Сибирский федеральный университет

Тип публикации: препринт

Год издания: 2020

Идентификатор DOI: 10.36535/0202-6120-2020-05-47-2020

Ключевые слова: personnelneeds, labormarket; laborresources; accelerateddevelopment, qualifications, matrix of occupational composition, high-tech sector, кадровая потребность, рынок труда; трудовые ресурсы; ускоренное развитие, квалификация, матрица профессионально-квалификационного соответствия, высокотехнологичный сектор

Аннотация: Предложен авторский подход к поэтапному прогнозированию кадровой потребности экономики региона с учетом структурных изменений профессионально-квалификационного состава трудовых ресурсов региона, изменений общероссийских классификаторов по видам экономической деятельности (ОК 029-2014 (КДЕС РЕД. 2), занятиям (ОК 010-2014 (МСКЗ-08), специальностям по образованию (ОК 009-2016). Предлагаемый подход базируется на уточнении матрицы профессионально-квалификационного состава (ПКС) в связи с изменившимися списком укрупненных групп специальностей и направлений подготовки (2016 год) и классификатором видов экономической деятельности (ОКВЭД2007 и ОКВЭД2), а также на адаптации матрицы ПКС к региональным особенностям Красноярского края. Методика позволяет построить вектор коэффициентов для распределения кадровой потребности высокотехнологичного сектора экономики региона.Научная значимость методического инструментария состоит в возможности реше-ния на системном уровне научных задач по оптимизации региональной структуры профессиональной подготовки кадров и формирования научно обоснованных контрольных цифр приема (КЦП) на подготовку профессиональных кадров по уровням профессиональной подготовки, укрупненным группам специальности (УГС) и профессиям (специальностям).Практическая значимость обусловлена возможностью принятия научно-обоснованных решений в области нивелирования территориальных, отраслевых и профессионально-квалификационных дисбалансов в спросе и предложении на рынке труда. Предлагаемый подход, изложенный в данной Методике, представляет для субъектов региональной власти основу для создания механизмов управления разрывами на рынках труда региона и обеспечения необходимых условий реализации приоритетных направлений пространственного социально-экономического развития. The author's approach to step-by-step forecasting of the personnel needs of the regional economy is proposed, taking into account structural changes in the professional and qualification composition of the region's labor resources, changes in all-Russian classifiers by type of economic activity (ОК 029-2014 (КДЕСРЕД. 2), occupations (ОК 010-2014 (МСКЗ-08),education specialties(ОК 009-2016).The proposed approach is based on the refinement matrix of occupational composition (OC) from the change in list of consolidated groups of specialties and areas of training (2016) and the classifier of economic activities (ОКВЭД2007 and ОКВЭД2), as well as the adaptation of the matrix to the OC to regional characteristics of the Krasnoyarsk krai.The method allows you to build a vector of coefficients for the distribution of personnel needs in the high-tech sector of the region's economy.The scientific significance of the methodological tools consists in the possibility of solving scientific problems at the system level to optimize the regional structure of professional training and the formation of scientifically based admission control figures for training professional personnel at the levels of professional training, enlarged by specialty and professions (specialties).The practical significance is due to the possibility of making scientifically-based decisions in the field of leveling territorial, sectoral and professional-qualification imbalances in demand and supply in the labor market.The proposed approach outlined in this Methodology provides a basis for regional author-ities to create mechanisms for managing gaps in the region's labor markets and ensuring the nec-essary conditions for implementing priority areas of spatial socio-economic development.

Место издания: ВИНИТИ РАН

• Филимоненко И.В. (Сибирский федеральный университет)
• Васильева З.А. (Сибирский федеральный университет)
• Русина А.Н. (Сибирский федеральный университет)
• Разнова Н.В. (Сибирский федеральный университет)

• РИНЦ (eLIBRARY.RU)