ТЕРРИТОРИАЛЬНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ СПРОСА НА ПРОГРАММИСТОВ

Томша П.П. ¹, Шпякина А.С. ², Газуль С.М. ³

¹Аспирант, ²магистрант, ³аспирант, Санкт-Петербургский государственный экономический университет

ТЕРРИТОРИАЛЬНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ СПРОСА НА ПРОГРАММИСТОВ

Аннотация

Рассмотрено территориальное распределение спроса на программистов. Получена модель зависимости спроса на программистов от величины населения города. На основе данной модели предложена классификация городов России по признаку величины спроса на программистов.

Ключевые слова: рынок труда, востребованность, спрос, программист, территориальное распределение.

Tomsha P.P. ¹, Shpyakina A.S. ², Gazul S.M. ³

¹ Postgraduate, ² master student, ³ postgraduate, St. Petersburg State University of economics

TERRITORIAL DIFFIRENTIATION OF DEMAND FOR PROGRAMMERS

Abstract

Territorial differentiation of demand for programmers was considered. The model of the demand for programmers, depending on the size of the city's population was obtained. Classification of cities in Russia on the basis of the magnitude of demand for programmers based on the model was suggested.

Keywords: labor market, demand, programmer, territorial differentiation.

В начале 2014 года министерство образования и науки объявило о недостаточном количестве квалифицированных программистов в России, что послужило основой для решения увеличить на 34% контрольные цифры приема в высшие учебные заведения на 2015–2016 учебный год по специальностям информационных технологий (ИТ). По оценкам экспертов, в дальнейшем спрос на таких специалистов продолжит расти [1, 2],  сопровождая проходящие в России инновационные процессы.

Однако бесконтрольное увеличение контрольных цифр приема не способно привести к эффективному решению проблемы с недостатком программистов. Для нахождения оптимального решения данной проблемы следует проанализировать влияющие факторы [3]. В данной работе мы рассматриваем территориальное распределение спроса на программистов. Для оценки спроса мы используем открытые вакансии для программистов, размещенные на крупнейшем рекрутинговом сайте в России www.HeadHunter.ru [4]. Сбор данных был осуществлен с помощью JavaScript-скрипта [5] 5 февраля 2014 года.

В качестве исходных данным мы рассматриваем 9455 вакансий программистов из 50 крупнейших городов России, составляющих 90,9% всех вакансий программистов в России, размещенных на этом сайте. Более половины всех вакансий России (51,8%) сосредоточены в Москве и Санкт-Петербурге.

Обнаружена корреляция между количеством вакансий в городе и количеством жителей этого города. Для 50 крупнейших городов России эта корреляция составила 0,99. Этот факт свидетельствует о наличии четко выраженной линейной связи между количеством жителей города и количеством вакансий программистов в этом городе, которую можно выразить следующей формулой, полученной с помощью МНК:

где N – население города, а V – количество вакансий программистов в этом городе.

Определим границы применимости данной линейной модели. Для этого рассмотрим распределение относительного отклонения фактического (V_факт) количества вакансий от расчетного значения (V) и визуализируем результат с помощью гистограммы.

Рис. 1 – Гистограмма распределения относительного отклонения фактического числа вакансий программистов от расчетного в  выборке из 50 крупнейших городов России

На рисунке 1 видно, что фактический спрос на программистов в 36% случаях более чем в полтора раза отличается от расчетного значения в рассматриваемой выборке (в большую или меньшую сторону).

Поэтому полученная линейная модель не может использоваться для расчетов и прогнозов. Однако с ее помощью мы можем определить, какие города наиболее нуждаются в программистах, разделив российские города на классы, используя в качестве признака относительное отклонение фактического числа вакансий от рассчитанного в модели (). Определим следующие классы:

1. Города с приемлемо высоким спросом на программистов, .
2. Города с высоким спросом на программистов, .
3. Города с приемлемо низким спросом на программистов, .
4. Города с низким спросом на программистов, .

Такая классификация может использоваться для более эффективного распределения бюджетных мест в вузах, а также будет полезна для программистов при планировании их карьеры [7] и для работодателей для более адекватной оценки рынка труда.

Литература

1. Минаков В. Ф., Минакова Т. Е., Барабанова М. И. Экономико-математическая модель этапа коммерциализации жизненного цикла инноваций // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки = St. Petersburg State Polytechnical University Journal. Economics. – 2012. – Т. 2-2. № 144. – С. 180–184.
2. Минаков В. Ф., Минакова Т. Е., Галстян А. Ш., Шиянова А. А. Обобщенная экономико-математическая модель распространения и замещения инноваций // Экономический анализ: теория и практика. – 2012. – № 47 (302). – С. 49-54.
3. Томша П.П., Мюллер А.Ю., Минаков В.Ф. Оценка чувствительности заработной платы программистов к профессиональному стажу // Международный научно-исследовательский журнал. – 2014. – № 2-2 (21). – С. 82-83.
4. Работа, вакансии, база резюме, поиск работы на HeadHunter (hh.ru) [Электронный ресурс] URL: http://hh.ru (дата обращения 26.02.2014).
5. Томша П.П. hh_parser [Электронный ресурс] URL: https://github.com/ToPal/hh_parser (дата обращения: 07.04.2014)
6. Томша П.П., Артемьев А.В., Горячева Е.А. Показатель спроса на рынке языков программирования в России // Материалы Международного молодежного научного форума «ЛОМОНОСОВ-2013» / Отв. ред. А.И. Андреев, А.В. Андриянов, Е.А. Антипов, К.К. Андреев, М.В. Чистякова. [Электронный ресурс] — М.: МАКС Пресс, 2013. — 1 электрон. опт. диск (DVD-ROM); 12 см. - Систем. требования: ПК с процессором 486+; Windows 95; дисковод DVD-ROM; Adobe Acrobat Reader.
7. Артемьев А. В., Минаков В. Ф., Макарчук Т. А. Управление обучением персонала коммерческого банка // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. – 2013. – № 3. – С. 11–15.