Филимоненко Ирина Владимировна, "Алгоритм прогнозирования кадровой потребности муниципальных образований Красноярского края"

[Оргкомитет]

	Филимоненко Ирина Владимировна Город: Красноярск Организация: Сибирский федеральный университет - Институт управления бизнес-процессов и экономики Должность: зав. кафедрой маркетинга, к.э.н., доцент E-mail: ifilimonenko@sfu-kras.ru

Загрузить текст доклада: http://labourmarket.ru/conf9/reports/filimonenko.doc

[Руководители секции №3]

Уважаемая Ирина Владимировна!
Приветствуем Вас накануне начала IX Всероссийской Интернет-конференции. Благодарим Вас за интересный доклад.
Мы надеемся на деловой и взаимный разговор в виртуальном конференц-зале.
Желаем, чтобы Вы, уважаемые докладчики, хорошо подготовились для обмена мнений заранее.
Наша 3 секция "Совершенствование прогнозирования кадровых потребностей региональной экономики, и формирование госзадания на подготовку кадров. Подготовка, переподготовка и повышение квалификации кадров через программы дополнительного профобразования" представляет большой интерес как для теоретиков, так и для практиков. Подключайтесь к разговору в нашей Интернет-аудитории.
Открытие конференции - 31 октября в 10.30 утра по московскому времени.
Ваше участие очень важно для нас.
Руководители секции №3.

	Филимоненко Ирина Владимировна Город: Красноярск Организация: Сибирский федеральный университет - Институт управления бизнес-процессов и экономики Должность: зав. кафедрой маркетинга, к.э.н., доцент E-mail: ifilimonenko@sfu-kras.ru

Загрузить текст доклада: http://labourmarket.ru/conf9/reports/filimonenko.doc

[Глушанок Т.М.]

Уважаемая Ирина Владимировна!
9 Интернет-конференция начала свою работу. Надеемся, что Вы найдете время и примете участие в обсуждении актуальных вопросов, касающихся рынка труду и рынка образовательных услуг.

[Глушанок Т.М.]

Уважаемая Ирина Владимировна!
Представленная в Вашей статье методика разработки алгоритма прогноза кадровой потребности МО очень интересная. Применяется ли она в регионе? Если применяется, то как организована связь прогноза с реальной подготовкой специалистов нужных специальностей?

[Филимоненко И.В.]

Добрый день, уважаемая Тамара Михайловна!

Данная методика прогнозирования кадровой потребности сейчас апробируется на муниципальных образованиях Красноярского края и примерно через месяц мы получим результаты. Заказчиками данного исследования в крае выступают:
а) Министерство экономики и регионального развития - для них ключевыми результатами являются прогнозы кадровых потребностей муниципальных образований (в крае их 62) и миграционная политика;
б) Министерство науки и образования - для них важны контрольные цифры приема, базирующиеся на результатах прогноза кадровой потребности, не только по УГС, но по специальностям и профессиям;
в) Агентство труда и занятости населения - прогнозы развития кадровой потребности по муниципальным образованиям (МО), технологии мониторинга текущих потребностей рынка труда и трудоустройства молодых специалистов.
Надеемся довести методику до внедрения.
Сложностей при разработке прогноза для МО много. Основные - качество информации и отсутствие у работодателей намерений закрыть кадровую потребность за счет выпускников региональной системы профессионального образования.

[Питухин Евгений Александрович]

Ирина Владимировна,

спасибо за очень интересный доклад. Многое из ваших подходов следует взять на заметку.

Скажите, пожалуйста, а каким методом кластеризации Вы пользовались?

С уважением,
Е.А.Питухин

[Филимоненко И.В.]

Евгений Александрович, использовалась группировка муниципальных образований по признакам территориальной близости (по группам Ассоциаций МО) и скорости протекания процессов модернизации и обновления для каждого ВЭД МО. Статистическая значимость группировки проверялась на базе коэффициента взаимной сопряженности А.А. Чупрова, поскольку не все признаки кластеризации являлись количественными.

[Питухин Евгений Александрович]

Ирина Владимировна!

А число кластеров было известно заранее?

[Филимоненко И.В.]

Добрый день, коллеги! К сожалению, сразу ответить на вопрос не получилось (у нас грядет аккредитация).
Насчет числа кластеров - их максимально возможное количество (15) известно заранее (5 Ассоциаций, внутри каждой могут быть выделены три сегмента экономики). Фактически некоторые из них могут оказаться в какой-то период времени пустыми.

[Питухин Евгений Александрович]

Видимо я не до конца Вас понял. Обязательно ли кластер должен быть сформирован по признаку территориальной близости? Вы решаете задачу кластеризации, когда объединяете элементы системы в группы, или же вы решаете задачу классификации, когда заранее известны группы, куда надо отнести предприятия?

[Филимоненко И.В.]

Скорее это группировка.
Заранее известен состав групп по территориальному признаку, но неизвестно к какому сегменту экономики внутри Ассоциации следует отнести тот или иной ВЭД. Поскольку в каждом сегменте экономики происходят разные по скорости изменения, то и подходы к определению кадровой потребности будут различаться. Например, там, где изменения незначительные ("традиционные технологии") все компоненты кадровой потребности обладают постоянной структурой (по уровням образования и УГС) и матрица ПКС имеет постоянные элементы. В других сегментах экономики элементы матрицы изменяются.

[Груша Георгий Романович]

Уважаемая Ирина Владимировна! Согласно предложенному Вами алгоритму, оценка потребности региональной экономики в профессиональных кадрах происходит по определенным компонентам. Скажите пожалуйста, каков механизм определения кадровой потребности "на реализацию ИП", и что составляет информационную базу для ее расчета.