Прогноз кадровых потребностей Югры

Прогноз кадровых потребностей Югры 12 Августа 2016

 

Прогноз кадровых потребностей Югры

1. Общая характеристика рынка труда Ханты-Мансийского автономного округа – Югры.

 

Бурное развитие округа во второй половине XX века способствовало привлечению огромного количества трудовых ресурсов из всех уголков страны. Динамика изменения численности населения Ханты-Мансийского автономного округа – Югры приведена в таблице 1.1

Год

1959

1970

1979

1989

1999

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

Население, тыс. чел.

124

271

569

1268

1359

1512

1532

1537

1561

1584

1597

1612,1

 

В 2014 году, по данным Российской службы статистики, в округе работало 669250 человек (таблица 1.2). Большая часть (66%) населения Ханты-Мансийского автономного округа – Югры работает в пяти отраслях:

o    добыча полезных ископаемых;

o    транспорт и связь;

o    образование;

o    здравоохранение;

o    строительство.

 

Таблица 1.2 – Численность занятого населения в Ханты-Мансийском автономном округе – Югре в 2014 году

Вид экономической деятельности

Работающих, чел.

Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство

1787

Добыча полезных ископаемых

181835

Обрабатывающие производства

28782

Производство и распределение электроэнергии, газа и воды

38378

Строительство

55201

Оптовая и розничная торговля; ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования

20823

Гостиницы и рестораны

9988

Транспорт и связь

80773

Операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг

46354

Образование

67888

Здравоохранение

57152

 Предоставление прочих коммунальных, социальных и персональных услуг

22871

Другие виды деятельности

57418

Итого:

669250

 

В начале двухтысячных, прирост населения за счет межрегиональной миграции оказывал существенное влияние на региональный рынок труда. В настоящее время, миграционный приток сократился, но он до сих пор является одним из важных источников изменения трудовых ресурсов в регионе. До 2013 года (по данным российской службы статистики, таблица 1.3) в округе наблюдался устойчивый миграционный прирост населения со средним профессиональным образованием (далее СПО), с 2008 года устойчивый отток населения с высшим профессиональным образованием (далее ВПО) и начальным профессиональным образованием (далее НПО).

 

 

2008

2009

2010

2011

2012

2013

ВПО, чел.

-828

-150

-1156

-1438

-2 271

-3 348

СПО, чел.

434

1514

707

3725

1 521

-1 862

НПО, чел.

-720

481

-131

-61

-119

-81

 

Значительный вклад в рынок труда Ханты-Мансийского автономного округа – Югры вносят кадры, работающие вахтовым методом. На данный момент в экономике округа занято 87 тысяч человек работающих вахтовым методом, что составляет около 13% от занятого населения.

 

Особенностью Ханты-Мансийского автономного округа – Югры  является возрастная структура работающего населения. На рисунках 1.1, 1.2 представлена половозрастная структура занятых в Ханты-Мансийском автономном округе – Югре. В настоящее время, наблюдается омоложение работников с высшим профессиональным образованием и старение кадров со средним профессиональным образованием. При этом, доля работников с СПО в экономике региона составляет примерно 50%. Ситуация постепенно меняется,  к 2015 году  доля поступивших в учреждения ВПО составила        37 %, в учреждения СПО - 63%.

 

Для экономики нормальной является половозрастная структура работающих, в которой максимум участвующих в экономике мужчин приходится на возраст 38-42 лет, а женщин приходится на возраст 35-38 лет. В этом случае, при приросте населения происходит естественное восполнение трудовых ресурсов.  В Ханты-Мансийском автономном округе – Югре максимум работающих мужчин с ВПО находится в возрасте 26-30 лет, а женщин с ВПО в возрасте 26-28 лет, что говорит о преобладании  молодых возрастов в структуре занятых в экономике региона.

Возрастная структура занятых с СПО значительно отличается от структуры работающих с ВПО. Максимум работающих мужчин приходится на возраст 48-55 лет, а женщин на 50-54 года, что уже является пред пенсионным возрастом. Это приводит к значительной ежегодной кадровой потребности, связанной с процессами естественного возрастного выбытия населения из трудовой деятельности. Однако, недостаток кадров с СПО способствует продолжению трудовой деятельности специалистов в пенсионном возрасте.

 

2. Методика прогнозирования кадровых потребностей.

 

В Югорском государственном университете разработана методика прогнозирования кадровых потребностей Ханты-Мансийского автономного округа – Югры. Методика использует разработанную математическую модель регионального рынка труда, математическую модель изменения макроэкономических показателей. Для прогнозирования параметров рынка труда и экономики региона используются разработанные способы прогнозированная, основанные на использовании нейронных сетей [свидетельства на регистрацию программ ЭВМ №2013661768, №2013661711, №2013661770, №2013661769].

Математические модели методики прогнозирования обеспечивают исследование взаимного влияния следующих параметров региона:

o    баланс трудовых ресурсов по видам экономической деятельности;

o    количество безработных на рынке труда;

o    валовой региональный продукт по видам экономической деятельности;

o    показатель инфляции за год;

o    дефлятор по видам экономической деятельности;

o    инвестиции по видам экономической деятельности;

o    планируемые инвестиции по видам экономической деятельности;

o    рост объемов производства по видам экономической деятельности;

o    стоимость основных фондов;

o    степень износа основных фондов;

o    численность граждан пенсионного возраста;

o    численность работающих пенсионеров;

o    половозрастное распределение занятого в экономике населения округа по видам экономической деятельности, уровням образования;

o    половозрастное распределение миграционных потоков по уровням образования и укрупненным группам специальностей;

o    количество специалистов, работающих в округе вахтовым способом;

o    количество иностранных работников по видам экономической деятельности;

o    численность занятых мужчин и женщин в отраслях экономики;

o    доля занятых мужчин и женщин в отраслях экономики по уровням образования;

o    коэффициент рождаемости на 1000 человек населения округа, каждый пол отдельно;

o    коэффициент смертности на 1000 человек населения округа, каждый пол отдельно;

o    коэффициент естественного прироста на 1000 человек населения округа;

o    численность населения округа;

o    структура занятых в экономике по уровню образования и видам экономической деятельности;

o    численность населения по возрастам и уровням образования, проживавшего и работавшего в округе по переписи населения 2002 и 2010 годов;

o    численность занятых по отраслям согласно ОКВЭД;

o    численность выпускников учреждений профессионального образования;

o    численность выпускников 9 и 11 классов;

o    региональный заказ на подготовку кадров.

 

Для прогнозирования динамики изменения параметров модели регионального рынка труда и макроэкономических показателей используется инструмент нейросетевого моделирования. Любая задача прогнозирования стремится к такому решению, то есть к выбору такой математической модели (выявление взаимосвязей исследуемых параметров), при котором данные, полученные в ходе прогнозирования, как можно больше соответствуют реальным значениям. Нахождение оптимальной модели является крайне затруднительной задачей и зависит от исследуемого объекта и набора исходных данных [Крянев А.В. Математические методы обработки неопределенных данных]. Особенностью социально-экономических систем является огромное количество параметров и сложно формализуемые связи между ними. Это делает процесс классического моделирования крайне трудоемким и неэффективным.

 

Для решения задачи исследования динамики развития социально-экономических систем необходима методика, которая самостоятельно определяет оптимальную модель на основе входных данных. Такими возможностями обладают искусственные нейронные сети, построенные по принципу организации биологических нейронных сетей [Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход], способные к обучению, самоорганизации и адаптации.

 

Нейронная сеть состоит из совокупности нейронных элементов и связей между ними. На вход нейронной сети подается обучающая выборка, состоящая из параметров модели, оказывающих влияние на прогнозируемый элемент. Например, для прогнозирования численности занятых в добывающей отрасли необходимо на вход нейронной сети подать данные о динамики добычи полезных ископаемых, инвестициях в отрасль, планы роста добычи, цена на нефтепродукты и т.д. Нейронная сеть, будет обучаться на основе загруженных данных и построит нелинейную модель зависимости численности занятых в добывающей отрасли от динамики изменения множества параметров. На рисунке 2.1 представлена топология однослойной нейронной сети.

 

В Югорском государственном университете разработана методика, которая сочетает в себе подходы классического моделирования и моделирования с применением инструмента нейронных сетей. Классическое моделирование используется при формализации общих зависимостей и выводов, а нейронные сети для определения связей между множеством параметров и прогнозирования поведения одних параметров при известном поведении других параметров.

 

Для определения кадровой потребности региональной экономики посредством вышеуказанных моделей определяется:

1.      Количество работников, необходимое экономике Ханты-Мансийского автономного округа – Югры для развития в рамках принятых социально-экономических программ;

2.      Количество работников, которыми будет располагать экономика региона на прогнозный период с учетом выхода на пенсию, призыва в армию, декретного отпуска, болезней, смертности и т.д.;

3.      Количество работников, которые будут подготовлены региональной системой профессионального образования;

4.      Количество работников, которые вернутся в округ после учебы за пределами региона;

5.      Миграционный прирост по всем уровням профессионального образования.

С учетом прогнозирования вышеперечисленных параметров определяются кадры, которые необходимо будет подготовить либо дополнительно привлечь в регион для обеспечения необходимого развития экономики региона.

 

3. Прогноз кадровых потребностей.

 

В таблицах 3.1-3.2 представлен прогноз кадровых потребностей до 2020 года.

 

Таблица 3.1 – Прогноз потребности в кадрах с высшим образованием по видам экономической деятельности

Виды экономической деятельности

2015

2016

2017

2018

2019

2020

Добыча полезных ископаемых

83

116

192

303

454

742

Обрабатывающие производства

49

82

133

200

285

421

Распределение газа и воды

36

60

96

140

201

327

Образование

18

41

83

141

220

366

Здравоохранение

15

31

97

192

323

632

Гос. управление

53

98

179

286

424

654

Финансовая деятельность

9

17

26

37

56

79

Операции с недвижимым имуществом

89

154

263

415

616

914

Гостиницы и рестораны

5

7

7

9

11

12

Прочие коммунальные услуги

17

35

61

87

125

192

Строительство

23

36

56

90

139

224

Транспорт и связь

64

104

169

259

378

554

Торговля

17

35

62

100

147

217

Сельское и рыбное хозяйство

8

11

12

12

13

13

 

Таблица 3.2 – Прогноз потребности в кадрах со средним профессиональным образованием по видам экономической деятельности

Виды экономической деятельности

2015

2016

2017

2018

2019

2020

Добыча полезных ископаемых

400

680

1174

2120

3289

4599

Обрабатывающие производства

111

157

242

410

621

865

Распределение газа и воды

144

190

278

455

687

957

Образование

54

91

146

243

516

938

Здравоохранение

144

320

558

1117

1778

2500

Гос. управление

85

147

241

411

669

1006

Финансовая деятельность

17

26

44

81

128

184

Операции с недвижимым имуществом

63

105

168

311

518

788

Гостиницы и рестораны

9

10

13

18

30

46

Прочие коммунальные услуги

19

31

47

79

133

214

Строительство

63

111

176

418

741

1097

Транспорт и связь

227

340

532

922

1403

1947

Торговля

54

104

178

333

523

764

Сельское и рыбное хозяйство

11

12

14

18

26

34

 

Из таблиц 3.1, 3.2 видно, что в округе наблюдается кадровая потребность во всех 13 видах экономической деятельности.

 

В таблицах 3.3, 3.4 представлен прогноз кадровых потребностей Ханты-Мансийского автономного округа – Югры по укрупненным группам направлений подготовки для среднего профессионального и высшего образования.

 

Таблица 3.3 - Прогноз потребности в кадрах со средним профессиональным образованием по укрупненным группам специальностей

 

УГС

Наименование

Потребность

2015

2016

2017

2018

2019

2020

2021

08.00.00

Техника и технологии строительства

-84

-65

-18

113

270

437

468

09.00.00

Информатика и вычислительная техника

-3

-31

-19

57

115

204

267

11.00.00

Электроника, радиотехника и системы связи

139

223

335

481

651

837

791

12.00.00

Фотоника, приборостроение, оптические и биотехнические системы и технологии

55

81

116

157

205

258

282

13.00.00

Электро- и теплоэнергетика

259

286

376

636

957

1313

1392

15.00.00

Машиностроение

65

71

94

159

239

328

345

18.00.00

Химические технологии

-2

-1

1

4

8

13

15

19.00.00

Промышленная экология и биотехнологии

-2

-1

1

4

8

13

14

20.00.00

Техносферная безопасность и природообустройство

103

203

318

451

598

754

800

21.00.00

Прикладная геология, горное дело, нефтегазовое дело и геодезия

110

283

574

1071

1675

2114

2284

22.00.00

Технологии материалов

62

125

224

378

567

776

823

23.00.00

Техника и технологии наземного транспорта

160

192

302

630

1031

1475

1549

24.00.00

Авиационная и ракетно-космическая техника

8

11

16

25

37

49

54

26.00.00

Техника и технологии кораблестроения и водного транспорта

-3

-5

-3

10

29

51

57

29.00.00

Технологии легкой промышленности

-22

-32

-34

-23

-6

17

18

31.00.00

Клиническая медицина

46

110

195

415

666

928

1012

34.00.00

Сестринское дело

36

88

155

330

530

739

784

35.00.00

Сельское, лесное и рыбное хозяйство

-7

-8

-3

8

26

48

51

36.00.00

Ветеринария и зоотехния

0

1

2

3

5

7

8

38.00.00

Экономика и управление

141

302

564

1137

1812

2546

2725

39.00.00

Социология и социальная работа

-15

-22

-9

138

215

301

419

43.00.00

Сервис и туризм

-67

-138

-184

-105

2

119

131

46.00.00

История и археология

-1

-2

-3

-1

1

3

4

49.00.00

Физическая культура и спорт

-2

-5

-7

-3

2

7

8

51.00.00

Культуроведение и социокультурные проекты

-11

-14

-15

-6

5

19

21

52.00.00

Сценические искусства и литературное творчество

-6

-7

-7

-3

3

10

11

53.00.00

Музыкальное искусство

-6

-7

-7

-3

3

10

11

54.00.00

Изобразительное и прикладные виды искусств

-6

-7

-7

-3

3

10

11

 

Прогноз кадровых потребностей выявил динамику увеличения потребности в подготовке и привлечению кадров с СПО практически по всем укрупненным группам специальностей.

 

Наиболее востребованные направления подготовки к 2020 году по программам СПО  в округе:

o    экономика и управление;

o    прикладная геология, горное дело, нефтегазовое дело и геодезия;

o    техника и технологии наземного транспорта;

o    электро- и теплоэнергетика;

o    техносферная безопасность и природообустройство;

o    электроника, радиотехника и системы связи;

o    технологии материалов;

o    клиническая медицина и сестринское дело;

o    социология и социальная работа;

o    техника и технологии строительства;

o    управление в технических системах;

o    машиностроение;

o    приборостроение, оптические и биотехнические системы и технологии;

o    образование и педагогические науки;

o    науки о здоровье и профилактическая медицина;

o    информатика и вычислительная техника.

 

Следует отметить, что в настоящее время часть гуманитарных специальностей СПО на рынке труда замещаются выпускниками высших учебных заведений смежных специальностей. Особенно характерен этот процесс для специальностей группы «Экономика и управление». Так например, недостаток работников с СПО по этому направлению замещается переизбытком кадров с ВПО (таблица 3.4). Также эта ситуация характерна для высокотехнологичных УГС, таких как «информатика и вычислительная техника», «электроника, радиотехника и системы связи», «электро- и теплоэнергетика».

 

Таблица 3.4 – Прогноз потребности в кадрах с высшим профессиональным образованием по укрупненным группам специальностей

УГС

Наименование

Потребность

2015

2016

2017

2018

2019

2020

2021

01.00.00

Математика и механика

-8

-15

-15

-9

5

31

48

02.00.00

Компьютерные и информационные науки

-12

-22

-22

-13

7

70

103

03.00.00

Физика и астрономия

-23

-39

-52

-63

-69

-72

-80

04.00.00

Химия

-23

-39

-52

-63

-69

-74

-80

05.00.00

Науки о земле

-23

-39

-52

-63

-69

-75

-80

06.00.00

Биологические науки

-23

-39

-52

-63

-69

-76

-86

07.00.00

Архитектура

-3

17

42

73

112

170

202

08.00.00

Техника и технологии строительства

-8

39

97

169

260

356

360

09.00.00

Информатика и вычислительная техника

6

9

26

56

100

149

103

10.00.00

Информационная безопасность

10

21

34

48

64

81

89

11.00.00

Электроника, радиотехника и системы связи

79

118

176

248

338

418

430

12.00.00

Фотоника, приборостроение, оптические и биотехнические системы и технологии

11

15

26

39

56

82

90

13.00.00

Электро- и теплоэнергетика

130

154

200

265

352

465

460

15.00.00

Машиностроение

33

38

50

66

88

129

136

16.00.00

Физико-технические науки и технологии

-4

-7

-6

-4

2

21

23

18.00.00

Химические технологии

-1

1

5

11

19

30

36

19.00.00

Промышленная экология и биотехнологии

-1

1

5

11

19

30

21

20.00.00

Техносферная безопасность и природообустройство

-1

6

25

56

100

144

100

21.00.00

Прикладная геология, горное дело, нефтегазовое дело и геодезия

-60

-83

-61

-7

88

250

270

22.00.00

Технологии материалов

5

11

27

54

91

101

105

23.00.00

Техника и технологии наземного транспорта

103

205

353

541

773

1020

1080

24.00.00

Авиационная и ракетно-космическая техника

7

14

22

32

44

56

50

25.00.00

Аэронавигация и эксплуатация авиационной и ракетно-космической техники

7

14

22

32

44

56

50

26.00.00

Техника и технологии кораблестроения и водного транспорта

4

13

28

48

73

100

105

27.00.00

Управление в технических системах

13

25

61

117

196

258

260

28.00.00

Нанотехнологии и наноматериалы

9

13

20

28

38

49

20

29.00.00

Технологии легкой промышленности

-17

-11

3

21

46

76

80

30.00.00

Фундаментальная медицина

0

0

1

2

2

4

4

31.00.00

Клиническая медицина

6

21

43

71

107

116

102

32.00.00

Науки о здоровье и профилактическая медицина

1

5

10

16

24

40

52

33.00.00

Фармация

1

5

10

16

24

40

51

34.00.00

Сестринское дело

5

16

34

57

85

140

150

35.00.00

Сельское, лесное и рыбное хозяйство

-7

-5

4

20

40

66

60

36.00.00

Ветеринария и зоотехния

0

0

0

1

2

2

4

37.00.00

Психологические науки

-50

-100

-146

-189

-227

-218

-250

38.00.00

Экономика и управление

-1045

-2011

-2910

-3754

-4532

-4970

-5001

39.00.00

Социология и социальная работа

-55

-90

-112

-125

-125

-104

-115

40.00.00

Юриспруденция

-74

-150

-219

-284

-340

-260

-269

41.00.00

Политические науки и регионоведение

-3

-7

-10

-13

-15

-29

-29

42.00.00

Средства массовой информации и информационно-библиотечное дело

-23

-39

-53

-65

-75

-96

-115

43.00.00

Сервис и туризм

-98

-189

-271

-348

-419

-393

-420

44.00.00

Образование и педагогические науки

-20

-1

43

107

199

125

123

45.00.00

Языкознание и литературоведение

-17

-33

-49

-63

-76

-77

-125

46.00.00

История и археология

-3

-7

-10

-13

-15

-47

-62

47.00.00

Философия, этика и религиоведение

-3

-7

-10

-13

-15

-11

-8

48.00.00

Теология

-3

-7

-10

-13

-15

-11

-11

49.00.00

Физическая культура и спорт

-8

-17

-24

-32

-38

-84

-150

50.00.00

Искусствознание

-27

-46

-63

-78

-91

-86

-80

51.00.00

Культуроведение и социокультурные проекты

-23

-39

-53

-65

-75

-121

-135

52.00.00

Сценические искусства и литературное творчество

-12

-20

-27

-33

-38

-37

-35

53.00.00

Музыкальное искусство

-12

-20

-27

-33

-38

-37

-35

54.00.00

Изобразительное и прикладные виды искусств

-12

-20

-27

-33

-38

-50

-67

55.00.00

Экранные искусства

-12

-20

-27

-33

-38

-37

-34

 

Наиболее востребованные направления подготовки ВПО на 2021 год:

o    техника и технологии наземного транспорта;

o    электро- и теплоэнергетика;

o    электроника, радиотехника и системы связи;

o    техника и технологии строительства;

o    образование и педагогические науки;

o    управление в технических системах;

o    архитектура;

o    клиническая медицина и сестринское дело

o    информатика и вычислительная техника;

o    техносферная безопасность и природообустройство;

o    технологии материалов;

o    машиностроение;

o    прикладная геология, горное дело, нефтегазовое дело и геодезия.

 

На эти  направления приходится более 80% всех потребностей региона в кадрах с ВПО.

В 2014 году контрольные цифры приема в учреждения ВПО были распределены согласно среднесрочному прогнозу кадровых потребностей Ханты-Мансийского автономного округа – Югры. При этом в скорректированном прогнозе прослеживается положительная динамика по заполнению вакансий, появляющиеся по данным направлениям подготовки:

o    00.00 - Математика и механика;

o    00.00 - Техника и технологии строительства;

o    00.00 - Информатика и вычислительная техника;

o    00.00 - Электроника, радиотехника и системы связи;

o    00.00 - Электро- и теплоэнергетика;

o    00.00 - Техносферная безопасность и природообустройство;

o    00.00 - Управление в технических системах;

o    00.00 - Клиническая медицина;

o    00.00 - Образование и педагогические науки.

Потребность по этим направлениям имела динамику к увеличению, однако после приема 2014/2015 и 2015)2016 года ситуация улучшилась и дефицит кадров в 2020 году уменьшится.

Снижение потребности в кадрах к 2021 году имеют  следующие направления подготовки:

         03.00.00     Физика и астрономия;

o    00.00 Химия;

o    00.00 Науки о земле;

o    00.00 Биологические науки;

o    00.00 Психологические науки;

o    00.00 Экономика и управление;

o    00.00 Социология и социальная работа;

o    00.00 Юриспруденция;

o    00.00 Политические науки и регионоведение;

o    00.00 Средства массовой информации и информационно - библиотечное дело;

o    00.00 Сервис и туризм;

o    00.00 Языкознание и литературоведение;

o    00.00 История и археология;

o    00.00 Физическая культура и спорт;

o    00.00 Культуроведение и социокультурные проекты;

o    00.00 Изобразительное и прикладные виды искусств.

 

На рисунке 3.1 представлены наиболее востребованные в абсолютном значении направления подготовки СПО. Абсолютные значения кадровой потребности дают представление о количестве работников, которых необходимо привлечь или подготовить для развития экономики региона.

 http://www.doinhmao.ru/uploads/public/%D0%A0%D0%B8%D1%81%D1%83%D0%BD%D0%BE%D0%BA%203.1.jpg

Рисунок 3.1 - Прогноз потребности в кадрах со средним профессиональным образованием в 2020 году

 

На рисунке 3.2 представлена наибольшая в абсолютных значениях потребность по направлениям высшего образования в 2021 году. Среди наиболее востребованных отсутствуют гуманитарные специальности, за исключением направлений связанных со здравоохранением. Наиболее востребованными являются технические специальности. При этом потребность по этим специальностям будет возрастать в связи с недостаточными объемами подготовки и значительным оттоком кадров с высшим образованием.

 http://www.doinhmao.ru/uploads/public/%D0%A0%D0%B8%D1%81%D1%83%D0%BD%D0%BE%D0%BA%203.2.jpg

Рисунок 3.2 - Прогноз потребности в кадрах с высшим п образованием в 2021 году

 


Возврат к списку