«Многим компаниям надо начинать заниматься стратегическим кадровым прогнозированием»

По поручению президента теперь правительство будет ежегодно готовить кадровый прогноз для российского рынка труда. Многие коммерческие компании в РФ также начали заниматься такими исследованиями, пытаясь решить проблемы будущего дефицита сотрудников. “Ъ” поговорил с директором Института исследований экономики компании «Яков и партнеры» Еленой Кузнецовой о том, насколько точными могут быть такие прогнозы, что мешает предсказывать спрос и предложение рабочей силы и какие отрасли РФ сейчас больше всего страдают от дефицита кадров.

Выйти из полноэкранного режима

Развернуть на весь экран

— Мне хотелось бы начать с вопроса о том, какие сейчас существуют типы кадровых прогнозов, и узнать, насколько им можно доверять, на ваш взгляд.

— Конечно, прогнозированием рынка труда пытаются заниматься и занимаются, наверное, практически во всех странах, потому что это очень важный аспект развития экономики. Рынок труда — это и благосостояние людей, и развитие экономики, социальные вопросы, то есть очень много всего на рынке труда сходится. Конечно, многие пытаются делать прогнозы. Вопрос действительно в том, насколько точно. Поэтому давайте я расскажу коротко в принципе, какие типы бывают подходов к прогнозированию рынка труда.

Во-первых, есть подход, которым пользуются, наверное, все экономические институты, да и многие государственные ведомства тоже. Это разнообразные общеэкономические модели, модели экономического равновесия, например, которые пытаются как бы сбалансировать все ресурсы в экономике и найти точку равновесия. Потом в соответствии с этой точкой равновесия считается возможный рост ВВП, и, допустим, в среднем сценарии будет такой-то, а количество занятых такое-то, количество инвестиций такое-то. То есть в этих моделях труд — это один из ресурсов. Этим пользуются, это все в какой-то степени работает. Проблема этих моделей в чем? Они хорошо работают в стабильной экономике. Вот когда у вас есть экономическая модель и у вас следующий год — это продолжение развития этой модели. А у нас в России? У нас структурная перестройка экономики, у нас переориентация экспорта и экспортных направлений, у нас развиваются отрасли промышленности, которые последние десять лет стагнировали. В таких условиях все эти эконометрические модели работают так себе.

— А второй подход?

— Второй подход предполагает, что вы опрашиваете рынок. Предложение труда вы можете посчитать, понимая, сколько у вас в экономике рабочей силы, а спрос — это то, что компаниям нужно. Опять же в разных странах это все тоже пробуют делать. У нас такие опросы проводят регулярно Роструд, ВНИИ труда, иногда разные коммерческие организации для своих целей. Самые масштабные делает Роструд с ВНИИ труда совместно. Они задают организациям вопрос: кто у вас сейчас работает, расскажите нам, какие у вас позиции, штатное расписание, кто вам будет нужен через год, два, три и так далее.

Проблема в чем? Бизнес ужасно плохо прогнозируется. Это проблема общая. Может быть, в России она сильнее выражена, чем, скажем, в странах, где чуть более стабильная ситуация в экономике, но тем не менее. Бизнес даже на год вперед прогнозирует очень приблизительно. Они еще могут спрогнозировать, что в следующем году вводят дополнительный завод и на него нужно столько-то человек. Но все остальное… просто потому, что бизнес в основном живет все-таки в годовом цикле, у него есть планы на год, есть бонусы менеджменту, завязанные на эти планы, есть заявки для HR, сколько ему надо нанять водителей, продавцов, инженеров и так далее — вот он в рамках этого года и живет. Все что дальше, они могут прогнозировать очень неточно.

— При этом есть, например, кейс «Росатома», который планирует атомные стройки на 15 лет вперед и свои кадровые прогнозы тоже планирует на этот срок…

— Возможно, они чуть ли не единственная организация, которая это планирует. И то я сильно подозреваю, что они очень хорошо это планируют для нескольких понятных и прогнозируемых видов производств. Когда вы строите в 20-й раз определенный блок АЭС, вы знаете, сколько вам для этого надо людей с точностью до последнего бетонщика с поправкой на определенные условия.

— То есть качество прогноза будет достаточно сильно зависеть от отрасли? Что прогнозировать легче всего?

— Создание инфраструктуры, логистические проекты, проекты в промышленности. Сектор услуг, напротив, делает прогнозы о собственном развитии хуже всех.

— Возвращаясь к вопросу выше — кроме этих двух способов прогнозирования, других не существует?

— Все другие — это та или иная комбинация первых двух подходов. Например, так делает The Bureau of Labor Statistics в США. У них есть, во-первых, модели, во-вторых, они учитывают реальные данные по занятости и количеству рабочих мест, которые им рапортуют их органы региональные, потом дополняют их опросами бизнеса и сценарным моделированием по отдельным отраслям. Это нормальный подход — он дает довольно приличный прогноз в коротком горизонте.

— Насколько коротком?

— Ну, год, два. Опять же мы ограничены способностью бизнеса предсказывать свое собственное развитие. Наконец, есть еще один подход. Он предполагает, что вы очень тщательно разбираете все технологические изменения и их влияние на рынок труда и так понимаете, что на нем будет происходить. Но он в силу большой трудоемкости применяется обычно либо для отдельных отраслей, которые по каким-то причинам вам особо суперинтересны, либо для отдельных факторов. Типичный пример такого подхода — расчеты о влиянии автоматизации на рынок труда в горизонте пяти лет.

И тогда что вы делаете? Вы разговариваете со специалистами по данной теме, разбираете влияние данной темы на разные типы профессий, ту деятельность, которую в рамках этих профессий реально можно будет оттуда сократить, вытащить, изменить, раскладываете по косточкам все отрасли на эти типы профессий и вычитаете из них то, что можно будет сократить, и протягиваете это как-то вперед по трендам, смотрите на окупаемость всего этого, на то, насколько бизнес будет готов вкладывать в это дело деньги. Или, например, по отрасли такой же прогноз. Возьмем одну нефтегазовую отрасль и в ней опять же разложим все до профессий и спросим себя, насколько можно что-то изменить в профессии бурильщика, мастера буровой установки в связи с появлением автоматизации, ИИ и так далее, разберем по косточкам, сколько времени он тратит на какую деятельность, посмотрим. Очень ресурсоемко, требует привлечения большого количества экспертов. Такого рода отчетами время от времени любят заниматься разные консалтинговые компании.

— Это основной минус таких прогнозов?

— Нет, есть еще один. Насколько я видела эти отчеты и залезала в механику их изготовления, в том числе в то время, когда сама работала в международной компании, все-таки в силу самого подхода они имеют тенденцию переоценивать значение хайповых тем. Потому что все эксперты, с которыми вы будете разговаривать, и все оценки, которые есть, они, как правило, завышают эффект от того или иного технологического изменения. Они говорят: да, конечно, можно будет вот здесь внедрить, и вот здесь внедрить, и вот здесь, и вот здесь точно можно. Например, был прогноз McKinsey & Company про то, как изменится рынок труда уже в горизонте пяти-семи лет на уже существующих технологиях и что 30–40% офисных профессий можно будет сократить. Там различалась доля по разным отраслям, но пять-семь лет с 2015 года прошло давно — и 30–40% офисного персонала не сократилось. В реальности замена человека на какое-либо технологическое решение происходит существенно медленнее, чем в прогнозах, и всегда оказывается, что человек нужен существенно больше и чаще, чем казалось.

— Если говорить, может быть, о несбывшихся прогнозах, здесь у меня два сразу вопроса. Известно ли вам о каком-то механизме сверки прогноза с реальностью в компаниях, которые делают какое-то кадровое прогнозирование для себя по своим сотрудникам?

— Я бы сказала, что слишком мало компаний занимаются кадровым прогнозированием. Опять же не только у нас, но и на Западе, и в более развитых экономиках их мало. Но это буквально штучные примеры.

Сейчас в России мы пришли к такой ситуации, когда многим компаниям надо начинать заниматься стратегическим кадровым прогнозированием для себя намного глубже и лучше. Как минимум на три года вперед, просто потому что, если вы строите дополнительный завод, особенно если компания в одной из тех отраслей, которые претерпевают структурные изменения, вы расширяетесь, вы строитесь, инвестируете, вам надо понимать, сколько вам надо будет людей по разным специальностям, особенно по критическим, а критических у нас сейчас много на рынке труда становится из-за того, что дефицит все-таки. Для кого-то это продавцы в салонах, для кого-то операторы станков, например, но в каждой компании важно это очень хорошо понимать.

— Мне кажется, сейчас таких компаний и так становится больше, вопрос скорее в качестве их прогнозов…

— Да, за последний год стало больше компаний, которые осознали, что проблема есть, но не все. Я бы сказала, что это самые передовые. Я надеюсь, что таких компаний станет больше, потому что ровно такое упражнение, стратегическое прогнозирование, оно может показать, где реальные дырки есть, и они могут оказаться не там, где они были исторически. Если последние пять лет все гонялись за айтишниками, им накидывали зарплаты, то теперь может внезапно оказаться, что самые критические позиции переместились куда-то в сторону, допустим, инженеров-технологов по определенным видам установок, потому что существующие специалисты в горизонте пяти лет выйдут на пенсию, а заменять их некем.

Поэтому опоздавшие могут оказаться в очень неприятной ситуации, когда им придется очень сильно переплачивать и, вероятно, откладывать запуск каких-то важных для себя проектов из-за каких-то критических кадровых дефицитов. Поэтому лучше это понять заранее, разложить на критические типы позиций для вашей компании, посмотреть, кто у вас сейчас есть, какого возраста эти люди, посмотреть на текучку по этим позициям, прикинуть, кто уйдет и сколько людей вам надо будет, посмотреть на те источники, откуда вы сейчас их берете, и, возможно, либо очень сильно раньше начать приходить в вузы и колледжи с тем, чтобы начать объяснять, почему именно вы лучший в мире работодатель, именно к вам они должны пойти, и, наверное, не только объяснять, но и что-то делать. В каких-то случаях, может быть, поставить у себя курсы переквалификации, начать возвращать людей, которые от вас ушли. То есть набор решений будет разный в разных компаниях, в разных бизнесах, но то, что этим надо озаботиться, мне кажется, компаниям лучше понять быстрее.

— А о каком количестве профессий условно на компанию может идти речь, чтобы этот проект по прогнозированию был, с одной стороны, полезным, а с другой стороны, реалистичным и исполнимым?

— Думаю, что несколько десятков в любой мало-мальски крупной компании посмотреть придется. Просто потому что любая крупная организация — это десятки тысяч сотрудников, множество разных профессий и специальностей. Если посмотреть на них, скорее всего, окажется, что половина более или менее зашли в красную зону и надо начать предпринимать какие-то действия прям немедленно, чтобы не прийти к рискам для бизнеса и для производства через несколько лет или даже месяцев.

— Но тут мы снова приходим в точку, в которой постулируем, что бизнес плохо это делает — такие прогнозы.

— Я считаю, что прогнозировать, так сказать, в крупную клетку на горизонт трех, пяти, семи лет вперед все равно нужно, даже при всем том, что я сказала. Мы понимаем более или менее, в каких направлениях перестраивается наша экономика, мы можем наложить необходимые корректировки на промышленность, на транспорт, на другие важные для нас отрасли. Можем поиграть с разными сценарными вариантами и прийти к каким-то прогнозам, и они дадут нам хотя бы границы будущей ситуации.

— Ну, может быть. Мне бы хотелось еще поговорить отдельно о предложении труда, потому что мы пока говорили только про спрос. Какие специфические проблемы возникают, когда мы пытаемся его спрогнозировать?

— Я не думаю, что прогнозирование предложения рабочей силы представляет собой неразрешимую задачу. Все те люди, которые выйдут на рынок труда в горизонте пяти-семи лет, уже давно родились, они уже в школе отучились, в крайнем случае в старших классах учатся, они уже по большей части поступили в колледжи и институты. Вы знаете, сколько этих людей, вы знаете, сколько из них мужчин, женщин, когда они выйдут на пенсию, сколько обычно людей после окончания школы сразу идут на работу, сколько — в колледжи, сколько в вузы. Эта демографическая часть в моделях занятости как раз прогнозируется относительно легко.

— Еще один вопрос, который всегда возникает, когда мы пытаемся что-то анализировать,— это вопрос о качестве данных, к которым мы можем обратиться.

— Я, может быть, просто скажу про типы данных, которые хотелось бы иметь в открытом доступе, чтобы делать качественный корпоративный прогноз. Часть из них в какой-то степени есть в разных ведомствах, есть даже хорошего качества, но они не в открытом доступе, часть, может быть, собирается, но не совсем полно и глубоко. Нужны, конечно, данные по существующей демографии полной рабочей силы в разрезе в том числе по регионам, и нужны данные по демографии занятости. Есть сильное подозрение, например, что в промышленности кадры в среднем более возрастные, чем, скажем, в IT или в том же самом туризме. А если они более возрастные, это означает, что у вас есть усугубляющий коэффициент, что у вас относительно большее количество этих кадров выйдет на пенсию в ближайшие пять-семь лет в горизонте прогнозирования и, значит, большее количество людей понадобится на замену этим кадрам. Даже помимо роста этой самой промышленности. Такого рода данные оценки вроде бы собираются Росстатом, но их нет в открытом доступе. Конечно, по-хорошему хорошо бы иметь такие данные в разрезе регионов. Поскольку Россия страна большая и, несмотря на то что ситуация дефицита уже на все регионы распространилась и везде чувствуется, даже на те, которые традиционно были трудоизбыточными, тем не менее перетоки есть, и про них важно понимать.

Конечно, нужны данные по образовательным учреждениям. Это есть, и когда-то они будут, вероятно, доступны бизнесу. Сколько выпускников, по каким профессиям, какие образовательные учреждения их готовят. Здесь все собирается весьма и весьма хорошо. Если вы зайдете в соответствующее ведомство, продемонстрируете серьезность намерений и объясните для чего, то они вам их дадут. Нужны данные по миграции — вот с этими данными, насколько я понимаю, проблема есть. Нам нужно знать не просто, сколько въехало, выехало в течение года, но где эти люди сейчас и на каких профессиях они работают.

— Хорошо, давайте представим, что мы собрали все данные, сделали прогноз на корпоративном или на государственном уровне — и что дальше? Как мы изменим под него реальность?

— Смотрите, в этот момент мы начинаем понимать, что нам нужно, и, значит, можем стараться больше профориентировать молодежь туда, где у них будет больше карьерных возможностей в ближайшие пять лет, десять лет. И это вполне можно делать в том числе на уровне государственной политики: рассказывать про такие профессии, объяснять, почему там будет спрос, показывать примеры, изменять количество бюджетных мест, в конце концов, по тем профессиям, которые, мы понимаем, будут более востребованы в ближайшие пять-десять лет. Ну хотя бы не увеличивать количество бюджетных мест по тем, которые, может быть, меньше нужны, по которым мы понимаем, что там, скорее, избыток кадров сформировался. Курсы дополнительного образования развивать и размножать опять же под дефицитные профессии, чтобы они были доступны тем, кто решил сам, по своей инициативе переквалифицироваться — например, в айтишника, инженера, еще в другие востребованные профессии вернуться. Поэтому такие вот модели на пять лет вперед, они как раз нужны для того, чтобы понять хотя бы направление желаемых изменений и подумать про возможные корректировки и внедрить их в том числе на уровне государственной политики, на уровне действий отдельных образовательных организаций, компаний.

— Сморите, мы поговорили о методологии прогнозов, но, наверное, было бы правильно также спросить вас, поскольку вы делали и свой собственный прогноз, о том, каких кадров нам будет не хватать. Мы, например, ранее писали о том, что максимальное число незакрытых вакансий сейчас есть не в промышленности, а в сфере услуг.

— Если говорить в относительных выражениях, то да. Например, в секторе туризма больше относительная напряженность, относительный дефицит, чем в промышленности. Но просто сама по себе численная занятость в этой сфере меньше, поэтому в абсолюте это меньшее количество кадров, которые туда надо подогнать. А промышленность — это большой сектор, и в нем один из самых больших относительных дефицитов. Плюс к тому для промышленности во многих случаях сложнее и дольше готовить кадры, чем для сектора туризма. То есть там, где для туризма можно обойтись трехмесячными курсами горничных, официантов или других специальностей, для промышленности вы вынуждены будете потратить как минимум двухлетнее обучение на квалифицированного оператора ЧПУ или сварщика. А уж если мы говорим про инженера или другие специальности с высшим образованием, то это четыре-шесть лет. Так что с этой оценкой я не соглашусь.

Мне хотелось бы сделать еще одно замечание в сторону некоторых комментариев, которые дают академические экономисты. Когда уважаемые коллеги говорят, что вообще в рыночной экономике не может быть понятия дефицита труда, это немного смешно. Потому что они в этот момент имеют в виду не реальную, а идеальную рыночную экономику, в которой действует предположение о полной взаимозаменяемости данного товара, нулевые издержки на трение при смене одной единицы товара на другой товар, мгновенная расшивка предложения в случае, если у вас повышается цена на товар. Но рынок труда — это рынок, на котором ни одно из этих предположений не выполняется. Вы не можете заменить вашу потребность в токаре, поставив вместо токаря врача, или учителя, или маркетолога, или кого-то еще, вам нужен именно обычный токарь. Также у вас есть издержки на трения, то есть время, необходимое на поиск кадров, на адаптацию. И, кстати, тот условный товар, человек, которого вы хотите купить, сманить со своего места, он тоже не мгновенно перейдет, он еще подумает. И здесь есть издержки как на стороне человека, который меняет место работы, так и на стороне работодателя. И, наконец, третье, самое важное: у вас предложение товара мгновенно не расширяется. Если вам для завода нужны 50 операторов ЧПУ, а их в этом регионе всего 10 и они уже работают на другом заводе, и в других регионах в окрестности их, кстати, тоже нет. Таким образом, мы имеем дело с неидеальным рынком, и говорить о дефиците кадров в этом случае совершенно оправданно.

Интервью взяла Анастасия Мануйлова