Оценка трудового потенциала территории

УДК 331.522

Галынис Кирилл Игоревич Kirill Galynis

ОЦЕНКА ТРУДОВОГО ПОТЕНЦИАЛА ТЕРРИТОРИИ

ASSESSMENT OF LABOUR POTENTIAL OF THE TERRITORY

Обосновывается необходимость оценки трудового потенциала территории, а также приводятся примеры методик оценки трудового потенциала в зависимости от трактовок понятия «трудовой потенциал». Автором предлагается собственная методика, апробированная на муниципальных образованиях Забайкальского края. Методологией исследования служат регрессионное прогнозирование, нейросе-тевое моделирование, кластерный анализ. Автор приходит к выводу, что разработанная методика в условиях имеющейся статистической информации, собираемой государственными органами власти, позволяет наиболее точно оценить трудовой потенциал и прогнозировать развитие ситуации

Ключевые слова: трудовой потенциал, оценка, прогнозирование, нейросети

The necessity of labour potential assessment of the territory is proved. Some examples of methodics of labour potential assessment are given according with interpretations of labour potential. The author offers his own methodology tested in the municipalities of the Zabaikalsky region. The research methodology is a regression prediction, neural network modeling, cluster analysis. The author comes to the conclusion that the developed methods provide the most accurate labour potential assessment in the conditions of the available statistical information, and allows to forecast the situation development

Key words: labour potential, assessment, prediction, neural networks

Одно из важнейших направлений политики субъектов Российской Федерации — привлечение трудовых ресурсов и развитие трудового потенциала населения. Создание уникального в своем роде трудового потенциала — забота каждого региона, стремящегося упрочить свои позиции на рынке, поскольку выжить в непредсказуемой и нередко хаотической рыночной среде могут только компании, чей персонал мобилен и ориентирован на постоянное развитие [7]. Для разработки стратегии развития трудового потенциала (ТП), необходима методика, обеспечивающая наиболее объективную его оценку. На данный момент существуют различные методики оценки в зависимости от трактовки понятия «тру-

довой потенциал». Большинством авторов признается систематизация толкований трудового потенциала, разработанная Е.А. Чекмаревой, которая является наиболее полной и выделяет пять основных подходов, представленных в табл. 1.

Данные подходы во многом определяют способы оценки ТП. Так, статистический подход оценивает ТП через численность трудовых ресурсов. Отрицательная составляющая статистической методики — ориентация на количественные характеристики и невнимание к качественным аспектам ТП.

К факторным методам относится метод, когда ТП оценивают посредством определения рабочего времени, которое может отработать трудоспособное население

[10]. Недостатком этого показателя явля- однородности групп населения по участию ется игнорирование отраслевых различий в общественном производстве. продолжительности рабочего времени, неТаблица 1

Подходы к понятию «трудовой потенциал» [3; ^ 30]

Подход Трудовой потенциал - это

Демографический Население в трудоспособном возрасте

Медико-демографический Трудоспособное население в трудоспособном возрасте

Статистический Численность трудовых ресурсов

Социологический Качественные характеристики рабочей силы

Экономический Трудовые ресурсы в единстве своих количественных и качественных проявлений

Используя комплексный подход, авторы стремятся оценить качественную сторону ТП. Для этого применяется система взаимосвязанных индексов.

Ярким примером социологического подхода является методика, разработанная специалистами Института социально-экономических проблем народонаселения РАН, предполагающая анализ качественного аспекта ТП, посредством анкетирования, обработки полученных данных и расчет интегрального показателя ТП (социальная дееспособность) [3; ^ 31]. Недостаток данного метода в том, что не учитываются количественные характеристики исследуемого показателя.

С целью совершенствования методики оценки ТП территории выработана новая методика, представляющая собой систему показателей, сгруппированных по шести блокам (табл. 2). Сформированная модель имела своей целью представить понимание трудового потенциала как комплекс качественных и количественных характеристик, что позволило бы устранить недостаток ряда методик. Идея разработать интегральный показатель появилась после анализа исследований, проведенных в области совершенствования административно-территориального устройства как фактора повышения конкурентоспособности Забайкальского края, где были выявлены

интегральные показатели конкурентоспособности. Показатели основывались на характеристике населения и трудовых ресурсов [1]. Данные интегральные показатели в дальнейшем были взяты за основу при расчетах весовых коэффициентов с помощью нейронных сетей.

Выделенные блоки неравнозначны по своему численному составу, что объясняется, прежде всего, смысловой нагрузкой включенных в них показателей. Основной причиной отбора именно этих показателей явилась необходимость как можно более глубокого представления объекта исследования в условиях имеющейся официальной статистической информации, собираемой на региональном и муниципальном уровнях.

Демографический блок состоит из часто используемых в отчетах государственных органов показателей и позволяет описывать процессы в области народонаселения и прогнозировать развитие ситуации в будущем. Этот блок отражает изменение количественных характеристик ТП территории.

Показатели второго блока описывают процессы функционирования рынка труда, т.е. отражают степень востребованности ТП. Основой для их формирования служат информация от службы занятости. Показатели этого блока не требуют пояснений, за исключением напряженности на рынке

труда, которая рассчитывается как отно- занятости к заявленной потребности в ра-шение работников, обратившихся в службу ботниках.

Таблица 2

Система показателей для оценки трудового потенциала, их вес (для Забайкальского края) и характер влияния

Блок Показатели Характер влияния на ТП Вес, усл. ед.

Демографический 1. Коэффициент миграционного прироста + 0,054411

2. Коэффициент естественного прироста + 0,00103

3. Коэффициент демографической нагрузки - 0,126392

Рынок труда 1. Уровень занятости + 0,084547

2. Уровень экономической активности + 0,101619

3. Напряженность на рынке труда + 0,08335

4. Среднее время поиска работы - 0,009161

5. Доля безработных, прошедших переобучение + 0,011364

Экономический 1. Средняя производительность труда + 0,05583

2. Коэффициент фондовооруженности + 0,065581

3. Соотношение темпа роста средней производительности труда и средней заработной платы + 0,003029

4. Потери ВТП от неучастия безработных в экономике - 0,085745

5. Стоимость трудовых ресурсов + 0,029029

Психофизиологический 1. Коэффициент стойкости семей + 0,086067

2. Потери ВТП от заболеваемости с временной утратой нетрудоспособности - 0,035376

Интеллектуальный 1. Удельный вес лиц со средним общим образованием в безработных - 0,00035

2. Удельный вес лиц со специальным образованием в безработных + 0,002755

3. Удельный вес лиц с высшим образованием в безработных + 0,006806

Уровень жизни 1. Коэффициент экономической независимости + 0,120656

2. Площадь жилых помещений на 1 человека + 0,036895

Экономический блок отражает экономическое развитие территориальных единиц в их связи с трудовым потенциалом. В его состав вошли показатели, ранее не используемые при формировании интегральных моделей.

Соотношение темпа роста средней производительности труда и средней заработной платы. Это позволяет оценить степень интенсификации труда.

Доля потерь валового территориального продукта (ВТП) от неучастия безработных в экономике отражают неиспользуемые резервы экономического роста. ВТП при расчетах для муниципальных образований приравнивается к объему отгружен-

ных товаров и услуг. Потери ВТП рассчитывался по следующей формуле:

Потери =

где Оф — фактический объем отгруженных товаров и услуг;

Уб — уровень безработицы; 2,5 — коэффициент Оукена. 3. Стоимость трудовых ресурсов помогает оценить наличный объем занятого населения в стоимостном эквиваленте [9, с. 132]

С =

где С — стоимость трудовых ресурсов; ЗПср — средняя заработная плата;

ЭАН — экономически активное население;

ВТП — валовой территориальный продукт.

Четвертый блок направлен на выявление тенденций в области здоровья, а также косвенной оценки психологического благополучия, т.е. в данном случае рассматривается такой элемент ТП как здоровье. В данном блоке рассчитывается новый показатель: потери ВТП от заболеваемости с временной утратой нетрудоспособности, определяемый по формуле

Пб =

где Пб — потери от болезней;

Зн — численность занятых в экономике;

ДНТБ — дни нетрудоспособности по болезни.

Также здесь рассчитывается традиционный демографический показатель стойкости семей ( число браков на число разводов), показывающий трансформацию брачных отношений.

Интеллектуальный блок отражает образовательную структуру населения, т.е. характеризует ТП по такому качественному аспекту, как образование. Представленность этого блока посредством безработных объясняется отсутствием в муниципальной статистике сведений о структуре занятых по образовательному критерию. Это, в свою очередь, требует решения путем совершенствования сбора данных, которые должны охватывать не только работающих в крупных и средних предприятиях, но и малый бизнес, а также лиц, занятых в личном подсобном хозяйстве.

Блок «уровень жизни» показывает обеспеченность населения элементарными экономическими благами, что мотивирует к трудовой деятельности, где первостепенную роль играет коэффициент экономической независимости (отношение средней заработной платы к величине прожиточного минимума трудоспособного населения).

Для прогнозирования развития ситуации лучше всего подходит построение моделей парной линейной регрессии для каждого показателя. Чтобы показатели можно было сопоставить, численные значения

переводятся в балльную форму. Предварительно для каждого показателя необходимо определить референтные точки, а расстояние между ними разбить на 20 отрезков для удобства расчетов. В зависимости от того, в какой из интервалов попадает численное значение, оно переводится в определенное количество баллов. Предложенные показатели по-разному влияют на трудовой потенциал, поэтому мы делим их на две группы при присвоении им балльной оценки: положительные и отрицательные. Положительные — это показатели, которые по мере их «балльного» возрастания оказывают все большее положительное влияние на трудовой потенциал. Отрицательные — имеют обратную связь (табл. 2).

Все показатели имеют разную силу воздействия на трудовой потенциал, поэтому они должны обладать различными весовыми коэффициентами. Для определения силы используются нейронные сети (НС), представляющие собой математические модели, а также их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей. Их особенность заключается в том, что они обучаемы (в ходе вычислений могут найти коэффициенты связей между нейронами). В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение.

Общая формула расчета трудового потенциала может быть представлена в следующем виде:

ИТПк =

где ИТПк — интегральный показатель трудового потенциала к-го территориального образования;

Чк — доля численности экономически активного населения к-го территориального образования в общей численности экономически активного населения макротерри-ториального образования;

Р — вес 1-го показателя;

— балл, полученный территориальным образованием по 1-му показателю.

Предложенная методика использовалась для оценки ИТП муниципальных образований (МО) Забайкальского края. С целью рассчета весовых коэффициентов на входы НС была подана матрица показателей (собственной методики) по всем МО за 2004 — 2009 гг., а целями обучения стали интегральные показатели конкурентоспособности. Получаемые весовые коэффициенты в силу учета специфики социально-экономического развития края не могут быть используемы для оценки ТП в других субъектах.

Кроме этого был проведен прогноз развития показателей для МО края до 2014 г.

После расчетов ИТП числовые значения подверглись кластеризации, в ходе которой было выделено 5 основных групп: низкий уровень трудового потенциала; уровень трудового потенциала ниже среднего; средний уровень трудового потенциала; уровень трудового потенциала выше среднего; высокий уровень трудового потенциала. Результаты кластеризации за 2009 и 2014 гг. представлены в таблице, где в каждой группе муниципальные образования распределены в зависимости от роста показателя ИТП (табл. 3).

Номер кластера Среднее значение по кластеру 2009 Среднее значение по кластеру 2014

1 0,0040 1. Тунгиро-Олекминский район 2. Александрово-Заводский район 3. Шелопугинский район 4. Акшинский район 5. Ононский район 6. Калганский район 7. Газимуро-Заводский район 8. Нерчинско-Заводский район 9. Каларский район 10. Тунгокоченский район 11. Кыринский район 12. Дульдургинский район 13. Улетовский район 0,0043 1. Тунгиро-Олекминский район 2. Акшинский район 3. Шелопугинский район 4. Александрово-Заводский район 5. Нерчинско-Заводский район 6. Ононский район 7. Калганский район 8. Улетовский район 9. Газимуро-Заводский район 10. Каларский район 11. Кыринский район 12. Тунгокоченский район 13. Дульдургинский район

2 0,0090 1. Балейский район 2. Красночикойский район 3. г. Петровск-Забайкальск 4. Петровск-Забайкальский район 5. Приаргунский район 6. Сретенский район 7. Нерчинский район 8. Забайкальский район 9. Могойтуйский район 0,0082 1. Красночикойский район 2. Балейский район 3. г. Петровск-Забайкальск 4. Петровск-Забайкальский район 5. Приаргунский район 6. Сретенский район

3 0,0140 1. Хилокский район 2. Агинский район 3. Могочинский район 4. Карымский район 5. Чернышевский район 0,0125 1. Нерчинский район 2. Могочинский район 3. Забайкальский район 4. Могойтуйский район 5. Хилокский район

4 0,0204 1.Оловяннинский район 2. Шилкинский район 3. Читинский район 4. Борзинский район 0,0197 1. Чернышевский район 2. Агинский район 3. Оловяннинский район 4. Карымский район 5. Шилкинский район 6. Борзинский район 7. Читинский район

5 0,0676 1. г. Краснокаменск и Краснокаменский район 2. г. Чита 0,0706 1. г. Краснокаменск и Краснокаменский район 2. г. Чита

Таблица 3

Кластеризация МО Забайкальского края по значениям ИТП в 2009 и 2014 гг.

Наиболее низкий трудовой потенциал отмечается на севере, юге и юго-востоке края, что объясняется рядом причин: ежегодная миграционная убыль населения, которая ставит социально-экономическое положение районов под угрозу, особенно в отдаленных сельских населенных пунктах; невысокая численность занятых в экономике; высокие потери ВТП из-за высокой безработицы (от 23,4 % — Газимуро-Заводский район до 47 %, 46 % от объема ВТП — Акшинский район); существенное отставание темпа роста средней производительности труда от темпа роста средней заработной платы, низкий уровень жизни. К факторам, существенно сдерживающим экономическую мобильность населения северных муниципальных районов ( Калар-ский, Тунгиро-Олекминский и Тунгоко-ченский район) , следует отнести: суровый северный климат, географическое положение и низкую инфраструктурную обеспеченность районов.

В заключение стоит отметить, что данная методика обладает рядом преимуществ: отражает широкий спектр качественной характеристики трудового потенциала того или иного территориального образования; использует ряд оригинальных показателей ранее не используемых при формировании

Литература_

1. Баранова Е.Н., Григорьева Л.С., Тясто О.А. Совершенствование административно-территориального устройства как фактор повышения конкурентоспособности Забайкальского края // Байкальский государственный университет экономики и права, Чита, 2010. 248 с.

2. Крощенко М.М., Шестаков М.А. Теоретико-методологические основы исследования трудового потенциала // http://www.niitruda.ru.

3. Леонидова Г., Чекмарева Е. Опыт оценки качества трудового потенциала на региональном уровне // Человек и труд, 2009. № 12. С. 30-33.

4. Низова Л.М. Трудовые ресурсы и трудовой потенциал как фактор демографического развития общества / / Спрос и предложение на рынке труда и рынке образовательных услуг в регионах России: Сб. докладов по материалам Третьей Всероссийской научно-практической Интернет-конференции (25 — 26 октября 2006 г.). Кн. IV. Петрозаводск: Изд-

комплексной модели; учитывает количественный аспект через долю экономического активного населения конкретного территориального образования в общей численности макрообразования; использует НС, благодаря чему увеличивается объективность оценки. Несмотря на значительные плюсы разработанного метода оценки, у него есть и свои недочеты, связанные с информационным дефицитом. Эта проблема обусловлена недостаточным сбором данных муниципальной статистики. И если на уровне субъекта федерации можно найти обширную информацию относительно, например, образовательной структуры занятого населения, то на уровне более мелких территориальных единиц такого рода информация может быть сформирована после проведения переписи населения. Перепись проводится редко и ее данные теряют свою актуальность, а основанные на них прогнозы могут быть, следовательно, недостоверны. Это несколько искажает информативность отдельных блоков методики: интеллектуального (поскольку отсутствует информация об образовательном уровне занятого населения), экономическом (отсутствует расчет безработицы по методологии МОТ, что мешает точнее оценить потери ВТП от неучастия безработных).

_References

1. Baranova E.N., Grigorieva L.S., Tyasto O.A. Baikalisky gosudarstvenny universitet ekonomiki i prava (Baikal State University of Economics and Law), Chita, 2010. 248 p.

2. Kroschenko M.M., Shestakov M.A. Teoretiko-metodologicheskie osnovy issledovaniya trudovogo potentsiala [Theoretical and methodological basis of labour potential research]. Available at: www.niitruda.ru.

3. Leonidova G., Chekmareva E. Chelovek i trud (Person and work), 2009, no. 12. P. 30-33.

4. Nizova L.M. Spros i predlozhenie na rynke truda i rynke obrazovatelinyh uslug v regionah Rossii: Sb. dokladov po materialam Tretiey Vserossiskoy nauchno-prakticheskoy Internet-konferentsii (Supply and demand in the labour market and the education market in the regions of Russia: Collection of reports on the Third Ail-Russian Scientific and Practical Internet

воПетрГУ, 2006. // http://www.labourmarket.ru.

5. Чайникова Л.Н. Методологические и практические аспекты оценки конкурентоспособности региона: монография. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2008. 148 с.

6. Чепурко Г. В. Региональные аспекты процесса формирования трудового потенциала // Вестник СевКазГТУ. 2010. № 1 (22).

7. Шайкин Д.Н. Социально-экономический аспект измерения трудового потенциала (на примере республики Казахстан) // Экономический анализ: теория и практика. 2010. № 22 (187). С. 60-65.

8. Шайкин Д.Н., Потуданская В.Ф. Прогнозная оценка развития трудового потенциала Омской области: экономико-демографический аспект // Экономический анализ: теория и практика. 2010. № 17 (182). С. 2-6.

9. Юсупов К., Давлетбаева А. Риски в использовании трудового потенциала регионов // Ресурсы. Информация. Снабжение. Конкуренция. 2010. № 1. С. 132-135.

10. Ялбачева Е.В. Методические аспекты системы оценки трудового потенциала региона // Региональная экономика и управление. 2005. № 3 (3).

Conference). Book. IV. Petrozavodsk: Publishing house of PetrGU, 2006. Http://www.labourmarket.ru.

5. Chainikova L.N. Metodologicheskie i prakticheskie aspekty otsenki konkurentosposobnosti regiona [Methodological and practical aspects of the evaluation of the region's competitiveness]. Tambov: Publishing House of the Tamb. State. Tehn. University Press, 2008. 148 p.

6. Chepurko G.V. Vestnik SevKazGTU (Vestnik of SevKazGTU), 2010, no. 1 (22).

7. Shaikin D.N. Ekonomicheskiy analiz: teoriya i praktika (The economic analysis: theory and practice), 2010, no. 22 (187). P. 60-65.

8. Shaikin D.N., Potudanskaya V.F. Ekonomicheskiy analiz: teoriya i praktika (Economic Analysis: Theory and Practice), 2010, no. 17 (182). P. 2-6.

9. Jusupov K., Davletbaeva A. Resursy. Informatsiya. Snabzhenie. Konkurentsiya (Resources. Information. Supply. Competition), 2010, no. 1. P. 132-135.

10. Yalbacheva E.V. Regionalinaya ekonomika i upravlenie (Regional Economics and Management), 2005, no. 3 (3).

Коротко об авторе_

Галынис К. И., аспирант, Забайкальский государственный университет, г. Чита, Россия rapid-leopard@yandex.ru

Научные интересы: исследования в области трудового потенциала

_Briefly about the author

K. Galynis, post-graduate student, Transbaikal State University , Chita, Russia rapid-leopard@yandex.ru

Scientific interests: research in the field of labour potential