Труды КНЦ вып.9 (ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ вып. 10/2018(9))

этапе его предварительного согласования (в случае с высшим образованием). С учетом сроков обучения по образовательным программам различного уровня в вузах и организациях СПО, интересующий РОИВ горизонт прогнозирования чаще всего составляет от 2 до 6 лет. В случае планирования подготовки высшего медицинского персонала или научных работников требуемый горизонт возрастает до 8 и 9-10 лет. Исходя из современной практики организации образовательного процесса, эффективного с экономической точки зрения, минимальный размер группы обучающихся по одной специальности/направлению составляет около 10 человек, что обусловливает требования к масштабу (детальности) получаемых прогнозных оценок. Задача формирования кадрового прогноза в такой постановке возникает регулярно, один раз в год. Второй подзадачей является получение прогноза потребности в разрезе профессий и должностей, а также видов экономической деятельности. Поскольку прогноз строится для мониторинга ситуации на рынке труда с целью оперативного реагирования на ее потенциальную динамику (обеспечение занятости населения и текущих потребностей работодателей), задача прогнозирования возникает постоянно. Однако, в силу ограниченности ресурсов, РОИВ организует формирование подобного прогноза, как правило, один раз в год. В данном случае масштаб результирующих данных минимален - требуется прогноз с точностью до 1 человека. Горизонт прогнозирования, в идеале, также должен стремиться к минимуму. Исходными данными, доступными для формирования кадрового прогноза являются: данные официальной статистики; данные опросов работодателей; экспертные оценки; прогнозы макроэкономических показателей. Социально-экономическая ситуация, в контексте которой формируется прогноз, как правило, характеризуется такими особенностями: • структурная динамика региональной экономики, проявляющаяся как в появлении, так и исчезновении инвестиционных проектов различного масштаба; • зависимость региональной экономической системы от глобальной рыночной конъюнктуры и политических процессов (экономические санкции); • наличие хозяйствующих субъектов, лишь ограниченно управляемых государственными органами; • значительные миграционные потоки; • глобальная и локальная динамика структуры трудовых ресурсов (появление новых и исчезновение старых профессий, изменение требований к квалификации). Перечисленные особенности обусловливают чрезвычайно неблагоприятные для задач моделирования систем исходные условия: низкую достоверность и неполноту исходных данных; высокую структурную динамику объекта моделирования. Проблема усугубляется, если рассматривается система масштаба макрорегиона (например, АЗРФ), при этом подобная («макрорегиональная») постановка задачи прогнозирования кадровой потребности становится все более актуальной. 63