Служба занятости населения переходит на цифровые процессы, а бюджет у неё ограничен. Нагрузка на сотрудников центров занятости населения (ЦЗН) растёт, но штатная численность почти не меняется. Основная часть услуг перенесена на Единую цифровую платформу «Работа России». К концу 2023 г. на ней было зарегистрировано около 19 млн пользователей [7]. С данными приходится работать и во внутренних информационных системах. При этом цифровые инструменты часто осваивают лишь формально: после обучения сотрудники продолжают работать привычными способами. Им мешают нехватка времени, боязнь ошибиться и отсутствие материальной заинтересованности.
Цель статьи – разработать модель, которая стимулирует сотрудников ЦЗН осваивать цифровые компетенции, даёт измеримый результат и не выходит за пределы фонда оплаты труда (ФОТ). Для этого нужно было классифицировать компетенции, построить модель стимулов, рассчитать экономический эффект на примере ЦЗН, оценить риски и подготовить рекомендации.
Теоретической основой работы послужили классические концепции мотивации. Ф. Герцберг разделял факторы на гигиенические (заработная плата, условия труда) и мотивирующие (признание, содержание работы). Теория ожиданий В. Врума описывает связь между усилиями работника, результатом и вознаграждением.
Исследования гражданской службы показывают, что существующие системы стимулирования опираются в основном на гигиенические факторы, а мотивирующие используются мало. Из–за этого снижается вовлечённость персонала [3, с. 106]. Чтобы развивать цифровые компетенции государственных служащих, нужны единые алгоритмы и обучение с практическим уклоном [4, с. 263].
Теория человеческого капитала связывает вложения в обучение с производительностью: чем больше работников прошли дополнительное профессиональное образование, тем сильнее растёт совокупная факторная производительность [5]. Поэтому надбавку за компетенции мы рассматриваем как инвестицию, отдачу от которой измеряем приростом выработки.
Операции сотрудников ЦЗН разделены на три группы по степени цифровизации. Рутинные – это ввод данных и типовая отчётность. Смешанные – консультирование соискателей и работодателей с одновременной работой в информационных системах. Цифровые – аналитика, настройка процессов и проверка корректности данных. Для каждой роли (консультант, аналитик, администратор, руководитель) составлена карта компетенций с тремя уровнями освоения (табл. 1). Переход на следующий уровень определяется по объективным показателям: времени выполнения типовой задачи, доле ошибок и возвратов, числу обработанных заявлений. Субъективная оценка руководителя не учитывается.
Таблица 1 – Карта цифровых компетенций по уровням [4]
| Уровень | Содержание навыков | Типовые роли |
| Базовый | Корректная работа в типовых информационных системах, ввод и поиск данных | Консультант |
| Продвинутый | Шаблоны, автоформы, фильтры, быстрые отчёты | Консультант, аналитик |
| Экспертный | Настройка форм, выявление ошибок, оптимизация процессов | Аналитик, администратор, руководитель |
Возможности бюджетного учреждения стимулировать персонал ограничены законодательством и локальными актами об оплате труда. Требования к качеству услуг службы занятости установлены Федеральным законом о занятости населения [1]. Единые рекомендации Российской трёхсторонней комиссии на 2024 г. допускают стимулирующие выплаты только в пределах ФОТ учреждения. Показатели эффективности при этом должны быть объективными, предсказуемыми и соразмерными вознаграждению [2]. В этих рамках можно использовать надбавку за уровень компетенции, премию за выполнение KPI и нематериальные стимулы: статус эксперта, первоочередное направление на обучение, карьерный трек. Опыт государственной службы показывает, что схемы, построенные только на денежных выплатах, со временем перестают работать. Поэтому в модели материальные и нематериальные стимулы используются вместе.
В предлагаемой модели размер ежемесячной надбавки зависит от измеренного прироста производительности:
(1)
где Нi – ежемесячная надбавка для i–го уровня компетенции; ki – коэффициент уровня (базовый – 0,1; продвинутый – 0,2; экспертный – 0,3); Δeff – относительный прирост производительности в долях единицы; ФОТед – среднемесячная ставка сотрудника. Условие бюджетного баланса:
(2)
То есть сумма выплат не может превышать денежную оценку трудозатрат, сэкономленных за счёт роста производительности. Выплаты привязаны к трём группам KPI. Это производительность (число заявлений, обработанных за день), качество (доля ошибок и возвратов) и скорость (среднее время обработки, доля задач, выполненных в пределах норматива). Уровень компетенции подтверждается независимой проверкой. Надбавка сохраняется, пока показатели остаются стабильными.
Расчёт выполнен для группы из 13 сотрудников ЦЗН г. Иваново. Использованы данные замеров и фотографий рабочего дня, проведённых в ходе исследования. Средняя заработная плата в группе – 36 000 руб. в месяц. До внедрения модели сотрудник обрабатывал в среднем 12 заявлений в день, доля ошибок составляла 8 %. После обучения выработка выросла до 16 заявлений, а доля ошибок снизилась до 3 % (табл. 2). Прирост производительности составил 0,33.
Таблица 2 – Показатели группы до и после внедрения обучения
(составлено авторами по результатам замеров)
| Показатель | До внедрения | После внедрения |
| Заявлений в день на сотрудника | 12 | 16 |
| Доля ошибок и возвратов, % | 8 | 3 |
| Выработка группы, заявлений в день | 156 | 208 |
| Прирост производительности ∆eff | – | 0,33 |
Исходя из полученных данных снижение трудоёмкости высвобождает ресурс, равный примерно трём ставкам, или около 118 руб. в месяц. По формуле (1) месячная надбавка составляет 1188 руб. на базовом уровне, 2376 руб. на продвинутом и 3564 руб. на экспертном. В группе пять сотрудников базового уровня, пять – продвинутого и трое – экспертного. Дополнительные выплаты для такой группы составят 28 512 руб. в месяц, или около 6,1 % ФОТ группы (468 000 руб.).
После вычета рассчитанных на доплаты затрат (28 512 руб.) из ранее сэкономленных средств итоговая экономия ФОТ составит около 89 тыс. руб. в месяц и 1 073 тыс. руб. в год. Обычно высвобожденное время направляют на повышение качества услуг, а штат при этом не сокращают. Условие бюджетного баланса (2), которое мы вывели выполняется: 28 512 < 118 руб., т. е. затрачиваемые на надбавки сотрудников средства превышают сэкономленные в следствии снижения трудозатрат в 4,1 раза.
Таким образом, система стимулирования сотрудников в отношении получения и закрепления цифровых навыков может работать даже при невысокой заработной плате. Для этого выплаты должны зависеть от измеримого результата и не создавать дефицита ФОТ.
У модели стимулирования всегда остаются риски. Если вознаграждение слишком жёстко зависит от KPI, сотрудники начинают гнаться за количественными показателями и меньше внимания уделяют качеству обслуживания. Поэтому на показатели качества должно приходиться не менее трети премии. Нагрузка в подразделениях распределена неравномерно, и для объективно более сложных задач нужны поправочные коэффициенты. В работе ЦЗН бывают сезонные пики: массовые высвобождения работников, призывная кампания. Кроме того, условия в городских и районных центрах заметно различаются. Поэтому модель стимулирования лучше вводить постепенно: сначала в одном–двух подразделениях с наблюдением в течение 3–6 месяцев, затем в остальных. Результат во многом зависит от кадровой политики учреждения [8].
Само внедрение новых систем стимулирования проходит в несколько этапов. Сначала оценивается текущий уровень компетенций сотрудников. Затем модель запускается в пилотной группе, настраиваются KPI и производятся первые выплаты. После этого результаты анализируются и модель корректируется. Для контроля используются дашборды KPI, выборочная проверка качества и опросы персонала. Об успешности внедрения говорят рост производительности, сокращение числа ошибок и сроков оказания услуг, увеличение доли электронных услуг и сохранение кадрового состава. Распространять модель на другие подразделения стоит при трёх условиях: показатели держатся три месяца подряд, жалоб не становится больше, а сотрудники оценивают модель положительно.
Таким образом, приведенный в исследовании расчёт показал, что модель стимулирования, привязанная к измеримому эффекту, можно применять даже при небольшом ФОТ ЦЗН. Её устойчивость зависит от сочетания материальных и нематериальных стимулов и от объективности метрик. Дальше мы планируем отслеживать трудовые показатели, провести диагностику кадровой политики ЦЗН и изучить организационно–правовые факторы, влияющие на трудовые отношения [9]. Ещё одно направление работы – адаптировать модель для других бюджетных организаций и оценить, как нематериальные стимулы влияют на вовлечённость персонала в долгосрочной перспективе.
.png&w=640&q=75)
