IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/a/scn/financ/y2017i1p106-116.html
   My bibliography  Save this article

Международный Опыт Прогнозирования Качественных Характеристик Рабочей Силы // International Experience In Forecasting Qualitative Characteristics Of The Workforce

Author

Listed:
  • A. Tkachenko A.

    (inancial University under the Government of the Russian Federation)

  • A. Ginoyan B.

    (the Higher School for Health Organization and Management)

  • А. Ткаченко А.

    (Финансовый университет)

  • А. Гиноян Б.

    (Высшая школа организации и управления здравоохранением, Москва, Россия)

Abstract

The interest in planning the labor force and forecasting its key characteristics such as the education level, qualification, occupation, etc. emerged in the second half of the 20th century. Forecasts provide the basis for the macro-economic policy of the state and choosing optimal directions of development. According to the authors, the quality of the labor force is indispensable for the sustainable development of the national economy and its place in the global market. The prediction of substantial changes in this quality is an integral part of management both in developed and developing economies though in many instances they have different problems to solve. The differences are discussed through the example of forecasting and planning structural changes in the labor force in India, the UK and the USA. The authors substantiate the choice of these countries by the importance of their experience for the Russian practice. The role of international organizations in the development of the methodology for labor force surveys covering approximately 200 countries is analyzed. In the case of India the special role of IT-companies in the development of innovative education systems is revealed which is based on the forward-looking encouraging policy of the state. The analyzed experience is important for Russia, where rural schools and many regions do not have another opportunity to raise the teaching level to the modern requirements. Forecasts of the employment structure in Great Britain and the USA are made by government bodies aided by non-governmental organizations, e. g. the University of Warwick in Great Britain. In the United States government agencies use the macroeconomic model of the Data Resources, Inc. private company for making forecasts. Particular attention is paid to occupation forecasts and vocational training the analysis of which reveals their importance for structural changes in the economy. The analysis of the US forecast as of 2014 for high demand occupations in 2024 highlighted the complexity of determining key indices and methodological approaches to the prediction of employment and the economy demands for qualified personnel in certain professions. The paper assumes that without solving this problem in the Russian management system, no progress in the future growth of the national economy can be expected. Интерес к планированию рабочей силы и прогнозированию ее основных характеристик — уровня образования, квалификации, профессии — появился во второй половине ХХ в. Прогнозы являются основой макроэкономической политики государства и выбора оптимальных направлений развития. Главную роль, по мнению авторов, в устойчивом развитии национальной экономики и ее месте на мировом рынке играет качество рабочей силы. Прогнозирование основных изменений в этом качестве составляет неотъемлемую черту управления как в развитых, так и развивающихся экономиках. При этом они решают во многом различающиеся задачи. Эти различия рассмотрены на примере прогнозирования и планирования структурных изменений в рабочей силе Индии, Великобритании и США. Авторы обосновывают выбор этих стран важностью изучения их опыта для использования в российской практике.Проанализирована роль международных организаций в разработке методологии проведения обследований рабочей силы, охватывающих около 200 стран. На примере Индии выделена особая роль IT-компаний в развитии инновационных систем образования, которая базируется на дальновидной стимулирующей политике государства. Анализируемый в работе опыт важен для России, где сельские школы и многие регионы не имеют другой возможности повысить уровень преподавания до современных требований.Прогнозы структуры занятости в Великобритании и США осуществляются органами государственного управления с помощью неправительственных структур: в Великобритании — Уорикским университетом, в США правительственные агентства используют для прогнозов макроэкономическую модель частной компании Data Resources, Inc.Особое внимание в работе уделено прогнозам по профессиям и профессиональной подготовке, анализ которых позволяет увидеть их важное значение для структурных изменений в экономике. Анализ прогноза высоковостребованных профессий в США на 2024 г. позволил авторам прийти к выводу о сложности определения ключевых показателей и методологических подходов для прогнозирования занятости и потребностей экономики в квалифицированных кадрах и в определенных профессиях. В статье предполагается, что без решения этой задачи в российской системе управления прогресс в будущем росте национальной экономики невозможен.

Suggested Citation

  • A. Tkachenko A. & A. Ginoyan B. & А. Ткаченко А. & А. Гиноян Б., 2017. "Международный Опыт Прогнозирования Качественных Характеристик Рабочей Силы // International Experience In Forecasting Qualitative Characteristics Of The Workforce," Финансы: теория и практика/Finance: Theory and Practice // Finance: Theory and Practice, ФГОБУВО Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации // Financial University under The Government of Russian Federation, vol. 21(1), pages 106-116.
  • Handle: RePEc:scn:financ:y:2017:i:1:p:106-116
    as

    Download full text from publisher

    File URL: https://financetp.fa.ru/jour/article/viewFile/331/258.pdf
    Download Restriction: no
    ---><---

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:scn:financ:y:2017:i:1:p:106-116. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: Алексей Скалабан (email available below). General contact details of provider: http://financetp.fa.ru .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.