Methods for Evaluation of the Region’s Needs for Human Resources based on Statistics and Patent Landscapes

Abstract

Переход России на новую технологическую платформу актуализирует проблему кадрового обеспечения по перспективным направлениям квалификации. Структурная трансформация экономики после пандемии ускорила изменения на рынке труда, выявив необходимость разработки новых методов прогнозирования с учетом приоритетов регионального технологического развития. Целью данного исследования является разработка новых подходов, основывающихся на структурированных и неструктурированных базах данных, для определения системы факторов формирования потребности в кадровом обеспечении. Потребности региона в человеческих ресурсах были спрогнозированы с использованием методик интеллектуального анализа данных и патентных ландшафтов. Такое прогнозирование учитывает экономическую направленность региона, а также его географическое положение, программу развития инвестиций и НИОКР, специфику рынка труда. Преимуществом предлагаемой методики является получение обоснованных оценок потребности региона в человеческих ресурсах методами интеллектуального анализа данных и патентных ландшафтов в условиях недостатка официальных статистических данных. База исследования включает более 25 миллионов записей: полнотекстовые коллекции российских и зарубежных патентов, научные работы, статистические показатели и т. д. Анализ ситуации в Вологодской области выявил перспективные направления подготовки, привлекательные для квалифицированных кадров и соответствующие приоритетам регионального технологического развития. В дальнейшем планируется совершенствование методики количественной оценки региональной потребности в специалистах отдельных отраслей. Полученные результаты могут быть использованы государственными органами и исследовательскими центрами при разработке региональных стратегий.

Implementation of a new technological platform in Russia requires providing promising areas of professional qualification with human resources. Post-pandemic structural economic transformation has accelerated changes in the labour market and highlighted the need to develop new approaches and forecasting methods with the priorities of regional technological development. The study presents a methodology to reveal the regional demand for staffing based on the analysis of the factors affecting staff demands using structured and unstructured datasets. The study is focused on forecasting the region's needs for human resources based on data mining and patent landscapes. That forecasting should consider the economic focus of a region as well as its location, investment and R&D development programme, labour market specificity. The advantage of the proposed methodology is obtaining reasonable estimates of the region's needs for human resources with data mining and patent landscaping methods in conditions of limited official statistical data. Our database includes more than 25 million records: full-text collections of Russian and foreign patents, research papers, statistical indicators, etc. As a result, we identified promising training areas attractive for qualified personnel in the Vologda region corresponding with the priorities of regional technological development. The future development of this research is the improvement of the methodology for quantitative assessment of the regional need for professionals in particular industries. The obtained results can be useful to government bodies and research centres for the development of regional strategies.