О развитии инструментария прогнозирования потребности в персонале наукоемкого предприятия

Подвербных О.Е.1, Самохвалова С.М.1, Соколова Е.Л.1, Кукушкин С.Г.2, Дятлов Д.В.2, Рошкова Н.С.2
1 Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева
2 Акционерное общество «Информационные спутниковые системы» имени академика М. Ф. Решетнева»

Статья в журнале

Экономика труда
Том 8, Номер 11 (Ноябрь 2021)

Цитировать:
Подвербных О.Е., Самохвалова С.М., Соколова Е.Л., Кукушкин С.Г., Дятлов Д.В., Рошкова Н.С. О развитии инструментария прогнозирования потребности в персонале наукоемкого предприятия // Экономика труда. – 2021. – Том 8. – № 11. – С. 1297-1314. – doi: 10.18334/et.8.11.113801.

Аннотация:
В статье представлено обоснование актуальности прогнозирования потребности в персонале для наукоемкого предприятия, изложены подходы, принципы, методы и дескрипторы методики прогнозирования количественной и качественной потребности. Изучена взаимосвязь прогнозирования и планирования потребности в персонале на корпоративном уровне. Исследование позволило разработать методику прогнозирования потребности в персонале на наукоемком предприятии, включающую этапы предпрогнозных исследований, ретроспекции, диагностики и проспекции. Построена математическая модель, учитывающая количественные и качественные факторы прогнозируемой численности персонала заданной квалификации. Сформирована модель данных для прогнозирования количественной и качественной потребности в работниках. В целом, прогнозируемая структура персонала, рассчитанная на перспективный период трех лет может способствовать выработке оптимальных планов развития кадрового потенциала наукоемкого предприятия.

Ключевые слова: методика прогнозирования, потребность в персонале, наукоемкое предприятие

JEL-классификация: J24, J44, M54



Введение. Понимание необходимости использования в практике устойчивого формирования кадрового потенциала наукоемкого предприятия инструментария прогнозирования потребности в трудовых ресурсах обосновывается рядом факторов. Во-первых, наукоемкое производства базируется на высоком уровне развития всех видов компетенций персонала. Цикл подготовки каждого работника включает не только собственно профессиональное образование, но и предпрофессиональный период, а также имплементацию молодого работника в культуру и ценности предприятия и отрасли, непрерывное повышение квалификации и саморазвитие, начиная с первых месяцев работы. 5-7 лет профессионально-личностного становления связаны с значительным объемом затрат и сопровождаются определенной организационной поддержкой. Очевидно, что такого рода инвестиции должны носить целевой характер и обеспечивать необходимую отдачу. В то же время, механизм кадрового обеспечения компаний, продуктивность которых невозможна без наличия научных школ, непрерывной трансляции знаний и навыков на большинстве рабочих мест, не в полной мере обеспечивается созданием целостной системы инструментов, методов и процессов для создания непрерывного и целевого притока кадров. План потребности в персонале как работающий инструмент носит зачастую номинальный характер либо вследствие его недостаточной обоснованности, либо в силу невнимания к вопросам управления трудовыми ресурсами. Вторая причина может наблюдаться все реже, однако вопрос обоснования плановых решений о количественной и качественной потребности остается открытым. В то же время теория экономики, как и теория микроэкономического планирования и прогнозирования труда накопила основополагающий набор принципов, подходов, методов и инструментов для полноценнного функционального наполнения потребности на основе прогнозов необходимой в перспективе численности и квалификаций персонала.

Вопросы планирования потребности в персонале уверенно решаются на тактическом уровне, однако долгосрочное планирование не всегда выполняет свои функции во-многом из-за сложности учета влияния многочисленных нелинейных факторов не только организационно-экономического, но и поведенческого характера. Между тем, именно прогнозирование как основа разработки планов обладает весомым исследовательским аппаратом для выявления и оценки влияния данных факторов на планы. Прогнозные значения потребности в персонале на перспективу трех и более лет могут быть составлены даже при недостаточности последовательного накопления всей необходимой для планов первичной информации. В то же время разработка прогнозов требует синхронизации интересов и решений кадровой службы, отделов ответственных за организацию и нормирование труда, планово-экономических служб. Именно прогнозные варианты численности охватывают наиболее полным образом задачи инновационного развития предприятия и его бизнес-единиц. Исследование, представленное в статье, имеет целью обоснование и разработку методики прогнозирования потребности в персонале на наукоемком предприятии. Предложенная методика позволяет решить проблему обоснования плановых решений, компенсируя многие из имеющихся разрывов в планировании подбора, целевого набора, подготовки и повышения квалификации персонала наукоемкого предприятия.

Методология исследования. Содержание общих и специфических признаков понятия прогнозирования находится в непрерывном развитии посредством накопления новых научных данных о содержании, что позволяет формировать элементы методологии прогнозирования. Для задач данного исследования рассмотрим определения прогнозирования. Н.Б. Антонова (Антонова Н.Б., 2002) [4] считает, что прогнозирование – это «процесс разработки прогноза, построенный на вероятностном научно обоснованном суждении о перспективах развития объекта в будущем, его возможном со- стоянии и альтернативных путях его достижения». По мнению М.И. Плотницкого, Э.И. Лобковича, М.Г. Муталимова (Плотницкий М.И., Лобкович Э.И., Муталимов М.Г., 2004) [9] прогнозирование – это «система научных исследований, направленных на определение тенденций развития экономики или ее частей (регионов, отраслей, предприятий) и поиск оптимальных путей достижения целей этого развития. Оно представляет собой комплекс долгосрочных, среднесрочных и текущих прогнозов, позволяющих выработать концепцию модели и политику социально-экономического развития общества, направленных на выработку рыночной стратегии, обоснование целевых программ, принятие хозяйственных решений». Прогноз – научно обоснованное предсказание о возможном состоянии экономического объекта в будущем и (или) об альтернативных путях и сроках достижения этих состояний. Это не план, а научная разведка, к которой привлекаются ученые из различных областей науки – экономисты, демографы, техники и др.»

Рынок труда наряду с большинством сегментов экономики испытывает высокое давление неопределенности и рисков, что в целом выводит задачу прогнозирования трудовых ресурсов в разряд значимых и своевременных при условии гибко реагировать на изменения, происходящие во внутренней и внешней среде, использования базы прогноза для стратегического и тактического планирования потребности в персонале.

Предлагаемая в развитие инструментария методика прогнозирования потребности в персонале наукоемкого предприятия разработана в рамках методологии прогнозирования и опирается на ряд подходов, принципов и методов, следует логике этапов прогнозирования социально-экономических процессов. Особенности наукоемкого и высокотехнологичного сектора экономике изучаются в исследованиях Варшавского А.Е. (Варшавский А.Е. (1984), Комкова Н.И., Кулакина Г.К. (Комков Н.И., Кулакин Г.К., 2020), Фролова И.Э., Бендикова М.А. (Фролов И.Э., Бендиков М.А. , 2004),) [5, 8, 16].

Прогнозные модели принято выстраивать на основе индикативного, балансового, нормативного, программно-целевого подходов (Дульзон С.В, 2015). Е.А. Питухин, С.В. Сигова (Питухин Е.А., Сигова С.В., 2015) [7, 15] предлагают использовать компетентностный и информационный подходы [15]. Формирование объекта прогнозирования, по мнению Н.Б.Антоновой (Антонова Н.Б., 2002) [4] может рассматриваться в контексте объектного, функционального, объектно-функционального подходов.

Объектный подход предполагает выделение определенных подсистем путем поэлементного деления объектов на более мелкие. Каждый из них может быть рассмотрен как самостоятельный объект прогнозирования соответствующего уровня иерархии. Этот подход приемлем для объектов количественно сложной структуры при относительной простоте его составляющих (первичных объектов).

При функциональном подходе за основу структурного деления объекта берется функциональный признак. Этот подход рекомендуется, когда число первичных объектов, составляющих объект прогнозирования, невелико, но они являются весьма сложными по своим характеристикам и взаимосвязям.

Исходя из положения о дуальной, количественной и качественной природе прогнозирования потребности в персонале, методика прогнозирования основана на объектно-функциональном подходе, содержащем в себе элементы первых двух подходов. Первичными объектами прогнозирования являются квалификации работников. Это особенно важно для наукоемкого предприятия, характеризующего сложностью и разнообразием квалификационной структуры по категориям работников. Специфика труда по созданию наукоемкой техники и технологий состоит в своеобразном «двухстороннем движении», когда процессы задают точные требования к квалификациям работников. В то же время, модернизация квалификационной структуры под требования НИОКР и производства, означает появление работников с качественно новыми квалификациями, что обеспечивает воспроизводимость инновационного цикла и появление новых технологий, методов, процессов.

Функциональный подход решает задачу количественного прогнозирования, так как позволяет выделить и проанализировать состав факторов, определяющих долгосрочные количественные зависимости потребности в работниках различных квалификаций на низовом уровне подразделений.

Разработка прогноза потребности в персонале на наукоемком предприятии в рамках проведенного исследования основана на принципах:

- принцип ориентации прогноза на стратегическую программу развития наукоемкого предприятия и ключевые долгосрочные отраслевые программы, реализуется как в аналитическом блоке прогнозирования, так и при переносе прогнозных величин в плановые показатели;

- принцип комплексности при сочетании нескольких методов прогнозирования обоснован сложностью структуры, задач, видов профессиональной деятельности, осуществляемых на наукоемком предприятии; − принцип системности: предполагает исследование количественных и качественных закономерностей в экономических системах, построение такой логической цепочки исследования, согласно которой процесс выработки и обоснования любого решения должен отталкиваться от определения общей цели системы и предполагать создание совокупности показателей, методов, моделей, которые соответствовали бы содержанию каждого объекта и позволяли бы построить целостную картину их развития;

- принцип достоверности и качества информационной базы прогнозирования реализуется при разработке модели данных прогноза;

− принцип целенаправленности: требует, чтобы каждый элемент прогнозной оценки носил целевой характер, т. е. был направлен на достижение определенных целей,

- принцип этапности: разработка прогноза представляет собой формализуемый и регламентируемый с организационной точки зрения процесс, характеризующийся последовательностью работ, входящими и выходными параметрами, ресурсами, допущениями и ограничениями.

Анализ методов прогнозирования потребности в персонале важная составная часть формирования методики прогнозирования, так как без примерного сравнения и применения более подходящих методов в работе обеспечения кадров на предприятии нельзя досконально исследовать какой способ прогнозирования наиболее эффективен. В ходе интервью с пятью экспертами из числа руководителей и ведущих специалистов бюро нормирования отдела организации труда и заработной платы, отдела по работе с персоналом ведущего наукоемкого предприятия ракетно-космической отрасли, апрель 2021 г., г.Железногорск, Красноярского края были выявлены наиболее перспективные методы разработки прогноза потребности в персонале (таблица 1).

Таблица 1

Результаты экспертного интервью с представителями наукоемкого предприятия о перспективных методах прогнозирования потребности в персонале

Метод прогно-зирования
Описание метода прогнозирования
Мнение об эффективности использования метода прогнозирования
Форсайт
Представляет собой систему методов
экспертной оценки стратегических
направлений социально-
экономического и инновационного развития, выявления технологических
прорывов, способных оказать
воздействие на экономику и
организацию в средне- и долгосрочной перспективе.
Почти не применим, так как использование технологии форсайта для прогнозирования является проблематичным из-за высокой наукоемкости предприятия в централизованной системой принятия решений.
Экстраполяция
Наиболее простой метод, который часто используется. Заключается в переносе прошлых тенденций, изменений в величине совокупной рабочей силы и ее структуры на будущее.
Применим только как основа и при дополнении с другими методами, прост в использовании.
Метод экспертных оценок
Метод, основанный на использовании
мнения специалистов для определения
потребностей в персонале.
Применим в дополнении с другими методами, что дает более точный результат при прогнозировании , также учитывает мнение опытных руководителей, либо экспертов, что дает возможность принять более верное решение.
Балансовый метод
Заключается в установлении
динамического равновесия между
трудовыми ресурсами, с одной
стороны, и их распределением в соответствии с потребностями
предприятия - с другой.
Ограниченно применим, так как не учитывает реальной потребности в персонале.
Экономико-математические методы
Заключаются в оптимизации расчетов на основе различного рода моделей, к которым относятся корреляционные,
отражающие взаимосвязь двух
переменных величин. Например, определив среднегодовой показатель потребности для определенной категории персонала, можно рассчитать уровень данного показателя на определенную дату.
Применимы в дополнении с другими методами, что дает более точный результат при прогнозировании, также учитывает множество факторов.
Методы линейного программирования
Позволяют путем решения системы уравнений и неравенств, связывающих ряд переменных показателей, определить их оптимальные величины во взаимосвязи. Это помогает по
заданному критерию выбрать
оптимальный вариант развития объекта управления, направления расстановки
работников, который позволит
эффективно обслуживать рабочие
места и сделать это при минимальных затратах.
Применим, но связан с необходимостью специальных навыков экспертов, аналитиков.
Нормативный метод
Представляет собой способ
применение системы нормативов,
которые определяют количество
работников в функциональном разрезе, затраты на производство единицы продукции (рабочее время, фонд заработной платы).
Почти не применим, так как
не учитывает реальных условий труда на предприятии.
Метод Дельфи
Форма опроса экспертов, при которой их анонимные ответы собирают в течение нескольких туров и через ознакомление с промежуточными результатами получают групповую оценку интересующего процесса.
Почти не применим, так как требуется высокая потребность во времени, также непредсказуем в технических изменениях.
Метод сценариев
Это метод установления логической последовательности событий, показывающий, исходя из существующей ситуации, как могут шаг за шагом развертываться события в будущем.
Применим в дополнении, так как имеет углубленный анализ взаимодействия различных аспектов развития ситуации.
Источник: составлено авторами на основе: Kang H. S., Lee J. Y., Choi S., 2016,. Ward, D., Bechet, T. P., & Tripp, R., 1994, Лындина М.И., Орлов А.И., 2016, Льюис К.Д., 1986, Мананников С.А., 2010 [2,3, 10,11,13]

При разработке прогнозных значений количественных и качественных характеристик персонала для цели предлагаемой методики используются методы экспертных оценок и экономико-математического моделирования.

С управленческой точки зрения методика прогнозирования позволяет сформировать научную основу для принятия решений о планировании целевого набора, обучения, о разработке бюджетов персонала, базируясь на цикле процесса прогнозирования. В.П.Герасенко (Герасенко В.П., 1997) [6] предложил рассматривать цикл процесса прогнозирования как последовательность этапов: ретроспекции, диагноза и проспекции (прогноза). Деление на этапы связано со спецификой построения систематизированного описания объекта прогнозирования, сбором данных прогнозного фона, построением поисковой и нормативной моделей, верификацией прогноза. Предпрогнозная ориентация – совокупность работ, предшествующих разработке задания на прогноз и включающих определение объекта, целей и задач прогнозирования, а также периода ретроспекции и периода упреждения прогноза. Прогнозная ретроспекция – этап прогнозирования, на котором исследуется история развития объекта прогнозирования и прогнозного фона с целью получения их систематизированного описания. Прогнозный диагноз – этап прогнозирования, на котором исследуется систематизированное описание объекта прогнозирования и прогнозного фона с целью выявления тенденции их развития и выбора (разработки) моделей и методов прогнозирования. Прогнозная проспекция – этап прогнозирования, на котором прогноз разрабатывается по результатам прогнозного диагноза.

Данные этапы позволяют оценить пути и направления развития объекта, выявить его узкие места в анализируемом периоде, определить преобладающие и устойчивые тенденции (закономерности) развития. Они служат методологической базой для формирования гипотез будущего развития объекта.

Предлагаемая методика прогнозирования потребности в персонале (рисунок 1) отвечает следующим дескрипторам:

- схема прогнозирования потребности описана как бизнес-процесс верхнего уровня. В данном случае следует рассматривать методику в контексте алгоритмического моделирования бизнес-процесса, отражающего логику исполнения работ. Относясь к управленческим процессам, процесс прогнозирования, описываемый методикой, вписывается в сферу процессов стратегического управления предприятием.

- укрупненные этапы методики соответствуют классической методологии прогнозирования, включающей предпрогнозные исследования, ретроспекцию, диагностику и проспекцию.

- объектом прогнозирования являются количественное значение потребности в работников определенных квалификаций на уровне самостоятельных структурных подразделений наукоемкого предприятия.

Результаты исследования. Предложенная методика была апробирована при проведении конкретных прогнозных расчетов для одного из крупнейших на территории Красноярского края наукоемкого предприятия – разработчика и производителя космических телекоммуникационных и навигационных систем. Качество прогнозирования в значительной мере сопряжено с формированием модели данных для разработки прогноза долгосрочной потребности в персонале. В соответствии с представленной на рисунке 2 схемой, предлагаемая для использования в методике модель данных будет относиться к даталогическому типу моделей, она является фактографической, объектно-ориентированной моделью.

В объектно-ориентированных моделях данных поддерживаются объекты и значения. Объект - это пара (идентификатор, значение), например, для модели данных прогнозирования потребности в персонале мы можем использовать в качестве идентификатора наименование тех или иных кадровых показателей, а значения будут представлять собой фактические отчетные значения данных показателей на определенный временной интервал. Например, показатель текучести ключевых категорий сотрудников подразделения – это идентификатор, а 3 %, 1,5%, 1%, 0,7 % за период 2020-2017 годы, это значения по данному идентификатору.

Рисунок 1. – Этапы процесса прогнозирования потребности в персонале на наукоемком предприятии

Источник: составлено авторами на основе Герасенко В.П., 1997 [6]

Вопросы выбора факторов прогнозирования являются основополагающим критерием объективности прогноза, Состав факторов прогнозирования подробно рассмотрен в теоретических и прикладных работах Фьорито Дж, Стоун Д.Г., Грир С.Р. (Fiorito, J., Stone, T. А.И.H., Greer, C. R., 1985), А.И. Рощина, А.И. Жукова, Д.Г. Мороз. (Рощин А.И., Жуков, Мороз Д.Г., 2015), А.Н. Макарова (Макаров А. Н., 2012) [1, 12, 14].

Для разработки проекта модели данных и установлении влияния тенденций внутреннего и внешного рынка труда при использовании методики прогнозирования потребности в персонале мы предлагаем использовать набор факторов, определяющих изменение потребности в персонале по подразделениям предприятия.

¾

¾

¾

¾

Рисунок 2. - Факторы изменения потребности в персонале на уровне подразделения

Источник: составлено авторами на основе Fiorito, J., Stone, T. А.И.H., Greer, C. R., 1985, Рощин А.И., Жуков, Мороз Д.Г., 2015, Макаров А. Н., 2012 [1, 12, 14].

В таблице 2 представлена матрица модели данных для прогнозирования. Наименования идентификаторов данных внесены в столбец 1 с учетом каждого из четырех факторов. Из интервью с экспертами предприятия был выявлен горизонт доступности данных для прогнозирования на уровне подразделения по квалификации «инженер-технолог».

Таблица 2

Модель данных для прогнозирования потребности в персонале

Данные
Доступные для анализа за период более 10-ти лет
Доступные для анализа за период от 4-х до 10- ти лет
Доступные для анализа до 3- х лет
Сложно доступные для анализа
Недоступные для анализа
Фонд заработной платы по подразделению

+

+

+




Выходное вознаграждение для пенсионеров

+

+

+




Количество вакансий за год
+
+
+


Коэффициент текучести
+
+
+


Выбытие по причине достижения пенсионного возраста

+

+

+




Выбытие по причине декретного отпуска



+
+
Работники, принятые по целевому набору

+

+

+




Количество работающих по внешнему совместительству



+
+
Численность уволенных по собственному желанию
+
+
+


Работники, принятые по внешнему найму

+

+

+




Работники, назначенные на должности руководителей из управленческого резерва







+

+
Источник: составлено авторами

Как видим, на предприятии существует достаточно большой массив данных, который мы можем использовать для выявления корреляционных зависимостей при расчете коэффициентов поправки экспертных мнений о долгосрочной потребности в персонале, указываемых руководителями подразделений в заявках в план потребности в персонале.

Определим наиболее существенно влияющие на показатели выполнения плана потребности в персонале данные, а также рассчитаем прогноз потребности в персонале на перспективу трех лет с использованием экономико-математического моделирования. В соответствии с представленной схемой этапов прогнозирования нам необходимо выявить наиболее существенно влияющие на выполнение плана высвобождения переменные. Для этого проведем корреляционный анализ с использованием предложенных данных. Согласно разработанной модели данных в таблице 3 отображены значения по выявленным ранее идентификаторам для подразделения Х рассматриваемого предприятия.

Таблица 3

Данные для корреляционного анализа переменных, влияющих на выполнение плана высвобождения персонала подразделения Х

годы
Высвобождение по плану
Высвобождение, факт
Фонд заработной платы средний по подразделению
Выплаты высвободившимся работникам
Количество вакансий
Коэффициент текучести
Принятые по целевому набору
Уволенные по собственному желанию
Внешний наем
Новые задачи, план
Новые задачи, факт
2011
1
1
44360
42330
2
1,13
4
1
0
2
1
2012
3
2
46580
32550
1
0,97
2
2
0
5
4
2013
1
0
47520
0
0
0,16
1
2
0
1
1
2014
1
1
44396
10860
1
0,45
2
1
1
3
3
2015
4
1
48551
14450
3
1,17
2
2
3
3
2
2016
5
2
51338
12360
4
1,28
1
5
2
2
2
2017
5
2
54790
13120
2
2,23
2
2
2
1
1
2018
2
1
58670
0
3
1,56
2
1
0
2
1
2019
3
0
59470
0
4
1,68
2
0
0
0
0
2020
1
0
60330
0
2
2,07
0
2
1
3
3
Источник: составлено авторами

Расчет с применением статистической функции в MS Excel выявил следующие значения коэффициента корреляции r-Спирмена (таблица 4).

Таблица 4

Результаты корреляционного анализа переменных, влияющих на выполнение плана высвобождения персонала

Переменные, влияющие на фактическое высвобождение персонала
Значение r-Спирмена
Средний фонд заработной платы по подразделению,
-0,31713
Выплаты высвобождающимся пенсионерам
0,540145
Количество вакансий
0,103362
Коэффициент текучести
0,118781
Численность принятых по целевому набору
0,263523
Численность уволенных по собственному желанию
0,516811
Численность принятых внешних совместителей
0,370965
Плановая численность персонала под новые задачи
0,389249
Фактическая численность персонала, принятого под новые задачи
0,375624
Источник: составлено авторами

Как видим, наибольшее влияние на изменение потребности оказывает численность уволенных по собственному желании, а также величина и регулярность выплат высвобождающимся пенсионерам.

Определим коэффициент корректировки плана высвобождения, придав значениям коэффициента корреляции относительный ранг значимости по шкале простой суммы, см. таблицу 5.

Таблица 5

Относительные ранги значений коэффициентов корреляции

r-Спирмена
Относительный ранг
0,540145
0,27
0,51681
0,25
0,370965
0,15
0,389249
0,17
0,375624
0,16
Источник: составлено авторами

Определив среднее значение ранга, равное 0,2, сделаем вывод о необходимости корректировки прогнозной величины высвобождения персонала на К=0,8. При этом мы предполагаем, что прогнозное значение численности персонала под новые задачи не будет корректироваться поправочным коэффициентом.

Далее перейдем к расчету прогнозного значения потребности в персонале подразделения А, основываясь на методе скользящего среднего. Расчет прогнозных значений по прогнозу высвобождения на 2021 год

((2+3+1)/3)*0,8=1,6

Для дальнейшего расчета мы не округляем полученную величину.

Расчет прогнозных значений по прогнозу высвобождения на 2022 год

((3+1+1,6) /3)*0,8=1,49

Расчет прогнозных значений по прогнозу высвобождения на 2023 год

((1+1,6+1,49) /3)*0,8=1,09

Далее рассчитанные значения можно округлить, для их включения в прогноз потребности. Отобразим полученные значения на графике (рис. 3).

Рисунок 3. - Прогноз потребности в персонале по квалификации «инженер-технолог » подразделения Х

Источник: составлено авторами

Предложенный расчет прогнозных значений особенно важен для дальнейшего планирования потребности в персонале под позиции, высвобождающихся в связи с уходом на пенсию работников.

Заключение. Прогнозирование является основой для принятия плановых решений, поэтому рассмотренные исследовании положения методики прогнозирования потребности в персонале могут быть реализованы в мерах регулирования трудового поведения, корректировки корпоративных стандартов наукоемкого предприятия.

Полученный в ходе использования методики прогноз обеспечивает предвидение изменения структуры и динамики потребности в персонале в будущем на основе анализа прошлого и настоящего, исходя из целей развития предприятия, факторов изменения численности и квалификационной структуры. Таким образом, может быть выполнена научно-обоснованная оценка возможных последствий принимаемых организационно-экономических решений о привлечении, обучении и развитии персонала, планировании квалификаций и т.д., выявлены возможные альтернативы развития кадрового потенциала, осуществлена предплановая подготовка инвестиционных решений по персоналу.


Источники:

1. Fiorito J., Stone T. H., Greer C. R. Factors affecting choice of human resource forecasting techniques // Human Resource Planning. – 1985. – № 8. – p. 1-17.
2. Kang H. S., Lee J. Y., Choi S., et al. Smart manufacturing: past research, present findings, and future directions // International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology. – 2016. – № 3(1). – p. 111–128.
3. Ward D., Bechet T. P., Tripp R. Human Resource Forecasting and Modeling. - NY: The Human Resource Planning Society, 1994.
4. Антонова Н.Б. Государственное регулирование экономики. / учебник. - Мн: Академия управления при Президенте Республики Беларусь, 2002. – 775 c.
5. Варшавский А.Е. Научно-технический прогресс в моделях экономического развития: Методы анализа и оценки. - М.: Финансы и статистика, 1984. – 208 c.
6. Герасенко В.П. Прогностические методы управления рыночной экономикой. / Учеб. пособие: В 2-х частях – Ч. 1. - Гомель: Белорусский Центр Бизнеса «Альтаир», 1997. – 320 c.
7. Дульзон C.В. Зарубежный опыт прогнозирования формирования и использования трудовых ресурсов // Известия ОГАУ. – 2012. – № 36-1. – c. 153-156.
8. Комков Н.И., Кулакин Г.К. Влияние инновационной и технологической активности организаций на объемы выпуска инновационных товаров и рост производительности труда // Проблемы прогнозирования. – 2020. – № 4 (181). – c. 29-40.
9. Макроэкономика. / Учебное пособие / М.И. Плотницкий, Э.И. Лобкович, М.Г. Муталимов и др.; Под ред. М.И. Плотницкого. – 2-е изд., стер. - М.: Новое знание, 2004.
10. Лындина М.И., Орлов А.И. Методы прогнозирования для ракетно-космической промышленности // Научный журнал. – 2016. – № 103. – c. 122-134.
11. Льюис К.Д. Методы прогнозирования экономических показателей. / Пер. с англ. и предисл. Е.З. Демиденко. - М.: Финансы и статистика, 1986. – 133 c.
12. Макаров А. Н. Модели прогнозирования кадровой потребности для некоторых вспомогательных подразделений предприятий // Статистика и экономика. – 2012. – № 6. – c. 144-147.
13. Мананников С.А. Методические основы разработки нормативной базы планирования научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ в промышленности. / дис. … канд. экон. наук: 08.00.05. - Москва, 2010. – 168 c.
14. Методология прогнозирования потребности в трудовых ресурсах на автомобильном транспорте. / монография / А.И. Рощин, А.И. Жуков, Д.Г. Мороз. - М.: МАДИ, 2015. – 152 c.
15. Питухин Е.А., Сигова С.В. Повышение эффективности управления трудовыми ресурсами: компетентностный и информационный подходы. / Эффективные методы прогнозирования кадровых потребностей рынка труда для формирования регионального заказа на подготовку кадров Экспертный семинар Сборник докладов Составители: В.А. Прудникова, Е.Я. Коган, С.Ю. Алашеев., 2016. – 19 c.
16. Фролов И.Э., Бендиков М.А. Макроэкономическая конъюнктура и проблема технологического развития в экономике современной России (на примере космической отрасли) // Мировая экономика и международные отношения. – 2004. – № 2. – c. 60-71.

Страница обновлена: 26.11.2021 в 13:50:02