Еволюція підходів до прогнозування попиту і пропозиції робочої сили

Автор(и)

  • A. V. Kuranda Mykhailo Ptukha Institute for Demography and

DOI:

https://doi.org/10.31767/su.4(111)2025.04.05

Ключові слова:

попит, пропозиція, робоча сила, прогнозування, моделювання потоків та запасів, пошукові моделі, агентно-орієнтоване моделювання.

Анотація

Прогнозування попиту і пропозиції робочої сили не втрачає своєї актуальності через суттєві трансформації на ринку праці, викликані соціально-економічними, демографічними й технологічними чинниками. Ще більше загострили ці проблеми руйнування інфраструктури, скорочення кількості робочих місць, масштабні потоки переміщених осіб, спричинені війною. Адаптація освітніх програм, прогнозування необхідних професійних навичок, підготовка спеціалістів для відновлення та відбудови країни мають важливе значення для забезпечення стабільності й економічного зростання. Питання прогнозування попиту та пропозиції є на порядку денному Уряду. Так, згідно зі Стратегією демографічного розвитку України на період до 2040 року, пріоритетним завданням демографічного розвитку та зростання економіки в цілому є врегулювання попиту та пропозиції на ринку праці. Відповідно до Програми діяльності Кабінету Міністрів України, у 2025 році розроблено проєкт Національної стратегії зайнятості 2030, яка сфокусована, зокрема, на кращому балансуванні попиту і пропозиції робочої сили на ринку праці. У статті систематизовано методологічні підходи до прогнозування попиту і пропозиції робочої сили, починаючи від класичних макроекономічних та моделей запасів-потоків (stock-flow) і закінчуючи сучасними агентно-орієнтованими підходами. Визначено, що еволюція таких моделей відображає зміни у парадигмах економічної теорії – від детерміністичних до стохастичних, від агрегованих до мікроорієнтованих. Обґрунтовано, що у середині XX століття домінували макроекономічні балансові та трендові методи, а починаючи з 1990-х років центр уваги поступово змістився на моделювання поведінки окремих економічних агентів – роботодавців, працівників і домогосподарств. Це дозволило глибше розкрити механізми формування ринкової рівноваги та реагування на технологічні, демографічні й інституційні зрушення. Узагальнено досвід щодо розроблення підходів до прогнозування попиту і пропозиції робочої сили, виявлено переваги й обмеження для різних методів. На основі аналізу еволюції підходів сформульовано такі висновки: метод stock-flow заклав основу для кількісного аналізу трудових потоків; динамічні стохастичні моделі загальної рівноваги (DSGE-моделі) з механізмом пошуку й підбору роботи ввели поведінковий компонент; моделі типу BeTa продемонстрували, як можна інтегрувати політику й навички у єдину макроструктуру; агентно-орієнтоване моделювання відкрило можливість дослідження індивідуальної динаміки, адаптації та взаємодії. Отже, сучасна парадигма прогнозування ринку праці дедалі більше орієнтується на мікродинаміку, гнучкість і складну поведінку агентів, що робить її найперспективнішою для розробки ефективної політики зайнятості. Сформульовано науково обґрунтовані рекомендації щодо застосування розглянутих підходів для оцінки та прогнозування попиту і пропозиції робочої сили на українському ринку праці, зокрема в період післявоєнного відновлення.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Посилання

Clark, C. (1957). The Conditions of Economic Progress. (2nd ed.). London: Macmillan and Co., Ltd.

Bowen, W. G., & Finegan, T. A. (1969). The Economics of Labor Force Participation. Princeton, N.J: Princeton University Press.

ILO. (2020). World Employment and Social Outlook. Trends 2020. Geneva: International Labour Office. Retrieved from https://www.ilo.org/publications/world-employment-and-social-outlook-trends-2020-0

Cedefop. (14 Mar 2025). Cedefop skills forecast 2035: the twin transition and the demographic challenge drive demand for high-level skills. Headlines. Retrieved from https://www.cedefop.europa.eu/en/news/cedefop-skills-forecast-2035-twin-transition-and-demographic-challenge-drive-demand-high-level

Sudakov, M., & Lisohor, L. (2023). Labour Market of Ukraine 2022–2023: state, trends, and prospects. Retrieved from https://fscluster.org/sites/default/files/labour_market_of_ukraine_2023_en42.pdf

Stratehia zainiatosti naselennia na period do 2030 roku [Employment Strategy of Ukraine 2030]. (2025). me.gov.ua. Retrieved November 6, 2025 from https://me.gov.ua/view/f795dcce-1469-454c-8f29-b3a5f9f02e77 [in Ukrainian].

Pro skhvalennia Stratehii demohrafichnoho rozvytku Ukrainy na period do 2040 roku: rozporyadzhennia Kabinetu Ministriv Ukrainy vid 30.09.2024 r. № 922-r [On approval of the Demographic Development Strategy of Ukraine 2040. Order of the Cabinet of Ministers of Ukraine of September 30, 2024 No. 922-r]. Retrieved from https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/922-2024-%D1%80#Text [in Ukrainian].

Richiardi, M. G. (2012). The Future of Agent-Based Modelling. Eastern Economic Journal, 43, 271–287. https://doi.org/10.1057/s41302-016-0075-9

Neugart, M., & Richiardi, M. G. (2018). Agent-Based Models of the Labor Market. The Oxford Handbook of Computational Economics and Finance. Chen, Sh.-H., Kaboudan, M., & Du, Ye-R. (Eds.). (pp. 667–687). https://doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199844371.013.24

Dawid, H., Harting, P., & Neugart, M. (2014). Economic convergence: Policy implications from a heterogeneous agent model. Journal of Economic Dynamics and Control, 44, 54–80. https://doi.org/10.1016/j.jedc.2014.04.004

Mortensen, D. T., & Pissarides, C. A. (1994). Job Creation and Job Destruction in the Theory of Unemployment. Review of Economic Studies, 61 (3), 397–415. https://doi.org/10.2307/2297896

Pissarides, C. A. (2017). Equilibrium Unemployment Theory. (2nd ed.). Cambridge, MA: MIT Press.

Bosworth, D., Jones, P., & Wilson, R. (2008) The transition to a highly qualified workforce. Education Economics, 16 (2), 127–147. https://doi. org/10.1080/09645290701306341

Measuring the economic impact of further education. (2011). BIS Research Paper. Nо. 38. Retrieved from https://assets.publishing.service.gov.uk/media/5a78f65340f0b6324769b86b/11-816-measuring-economic-impact-further-education.pdf

Bosworth D., & Wilson R. (2011). Forecasting skill supply and demand in Europe to 2020: Stock Flow Model and other Modelling Developments. Cedefop project on forecasting skills supply and demand in Europe. Technical report. Warwick: Institute for employment research.

Bruni, M. (1988). A Stock-Flow Model to Analyse and Forecast Labour Market Variables. Labour, 2 (1), 55–116. DOI:10.1111/j.1467-9914.1988.tb00128.x

Blanchard, O., & Diamond, P. (1989). The Beveridge Curve. Brookings Papers on Economic Activity, 1, 1–76. DOI:10.2307/2534495

Gregg, P., & Petrongolo, B. (2005). Stock-Flow Matching and the Performance of the Labour Market. European Economic Review, 49 (8), 1987–2011. doi:10.1016/j.euroecorev.2004.09.004

Kriechel, B., & Sauermann, J. (2010). Forecasting skill supply and demand in Europe to 2020: Replacement demand – methods and results. Version 2.0. www.cedefop.europa.eu. Retrieved from https://www.cedefop.europa.eu/files/Replacement_demand_-_methods_and_results.pdf

Tinbergen, J. (1956). Economic Policy: Principles and Design. Amsterdam: North-Holland Publishing.

Layard, R., Nickell, S., & Jackman, R. (1991). Unemployment: Macroeconomic Performance and the Labour Market. Oxford University Press.

Leontief, W. (1986). Input-Output Economics. (2nd ed.). New York: Oxford University Press. Retrieved from https://liremarx.noblogs.org/files/2020/02/Wassily-Leontief-Input-Output-Economics-Oxford-University-Press-USA-1986.pdf

OECD. (1993). Projecting the occupational structure of employment in OECD countries. Labor Market and Social Policy Occasional Papers. No. 10. Retrieved from https://one.oecd.org/document/OCDE/GD(93)7/en/pdf

Bandur, S. I., Zayats, T. A., & Onikienko, V. V. (2001). Sotsialni priorytety rynku pratsi: metodolohiia, praktyka, shliakhy zabezpechennia [Social Priorities of the Labor Market: Methodology, Practice, Ways of Ensuring]. Kyiv: RVPS of Ukraine NAS of Ukraine [in Ukrainian].

OECD. (11 July 2023). OECD Employment Outlook 2023: Artificial Intelligence and the Labour Market. https://doi.org/10.1787/08785bba-en

Blossfeld, H.-P., & Rohwer, G. (2002). Techniques of Event History Modeling. (2nd ed.). Lawrence Erlbaum Associates Publishers.

Yakhin, Y., & Presman, N. (2015). A Stock-Flow Accounting Model of the Labor Market: An Application to Israel. IMF Working Paper No. 15/58, Retrieved from https://www.imf.org/external/pubs/ft/wp/2015/wp1558.pdf

Ballot, G., Kant, J.-D., & Goudet, O. (2013). A multi-agent model of the French Labor Market. WORKSIM. WEHIA 2013. 18th Annual Workshop on Economic Science with Heterogeneous Interacting Agents (Jun 2013). Reykjavik Iceland. Retrieved from https://hal.science/hal-01512989v1

D’Alessio, A., & Manente, F. (20 febbraio 2024). Le sfide del Mercato del lavoro: alcune evidenze empiriche. Intervento a “Percorso orientamento PNRR”. INAPP. Retrieved from https://oa.inapp.org/xmlui/handle/20.500.12916/4195 [in Italian].

Fagiolo, G. & Dosi, G. (2003). Exploitation, exploration and innovation in a model of endogenous growth with locally interacting agents. Structural Change and Economic Dynamics, 14, 3, 237–273. https://doi.org/10.1016/S0954-349X(03)00022-5

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-12-19

Як цитувати

Kuranda, A. V. (2025). Еволюція підходів до прогнозування попиту і пропозиції робочої сили. Статистика України, 111(4), 49–57. https://doi.org/10.31767/su.4(111)2025.04.05