«Первый экономический журнал». Статьи номера

УДК 330.46:004.6

Авторы:

Грунина Ирина Сергеевна

Аспирант базовой кафедры Торгово-промышленной палаты РФ «Управление человеческими ресурсами», Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова», Москва, Россия

SPIN-код 3074-2518

Бабынина Лилия Сергеевна

Д.э.н., доцент, профессор базовой кафедры Торгово-промышленной палаты РФ  «Управление человеческими ресурсами», Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова»

Название статьи:

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ КАДРОВЫХ ПОТРЕБНОСТЕЙ ВЫСОКОТЕХНОЛОГИЧНЫХ ОТРАСЛЕЙ ЭКОНОМИКИ НА ОСНОВЕ БОЛЬШИХ ДАННЫХ

Страницы:
28-41

Аннотация:

Внедрение цифровых технологий в высокотехнологичных отраслях приводит к ускоренному изменению требований к профессиям и навыкам. В этих условиях прогнозирование кадровых потребностей должно учитывать не только численность работников, но и динамику компетенций. Цель исследования – систематизация теоретико‑методологических подходов к прогнозированию кадровых потребностей на основе больших данных и разработка концептуальной рамки организации прогностических исследований для высокотехнологичных отраслей. В работе проанализированы направления исследований в области прогнозирования спроса на труд, компетенций и квалификаций, использования Big Data и HR‑аналитики. Предложена многокритериальная классификация подходов по типам используемых данных, уровням анализа и целям прогнозирования. Обзор литературы показал, что существующие модели опираются на официальную статистику и демографические показатели, или на отдельные потоки больших данных. Однако вопросы согласованного использования этих источников и отражения быстрых изменений компетенций в наукоёмких секторах остаются проработанными недостаточно. Предложена концептуальная рамка прогностических исследований кадровых потребностей высокотехнологичных отраслей, объединяющая технологические тренды, изменения в структуре компетенций и практики использования официальной статистики, больших данных онлайн‑рынка труда, образовательной статистики и корпоративной HR‑аналитики.

Ключевые слова:

прогнозирование кадровых потребностей, высокотехнологичные отрасли экономики, большие данные (Big Data), компетенции, квалификации, HR‑аналитика, экономика труда.

Список использованных источников:

1. Росстат: безработица в России снизилась в июне до исторического минимума – 2,2% // Вести.ru URL: https://www.vesti.ru/article/4620527 (дата обращения: 29.03.2026).
2. К концу третьего квартала 2024 года дефицит кадров вышел на максимум // FinExpertiza URL: https://finexpertiza.ru/press-service/researches/2024/def-kadr-maks/?utm_source=google.com (дата обращения: 29.03.2026).
3. Колесникова О. А., Маслова Е. В., Околелых И. В, Ярышина В. Н. Научно-методические подходы к проведению мониторинга и прогнозированию потребности в кадрах российской экономики // Социально-трудовые исследования. 2024. №4 (57).
4. Национальный проект «Экономика данных и цифровая трансформация государства» // Минцифры URL: https://digital.gov.ru/target/naczionalnyj-proekt-ekonomika-dannyh-i-czifrovaya-transformacziya-gosudarstva (дата обращения: 29.03.2026).
5. Нацпроект «Экономика данных» раскрыл планы по цифровизации России на грядущие пять лет // Comnews. Новости цифровой трансформации, телекоммуникаций, вещания и ИТ URL: https://www.comnews.ru/content/238000/2025-02-27/2025-w09/1007/nacproekt-ekonomika-dannykh-raskryl-plany-cifrovizacii-rossii-gryaduschie-pyat-let (дата обращения: 29.03.2026).
6. Цифровая трансформация государства: итоги нацпроекта «Экономика данных» // Национальныепроекты.рф URL: https://xn--80aapampemcchfmo7a3c9ehj.xn--p1ai/news/tsifrovaya-transformatsiya-gosudarstva-itogi-natsproekta-ekonomika-dannykh/ (дата обращения: 29.03.2026).
7. Бородин С. Н. Методика прогнозирования кадрового и компетентностного дефицита на региональном рынке труда как способ оценки перспектив его развития // Экономика труда. 2024. №1.
8. Сатдыков А. И., Родичев Н. Ф., Ермачкова Ю. В., Зайцева О. В., Дулаева З. К Прогнозирование потребности в квалификациях как основа для развития системы профессионального образования // Профессиональное образование и рынок труда. 2024. №3 (58).
9. Якимова Е.А., Андрющенко А.Н. Разработка комплексной методики оценки и прогнозирования потребностей бизнеса и региона в профессиональных кадрах // Экономика труда. – 2017. – Том 4. – № 4. – С. 323-342. doi: 10.18334/et.4.4.38470.
10. Грузина Ю. М., Мельничук М. В. Оценка компетенций человеческого капитала, востребованных в высокотехнологичных и наукоемких отраслях экономики // Проблемы экономики и юридической практики. 2020. №5.
11. Бабынина, Л. С. Кадровый спрос и дефицит компетенций в отрасли беспилотных авиационных систем: анализ рынка труда и образовательных программ / Л. С. Бабынина, И. С. Грунина // Лидерство и менеджмент. – 2026. – Т. 13, № 3. – С. 377-390. – DOI 10.18334/lim.13.3.124612. – EDN YMCPEI.
12. Сизова И.Л. Особенности подбора персонала: интеллектуальный анализ текстов резюме и вакансий. Регионология. 2025;33(2):271–293. https://doi.org/10.15507/2413- 1407.129.033.202502.271-293.
13. Лубнина А.А., Шинкевич М.В. Прогнозирование тенденций развития высокотехнологичных отраслей промышленности в условиях современных вызовов // Современные наукоемкие технологии. № 11. С. 47-52.
14. Olisaeva A.V. Technological development of Russia: HR policy, digital transformation, Industry 4.0 // Planning and Teaching Engineering Staff for the Industrial and Economic Complex of the Region. – 2019. – P. 86-89. doi: 10.17816/PTES26310.
15. Силантьева Е. А., Акимов А. А. Совершенствование теоретических и методологических основ кадрового планирования в целях повышения производительности и эффективности труда на высокотехнологичном предприятии в современных условиях // ЕГИ. 2024. №6 (56).
16. Артёменко В.Г. Прогноз предложения труда специалистов по информационно-коммуникационным технологиям высшей квалификации в России // Проблемы прогнозирования. 2025. № 6 (213). С. 108-119. DOI: 10.47711/0868-6351-213-108-119.
17. Гуртов В.А., Питухин Е.А., Степусь И.С., Родион И.В. Новый метод прогнозирования кадровой потребности экономики с учетом половозрастных характеристик занятости // Проблемы прогнозирования. 2026. № 1 (214). С. 157-171. DOI: 10.47711/0868-6351-214-157-171.
18. Баканова Ю. А. Прогнозирование потребности в трудовых ресурсах: концептуальные подходы и зарубежный опыт // Труды БГТУ. Серия 5: Экономика и управление. 2025. №1 (292).
19. Преснецова В. Ю., Константинов И. С. Методика прогнозирования востребованности выпускников вузов с применением интеллектуального анализа данных // Computational nanotechnology. 2025. №5s.
20. Сизова И. Л. Динамика компетенций на онлайн-рынках труда в России. Журн. Сиб. федер. ун-та. Гуманитарные науки, 2024, 17(12), 2441–2454. EDN: XFISGB.
21. Белов С. Д., Джавадзаде Д. Н., Кадочников И. С., Кореньков В. В., Зрелов П. В. Методы больших данных для изучения рынка труда и связанных с ним областей // Системный анализ в науке и образовании. 2020. №4.
22. Дохолян С. В. Применение цифровых инструментов для конкурентного анализа рынка труда: технологии, методы, практика // РППЭ. 2025. №10 (180).
23. Митрович С. Рынок «больших данных» и их инструментов: тенденции и перспективы в России // МИР (Модернизация. Инновации. Развитие). 2018. Т. 9. № 1. С. 74–85. DOI: 10.18184/2079–4665.2018.9.1.74–85.
24. Умнов В. А. Роль и перспективы развития HR-аналитики как профессионального направления в управлении персоналом организации // Лидерство и менеджмент. 2025. №3.
25. Сайфуллина Л.Д. Методологические аспекты прогнозирования кадровых потребностей // Экономика и управление: научно-практический журнал. 2023. № 5. С. 120–123.

Финансирование научной работы:
Исследование выполнено при финансовой поддержке Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова»  в рамках конкурса на выполнение научно-исследовательских работ студентами и аспирантами «Шаг в науку».

Ссылка для цитирования:
Грунина И.С., Бабынина Л.С. Прогнозирование кадровых потребностей высокотехнологичных отраслей экономики на основе больших данных // Первый экономический журнал. – 2026. – №3. – С. 28–41.

URL статьи: https://naukavak.ru/pej-st3-n3-2026/

© Грунина И.С., Бабынина Л.С., 2026

 Материал распространяется на условиях лицензии Creative Commons «Атрибуция» 4.0 Международная (CC BY 4.0)