прогнозирование ПОТРЕБНОСТЕЙ РЕГИОНАЛЬНЫХ ЭКОНОМИК В ВЫПУСКНИКАХ СИСТЕМЫ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

В. А. Гуртов, А. Г. Мезенцев, Е. А. Питухин

Петрозаводский государственный университет
vgurt@mainpgu.karelia.ru; mez@karelia.ru; pitukhin@karelia.ru

Образовательная политика России на современном этапе исходит из необходимости повышения роли образования в развитии общества и государства. Эта роль определяется как задачами перехода России к демократическому обществу с рыночной экономикой, так и мировыми тенденциями развития. В современном мире образование стало одним из важнейших факторов и ресурсов экономического развития, формирования нового качества экономики.

Динамическое развитие экономики, сокращение сферы неквалифицированного и малоквалифицированного труда, структурные изменения в сфере занятости определяют высокие требования к профессиональной квалификации работников [1]. В качестве основного фактора обновления содержания образования выступают тенденции развития экономики и социальной сферы, науки, техники и технологий [2]. В связи с этим важным становится создание системы прогнозирования потребностей рынка труда в кадрах различной квалификации (в соответствии с существующей профессиональной квалификационной структурой, потребностями и перспективами развития регионов России, в том числе с учетом международных тенденций). В этой сфере отсутствует научно-методическая разработка методологических подходов, которые бы завершались созданием реальной методики определения структуры потребности России в целом, а также республик и областей в специалистах для обоснования федеральной и региональных составляющих государственного задания на подготовку кадров в системе высшего, среднего и начального профессионального образования.

Выбор базовых позиций для проектирования

При прогнозировании развития региональных образовательных систем возможно несколько подходов, существенно отличающихся друг от друга выбором доминирующего интереса того или иного субъекта. Так, интересы личности, интересы региональной системы образования и интересы региональной экономики могут значительно отличаться даже в рамках одного региона. Приведем следующие принципы проектирования и прогнозирования развития региональных образовательных систем:

·        пропорциональное развитие существующих образовательных учреждений и специальностей подготовки (от достигнутого);

·        развитие с целью удовлетворения потребностей личности в образовании (по конкурсу на вступительных экзаменах);

·        развитие на основе оплаты студентами образовательных услуг (для выживаемости в условиях рынка);

·        развитие на основе удовлетворения потребности региональной экономики и рынка труда (по потребности экономики);

·        движение к структуре системы образования в странах/регионах с эффективной рыночной экономикой, близких по территории и структуре экономики (по аналогии).

Нами предпринята попытка расчета числа выпускников вузов с позиции обеспечения потребности в них региональных экономик субъектов Федерации (СФ). Методику прогнозирования потребностей региональных экономик каждого из 89 СФ в выпускниках учреждений высшего профессионального образования в разрезе 28 групп специальностей планируется использовать для обеспечения конкурсного механизма размещения заказа на подготовку специалистов в вузах России. Разработка указанной методики прогнозирования перспективных потребностей рынка труда в выпускниках системы высшего профессионального образования берет за основу анализ в разрезе субъектов Федерации следующих значимых параметров [3, 6], касающихся мониторинга текущих и прогнозирования перспективных потребностей регионального рынка труда в кадрах с высшим образованием. Среди них:

·        структура промышленного производства;

·        среднегодовая численность промышленно-производственного персонала;

·        распределение численности занятого населения по отраслям экономики и социальной сферы;

·        распределение занятого населения по уровню образования в различных отраслях экономики;

·        доля ежегодного обновления занятого населения;

·        матрица соответствия структуры подготовки специалистов с высшим образованием (по 28 направлениям) и структуры отраслей народного хозяйства (по 12 направлениям) с детализацией промышленности по 15 отраслям;

·        расчет потребностей отраслей народного хозяйства в специалистах с высшим образованием.

Таким образом, разрабатываемая методика базируется на технологическом подходе, рассматривая специалистов с высшим образованием как один из элементов технологической цепочки при производстве товаров и услуг.

Алгоритм расчета потребностей в кадрах с позиции
региональных экономик

Начальным этапом получения суммарной потребности для каждой отрасли в конкретном регионе является имеющаяся статистика о структуре занятости трудовых ресурсов в отраслях экономики, а также статистика об имеющемся уровне образованности кадров в регионе и в отрасли (рис. 1).

 

Рис. 1. Распределение численности занятого населения по отраслям
экономики и социальной сферы в Республике Карелия в 2000 году [7]


Для прогнозирования потребности в специалистах, например, на 2005 г., при этом подходе необходимо спрогнозировать изменения структуры промышленного производства в регионе на этот же 2005 г. В рамках исследования такое прогнозирование осуществлялось на основе анализа динамики структуры промышленного производства (рис. 2) и среднегодовой численности промышленно-производственного персонала за 1995 – 2001 гг. по каждому из 89 субъектов Федерации.

 

Рис. 2. Структура промышленного производства в Республике Карелия
(в процентах к итогу), 2000 год [7]

 

По этим данным строились графики и рассчитывались аппроксимирующие кривые с экстраполяцией значений на 2005 г. Эмпирически выбиралась наиболее подходящая кривая и строилось описывающее ее уравнение регрессии (рис. 3). Коэффициенты уравнения использовались затем для расчета среднегодовой численности на прогнозируемый период в разрезе 12 отраслей экономики и социальной сферы каждого из регионов (табл. 1).

 

Рис. 3. Экстраполяция общей численности промышленно-производственного персонала в Республике Карелия
с помощью линейной регрессии

 

Таблица 1

Прогноз потребности экономики на 2003 год в специалистах
в Республике Карелия по отраслям промышленности [6, 7], человек

Год

Промышленность

Сельское и лесное хозяйство

Строительство

Транспорт и связь

Оптовая и розничная торговля, питание

ЖКХ, непроизв. обслуживание
населения

Здравоохр, физ-ра и соцобесп.

Народное
образование

Культура и искусство

Наука и научное
обслуживание

Управление

Финансы, кредит и страхование

Другие отрасли

Всего

1995

102286

21865

33354

47066

38542

20383

28907

41878

8524

2594

15963

3049

6188

370599

1997

86765

18090

40535

21440

45225

22780

27470

37302

7460

2072

16340

3121

6334

334934

1998

79458

15580

15580

36769

43001

23370

26798

34588

7167

1870

17370

3318

6733

311602

1999

82212

19890

15581

41106

49062

22874

27846

35802

7293

1989

18059

3449

7000

332163

2000

87600

24000

15900

41200

49600

23300

28000

36000

7200

2000

17800

3400

6900

342900

2003

99778

22433

24249

46961

54157

26576

32114

42837

8723

2358

20120

3843

7799

391,950

 

Для расчета распределения занятого населения с высшим образованием по отраслям экономики и социальной сферы использовалась общероссийская структура образовательного уровня трудоспособного населения. Применительно к каждому субъекту Федерации она модернизировалась с учетом различной доли специалистов с высшим образованием в каждом субъекте Федерации по отношению к среднероссийскому. Так, например, в среднем по России доля занятых с высшим образованием составляет 21,3%, в Карелии – 17,1%, в Санкт-Петербурге – 38,2% (рис. 4). На основе этих данных рассчитывалась матрица распределения занятого населения с высшим образованием по отраслям экономики и социальной сферы для каждого из регионов. При расчетах принималось допущение, что специалист работает в среднем 25 лет.

 

Рис. 4. Занятое население РФ по уровню образования
в разрезе субъектов Федерации [8]

 

Распределение численности занятого населения СФ по уровню образования и отраслям экономики находится путем решения задачи условной оптимизации. За начальные значения параметров оптимизации берутся известные значения аналогичных параметров по Российской Федерации. При этом отклонения полученных параметров не должны выходить за установленные пределы. Исходя из здравого смысла, вводится множество областных ограничений на отклонение полученных оптимальных параметров СФ от среднероссийских (РФ). Данное отклонение может изменяться как от региона к региону, так и внутри одного СФ. Оно влияет на жесткость задачи и на значение целевой функции. В ходе моделирования отклонение варьировалось от 10 до 40% в обе стороны от среднего (РФ). При малых значениях допустимого диапазона отклонения параметров оптимизации удовлетворительное решение вообще могло быть не найдено, либо найдено с недопустимо большим значением целевых функций, которые задавалась как сумма абсолютных или относительных квадратов отклонений невязок.

Непосредственно матрица оптимизационных параметров строилась по структуре аналогично имеющейся матрице по РФ и с приближенными начальными условиями, пропорциональными среднеросийской структуре. От СФ в качестве ограничений брались значения относительного распределения занятых лиц в экономике по уровням образования (7 уровней) и распределения этих же лиц по отраслям экономики (13 отраслей) (рис. 5). Сумма полученных в ходе решения весов оптимальных параметров должна совпадать по строкам с процентами распределенных по уровню образования, а по столбцам – с процентами занятых в экономике.

 

Рис. 5. Занятое население РФ по отраслям экономики
на основной работе и по уровню образования [8]

 

Следующим шагом строилась матрица невязок по отклонению реальных и желаемых значений процентов. Сумма квадратов различных отклонений матрицы определяет несколько целевых функций (ЦФ). В процессе уменьшения значения некоторой целевой функции и определялись оптимальные параметры распределения занятых по уровню образования и отраслям экономики. Минимум ЦФ при выполнении ограничений и определял 91 искомый оптимальный параметр, из которых использовались в дальнейших расчетах только 26, имеющие отношение к высшему образованию.

При создании инструментария для определения потребности "хозяйствующих субъектов" в кадрах с ВПО за основу был выбран матричный подход. Наиболее сложным элементом в методике расчета потребностей являлось построение матрицы соответствия структуры подготовки специалистов с высшим образованием  по основным 28 специальностям и структуры отраслей народного хозяйства по основным 12 отраслям (рис. 6).

В матрице связываются отрасли экономики по ОКОНХ и основные группы специальностей ВПО (за основу принято разбиение на 28 групп согласно письму Минобразования России от 09.04.02  № 20-51-1168/20-02).

В дальнейшем каждой ячейке матрицы на пересечении строки «отрасль» и столбца «группа специальностей» присваивался вес (доля от 1 или в %) таким образом, чтобы сумма весов в строке (в нашем случае в отрасли) или в столбце (в нашем случае в группе специальностей) равнялась 1 (или 100%). При ее построении использовались экспертные оценки, причем для каждой из основных 12 отраслей с учетом деталировок по промышленности потребность в 100 % формировалась за счет i-тых  долей каждой из 28 основных групп специальностей.

Присвоение веса осуществлялось экспертно, исходя из оценки относительной потребности отраслей по ОКОНХ в специальностях, разбитых на группы. При этом большое значение имеют знания эксперта (экспертов) в области реальной практики трудоустройства выпускников вузов разных специальностей в конкретных отраслях экономики.

В ходе моделирования работы инструментария установлено, что более адекватные результаты имеют место, если в матрице соответствия выводится сумма весов, равная 100% для отрасли (в нашем случае – в строке), а не для группы специальностей (в нашем случае – в столбце). В первом случае процесс задания матрицы экспертных оценок требует более обширной информации и глубоких знаний эксперта, но гарантированно дает решение. Во втором случае для получения вектора потребностей необходимо решить систему линейных алгебраических уравнений, которая для обеспечения совместности требует проведения анализа структуры и корректировки экспертных позиций.

При построении матрицы соответствия была выполнена углубленная деталировка по разделу “промышленность”. Для этого весь раздел согласно ОКОНХ дополнительно был разбит еще на 18 подразделов, каждый из которых соответствовал той или иной отрасли промышленности (рис. 7). Действительно, структуры специалистов с высшим образованием, занятых в лесной промышленности и в легкой промышленности, для различных СФ будут различны. Учет этого различия для каждого субъекта Федерации учитывался следующим образом. Каждому из 18 подразделов промышленности присваивался весовой коэффициент (от 0 до 1), соответствующий доле этого подраздела в структуре промышленности субъекта Федерации. На этот коэффициент умножались данные из столбцов по группам специальностей и суммировались в разделе “промышленность”. Таким образом, в итоге для каждого субъекта Федерации структура потребностей промышленности в специалистах с высшим образованием имела различное значение в соответствии со структурой производства в этом регионе. Далее строка, получившаяся с учетом характера промышленности данного СФ, нормировалась к 100% и уже нормированная вносилась в приведенную матрицу нормированных коэффициентов потребностей отраслей экономики.

Путем умножения полученной нормированной матрицы и спрогнозированного вектора потребностей в специалистах к 2003 г. с учетом ротационного коэффициента получаем матрицу, которая выражает уже абсолютное число выпускников вузов по 28 специальностям для покрытия потребностей отраслей экономики данного СФ.

В итоге, суммируя по столбцам данные по специальности и учитывая коэффициент «выбывания» (Передаточная функция «Выпуск/Прием»), несложно получить первичный расчет Приема в вузы данного регионы по всем 28 специальностям.

Предлагаемый матричный инструментарий позволяет, в принципе, довести его до уровня, обеспечивающего единообразное и вполне адекватное определение потребности в специалистах ВПО. С этой целью следует выполнить следующее:

·       более точно определить весовые коэффициенты, для чего провести дополнительное их обсуждение с привлечением конкретной статистики реального трудоустройства и работы выпускников вузов в экономике и с привлечением более широкого круга экспертов;

·       разработать систему дополняющих матрицу коэффициентов (повышающих точность прогноза и определения потребности на заданный вперед временной интервал), которые будут учитывать, в частности, возрастную структуру занятости специалистов с ВПО, а также полученные иными способами прогнозы развития той или иной отрасли экономики;

·       выполнить обратный расчет матрицы соответствия для экспертно избранных территорий, где сложившаяся обеспеченность экономики кадрами ВПО и оценка их потребности другими методами может считаться достаточно адекватной.

Важными положительными качествами разрабатываемого матричного инструментария являются его потенциальная независимость от субъективных регионально-отраслевых факторов (поскольку основой расчета является документированная государственная статистическая отчетность), а также простота его применения.

 

Анализ результатов расчета и заявленных потребностей

Расчет по разработанной методике текущих и перспективных потребностей отраслей экономики и социальной сферы в выпускниках системы высшего профессионального образования по 28 основным группам специальностей проведен для 5 субъектов Федерации на период 2004 – 2006 гг. В качестве полигона для расчета выбирались различные регионы (большие и маленькие, промышленные и аграрные, области и республики). Как пример мегаполиса выбран Санкт-Петербург (рис. 8), индустриального региона – Свердловская область, аграрного – Белгородская область, региона близкого к мегаполису, – Тверская область, приграничного  региона – Республика Карелия (рис. 9).

Рис. 6. Матрица соответствия (отрасли экономики)

 

Рис. 7. Матрица соответствия (промышленность)

 

 



В таблице 2 приведены сравнительные результаты расчетов и заявленной потребности от субъектов Федерации на 2003 г.

 

Рис. 8. Потребность в специалистах народного хозяйства
Санкт-Петербурга (прогноз на 2003 г.) по специальностям ВПО

 

 

Рис. 9. Потребность в специалистах народного хозяйства
Республики Карелия (прогноз на 2003 г.) по специальностям ВПО

 

 

 


Таблица 2

Сравнительная сводная таблица расчета ежегодных потребностей в специалистах с высшим образованием в разрезе субъектов Федерации (на 2003 г.)

Регион

Население

Прием студентов по закону об образовании

Число бюджетных мест

Число студентов всего

Потребность

Прием

Выпуск

Прием

Выпуск

Заявлен

ная

Расчитан

ная

Республика Карелия

760000

2580

2574

1838

5037

2695

3421

3975

Белгородская область

1499000

5100

3937

2913

12270

6207

3239

7031

Тверская область

1575000

5360

3901

3387

7010

4046

3936

6884

Свердловская область

4573000

15550

15707

12862

39619

21424

11291

21265

Санкт-Петербург

4628000

15740

43235

33623

83284

45105

29955

27370

Российская Федерация

144810000

492350

591551

476146

1291910

653377

707500

581021

 

Абсолютные значения показателей для выбранных СФ нормировались по отношению к приему студентов, рассчитанному на основе закона об образовании для каждого региона соответственно (рис. 10). Из диаграмм видно, что для анализируемых субъектов Федерации и России в целом рассчитанное по представленной методике интегральное значение ежегодной потребности находится в диапазоне между приемом студентов, рассчитанном на основе закона об образовании (170 студентов на 10 000 населения при пятилетнем сроке обучения) и числом реально обучающихся студентов.

 

Рис. 10. Сравнение относительного числа потоков студентов различных СФ

 

Для совершенствования методики расчета необходимо провести сравнение полученных расчетных данных с заявками потребностей в специалистах с высшим образованием от субъектов Федерации, поданными в Минобразования РФ, а также провести в нескольких субъектах Федерации «инструментальную» оценку фактической потребности основных отраслей экономики в кадрах с высшим образованием по различным специальностям. Эта оценка должна проводиться на основании опроса предприятий регионов с участием региональных органов управления экономикой и региональных налоговых органов. Проведенная корректировка и доработка методики мониторинга текущих и прогнозирования перспективных потребностей позволит построить на ее основе научно обоснованный прогноз потребностей региональных рынков труда в выпускниках системы высшего профессионального образования на                     2004-2006 гг. по каждому субъекту Федерации.

 

Источники информации

 

1.     Концепция модернизации российского образования на период до 2010 года/ Распоряжение Правительства Российской Федерации от 28.01.2002 г.            № 1756-р; Приказ Минобразования России от 23.07.2002 г. № 2866.

2.     План действий Правительства Российской Федерации по реализации основных положений Программы социально-экономического развития Российской Федерации на среднесрочную перспективу (2002-2004 гг.) / Приказ Минобразования России от 30.04.2002 г. № 1622.

3.     Высшее и среднее профессиональное образование в Российской Федерации: Статистический сборник / НИИВО. Центр образовательной статистики. – М., 1999. 100 с. М., 2000. 101 с. М., 2001. 92 с. М., 2002. 123 с.

4.     Регионы России: Статистический сборник. В 2 томах / Госкомстат России. – М., 2001. Т.1. 604 с. Т.2. 879 с.

5.     Васильев В.Н., Гуртов В.А., Сазонов Б.А., Суровов М.В. Система мониторинга, анализа и прогнозирования развития образования и образовательных структур в регионах России / Индустрия образования: Сборник статей. Выпуск 5. М., 2002. С. 52-60.

6.     Социально-экономические показатели регионов Северо-Западного федерального округа в 1995-2001 гг.: Статистический сборник / Госкомстат РК, Петрозаводск, 2002. 143 с.

7.     Республика Карелия в цифрах: Статистический сборник / Госкомстат РК, Петрозаводск, 2002. 260 с.

8.     Труд и занятость в России: Статистический сборник за 2001 год / Госкомстат РФ. М., 2001. 581 с.