-коммуникативную и мотивационную составляющие, основанные на их современном состоянии.
2. Инструментальный критерий. Определяется безусловными преимуществами зарубежных
Таблица 7/ Table 7
Сведения о сравнении зарубежных прогнозных моделей и разработанного механизма прогнозно-ориентированного управления сегментацией региональных рынков труда на профессионально-квалификационной основе / Data on comparing foreign forecast models and the developed mechanism of forecast-oriented management of regional labor market segmentation on a professional and qualification basis
№ п/п Критерий сравнения / Comparison criterion Зарубежные прогнозные модели / Foreign forecast models Предлагаемый механизм прогнозно-ориентированной сегментации региональных рынков труда Российской Федерации / Proposed mechanism for forecast-oriented segmentation of regional labor markets of the Russian Federation
1 Методологический 1. Теория системной динамики, количественный подход. 2.Анализ экономической динамики по отраслям экономики. 3.Прогнозирование -демографическое и динамики экономически активного населения. 4.Методологические рекомендации по моделированию сценариев на рынках труда 1. Метод формирования группировок субъектов Российской Федерации с учетом региональных различий рынков труда и интегрального рейтинга регионов с заявленным максимумом вакансий наиболее востребованных профессий, специальностей, видов занятий по основным группам Общероссийского классификатора занятий ОК 010-2014. 2.Способ эффективного регулирования финансового обеспечения и его адресности в сфере содействия занятости населения субъектов Российской Федерации. 3.Методические рекомендации совершенствования информационно-коммуникационных технологий, обеспечивающих эффективное взаимодействие органов службы занятости с физическими лицами и работодателями. 4. Методические рекомендации по усилению мотивации работников центров занятости, добившихся высоких результатов в привлечении вакансий и улучшении характеристик их динамики
2 Инструментальный Прогнозные экономико-математические модели с программным обеспечением Формализованные инструментарии расчета: 1. Показателей прогнозно-ориентированной взаимосвязи установленных признаков региональных различий. 2. Весовых коэффициентов представительства вакансий основных групп Общероссийского классификатора занятий и признаков региональных различий. 3. Интегрального рейтинга регионов, показавших максимальное число заявленных вакансий по наиболее востребованным профессиям, специальностям, видам занятий в рамках основных групп Общероссийского классификатора занятий. 4. Предельно допустимых затратных нормативов в регулировании активной политики содействия занятости на основании прогрессивных зарубежных подходов стран ОЭСР и предпочтительных затратных нормативов с учетом передовой российской практики
3 Критериальный по элементам сегментирования 1. Отрасли экономики. 2. Профессии на основе национального классификатора занятости или профессиональная структура. 3. Уровень квалификации или новые компетенции. 4. Региональная принадлежность 1.Перечень наиболее востребованных профессий, специальностей и видов занятий из материалов мониторинга Минтруда России. 2.Основные группы Общероссийского классификатора занятий
4 Статистический Данные: Евростата, МОТ, ОЭСР, Всемирного экономического форума, Европейского центра по развитию профессионального образования 1. Результаты мониторинга Минтруда России. 2. Данные Общероссийской базы вакансий «Работа в России»
5 Вероятностный Применяется Используются вероятностные оценки на основе: 1.Частоты совпадающих регионов в их группировках сравниваемых признаков отличий. 2. Частоты заявленных вакансий от общего их числа. 3. Частоты упоминаний регионов, показавших максимальное число заявленных вакансий по наиболее востребованным профессиям, специальностям, видам занятий по основным группам Общероссийского классификатора занятий с учетом их вероятностного весового коэффициента
Источник/Source: разработано авторами / developed by the authors.
Законодательно-правовая Информацион коммуникацио! но-нная Сегментирования рынков труда и их сфер занятости Оптимизация управления на межрегиональном и региональном уровнях
Методически-консультационного сопровождения работников органов службы занятости населения Прогнозно-ориентированного содействия занятости населения Финансирования адресного развития занятости
Обновления порядка финансирования содержания и стимулирования органов службы занятости населения
Рис. 3 / Fig. 3. Функции управляющего воздействия и взаимодействия по сегментированию региональных рынков труда на профессионально-квалификационной основе / Functions of management and interaction on segmentation of regional labor markets on a professional and qualification basis
Источник/Source: разработано авторами / developed by the authors.
прогнозных моделей в технологическом превосходстве. Тем не менее инструментарий разработанного механизма позволяет формировать с необходимой периодичностью интегральный рейтинг субъектов Российской Федерации на профессионально-квалификационной основе (а это основное статистическое содержание мониторинга Минтруда России для управленческой практики федерального и регионального уровней) и учитывать опережающее соотношение затрат на активную и пассивную политику в региональном разрезе во взаимосвязи со снижением напряженности рынков труда и уровня безработицы по методологии МОТ.
3. Критериальный по элементам сегментирования. Предложенный механизм обеспечивает профессионально-квалификационную характеристику сегментирования региональных рынков труда Российской Федерации, что на сегодня является серьезной проблемой российской практики управления в сфере содействия занятости. Тем не менее, сервисные возможности зарубежных моделей прогнозирования с использованием, в дополнение к применяемым в механизме, отраслевого разреза, а также оперативность предоставления пользователям информации в режиме он-лайн, еще раз подчеркивают важность внедрения в России цифровых решений и технологий «больших данных» в рассматриваемой проблематике.
4. Статистический критерий разработанного механизма основывается на двух основных базах российских статистических данных в содействии занятости: результатов систематически обновляемого мониторинга Минтруда России и Общероссийской базы вакансий, работающей в режиме он-лайн, и является вполне исчерпывающим для предлагаемого содержания методологического критерия. (п.1). Однако опыт зарубежного комплексного применения статистических источ-
ников из различных направлений, включая образовательный ресурс, заслуживают внимания и внедрения.
5. Вероятностный критерий. Учет в зарубежных прогнозных моделях превосходящей в предложенном механизме многофакторность влияющих условий и применение несравненно большей емкости статистического сопровождения повышает достоверность вероятностной оценки прогнозируемого результата. При этом вероятностная прогнозно-ориентированная оценка на основании разработанного механизма адекватно отражает содержание российской практики с точки зрения статистического критерия (п. 4) и критерального по элементам сегментирования (п. 3).
ВЫВОДЫ
С учетом проведенного сравнительного анализа (табл. 7) и допущений, заключающихся во внедрении новых информационно-коммуникационных технологий на цифровых и платформенных решениях, итогов реализации национального проекта «Производительность труда и поддержка занятости», а также единого подхода к формированию прогноза потребности в российских трудовых ресурсах, представляется, что предложенный механизм может быть применен в рамках управления сегментацией региональных рынков труда на профессионально-квалификационной основе.
Разработан организационно-методический механизм прогнозно-ориентированного взаимодействия при сегментации рынков труда органами исполнительной власти субъектов Российской Федерации и центров занятости населения.
Предложены методические, инструментальные и финансовые составляющие снижения напряженности и безработицы по методологии МОТ на рынках труда с учетом профессионально-квалификационной основы.
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. Смирнов В. М., Рязанцева М. В. Прогнозирование потребностей экономики в трудовых ресурсах в профессионально-квалификационном разрезе: обзор зарубежного опыта // Современные научные исследования и инновации. 2017;(3). URL: http://web.snauka.ru/issues/2017/03/79358 (дата обращения: 05.09.2019)
2. Дульзон С. В. Зарубежный опыт прогнозирования формирования и использования трудовых ресурсов // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. 2012;4(36):153-156.
3. Mercer, D. Scenarios made easy Text. / D. Mercer // Long Range Planning. 1995. Vol. 28, № 6. P. 123-124.
4. Bourgeois, L. J. Strategic management from concept to implementation Text. / L. J. Bourgeois. Fort Worth [u.a.]: The Dryden Press, 1996. - 984 p.; graph. Darst. (The Dryden Press Series in Management).
5. BLS Handbook of Methods, Division of BLS Publishing, NE Washington, DC - April. 1997.
6. Рязанцева М. В., Смирнов В. М. Зарубежный опыт социального партнерства на рынке труда и в профессиональном образовании // Региональные проблемы преобразования экономики. 2016;9(71):125-134.
7. Government And Social Partner Cooperation In VET. From Dialogue To Partnership. // [Электронный ресурс] URL:http:// www.etf.europa.eu/web.nsf/pages/EV_2016_Government_and_social_partner_cooperation_in_VET._From_dialogue_to_ partnership?opendocument (дата обращения: 05.09. 2019)
8. Global Labor Market Update //Электронный ресурс: http://www.kellyservices.ca/?hid=AD (дата обращения: 05.09.2019)
9. Better Skills, Better Jobs, Better Lives. A Strategic Approach to Skills Policies OECD 2012. С. 14. //Электронный ресурс: http:// innclub.info/wp-content/uploads/2012/05/1_Skills_strategy.pdf (дата обращения: 05.09.2019)
10. The Future of Jobs Employment, Skills and Workforce Strategy for the Fourth Industrial Revolution. World Economic Forum. 2016. [Электронный ресурс] // Режим доступа: https://www.weforum.org/reports/the-future-of-jobs/ (дата обращения: 05.09.2019).
11. Matching Skills and Labour Market Needs. Building Social Partnerships for Better Skills and Better Jobs. Global Agenda Council on Employment. 2014. // [Электронный ресурс] URL: https://www.weforum.org/search?utf8=&query=Matching+Skills+and+ La bour+Market+Needs.++Building+Social++Partneships+for+Better++Skills+and+Better+Jobs&cx=005374784487575532108%3Azw r8u4lxoba&cof=F0RID%3A11&op.x=0&op.y=0&op=Search (дата обращения: 05.09.2019)
12. Skills, qualifications and jobs in the EU: the making of a perfect match? Evidence from Cedefop's European skills and jobs survey. Luxembourg: Publications Office. Cedefop reference series; No 103. 2015 // [Электронный ресурс] URL: http://dx.doi. org/10.2801/606129 (дата обращения: 05.09.2019)
13. The Bruges Communiqué on enhanced European Cooperation in Vocational Education and Training for the period 2011-2020. // [Электронный ресурс] URL: http://www.cedefop. europa.eu/en/ publications-and-resources/key-documents (дата обращения: 05.09.2019)
14. Ахметова Ф. Н., Ноговицына А. В., Симонин П. В. Анализ и прогнозирование количественных показателей формирования трудовых ресурсов в Ивановской области // Интернет-журнал «Науковедение». 2015. т.7. №3. URL: http://naukovedenie.ru/ PDF/157EVN315.pdf (дата обращения: 05.09.2019)
15. Пашин Н.П., Калмыков С.Б. Активная и пассивная политика занятости в России и зарубежных странах: соотношение затрат // Наукоемкие технологии. 2018;19(1):48-56.
16. Пашин Н. П., Малолетко А. Н., Виноградова М. В., Калмыков С. Б. Взаимодействие службы занятости населения с работодателями: анализ применения информационных систем // Социально-трудовые исследования. 2019;1(34):57-70.
17. Бобков В. Н., Новикова И. В., Шичкин И. А., Бобков Н. В. Современные информационные технологии регулирования занятости от неустойчивых к устойчивым формам // Уровень жизни населения регионов России. 2016;(4):47-59.
18. A Labor Market That Works Executive summary. McKinsey Global Institute (MGI). June 20, 2015.
19. Stanton Christopher and Thomas Catherine. Landing the first job: the value of intermediaries in online hiring. CEP Discussion Papers, CEPDP1316. Centre for Economic Performance, London School of Economics and Political Science, London, UK. 2014.
20. Kuhn P., SkuterudM. Internet Job Search and Unemployment Durations. The American Economic Review, 94 (1). 2004. p. 218.
21. Kuhn P., Mansour H. Is Internet Job Search Still Ineffective? The Economic Journal, 124 (581). 2014. pp. 1213-1233.
22. Einav L., Levin J. Economics in the age of big data. Science, 346 (6210). 2014.
23. Локтюхина Н. В., Новикова И. В. Регулирование рынка труда и занятости населения в условиях развития информационно-коммуникационных технологий // Уровень жизни населения регионов России. 2017;(1):40-49.
24. Безработица в России и зарубежных странах в условиях кризиса // Социальный бюллетень. М.: Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации. 2015;(1): 25 с.
25. Бычкова А.Н. Экономический механизм: определение, классификация и применение // Вестник Омского университета. 2010;(4):37-43.
26. Российский рынок труда: тенденции, институты, структурные изменения. Доклад Центра трудовых исследований и Лаборатории исследований рынка труда для Центра стратегических разработок / Под ред. В. Е. Гимпельсона, Р. И. Капелюшни-кова, С. Ю. Рощина. М.: НИУ ВШЭ. 2017. 148 с.
27. Зиядуллаев Н. С., Лясников Н. В., Воронов А. С. Совершенствование механизмов государственного регулирования рынка труда в условиях модернизации экономики // Государственное управление. Электронный вестник. 2018; (70):33-48.
REFERENCES
1. Smirnov V. M., Ryazantseva M. V. Forecasting the economic needs in labor resources in professional and qualification context: the review of foreign experience // Sovremennye nauchnye issledovaniya i innovatsii. 2017; No.3. URL: http://web.snauka.ru/is-sues/2017/03/79358 (accessed on 05.09.2019)
2. Dul'zon, V. S. Foreign experience in forecasting the formation and use of labor resources // Izvestiya Orenburgskogo gosudarstven-nogo agrarnogo universiteta. 2012; No.4(36), 153-156.
3. Mercer D. Scenarios made easy / D. Mercer // Long Range Planning. 1995; Vol. 28, No. 6 (123-124).
4. Bourgeois, L. J. Strategic management from concept to implementation / L. J. Bourgeois. Fort Worth [u.a.]: The Dryden Press. The Dryden Press Series in Management. 1996; (984).
5. BLS Handbook of Methods, Division of BLS Publishing, NE Washington, DC - April. 1997.
6. Ryazantseva M. V., Smirnov V. M. Foreign experience of social partnership in the labor market and in professional education // Regional'nye problemy preobrazovaniya ekonomiki. 2016; No.9 (71),125-134.
7. Government And Social Partner Cooperation In VET. From Dialogue To Partnership. // URL: http:// www.etf.europa.eu/web.nsf/ pages/EV_2016_Government_and_social_partner_cooperation_in_vet._From_dialogue_to_ partnership?opendocument (accessed on 05.09. 2019)
8. Global Labor Market Update // URL: http://www.kellyservices.ca/?hid=AD (accessed on 05.09. 2019)
9. Better Skills, Better Jobs, Better Lives. A Strategic Approach to Skills Policies, OECD 2012; (14). // URL: http://innclub. info/wp-content/uploads/2012/05/1_Skills_strategy.pdf (accessed on 05.09. 2019)
10. The Future of Jobs Employment, Skills and Workforce Strategy for the Fourth Industrial Revolution. World Economic Forum. 2016 // URL: https://www.weforum.org/reports/the-future-of-jobs/ (accessed on 05.09. 2019)
11. Matching Skills and Labor Market Needs. Building Social Partnerships for Better Skills and Better Jobs. Global Agenda Council on Employment. 2014 // URL: https://www.weforum.org/search?utf8=&query=Matching+Skills+and+ Lab our+Mark et+Needs.++Building+Social++Partneships+for+Better++Skills+and+Better+Jobs&cx=005374784487575532108%3Azw r8u4lxoba&cof=F0RID%3A11&op.x=0&op.y=0&op=Search (accessed on 05.09. 2019)
12. Skills, qualifications and jobs in the EU: the making of a perfect match? Evidence from Cedefop's European skills and jobs survey. Luxembourg: Publications Office. Cedefop reference series, 2015; No. 103// URL: http://dx.doi. org/10.2801/606129 (accessed on 05.09. 2019)
13. The Bruges Communiqué on enhanced European Cooperation in Vocational Education and Training for the period 2011- 2020. // URL: http://www.cedefop. europa.eu/en/ publications-and-resources/key-documents (accessed on 05.09. 2019)
14. Akhmetova F. N., Nogovitsyna A.V., Simonin P. V. Analysis and forecasting of quantitative indicators of the formation of labor resources in the Ivanovo region // Internet-journal "Naukovedenie". 2015; Vol.7, No.3. URL: http://naukovedenie.ru/PDF/157EVN315. pdf (accessed on 05.09. 2019)
15. Pashin N. P., Kalmykov S. B. Active and passive employment policies in Russia and foreign countries: cost ratio // Naukoemkie tekhnologii. 2018; Vol.19. No. 1 (48-56).
16. Pashin N. P., Maloletko A. N., Vinogradova M. V., Kalmykov S. B. Interaction of the employment service with employers: analysis of the use of information systems / / Social and labor research. 2019; No.1(34), 57-70.
17. Bobkov V. N., Novikova I. V., Shichkin I. A., Bobkov N. V. Modern information technologies for regulating employment from unstable to sustainable forms / / Uroven' zhizni naseleniya regionov Rossii. 2016; No. 4 (47-59).
18. A Labor Market That Works Executive summary. McKinsey Global Institute (MGI). June 20, 2015.
19. Stanton, Christopher and Thomas Catherine. Landing the first job: the value of intermediaries in online hiring. CEP Discussion Papers, CEPDP1316. Centre for Economic Performance, London School of Economics and Political Science, London, UK. 2014.
20. Kuhn P., Skuterud M. Internet Job Search and Unemployment Durations. The American Economic Review, 94 (1). 2004; (218).
21. Kuhn P., Mansour. H. Is Internet Job Search Still Ineffective? The Economic Journal, 124 (581). 2014; (1213-1233).
22. Einav L., Levin J. Economics in the age of big data. Science, 2014; 346 (6210).
23. Loktyukhina N. V., Novikova I. V. Regulation of the labor market and employment in the conditions of development of information and communication technologies / / Uroven' zhizni naseleniya regionov Rossii. 2017; No. 1 (40-49).
24. Unemployment in Russia and foreign countries in crisis / / Social Bulletin. - Moscow: Analytical center under the Government of the Russian Federation. 2015; No. 1 (25).
25. Bychkova A. N. Economic mechanism: definition, classification and application // Vestnik Omskogo universiteta, 2010; No. 4 ( 37-43).
26. Russian labor market: trends, institutions, structural changes. Report of the Center for Labor Research and Laboratory for Labor Market Studies for the Center for Strategic Research / Ed. V. E. Gimpelson, R. I. Kapelyushnikov, S. Yu. Roshchina. M.: HSE. 2017; (48).
27. Ziyadullaev N. S., Lyasnikov N. V., Voronov A. S. Improving state regulation mechanisms of the labor market in the context of the economy modernization // Gosudarstvennoe upravlenie. Elektronnyi vestnik. 2018; No. 70 (33-48).
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ
Альберт Максимович Елин - доктор экономических наук, кандидат социологических наук, доцент, ученый секретарь ФГБУ «Всероссийский научно-исследовательский институт труда» Минтруда России, Москва, Россия. [email protected]
Валерий Валерьевич Харькин - Некоммерческая организация «Фонд поддержки лауреатов медали «За вклад
в развитие нанонауки и нанотехнологий», Москва, Россия.
ABOUT THE AUTHORS
Albert M. Elin - Dr. Sci. (Econ.), Cand. Sci. (Sociol.), Assoc. Prof., Scientific Secretary, FSBI All-Russian Scientific Research
Institute of Labor of the Ministry of Labor of Russia, Moscow, Russia.
Valerii V. Khar'kin - Non-profit organization "Laureate Support Fund for the Medal "For Contribution to the Development of
Nanoscience and Nanotechnology", Moscow, Russia.
Заявленный вклад авторов:
Елин А. М. - постановка проблемы, разработка концепции статьи, критический анализ литературы, логическое структурирование материала, формулирование выводов.
Харькин В. В. - сбор статистических данных, табличное и графическое представление результатов, формирование выводов исследования.
Authors' declared contribution:
Elin A. M. - statement of the problem, development of the concept of the article, critical literature analysis, logical structuring of the material, the formulation of conclusions.
Kharkin V. V. - collection of statistical data, tabular and graphical representation of results, formation of research conclusions.
Статья поступила 23.09.2019; принята к публикации 27.01.2020. Автор прочитал и одобрил окончательный вариант рукописи. The article was received on 23.09.2019; accepted for publication on 27.01.2020. The author read and approved the final version of the manuscript.
