CC BY
36
□ □
УДК: 316.444
Г.У. Мынбаева, А.Ю. Ним
СТОХАСТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СОЦИАЛЬНО-ТРУДОВОЙ МОБИЛЬНОСТИ РАБОТНИКОВ ПРОМЫШЛЕННОСТИ
(НА ПРИМЕРЕ ПОЛИГРАФИЧЕСКОЙ ОТРАСЛИ РС (Я)
В статье рассматривается модель прогнозирования социально-трудовой мобильности работников промышленных предприятий, по данным мониторинга за 2004-2005 гг. В качестве выборки были отобраны работники полиграфической отрасли РС (Я). Перемещения работников по категориям персонала и квалификационным группам рассматриваются как однородный Марковский случайный процесс с дискретным временем. Вычислены точечные и интервальные прогнозные оценки категориального и квалификационного видов социальной мобильности с учетом найма и увольнения.
Одним из важнейших направлений социального прогнозирования как специального научного исследования является обеспечение количественной оценки прогнозов, что существенно повышает предсказательную точность изучаемого явления. Существуют два основных подхода к построению социальных прогнозов: количественный и качественный. Наиболее точным из них является количественный, т.е. тот, который позволяет оценить перспективы изучаемого явления с помощью математической модели.
Как отмечает И.В. Бестужев-Лада, наиболее эффективная прогностическая модель - это система уравнений. Но так как построение системы уравнений затруднительно ввиду неполноты информации, невозможности формализации данных, специфики изучаемого явления и др. причин, то имеют значения все возможные виды моделей, построенных как количественными, таккачественными методами [1]. Вместе с тем наличие двух и более методов прогнозирования позволяет говорить о так называемой системе прогнозирования, назначение которой - верификация прогнозов путем интеграции, дополнения и сравнения результатов прогнозных оценок, полученных разными методами [2, 3].
Один из видных представителей социальной прогностики, ведущих теоретиков постиндустриального общества Д. Белл подчеркивает, что прогнозирование общественных явлений возможно тогда, когда можно предположить высокую степень рациональности в действиях, влияющих на события людей. Однако действия человека не всегда можно объяснить с точки зрения здравого смыс -ла и рационального поведения. Некоторые действия людей продиктованы определенными привилегиями и предрассудками, а степень рациональности и последовательности низка [4]. Отсюда мы можем сказать, что социальные процессы в большей степени имеют вероятностный характер, и наиболее приемлемыми для их количественной оценки являются методы теории вероятностей и математической статистики.
Методы моделирования и прогнозирования процесса социальной мобильности с помощью математической статистики, а также с использованием цепей Маркова, актив-
но внедрялись и использовались в работах западных исследователей, начиная со второй половины XX столетия. Идея применения цепей Маркова в исследованиях социальной мобильности получила свое развитие в работах Р. Будона, И. Блюмена, Л. Гудмена, Ш. Сгьюмена, П.С. Эмми, Д. Бартоломью и других западных ученых [5, 6, 7, 8]. В них обсуждаются различные прикладные аспекты цепей, направленные на повышение точности и адекватности модели.
В работах отечественных исследователей этот метод не нашел широкого применения, однако отдельными учеными делались попытки его использования. В коллективной монографии новосибирских ученых «Внутризаводское движение и текучесть рабочих кадров», изданной в 1981 г., использование марковских цепей позволило смоделировать тенденции профессиональной внутризаводской мобильности рабочих промышленных предприятий [9].
Для разработки прогноза социально-трудовой мобильности мы воспользовались методикой, разработанной Д. Бартоломью. В своем труде «Стохастические модели социальных процессов» он обобщил положения математиков, социологов, экономистов, занимающихся изучением данной проблематики, развил и существенно обогатил предметную область практического применения цепей Маркова [8]. Обращение к методике этого автора продиктовано тем, что при прогнозировании социально-трудовой мобильности учитывается обмен работниками с внешней средой, т.е. процесс найма и увольнения. В работах западных исследователей, в частности, Р. Будона, И. Блюмена и Г. Уайта исследования социальной мобильности охватывали масштабы всего общества, а деление людей на социальные слои представляло собой закрытую систему, где воздействие извне было исключено [5].
Определим исходные условия и сформулируем задачу прогнозирования. По итогам прогнозного социологического исследования, проведенного в 2004-2005 гг., были получены данные из личных карточек учета кадров о социально-трудовых перемещениях работников предприятий полиграфической отрасли РС (Я). Первый этап исследования охватил 403 работника, а второй - 417. Таким
образом, в первом случае выборочная совокупность составила 65,6% от генеральной совокупности, а во втором
- 67,9%. В качестве выборочного метода мы использовали комбинированную выборку: сначала было отобрано 11 наиболее крупных предприятий отрасли в городах и улусных центрах республики, затем в каждом из них были обследованы все работники, являющиеся штатными сотрудниками. Так, были обследованы работники типографий г. Якутска (ГУП «Сахаполиграфиздат»), г. Нерюнг-ри, г. Алдана, г. Мирного, г. Нюрбы, г. Вилюйска, г. По-кровска, с. Борогонцы, с. Амга, с. Сунтар, с. Намцы.
При изучении социально-трудовой мобильности работников отрасли были выделены три основные ее вида: категориальная, профессиональная и квалификационная. Обладая определенной автономностью, тем не менее все они тесно переплетены и связаны между собой. Определенный вид мобильности может быть осуществлен как в чистом «виде», самостоятельно, так и во взаимосвязи с другими видами мобильности. Исследовательский интерес для прогнозной разработки представляют категориальный и квалификационный виды мобильности, так как они предполагают перемещения по упорядоченным в вертикальном иерархическом порядке группам работников. Движение по ним осуществляется вверх, когда работник приобретает более высокий должностной статус, дополнительную квалификацию, повышает уровень дохода и т.д., и вниз, когда изменение должности, квалификации, дохода имеют обратную направленность.
Когда речь идет о профессиональной мобильности, предполагается, что перемещения осуществляются по горизонтали. Такое возможно, когда группы работников равны по статусу и имеют равные ранги. Движение по профессиональным группам возникает преимущественно в связи с возникновением потребности производства в рабочей силе на отдельных производственных участках или цехах. Поэтому изменение профессиональной структуры, скорее, обусловлено производственно-технологическими особенностями полиграфической отрасли, нежели особенностями кадровой политики. В случае же с категориальным и квалификационным видами мобильности наиболее существенное влияние оказывает система продвижения персонала. Прогноз позволяет определить, насколько перегруженной может оказаться система (структура кадров) в будущем при существующей политике продвижения работников по категориям персонала и квалификационным разрядам с учетом найма и увольнений.
Категориальная мобильность в работах отечественных исследователей рассматривается как разновидность социальной мобильности [9, 10]. Перемещения из одной категории в другую реализуются в рамках деления работников предприятия на учетные категории персонала, в общем отражающие социально-экономические различия в положении этих работников, в частности, различия в характере труда [9]. Поэтому категории персонала могут выступать также в качестве социально-экономических
страт. Было выделено 6 категорий персонала: 1) неквалифицированные и малоквалифицированные рабочие (рабочие, не имеющие разрядов, рабочие 1, 2, 3 разрядов); 2) высококвалифицированные рабочие (рабочие 4, 5, 6 разрядов); 3) служащие (кассиры, делопроизводители, секретари, верстальщики); 4) специалисты (редакция, ИТР, специалисты АУП); 5) линейно-функциональные руководители (руководители подразделений, отделов, служб и их заместители); 6) руководители высшего звена управления (директор и его заместители).
Квалификационная мобильность охватывает движение рабочих по квалификационным разрядам, варьирующимся от 1 до 6. В нашем случае рабочие двигаются от группы работников, не имеющих квалификации, до 6 разряда, при этом группа рабочих 1-го разряда отсутствует совсем.
Постановка задачи сводится к тому, чтобы определить методом марковских цепей тенденции изменения категориальной и квалификационной структур работников в результате внутризаводской и внезаводской мобильности по данным мониторинга за 2004-2005 гг. Метод также позволяет оптимизировать наём и систему внутризаводского продвижения работников с целью сохранения заданной (оптимальной или сохраняющейся) структуры кадров.
Представим перемещения по категориям персонала или квалификационным разрядам как однородный марковский процесс с дискретным временем. Это означает, что изменения состояний реальной системы осуществляются только в заранее определенные моменты времени в случайном порядке. В данном случае под системой будем подразумевать распределение численности работников по категориям персонала или квалификационным группам. Причем эта система является эргодической, т.к. переходы между группами могут совершаться по направлению как «вход», так и «выход». Схематично это можно представить следующим образом (рис. 1):
Группа 1 ► < Группа 2
Рис. 1. Представление эргодической системы
Прогнозирование осуществляется по формуле [11]: п(Т+1)=п(Т)*2, (1)
где Т - исходный момент времени; п(Т) - вектор-строка распределения численности работников по группам, элементы которой равны п (Т); п (Т) (/=1,2,...,&) - численность людей в классе / в момент времени Т; / - номер выпускающей группы, ] - принимающей. п(Т+1) - прогнозируемое распределение численности групп через следующий год. 2 - стохастическая матрица, у которой сумма элементов по строкам равна 1. Она вычисляется следующим образом 2= Р+м*г, (2)
Р - матрица вероятностей переходов, элементы которой р , - условная вероятность перехода из группы / в группу, в течение одного года.
Условная вероятность равна:
р „ =п,(Т)/п1(Т), (3)
п,(Т) - численность перемещающихся людей из группы I в группу, (поток) за период времени, равный одному году.
п (Т) - численность людей в группе / в момент времени Т— запас.
Н — вектор-столбец вероятностей увольнений, элементы которого Н=(М'1,М'2,..., V)
Полагаем, что
р,, + V = 1, (1=1,2,-, к), (4)
,=1
поскольку перемещающийся работник должен оставаться в своей группе, переместиться в другую группу или уволиться. Тогда ожидаемый поток будет равен ni(T)p,, таким образом, потоки пропорциональны запасам.
г - вектор-строка распределения нанимаемых работников по группам, элементы которойг=(г ,г ,.,гк) имеют ограничения
Г > 0; = 1. (5)
1=1
Отметим, что прогноз и(Т+1) на следующий год может быть принят в качестве исходного распределения для прогноза и(Т+2) еще на один год вперед и т.д. в силу пред -положения однородности рассматриваемой цепи Маркова. Тогда выражение (1) приобретает вид:
и(Т+А)=и(Т)*24, (6)
где к - период времени, называемый шагом прогнозирования, который выражается в годах и является целым числом (к=1, 2,.к).
Определим условия относительно перемещений. Процесс переходов из одной группы работников (категории или квалификационной группы) в другую является однородным процессом, т.е. условные вероятности перехода не зависят от момента времени приложения, а зависят от рассматриваемого периода времени. Предполагается, что переходы из групп . в группы, представляют собой простейший поток. Это означает, что поток должен обладать следующими свойствами:
- ординарностью, т.е. за малый промежуток времени не может осуществляться более одного перемещения;
- отсутствием последействия, т.е. количество перемещений на пересекающихся интервалах времени независимы;
- стационарностью, т.е. интенсивность потока перемещений не изменяется с течением времени. Это возможно, если в прогнозируемый период времени не происходит коренных изменений в политике управления персоналом в каждом из предприятий отрасли.
Определим прогнозные оценки изменения состава кадров полиграфической отрасли РС (Я) в результате категориальной мобильности с горизонтом прогнозирования равным 5 годам. На начало наблюдаемого периода (2004 г.) распределение численности работников по категориям персонала было следующим:
и(2004) =(94 149 38 78 31 13).
В течение наблюдаемого периода были зафиксированы межкатегориальные перемещения. Эти перемещения обозначены в табл. 1 выше или ниже главной диагонали. Элементы главной диагонали таблицы обозначены жирным шрифтом - это численность стабильных в течение года работников. Работники, находящиеся выше главной диагонали, - это люди, которые совершили вертикальные восходящие перемещения, и соответственно те, кто ниже
- вертикальные нисходящие перемещения.
Таблица 1
Категориальная мобильность работников отрасли за 2004-2005 гг. (чел.)
Всего в 2004 г. Принимающие группы Уволен
Неквалифицированный, малоква-лифициро ванный рабочий Квалифициро ванный рабочий Служащий Специалист Линейно-функциональное руководство Высшее руководство
Выпускающие группы Неквалифицированный, малоквалифицированный рабочий 94 60 10 2 22
Квалифицированный рабочий 149 2 108 1 4 2 32
Служащий 38 2 24 2 2 8
Специалист 78 1 2 45 8 22
Линейное руководство 31 1 21 2 7
Высшее руководство 13 1 8 4
Всего 403 95
Согласно выражению (3), получим матрицу вероятностей межкатегориальных перемещений
(0,6383 0,1064 0,0213 0 0 0
0,0134 0,7238 0,0067 0 0,0268 0,0134
0 0,0526 0,6316 0,0526 0,0526 0
0 0,0128 0,0256 0,5769 0,1026 0
0 0 0 0,0323 0,6774 0.0645
0 0 0,0769 0 0 0,6154
О*
В силу (4) вектор-столбец распределения вероятностей увольнений будет иметь вид
(0,2340^
0,2148 0,2105 0,2821 0,2258 Д3077^
Поскольку численность уволенных должна быть равна численности принятых, то нормированные значения, т.е. доли численности г-ой группы во всей совокупности уволенных, будут следующими:
гкат =(0,2316 0,3368 0,0842 0,2316 0,0737 0,0421).
Прогнозируемым моментом времени является 2005 г. В результате вне- и внутризаводского оборота распределение численности работников по категориям персонала в 2005 г. будет следующим: неквалифицированных, малоквалифицированных рабочих - 91 чел.; квалифицированных рабочих - 143 чел.; служащих - 34 чел.; специалистов - 84 чел.; линейно-функциональное руководство
- 49 чел.; высшее руководство - 16 чел. Всего 417 чел. Таким образом, вектор-строка искомого распределения численности работников по категориям персонала будет и™(2005)=(91 143 34 84 49 16).
В соответствии с табл. 2 и выражением (3) матрица вероятностей квалификационных перемещений имеет следующий вид:
О
' 0,5915 0 0,0845 0,0423 0,0563 0
0 0,6667 0 0 0,3333 0
0 0 0,6250 0,3125 0 0
0 0 0,0508 0,7119 0,0508 0,0339
0 0,0156 0,0625 0,0938 0,6406 0,0156
V 0 0 0 0 0,0370 0,7407
Таблица 2
Перемещения рабочих по квалификационным разрядам за 2004-2005 гг. (чел.)
■ч- о о я о - о и СО Принимающие группы Уволен
Нет квалификации 2 разряд 3 разряд 4 разряд 5 разряд 6 разряд
Выпускающие группы Нет квалификации 71 42 6 3 4 16
2 разряд 3 2 1
3 разряд 16 10 5 1
4 разряд 59 3 42 3 2 9
5 разряд 64 1 4 6 41 1 11
6 разряд 27 1 20 6
Всего 240 43
Вектор-столбец вероятностей увольнений из квалифи-
кационных групп:
(0,2254^ 0
0,0625
0,1525
0,1719
0,2222
Вектор-строка распределения нанимаемых работников по квалификационным группам:
гквал =(0,3721 0 0,0233 0,2093 0,2558 0,1395).
Вектор-строка распределения численности рабочих по квалификационным группам в 2005 г.:
п (2005)=(60 3 27 59 52 23).
И/ =
квал
Учитывая, что требование сохранения постоянной численности работников в течение прогнозируемого периода является достаточно жестким требованием, которое очень трудно соблюсти на практике, нам следует перейти к анализу структуры. Для этого мы должны соотнести количественные размеры каждой из групп с общей численностью работников, участвующих в том или ином виде внутризаводского движения. Так мы получим относительные размеры или доли групп от общей численности работников, с помощью которых можно дать интервальные оценки и проверить адекватность модели. Воспользуемся теоремой Бернулли. Пустьр - истинная вероятность появления успеха в одном испытании
Бернулли, р - оценка вероятности р, определяемая как т „ _ т
р = —, тогда ? = 1 - р= 1------, п - количество незави-
п п
симых испытаний, т - частота появления успеха в п независимых испытаниях Бернулли. Тогда Уе> 0
т 1 ^
----р <е 1= 2Ф ^
п I . г; ,
У V I г -I у
откуда доверительный интервал для генеральной доли р с доверительной вероятностью Р будет иметь вид:
р - и ^ * р * Р - и РЛ-,
V п V п
где ґ определяется из уравнения
2Ф(ґр ) = р, Ф(х) = -^}
1 2
---и
е 2 йи.
Полагая, что п - объем выборки, т - количество перемещающихся индивидов из / группы в группу ], можно дать интервальные прогнозные оценки мобильности при заданном уровне доверительной вероятности.
В табл. 3 представлены прогнозные оценки категориальной мобильности до 2010 г. Прогноз по каждому году представлен в виде 4-х показателей: точечной оценкой, ошибкой, нижней границей и верхней границей интервальной оценки с уровнем доверия р = 0, 9545. Для подтверждения адекватности модели сравним эмпирические данные с прогнозируемыми. Для этого возьмем в качестве исходного момента прогнозирования распределение численности 2004 г. и спрогнозируем структуру, которая сложится в результате категориальной мобильности через год, т.е. к 2005 г. (табл. 4).
Таблица 3
Прогнозные интервальные оценки категориальной мобильности до 2010 г.
Год Прогнозные оценки (в долях) Неквалифицированные, малоквалифицированные рабочие Квалифицированные рабочие Служащие Специалисты Линейно- функциональное руководство Высшее руководство
2005 г. точечная оценка 0,2182 0,3429 0,0815 0,2014 0,1175 0,0384
ошибка 0,0405 0,0465 0,0268 0,0393 0,0315 0,0188
нижняя граница 0,1777 0,2964 0,0547 0,1621 0,0860 0,0196
верхняя граница 0,2587 0,3894 0,1083 0,2407 0,1490 0,0572
2010 г. точечная оценка 0,1702 0,3762 0,0925 0,1541 0,1467 0,0601
ошибка 0,0368 0,0474 0,0284 0,0354 0,0347 0,0233
нижняя граница 0,1334 0,3288 0,0641 0,1187 0,112 0,0368
верхняя граница 0,2070 0,4236 0,1209 0,1895 0,1814 0,0834
Таблица 4
Сравнение реальной и прогнозируемой структур, сложившихся в результате категориальной мобильности
Неквалифицированные, малоквалифицированные рабочие Квалифицированные рабочие Служащие Специалисты Линейно-функциональное руководство Высшее руководство
Реальная структура в 2005 г. 0,2182 0,3429 0,0815 0,2014 0,1175 0,0384
Прогнозируемая структура в 2005 г 0,2084 0,3796 0,0943 0,1737 0,1042 0,0397
Погрешность 0,0098 0,0367 0,0128 0,0277 0,0133 0,0013
Как видим, расхождения между прогнозируемыми и реальными значениями не превышают 3,7%. Если сопоставить интервальные оценки 2005 г. из табл. 3 с прогнозными значениями из табл. 4, то мы увидим, что доли работников в каждой из категорий находятся в пределах доверительного интервала.
Аналогичным образом рассчитаем интервальные оценки для квалификационной мобильности (табл. 5). Для проверки адекватности модели сравним прогнозируемую и реальную квалификационные структуры работников (табл. 6). Как и в случае с категориальной мобильностью, прогнозируемые относительные частоты находятся в пределах границ доверительного интервала.
Таблица 5
Прогнозные интервальные оценки квалификационной мобильности до 2010 г.
Год Прогнозные оценки (в долях) Неквалифицированные рабочие Рабочие 2-го разряда Рабочие 3-го разряда Рабочие 4-го разряда Рабочие 5-го разряда Рабочие 6-го разряд
2005 г. точечная оценка 0,2679 0,0134 0,1205 0,2634 0,2321 0,1027
ошибка 0,0592 0,0154 0,0435 0,0589 0,0564 0,0406
нижняя граница 0,2087 0,0 0,0770 0,2045 0,1757 0,0621
верхняя граница 0,3271 0,0288 0,1640 0,3223 0,2885 0,1433
2010 г. точечная оценка 0,1591 0,0108 0,1318 0,3453 0,2178 0,1350
ошибка 0,0489 0,0138 0,0452 0,0635 0,0552 0,0457
нижняя граница 0,1102 0,0000 0,0866 0,2818 0,1626 0,0893
верхняя граница 0,2080 0,0246 0,1770 0,4088 0,2730 0,1807
Таблица 6
Сравнение реальной и прогнозируемой структур, сложившихся в результате квалификационной мобильности
Неквалифи- цированные рабочие Рабочие 2-го разряда Рабочие 3-го разряда Рабочие 4-го разряда Рабочие 5-го разряда Рабочие 6-го разряд
Реальная структура в 2005 г. 0,2679 0,0134 0,1205 0,2634 0,2321 0,1027
Прогнозируемая структура в 2005 г. 0,2417 0,0125 0,1000 0,2700 0,2541 0,1208
Погрешность 0,0262 0,0009 0,0205 0,0066 0,0220 0,0181
На рис. 2 представлен прогноз изменения структуры кадров в результате категориальной мобильности. Как видим, изменениям подвергнутся все социально-экономические страты. Наиболее стабильной будет страта служащих. К 2010 г. их доля снизится с 8,2 до 9,3%. Интенсивным изменениям подвергнется страта неквалифицированных, малоквалифицированных рабочих и специалистов, причем в сторону их уменьшения. За последующие 5 лет первые уменьшатся с 21,8 до 15,9%, а вторые - с 20,1 до 15,4%.
Увеличение относительных размеров групп произойдет среди квалифицированных рабочих (с 34,3 до 37,6%), линейно-функциональных руководителей (с 11,8 до 14,7%), высших руководителей (с 3,8 до 6,0%). Прогноз показывает снижение доли неквалифицированного труда при одновременном увеличении доли квалифицированного.
Такое возможно при обновлении основных фондов, когда на смену старым технологиям производства приходят более совершенные и современные технологии, требу-
ющие более высокой квалификации и уровня подготовки рабочего персонала. Замещение труда капиталом может также привести к высвобождению излишней рабочей силы, однако при этом должны наблюдаться увеличение числа специалистов и снижение доли управленческого труда.
Прогноз свидетельствует об обратном: доля специалистов будет стремительно снижаться, а сфера управления увеличивается. Скорее всего, здесь следует говорить о все еще сохраняющейся кризисной ситуации, когда в результате реструктуризации предприятий кадровый состав управления подвержен коренным изменениям, в том числе и количественным. При этом кризис «верхов» отражается на всех уровнях организационной иерархии.
Перейдем теперь к прогнозу квалификационной мобильности. Рис. 3 показывает, что достаточно сильным изменениям подвергнутся группы неквалифицированных рабочих и рабочие 4-го разряда. Доля неквалифицированных рабочих снизится на 10% и к 2010 г. будет равна 15,9%,
40,0% 35,0% 30,0% 5 25,0% § 20,0% 4 15,0% 10,0% 5,0% 0,0%
■
о
2 3
- Я
я я я я (Я Я Я о О&Щ
&я» яяй
Я Я о Я -&»0 ■&яя
яч а ц я
«я 8
Я И
X 2
щ Ц
я §
в
ТТГГЛ
0
3 я х <я
й ^
1 *
Я я ■& а я
4
я
Я
и
■ 2005 г.
□ 2006 г.
□ 2007 г.
□ 2008 г.
□ 2009 г.
□ 2010 г.
и
X
В
<я
£
и
н
о
8
Ч
я
8
О
С
и
Категория персонала
0 X
ч
я
X
©
*
X
-&
1
о
X
:=
О
X
8
Ч
О
В
н
о
о
в
о
а
а
М
Рис. 2. Динамика точечных прогнозных оценок изменения категориальной структуры работников полиграфической отрасли РС (Я)
0,40
■ 2005 г
□ 2006 г
□ 2007 г
□ 2008 г
□ 2009 г
□ 2010 г
Квалификационная группа
Рис. 3. Динамика точечных прогнозных оценок изменения квалификационной структуры работников полиграфической отрасли РС (Я)
а доля рабочих 4-го разряда увеличится за 5 лет с 26,3 до 34,5%.
В силу немногочисленности рабочих 2-го разряда эта группа будет относительно стабильной, на уровне 1-1,5%. Рабочие 3-го разряда испытают в первый год значительный скачок в прибавлении численности, однако затем их доля будет изменяться более плавно и пойдет на убыль.
Устойчивая тенденция к снижению наблюдается у рабочих 5-го разряда. За прогнозируемый период их доля снизится с 23,1 до 21,8%. Наконец, группа рабочих 6-го разряда со временем увеличится в размерах на 3,2% и составитк 2010 г. 13,5%. Общая картина такова, что доля неквалифицированных и малоквалифицированных рабочих будет снижаться за счет тех работников, которые не имеют квалификационного разряда. Увеличение размеров групп рабочих 4-го и 6-го разрядов приведет к общему
росту как относительных, так и абсолютных размеров категории квалифицированных рабочих.
В целом, социально-трудовая мобильность работников полиграфии РС (Я) характеризуется восходящей вертикальной направленностью. Увеличение групп руководителей, квалифицированных рабочих, сокращение доли неквалифицированного труда говорят о том, что в отрасли создаются высокостатусные рабочие места, растет доля занятых в нематериальной сфере. Эти изменения должны сопровождаться довольно значительными изменениями в структуре производства, внедрением передового и высокотехнологичного оборудования, требующего высокой квалификации рабочих и увеличения числа специалистов. Однако, как мы можем наблюдать, доля специалистов со временем будет сокращаться.
Отсюда можно сказать, что характер внутризаводской и внезаводской форм мобильности обусловлены не технологическими причинами, а скорее, преодолением кризисной ситуации, которая все еще сохраняется в результате переживаемых последствий экономического кризиса 90-х гг. прошлого столетия. Существующие тенденции социально-трудовой мобильности в полиграфии со временем приведут к состоянию «перегруженности», когда увеличение размеров групп верхних уровней категориальной и квалификационной структур не будут иметь реальных оснований, а затраты на поддержание подобных структур будут в высокой степени нерациональны и неэффективны.
В заключение добавим, что метод прогнозирования, основанный на теории цепей Маркова, позволяет оптимизировать потоки и параметры социально-трудовых перемещений в соответствии с прогнозируемыми тенденциями и перспективами социально-трудовой мобильности. Метод может быть использован для комплексной оценки и прогнозирования эффективности кадровой политики как отдельного предприятии, так и отрасли в целом.
Литература
1. Прогнозирование в социологических исследованиях. Методологические проблемы / Отв ред. И.В. Бестужев-Лада. М.: Мысль, 1978. 272 с.
2. Рабочая книга по прогнозированию / Отв. ред. И.В. Бестужев-Лада. М.: Мысль, 1982. 430 с.
3. Бестужев-Лада И.В., Наместникова Г.А. Технология прогнозных разработок социальных процессов. М.: НПО «Поиск», 1992. 96 с.
4. Белл Д. Грядущее постиндустриальное общество. Опыт социального прогнозирования. М.: Academia, 1999. 956 с.
5. Будон Р. Модель анализа таблиц мобильности // Математика в социологии. Моделирование и обработка информации / Под ред. А.Г. Аганбегяна, Ф.М. Бородкина, пер. с англ. Л.Б. Черниной. М.: Мир, 1977. 552 с.
6. Emmi P.C. Structural determinants of occupational mobility in a regional labor market // Environment and Planning.1987. Vol. 19. P. 925-948.
7. Stewman S. Two Markov models of open system occupational mobility: underlying conceptualizations and empirical tests // American Sociological Review. 1975. Vol.40. P. 298-321.
8. Бартоломью Д. Стохастические модели социальных процессов / Пер с англ., под ред О.В. Староверова. М.: Финансы и статистика, 1985. 295с.
9. Внутризаводское движение и текучесть рабочих кадров / Отв. ред. Е.Г. Антосенков, З.В. Куприянова. Новосибирск: Сибирское отделение. Наука, 1981. 269 с.
10. Михайловская В.П. Внутризаводская текучесть рабочих кадров / Отв. ред. Е.Г. Антосенков, З.В. Куприянова. Новосибирск: Сибирское отделение. Наука, 1984. 192 с.
11. Бартоломью Д. Управление структурой преподавательского состава в университете // Математическое моделирование / Пер. с англ., под ред. Ю.П. Гупало. М.: Мир, 1979. 278 с.
G. Uz Mynbaeva, A. U. Nim
Stochastic model of social-and-labor mobilityforcasting of industry workers
(On the sample of polygrapgic industry workers of rs (y))
The model of social-and-labor mobility forecasting of industry workers are considered in this article according to the monitoring data for the period from 2004 to 2005. The workers of polygraphic industry of the Republic of Sakha (Yakutia) are taken as a sample of the research. The moves across the staff categories and quality groups are examined as a homogeneous Marcov probability process with discrete time. The point and interval estimations of forecast are calculated for the category and quality forms of mobility influenced by hiring and dismissing.
■фЩгф-
