Предиктори звільнення персоналу в системі забезпечення його стійкого розвитку

Abstract

Обґрунтовано доцільність прогнозування звільнень у системі забезпечення стійкого розвитку персоналу. На основі проведення експертного опитування виявлено і проаналізовано найбільш поширені причини звільнень персоналу підприємств. Визначено структуру предиктивної аналітики для прогнозування звільнень персоналу та попередження надмірної плинності персоналу. На основі проведення експертного опитування виявлено предиктори, які сигналізують про можливі звільнення персоналу і порушення стійкості персоналу. Констатовано, що результатом предиктивної аналітики є впровадження соціальних технологій роботи з персоналом з метою попередження надмірних звільнень та створення позитивного іміджу підприємства на ринку праці.

The necessity of predictions of the staff layoffs in the system of provision of its sustainable development has been substantiated. The article determines the staff sustainable development as a certain dynamic state of the staff management system, which characterizes its ability to maintain performance under the influence of internal and external disturbances, which is evaluated by a balance of quantitative and qualitative parameters. The assessment of the staff sustainability is based on the application of a system of indicators of fluidity, stability, mobility and turnover of the staff, which enables to determine the stability of staff and to identify the situation of its violation. The resilience of the staff is determined by the employer's ability to provide competitive conditions for the development of the staff as their correspondence to the average industry, specialty, other enterprises and complexity of tasks performed. In the article the most common of the layoffs, such as: dissatisfaction with the level of wages or working conditions, the lack of prospects for career growth; unfavorable atmosphere in the team and mischievous or uninteresting work have been identified and analyzed on the basis of an expert survey. The structure of predictive analytics to predict layoffs and prevent staff turnover has been defined. The predictors that signal about the probable layoffs and the violation of staff sustainability have been identified. Based on expert reviews, it is determined that the main predictors of layoffs are the following: uncompetitive wages of employees compared to the average in the market or in the industry; the level of wages does not increase according to the tasks performed; there is an excessive turnover of the staff as a whole on the enterprise or unit. It is ascertained that predictive analytics results in the implementation of social technologies for working with the staff with the aim of preventing excessive layoffs and creating a positive image of the company in the labor market