Математическая обработка данных выборочных обследований для формирования и прогнозирования половозрастной численности занятых

Цель. Разработка методов расчета половозрастной численности занятых среди населения региона по ежегодным возрастным категориям, базирующихся на показателях выборочного обследования рабочей силы.

Задачи. Провести анализ доступных в федеральной и ведомственной статистике исходных данных о численности занятых среди постоянного населения по однолетним и десятилетним возрастным категориям; разработать и апробировать методы получения профиля занятых в разрезе однолетних половозрастных категорий на основе масштабирования профиля занятости работников и на основе сглаживания показателей выборочного обследования рабочей силы; оценить возможности результатов моделирования половозрастной численности занятых в аспекте однолетних половозрастных категорий двумя методами (масштабированием и сглаживанием) для расчета общей и замещающей кадровой потребности.

Методология. Использованы метод масштабирования профиля численности работников и метод сглаживания микроданных выборочного обследования рабочей силы.

Результаты. Авторами разработаны два метода восстановления показателей ежегодной численности занятых с учетом половозрастной структуры из показателей выборочного обследования рабочей силы. Применительно к Республике Карелия рассчитана численность занятых по ежегодным возрастным категориям с помощью методов масштабирования и сглаживания. Проведено сравнение результатов расчета численности занятых по ежегодным возрастным категориям с использованием разных методов. Рассчитаны численность выбывших занятых и коэффициент выбытия.

Выводы. Восстановленные показатели половозрастного профиля занятых в разрезе однолетних возрастных категорий позволили получить характеристики рабочей силы с распределением по полу и возрасту, а также отследить динамику изменения численности занятых в различных возрастных когортах. Использование восстановленных показателей численности занятых в аспекте однолетних возрастных категорий не позволяет корректно рассчитать численность оттока занятых в старших возрастах и тем самым определить коэффициенты естественно-возрастного выбытия. В связи с этим необходимо доработать математическую модель восстановления показателей численности занятых в аспекте однолетних возрастных категорий.

1. Кузнецов С. В., Горин Е. А., Имзалиева М. Р. Национальный технологический суверенитет и три уровня кадрового обеспечения промышленности // Экономика и управление. 2023. Т. 29. № 8. С. 938–955. https://doi.org/10.35854/1998-1627-2023-8-938-955

2. Национальный проект «Кадры» // Правительство России: офиц. сайт. URL: http://government.ru/rugovclassifier/916/about/ (дата обращения: 25.04.2025).

3. Рынок труда и рынок образовательных услуг в субъектах Российской Федерации: монография / В. Н. Васильев, В. А. Гуртов, Е. А. Питухин [и др.]. М.: Техносфера, 2007. 680 с.

4. Ефимов И. П., Гуртов В. А., Степусь И. С. Кадровая потребность экономики Российской Арктики – взгляд в будущее // Вопросы экономики. 2022. № 8. С. 118–132. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2022-8-118-132

5. Сизова О. В., Завьялова А. И., Смирнова О. А. Статистический анализ занятости населения в регионах России // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. 2021. № 3. С. 37–45. https://doi.org/10.6060/snt.20216703.0005

6. Аверина О. В. Рынок труда и занятость в Еврейской автономной области: состояние и тенденции развития // Региональные проблемы. 2025. Т. 28. № 1. С. 56–69. https://doi.org/10.31433/2618-9593-2025-28-1-56-69

7. Тераз В. А., Максимов Д. Г. Тенденции и изменение занятости населения Удмуртской Республики // Социально-экономическое управление: теория и практика. 2025. Т. 21. № 1. С. 72–80. https://doi.org/10.22213/2618-9763-2025-1-72-80

8. Зайцев А. Г., Такмакова Е. В. Установление взаимосвязи индикаторов функционирования рынка труда и демографических процессов (на примере Орловской области) // Вестник аграрной науки. 2023. № 1. С. 100–108. https://doi.org/10.1728/issn2587-666X.2023.1.100

9. Anghelache C., Anghel M. G., Dumbravă S. G., Ene L. Analyzing the employment rate of the population, unemployment and vacancies in the economy // Theoretical and Applied Economics. 2018. Vol. XXV. No. 2. P. 105–118. URL: https://store.ectap.ro/articole/1332.pdf (дата обращения: 04.03.2025).

10. Abraham K. G., Kearney M. S. Explaining the decline in the US employment-to-population ratio: A review of the evidence // Journal of Economic Literature. 2020. Vol. 58. No. 3. P. 585–643. https://doi.org/10.1257/jel.20191480

11. Edo A., Özgüzel C. The impact of immigration on the employment dynamics of European regions // Labour Economics. 2023. Vol. 85. Article 102433. https://doi.org/10.1016/j.labeco.2023.102433

12. Российский рынок труда через призму демографии: монография / под ред. В. Е. Гимпельсона, Р. И. Капелюшникова. М.: ИД Высшей школы экономики, 2020. 436 с.

13. Хавинсон М. Ю., Кулаков М. П. Математическое моделирование динамики численности разновозрастных групп занятых в экономике региона // Компьютерные исследования и моделирование. 2014. Т. 6. № 3. С. 441–454. https://doi.org/10.20537/2076-7633-2014-6-3-441-454

14. Хавинсон М. Ю., Кулаков М. П. Модельный анализ динамики численности занятых в разрезе возрастных групп (на примере Хабаровского и Приморского краев) // Региональные проблемы. 2015. Т. 18. № 4. С. 13–19.

15. Хавинсон М. Ю., Колобов А. Н. Моделирование динамики численности занятого населения в отраслях экономики: агент-ориентированный подход // Компьютерные исследования и моделирование. 2018. Т. 10. № 6. С. 919–937. https://doi.org/10.20537/2076-7633-2018-10-6-919-937

16. Макаров В. Л., Бахтизин А. Р., Бекларян Г. Л., Акопов А. С., Ровенская Е. А., Стрелковский Н. В. Агентное моделирование социально-экономических последствий миграции при государственном регулировании занятости // Экономика и математические методы. 2022. Т. 58. № 1. С. 113–130. https://doi.org/10.31857/S042473880018960-5

17. Кузнецов С. Г. Методические подходы к оценке численности и половозрастного состава рабочей силы и занятых лиц предпенсионного возраста // Научные труды: Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН. 2019. Т. 17. С. 360–382. https://doi.org/10.29003/m825.sp_ief_ras2019/360-382

18. Beržinskienė D. Model of population employment estimation // Engineering Economics. 2005. Vol. 44. No. 4. P. 43–49.

19. Гуртов В. А., Питухин Е. А. Прогнозирование потребностей экономики в квалифицированных кадрах: обзор подходов и практик применения // Университетское управление: практика и анализ. 2017. Т. 21. № 4. С. 130–161. https://doi.org/10.15826/umpa.2017.04.056

20. Кутышкин А. В. Моделирование динамики численности занятых в региональной экономике (на материалах Ямало-Ненецкого автономного округа) // Региональная экономика и управление: электрон. науч. журнал. 2021. № 1. С. 23. https://doi.org/10.24412/1999-2645-2021-165-23

21. Смешко О. Г. Особенности формирования демографической базы трудового потенциала в Северо-Западном федеральном округе // Экономика и управление. 2014. № 2. С. 12–18.

22. Итоги выборочного обследования рабочей силы, 2024 год // Федеральная служба государственной статистики: офиц. сайт. URL: https://rosstat.gov.ru/compendium/document/13265 (дата обращения: 10.04.2025).

23. Рабочая сила, занятость и безработица в России (по результатам выборочных обследований рабочей силы). 2024: стат. сб. M.: Росстат, 2024. 152 c.

24. Трудовые ресурсы, занятость и безработица // Федеральная служба государственной статистики: офиц. сайт. URL: https://rosstat.gov.ru/labour_force (дата обращения: 25.04.2025).

25. Об утверждении основных методологических и организационных положений по проведению выборочного обследования рабочей силы: приказ Росстата от 29 декабря 2023 г. № 707 (в ред. от 13.11.2024) // Справ.-правовая система «КонсультантПлюс». URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_467194/ (дата обращения: 25.04.2025).

26. Афанасьев В. Н. Анализ временных рядов и прогнозирование: учебник. Саратов: Ай Пи Ар Медиа, 2020. 310 с.