Прогнозирование отраслевой структуры занятости населения

Прогнозирование отраслевой занятости представляет интерес для всех субъектов рынка труда, способных влиять на динамику трудовых ресурсов (государственных и муниципальных служб, работодателей, работников). Качество прогнозирования динамики трудовых ресурсов зависит от степени агрегации используемых для этого статистических данных. При высокой степени агрегации каждый показатель рынка труда объединяет совокупность детализированных показателей, из-за чего информацию о трендах детализированных показателей невозможно учесть при построении трендов отраслевой занятости, что отрицательно сказывается на качестве прогноза. Негативно влияет на качество прогноза отсутствие информации о взаимодействии показателей рынка труда за каждый конкретный год. В работе предлагается с помощью балансовой математической модели динамики трудовых ресурсов, связывающей отраслевые показатели рынка труда, определить показатели межотраслевых перемещений. Для вычисления показателей рынка труда используются только статистические данные о структуре отраслевой занятости и безработице. Таким образом, для детализации рынка труда Российской Федерации с помощью показателей межотраслевых перемещений достаточно данных о динамике трудовых ресурсов, предоставляемых Федеральной службой государственной статистики. Показано, как с помощью показателей межотраслевых перемещений построить прогнозные значения этих показателей и вычислить прогнозные значения показателей рынка труда. Для установления влияния детализации показателей рынка труда на надежность прогноза отраслевой занятости рассмотрены примеры построения прогноза занятости в отраслях экономики Российской Федерации на 2011–2016 гг. и на 2019 г. Выбор интервала исследования вызван вступлением в силу в 2017 г. второй редакции «Общероссийского классификатора видов экономической деятельности». Для анализа использовались результаты прогнозирования непосредственно по показателям рынка труда и по показателям межотраслевых перемещений, полученные с помощью балансовых моделей различной степени детализации. Для оценки качества прогнозирования приведены таблицы надежности прогнозов, которые свидетельствуют о том, что детализация параметров отраслевой занятости при помощи балансовой модели способна повысить надежность их прогноза.

Ключевые слова

балансовая модель, динамика трудовых ресурсов, детализация межотраслевых связей, прогнозирование, рынок труда.

Получено

15.03.2023

Дата публикации

29.03.2023

Кол-во символов

16157

Цитировать

ГОСТ	Дроботенко М. И. , Невечеря А. П. Прогнозирование отраслевой структуры занятости населения // Экономика и математические методы – 2023. – Tом 59. – № 1 C. 22-29 [Электронный ресурс]. URL: https://emm.jes.su/S042473880024868-3-1 (дата обращения: 01.05.2024). DOI: 10.31857/S042473880024868-3
MLA	Drobotenko, Michael, Nevecherya, Artyom "Forecasting the sectoral structure of population employment." Ekonomika i matematicheskie metody 59.1 (2023):22-29. DOI: 10.31857/S042473880024868-3
APA	Drobotenko M., Nevecherya A. (2023). Forecasting the sectoral structure of population employment. Ekonomika i matematicheskie metody 59(1), pp.22-29 DOI: 10.31857/S042473880024868-3

100 руб.

При оформлении подписки на статью или выпуск пользователь получает возможность скачать PDF, оценить публикацию и связаться с автором. Для оформления подписки требуется авторизация.

Оператором распространения коммерческих препринтов является ООО «Интеграция: ОН»

Всего подписок: 0, всего просмотров: 209

Оценка читателей: голосов 0

1. Дроботенко М.И., Невечеря А.П. (2021). Прогнозирование динамики трудовых ресурсов на многоотраслевом рынке труда // Компьютерные исследование и моделирование. Т. 13. Вып. 1. С. 235–250.

2. Единак Е.А., Коровкин А.Г. (2014). Построение баланса территориального движения занятого населения (на примере федеральных округов РФ) // Проблемы прогнозирования. № 3 (144). С. 72–85.

3. Коровкин А.Г. (2001). Динамика занятости и рынка труда: вопросы макроэкономического анализа и прогнозирования. М.: МАКС Пресс.

4. Коровкин А.Г., Единак Е.А., Королев И.Б. (2017). Прогнозирование численности и структуры населения на базе балансового подхода. В сб.: Демографический потенциал стран ЕАЭС. Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН. С. 297–303.

5. Невечеря А.П. (2016a). Исследование динамики трудовых ресурсов на основе многоотраслевой математической модели рынка труда // Экономика и математические методы Т. 52. Вып. 2. С. 129–140

6. Невечеря А.П. (2016b). Численный алгоритм в задаче самоорганизации трудовых ресурсов // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ). № 04(118). С. 1333–1349.

7. Невечеря А.П. (2021). Задача прогнозирования динамики трудовых ресурсов // Наука. Новое поколение. Успех. Т. 2. С. 24–26.

8. Россия в цифрах. 2021: Краткий статистический сборник (2021). М.: Федеральная служба государственной статистики.

9. Тихонов А. Н., Арсенин В. Я. (1979). Методы решения некорректных задач. М: Наука.

10. Armstrong J.S. (1984). Forecasting by extrapolation: Conclusions from 25 years of research. Interfacess. No. 003. 20 p.

11. Bakens J., Fouarge D., Peeters T. (2018). Labour market forecasts by education and occupation up to 2022. ROA. ROA Technical Reports, 14, 6, 52–66.

12. Borghans L., De Grip A., Heijke H. (1996). Labor market information and the choice of vocational specialization. Economics of Education Review, 15 (1), 59–74.

13. Cörvers F., Heijke H. (2005). Forecasting the labour market by occupation and education: Some key issues. Maastricht: Research centrum voor Onderwijs en Arbeidsmarkt.

14. Key indicators of the labour market. Ninth edition. (2016). Geneva: International labour office.

15. Knobel C., Kriechel B., Schmid A. (2008). Regional forecasting on labour markets. Munich: Rainer Hampp Verlag.

16. Scott J., Marshall G. (2009). A dictionary of sociology. Oxford: Oxford University Press.

17. Tsakalozos N., Konstantinos D., Scott R. (2011). Signal extrapolationusing empirical mode decomposition with financial applications. CASSP, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, 5744–5747.

18. Wilkinson F. (1981). The dynamics of labour market segmentation. NYC: Academic press.