Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Основные определения и анализ методов исследования рынка труда 9
1.1. Основные определения рынка труда 9
1.2. Методы и модели исследования рынка труда 16
Глава 2. Многокритериальные методы принятия решений в условиях неопределенности 37
2.1. Методы многокритериального принятия решений, основанные на теории нечетких множеств 37
2.2. Метод анализа иерархий 44
Глава 3. Разработка системы оценки состояния трудовых ресурсов 57
3.1. Описание системы рынка труда 57
3.2. Основные принципы построения системы поддержки принятия решений (СППР) в условиях неопределенности 59
3.3. Структура базы данных СППР 64
3.4. Обобщенная модель функционирования СППР 69
Глава 4. Применение многокритериальных методов принятия решений в условиях неопределенности для исследования регионального, отраслевого и внутреннего рынка труда 73
4.1. Применение многокритериальных методов теории нечетких множеств для подбора работников на предприятии 73
4.2. Применение методов анализа иерархий для прогнозирования развития рынка труда 91
Заключение 111
Список литературы 114
Приложение 130
- Методы и модели исследования рынка труда
- Основные принципы построения системы поддержки принятия решений (СППР) в условиях неопределенности
- Обобщенная модель функционирования СППР
- Применение методов анализа иерархий для прогнозирования развития рынка труда
Введение к работе
Актуальность работы. В настоящее время, в условиях нестабильного развития частного сектора экономики, у руководителей предприятий все чаще встает вопрос принятия эффективных стратегических решений в задачах анализа и прогнозирования рынка труда. Известно, что кадровый потенциал фирмы играет основную роль в становлении организации любой формы собственности. Изучение потребностей предприятий в работниках, а также потребностей граждан в рабочих местах необходимо для эффективного размещения кадров и разработки устойчивой кадровой политики предприятия. В условиях высокого темпа развития науки и техники, ежегодно прибывающего объема информации, увеличивающегося количества и изменяющейся сущности внешних и внутренних факторов, у руководителей предприятий возникла проблема обеспеченности организации необходимыми ей кадрами.
Большинство применяемых для решения указанной проблемы методов основано на использовании статистической информации. Однако, в условиях быстроменяющейся экономической ситуации и неполноты исходной информации, построение на основе статистической информации математических моделей становится затруднительным и требует значительных временных ресурсов. Это приводит к практической неприменимости традиционных подходов к решению задач стратегического прогнозирования рынка труда.
Для решения задач прогнозирования в условиях неопределенности, когда руководителю предприятия приходится оперировать неточной, неполной, неколичественной информацией, целесообразно использовать класс методов, позволяющий строить качественные математические модели исследуемых процессов. Недостаток информации в этих моделях компенсируется знаниями экспертов.
Немаловажным для руководителей предприятий, осуществляющих стратегическое прогнозирование, является также накопление и многократное
использование знаний, полученных при решении задач многофакторного анализа рынка труда и подбора кадров.
В связи с этим актуальной проблемой стало развитие и разработка методик, моделей и инструментальных программных средств, позволяющих проводить многокритериальный экспресс-анализ рынка труда и накапливать полученный опыт в базах знаний для многократного его использования в будущем, при решении аналогичных задач. Наиболее предпочтительным для решения данной проблемы являются многокритериальные методы принятия решений в условиях неопределенности, основанные на теориях нечетких множеств и анализе иерархических процессов.
Степень разработанности проблемы. Исследование рынка труда, отношений работника и работодателя проводились ещё в 19 веке. Однако в современной России рынок труда, как экономическое явление, появился недавно, в период перехода к рыночной экономике. Административно-командная система отношений не предполагала свободной конкуренции между работниками и свободного выбора работодателем кадров из множества предлагаемых претендентов.
Проблема эффективного размещения кадров не нова, однако, распределение работников на предприятии осуществляется путем расчета плановых количественных показателей или не планируются вовсе. Невозможность существующих методик использовать качественные факторы, влияющие на распределение рабочей силы, снижает эффективность полученных расчетных результатов и планов. В условиях быстро меняющейся экономической конъюнктуры такие планы не состоятельны, поэтому для эффективного подбора и размещения работников необходимо прогнозировать дальнейшее развитие рынка труда, с целью определения существующего кадрового потенциала, а на основании прогнозных данных - планировать распределение рабочей силы.
Проблема прогнозирования и анализа рынка труда в условиях стремительно развивающейся экономики не достаточно разработана российскими учеными-
экономистами. Ее решение представляет интерес не только для российских предприятий, но и для развития рынка труда в регионах России.
Разработке и внедрению многокритериальных методов принятия решений в сфере экономики посвящены работы Р. Беллмана, Л. Заде, Р. Л. Кини, Э. Парето, X. Райфы, Б. Руа, Т. Саати, А. Сало, П. Фишберна, Р. Хамалайнена. Значителен вклад в исследование данных проблем внесли такие российские ученые как Л. С. Беляев, А. Н. Борисов, А. М. Дубров, Б. А. Лагоша, О. И. Ларичев, М. Ю. Стернин А. В. Андрейчиков, О. Н. Андрейчикова, Н. Г. Ярушкина, А. Е., а также Кочемасов, О. В. Дёрина, А. А. Белокрылов и другие авторы.
Цель работы. Целью диссертационной работы является разработка моделей и программных средств эффективного многокритериального анализа и прогнозирования состояний рынка труда на основе методов принятия решений в условиях неопределенности. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
выявить основные проблемы анализа и прогнозирования рынка труда в условиях быстроменяющейся экономической ситуации;
разработать модели многокритериального анализа и прогнозирования состояний рынка труда на основе нечетких методов принятия решений и метода анализа иерархий;
разработать алгоритмы и программное обеспечение, основанное на методах многокритериального принятия решений для анализа и прогнозирования рынка труда;
разработать базу данных, обеспечивающую хранение и обработку экспертных знаний, необходимых для анализа и прогнозирования рынка труда;
разработать методику прогнозирования рынка труда с использованием многокритериальных методов принятия решений;
решить прикладные задачи прогнозирования обеспеченности кадрами предприятий г. Волгограда.
Объект исследования: прогнозирование спроса и предложения трудовых ресурсов на городском рынке труда (г. Волгоград).
Предмет исследования: социально-экономические процессы, протекающие на профессиональном рынке труда (г. Волгоград).
Методология и методы исследования. В основу диссертационной работы положены основные научные положения и математический аппарат теории нечетких множеств, метода анализа иерархий, метода стандартов и метода динамических предпочтений; для разработки программного обеспечения использовались языки структурного и объектно-ориентированного программирования; для разработки структуры базы данных использовались основные положения теории разработки и проектирования баз данных.
Информационной базой послужили материалы периодической печати, данные Департамента федеральной государственной службы занятости населения Волгоградской области, данные предприятий ООО "Нирон", ООО "ИнтерДом", ООО "Горстрой-Альянс", экспертные оценки и расчеты исследователей, материалы научных конференций.
Научная новизна работы состоит в разработке моделей, методик и алгоритмов анализа и прогнозирования рынка труда на основании многокритериальных методов принятия решений в условиях неопределенности:
предложена модель подбора кадров на малом предприятии на основании методов теории нечетких множеств - метода максиминной свертки и метода нечеткого отношения предпочтений, позволяющих учитывать личные предпочтения руководства, выраженные нечеткими данными;
разработана модель анализа существующей потребности в специалистах на рынке труда на основании метода анализа иерархий, которая позволяет структурировать исследуемую проблему иерархически упорядоченным множеством факторов, включающих глобальную цель групп лиц, влияющих на принятие решения; цели, преследуемые группами лиц; критерии качества и альтернативы;
предложены алгоритмы определения векторов приоритетов альтернатив, оцениваемых методом стандартов, который позволяет использовать в процессе исследования неограниченное количество альтернативных решений, в отличие от метода анализа иерархий, имеющего ограничение - не более 9 альтернативных вариантов;
обоснованы и разработаны алгоритмы определения динамических предпочтений и приоритетов, позволяющие учитывать фактор времени, которые позволяют учитывать в процессе прогнозирования состояния рынка труда не только факторы, имеющие количественную оценку, но и критерии, выраженные неполными и неточными данными;
Теоретическая значимость и практическая ценность работы состоит в возможности использования при процедуре подбора кадров индивидуальных предпочтений руководителя каждого предприятия; в самостоятельном определении предприятием состояния рынка труда и возможности планирования кадровой политики на основании полученных результатов. Разработанные методики, модели и алгоритмы способны повысить эффективность принимаемых на предприятии кадровых решений. Проведенные исследования позволяют варьировать на предприятии фонд оплаты труда с целью экономии денежных средств и увеличения прибыли. Это подтверждается результатами апробации на реально действующих промышленных предприятиях г. Волгограда.
Практическую ценность работы составляют:
программное обеспечение поддержки процедур принятия решений для прогнозирования и подбора кадров на предприятии;
методика прогнозирования рынка труда в условиях быстро меняющейся экономической ситуации.
Научная апробация результатов работы. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на научных конференциях Волгоградского государственного технического университета (2001-2004).
Исследование проводилось в рамках проекта Минобразования РФ, 2001-2002, № 1.15.5(00.0) 16.037 "Развитие методологии и методики многокритериального и многовариантного стратегического прогнозирования потребности в специалистах с высшим и средним профессиональным образованием на основе методов и интеллектуальных систем принятия решений"; гранта РГНФ, 2001-2002, № 01-02-2002 а/в "Разработка моделей прогнозирования и планирования социально-экономического развития региона в условиях быстро меняющейся экономической ситуации"; гранта РГНФ, 2003-2004, № 03-02-00357а/в "Разработка иерархических и сетевых моделей многокритериального принятия решений и распределения ресурсов в условиях неопределенности для исследования экономических проблем региона".
Публикации. По теме диссертации опубликовано 4 печатных работы объёмом 1,5 п.л., из них 1,1 п.л. лично авторских, в виде научных статей, две из них в рецензируемых журналах, рекомендованных ВАК РФ для защиты диссертаций. Структура и объем диссертации. Работа состоит: из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка литературы - 150 источников и приложений.
Методы и модели исследования рынка труда
Метод экономической теории. Методы экономической теории основываются на построении графических моделей, на основании прямых зависимостей одного фактора от другого. Определяется функциональная зависимость и на её основании строится график поведения системы. Пересечения графиков подсистемы работодателей и работников определяет оптимальное число вакантных мест и работников. Механизм исследования следующий: При появлении новой профессии на первой стадии существования, когда на рынке труда находится один специалист, и он диктует условия работодателя, рынок относят к монополии, строят соответственно графическую модель характерную для этого типа рынка и определяют при какой ставке заработной платы на рынке будет достигнуто равновесие, при дальнейшем появлении на рынке специалистов данной профессии, рынок относят к предельной производительности распределения, здесь каждый работник будет получать зарплату, соответствующую его вкладу в производство, когда рынок переполняется работниками, он становится рынком совершенной конкуренции и исследования проводятся соответственно этому типу. [37, 77, 142, 143]
Построение графических моделей не позволяет досконально исследовать рынок труда, поскольку при использовании чисел высокого порядка сильно увеличивается погрешность результата, построить график масштабом 1:1 практически невозможно, а увеличение масштаба влечет увеличение приближения в решении задачи. Так же невозможность использования графических методов связана с достаточно долгим сроком подбора модели функционирования системы и невозможностью использовать качественные характеристики объекта.
Так же в экономической теории практикуется составление прогнозов в форме: «Если А, то В при прочих равных условиях». Для этого необходимы определённые знания из прошлого периода о зависимости события А от В, только в этом случае может быть составлен прогноз на прошлом опыте.
В работах [35, 37, 77] отмечается, что прогнозы, основанные на экономической теории, не всегда дают правильный результат и порой содержат существенные ошибки. Выделяют три основных причины возникновения ошибок в прогнозах: 1. Не уделяется должного внимания условной природе прогноза. Не всегда правильно определяют условия возникновения того или иного события. 2. Теория, на которой основан прогноз, недоработана и неполна. Каждое направление экономической теории по-разному расставляет приоритеты различным факторам, от которых зависит прогнозируемое событие. Иногда различные направления экономической теории предлагают противоречивые прогнозы. 3. Экономические прогнозы могут быть неверными, в том случае если предмет прогноза является трудно предсказуемым, т.е. относится к разряду нечётких, не имеет точных численных описаний, а так же формулы по которой его можно было бы рассчитать. Статистические методы. Наиболее старейшими и наиболее распространёнными на данный момент методами исследования рынка труда являются методы статистики.[13, 43, 67, 79, 93, 146] Основными задачами статистики трудовых ресурсов являются: - определение численности и состава трудовых ресурсов; - территориальное размещение трудовых ресурсов; - анализ закономерности воспроизводства трудовых ресурсов; - определение уровня безработицы и уровня занятости. Для определения общей численности используют формулы: Тхрои - средняя годовая численность трудовых ресурсов; Тср - полусумма каждых двух соседних численностей трудовых ресурсов; t - отрезок времени между двумя соседними численностями. Показатели динамики трудовых ресурсов можно использовать, если они нечисленны в пределах одних и тех же территориальных границ. Косвенные показатели распределения трудовых ресурсов по территории страны могут давать лишь приближённые результаты. Степень занятости всего населения, способного к труду характеризуется коэффициентами
Основные принципы построения системы поддержки принятия решений (СППР) в условиях неопределенности
Поскольку в процессе принятия решения зачастую участвует группа экспертов, которые могут находится далеко друг от друга, необходимо предусмотреть сетевое обеспечение, лиц, участвующих в исследовании. Получение данных возможно реализовать при помощи системы электронной почты или других средств Интернета.
Для контроля и координации процесса сбора, обработки, хранения информации, а так же для вывода результатов исследования - назначается администратор. Система должна поддерживать и индивидуальное принятие решений. Администратор собирает воедино разрозненные данные, вводит в систему, проводит процедуру согласования данных, при нарушении согласованности проводит вторичный опрос группы экспертов, обрабатывает данные и рассылает результаты исследования.
Архитектура системы поддержки принятия решения Для использования системы необходим человек, который будет пополнять базу данных новыми сведениями. На предприятии это может делать человек, непосредственно соприкасающийся с кадровой работой - инспектор ОК или начальник ОК, в государственных органах - инспектор информационного отдела.
Входными данными для системы является набор альтернатив, между которыми необходимо сделать выбор или определить уровень спроса и предложения. База данных содержит набор критериев, их описание, общее описание проблемы, набор альтернатив и их описание, иерархии критериев, результаты опроса экспертов и другую информацию, которая постоянно вводится специалистом. Подсистема управления базой данных помогает организовывать, хранить и использовать и информацию, находящуюся в базе данных. Интеллектуальная подсистема выполняет свертку полученных данных, при этом интерфейс пользователя позволяет выбрать необходимый метод в зависимости от поставленной проблемы. Пользователь имеет возможность одну и ту же проблему решить различными методами для сравнения результатов, и определения суммарной значимости альтернатив.
Общий процесс исследования проходит по схеме, изображенной на рис.5 На третьем этапе формируется список критериев оценки альтернатив. Если исследование проводится на предприятии (на малой территории), то список критериев формируется самими экспертами, он представляет личные предпочтения и пожелания руководящего состава к профессиональным и личным качествам принимаемых работников. При проведении исследования на отраслевом или региональном рынке труда можно использовать список имеющихся критериев или дополнить его своими элементами.
На четвертом этапе экспертами проводится оценка альтернатив по каждому критерию, определяется согласованность данных. Если данные несогласованны, то выполняется пятый этап - определение значимости критериев, т.е. присвоение каждому критерию весового коэффициента. Если согласованность не достигнута, то возвращаемся к первому этапу и пересматриваем список альтернатив, список критериев оценки, оценки альтернатив по критериям.
Шестой этап - вся информация согласована, внесена в базу данных, осуществляется расчет оценок альтернатив выбранными методами. Седьмой этап - вывод результатов исследования в графическом или текстовом формате, который наиболее удобен для пользователя. Анализ полученных данных и принятие решения.
Обобщенная модель функционирования СППР
На рисунке 9 представлен граф функционирования модели СППР. Узлами графа являются логически законченные процедуры, ребра графа отражают направление движения информации и переходы от одной процедуры к другой. 2. Ввод редактирование альтернативных решений. 3. Ввод критериев оценки. 4. Выбор метода расчетов. 5. Ввод показателей из БД предприятия и их редактирование. 6. Выбор базовой шкалы оценок, относительно которой будет проводиться формализация качественных данных/ ввод новой. 7. Ввод или редактирование матрицы парных сравнений значимости критериев. 8. Определение индексов ИС/ОС для определения согласованности оценок критериев. 9. Расчет вектора приоритетов. 10.Определение весовых коэффициентов критериев. Метод пересечения нечетких множеств 11.Возведение оценок критериев в степень равную весовому коэффициенту критерия. 12.Определение функций принадлежности нечетких множеств альтернатив. 13.Ввод оценки альтернатив. 14.Пересечение нечетких оценок альтернатив (взятие минимума). 15. Опре деление вектора приоритетов. Метод нечеткого отношения предпочтения 16.Определение функций принадлежности нечетких отношений. 17. В вод весовых коэффициентов нечетких отношений. 18.Заполнение матрицы отношений предпочтения. 19.Определение отношений предпочтения по каждой паре альтернатив. 20.Вычисление отношения доминирования. 21. Определение множества недоминируемых альтернатив. 22.Построение вектора приоритетов. Метод анализа иерархий
23.Ввод/выбор из БД и редактирование иерархической модели. 24.Заполнение матрицы парных сравнений. 25.Расчет правого собственного вектора матрицы. 26.Расчет индекса согласованности и отношения согласованности. 27.Построение вектора приоритетов. Метод стандартов 28.Ввод/выбор из БД и редактирование шкалы для оценки элементов 29.Ввод/ выбор из БД и редактирование стандартов. 30.Заполнение МПС для определения весовых коэффициентов значимости стандартов. 31.Расчет собственного правого вектора матрицы. 32.Расчет индекса согласованности и отношения согласованности. 33.Построение вектора приоритетов стандартов. 34.Присвоение альтернативе определенного стандарта. 35.Построение вектора приоритетов альтернатив.
Метод попарного сравнения динамических предпочтений 36.Разбиение иерархии на кластеры. 37.Ввод временного интервала и шага временных срезов состояния системы. 38.Заполнение МПС на определенный момент времени через заданную амплитуду. 39.Расчет правого собственного вектора матрицы. 40.Расчет индекса согласованности и отношения согласованности. 41 .Иерархическая композиция для расчета общих весов. 42.Запись вектора приоритетов в БД. 43.Определение зависимости изменения состояний системы, путем выбора основных функций. 44.Построение прогноза путем экстраполяции данных. Завершение работы программы 45.Формирование протокола отчетов. 46.Визуализация результатов исследования на экран. 47. Распечатка отчетов. 48.Запись результатов исследования в БД. Узлы, выделенные жирным шрифтом, указывают процедуру вода информации, полученной от экспертов. Элементы, отмеченные знаком СД}, означают запись вводимых данных в базу данных. В узлах 23, 28, 29 и 36 пользователь может сам определять структуру модели, набор и оценку стандартов, а также уровень детализации системы для построения прогноза. В методах, где используются парные сравнения, данные корректируются, повторно, если расчет индекса согласованности и отношения согласованности дал неудовлетворительный результат. В методе попарного сравнения динамических приоритетов цикл заполнения матрицы парных сравнений и записи вектора приоритетов в БД повторяется до тех пор пока не пройдет все обозначенные этапы временного интервала. 1. Разработаны алгоритмы прогнозирования, анализа рынка труда и подбора кадров на предприятие.
Определены общие принципы построения системы поддержки принятия решений, используемой в качестве вспомогательного инструмента для исследования рынка труда. 2. Разработана система прогнозирования, анализа рынка труда и подбора кадров, описана структура базы данных системы поддержки принятия решений, необходимой для накопления информации и используемой для исследования тренда территориального рынка труда и подбора кадров на предприятии.
Применение методов анализа иерархий для прогнозирования развития рынка труда
«Анализ рынка рабочей силы направлен на то, чтобы выявить его потенциальные возможности в обеспечении организации кадрами, необходимыми для решения ею своих задач» [19]. Прогнозирование возможно как методами теории нечетких множеств, так и методами, входящими в состав в МАИ: метод динамических предпочтений; метод стандартов. В качестве альтернатив выступают отрасли промышленности, универсальные критерии оценки определены в публикациях, посвященных прогнозированию экономического состояния страны. Используя данные, собираемые на предприятии о вакантных местах и о работниках, осуществляющих поиск работы, предприятие составляет прогноз макроэкономических изменений развития рынка труда. Необходимость отслеживать макроэкономические колебания регионального рынка труда связан с постоянной необходимостью предприятия в квалифицированных кадрах. Предприятие столкнулось с определенными трудностями при подборе кадров и для того, чтобы постоянно контролировать ситуацию на рынке труда, был принят человек, собирающий данные и пополняющий базу данных предприятия.
Для целей анализа и прогнозирования автором были выделены следующие составные сегменты рынка труда по отраслям промышленности, которые по мнению экспертов предприятия можно выделить в обособленные группы сфер деятельности человека. В основу перечня отраслей было выбрано статистическое отраслевого разделения промышленности и дополнен автором новыми отраслями, возникшими в результате динамичного развития экономики России. Из статистических данных были взяты производственные отрасли промышленности, а дополненные непроизводственными, такими как отрасль информационного обслуживания. В процессе исследования было выделено 35 обособленных отраслей сфер деятельности человека по двум основным группам: производственные - металлургия, машиностроение, топливно-энергетическая промышленность, легкая промышленность, пищевая промышленность, лесная и деревообрабатывающая промышленность, сельское хозяйство, строительство, фармацевтика, химическая промышленность, электроника, ювелирная отрасль; непроизводственные - бухгалтерский учет, делопроизводство, дизайн и архитектура, доставка и перевозка, информационное обслуживание, обслуживание компьютерной техники, косметология, медицина, МЧС и охранные услуги, образование, физкультура и спорт, реклама, ремонт и обслуживание производственного оборудования, ремонт и обслуживание транспортных средств, культура и искусство, наука, СМИ, торговля, управление, связь, индустрия развлечений, консалтинг, юридические услуги.
Анализ рынка рабочей силы и прогнозирование его развития по отраслям проводилось методами: анализа иерархий, методом динамических предпочтений и методом стандартов.
Для определения цели исследования, критериев оценки использовался метод анализа иерархии, т.к. его основным достоинством является наглядное представление структуры проблемы, а, следовательно, более ясное видение влияющих факторов и более четкое определение цели.
Критерии оценки определялись с учетом мнения современных ученых, неоднократно обозначавших их в своих работах.
К) - государственное регулирование отрасли. Развитие отрасли сильно зависит от того в какой мере государство способствует её функционированию, есть отрасли, которые не нуждаются во вмешательстве государства, это отрасли, не требующие больших финансовых вложений, имеющие короткие производственный цикл выпуска продукции (товара, работы, услуги), имеющих высокий товарооборот. К таким отраслям можно отнести торговлю, шоу-бизнес, пищевую промышленность, легкую промышленность, отрасль информационного обслуживания, отрасль обслуживания компьютерной техники и др. Эти отрасли могут развиваться самостоятельно, без вмешательства государства. А такие отрасли как машиностроение, металлургия, строительство и отрасли, относящиеся к классу естественных монополий, обязательно должны иметь высокий уровень государственного регулирования, поскольку без непрерывного обновления наукоемких технологий, внедрения новых открытий, эти отрасли не смогут эффективно развиваться. Государственное регулирование развития таких отраслей способствует возникновению дополнительных рабочих мест, повышает их привлекательность для работников и соответственно увеличивает мотивационные процессы у людей. Влияние государственного регулирования на развитие рынка труда отмечается в работах В. Ройка, Д. Львова, Ю. Винслава, С. Глазьева и др. [18, 25, 75, 76, 104, 105]. В данном исследовании государственной регулирование рассматривается с точки зрения вмешательства и не вмешательства в развитие отрасли. Одной отрасли вредит государственное вмешательство, другой помогает.
