Труды КНЦ вып.18 (ОКЕАНОЛОГИЯ вып. 4/2013(18))

УДК 004.94 Ж.В. Логинова1, Д.Н. Халиуллина2 1Кольский филиал ПетрГУ 2ФГБУН Институт информатики и математического моделирования технологических процессов КНЦ РАН РАЗРАБОТКА СИСТЕМНО-ДИНАМИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ КАДРОВОЙ ПОТРЕБНОСТИ ГОРНОДОБЫВАЮЩЕЙ ОТРАСЛИ НА ПРИМЕРЕ МУРМАНСКОЙ ОБЛАСТИ Аннотация В работе рассматривается моделирование кадровой потребности горно­ добывающей отрасли Мурманской области. Представлен процесс построения математической модели, применение регрессионного анализа для выявления функциональных зависимостей и системно-динамическая модель кадрового обеспечения. Ключевые слова: кадровая потребность, регрессионный анализ, системно-динамическая модель. Z.V. Loginova, D.N. Khaliullina DEVELOPING SIMULATION MODEL OF RECRUITMENT NEEDS IN MINING INDUSTRY - EVIDENCE FROM MURMANSK REGION Abstract The article describes developing models of recruitment needs in mining industry in Murmansk region. Developing mathematical model, using regression analysis to set different functions and simulation model of staff in such industry are observed. Key words: recruitment needs, regression analysis, simulation model. Введение Стремительное развитие экономики страны приводит к ситуациям, когда в некоторых областях возникает дефицит кадров на многие специальности, а в других - перенасыщение. Эти процессы приводят к возникновению безра­ ботицы, и основной проблемой становится задача прогнозирования кадровой потребности региона. Мурманская область является регионом, экономика которого напрямую зависит от развития горнодобывающей отрасли, и главной особенностью данного региона является наличие моногородов, в которых проживает около трети населения области. Кадры горнодобывающей промышленности являются активной частью производственных сил, и от степени их подготовки, компетенции, оптималь­ ности расстановки на производстве, уровня организации и стимулирования их труда зависит эффективность работы каждого предприятия и отрасли в целом, поэтому задача прогнозирования кадровой потребности именно этой отрасли имеет принципиальное значение. 223