Выполнение прогноза и оценка результатов прогнозирования востребованности выпускников ВУЗов

Данная численность  работников с учетом выбытия показывает, сколько за текущий год рынок труда потерял работников вследствие их увольнений по различным причинам.

С учетом (1.5) становится возможной математическая запись понятия оптимальный «дополнительный спрос» ΔD_e^*(i). Он представляет собой разность между желаемой – оптимальной (с точки зрения параметров развития экономики, заложенных в долгосрочных программах развития страны, в том числе в Концепции долгосрочного развития России до 2020 г. (КДР 2020)) численностью работников на рынке труда L_e^*(i+1) в последующем году и численностью работников на рынке труда с учетом выбытия L_e˜(i) в текущем году:

ΔD_e^*(i) = L_e^*(i+1) – L_e˜(i).                                     (1.6)

Преобразуем (5) с учетом (4) и (1):

ΔD_e^*(i)=L_e^*(i+1)–(L_e(i)–L_e^–(i))=L_e(i)+ΔL_e^*(i)–(L_e(i)–L_e^–(i))=ΔL_e^*(i)+L_e^–(i).   (1.7)

Таким образом, оптимальный дополнительный спрос (1.7) на трудовые ресурсы складывается за счет потоков выбытия работников с рынка труда и желаемого (оптимального) изменения численности работников ΔL_e^*(i) с учетом (1.4) и (1.1) на рынке труда, которая обусловливается заложенными параметрами развития данного ВЭДа (КДР 2020):

.      (1.8)

Рассмотрим  процесс формализации понятия «дополнительного предложения» ΔS_e(i). В отличие от оптимального дополнительного спроса ΔD_e^*(i), дополнительное предложение равняется сумме всех входных потоков на рынке труда, откуда

ΔS_e(i) = L_e⁺(i) = L_PEe⁺(i) + L_Ue⁺(i) + L_Me⁺(i).                        (1.9)

С учетом выражений (1), (6) и (8) уравнение баланса, связывающее входные и выходные параметры рынка труда, будет иметь вид

ΔD_e^*(i) – ΔS_e(i) = ΔB_e(i) = L_e^*(i+1) – L_e⁺(i) – L_e^–(i).                (1.10)

Таким образом, концептуальная модель рынка труда, созданная с учетом новых категорий «дополнительного спроса» и «дополнительного предложения», имеет математическую формализацию в виде (1.10) и может быть применена для двух типов рынков: с регулированием и без регулирования, что позволяет рассчитать численные значения параметров рынка труда. Полученный прогноз работников по ВЭД ΔR_e(i) необходимо разделить по уровням профессионального образования работников. На ретроспективном промежутке определяются доли работников с заданным уровнем образования по ВЭД: k_e^V(i), k_e^C(i), k_e^N(i).

Индексы V, C и N обозначают высшее, среднее и начальное образование соответственно. С учетом значений этих коэффициентов прогнозные значения потребности по уровням образования будут:

ΔR_e^V(i) = k_e^V(i)ΔR_e(i),                                            (1.11)

ΔR_e^C(i) = k_e^C(i)ΔR_e(i),                                            (1.12)

ΔR_e^N(i) = k_e^N(i)ΔR_e(i),                                             (1.13)

при условии, что k_e^V(i) + k_e^C(i) + k_e^N(i) = 1 для всех I, 

где ΔR_e^V(i), ΔR_e^C(i), ΔR_e^N(i) — прогнозные потребности в работниках по ВЭД соответственно с высшим, средним и начальным профессиональным образованием.

Формирование  матриц профессионально–квалификационного соответствия «28 видов экономической деятельности — 28 укрупненных групп специальностей». Формирование данных матриц является важным этапом в макроэкономической методике прогнозирования, поскольку с их помощью возможен перерасчет прогнозных потребностей, структурированных по ВЭД в прогнозные потребности, структурированные, в свою очередь, по укрупненным группам специальностей (УГС).

Строки этой матрицы соответствуют 28 видам экономической деятельности (e – индекс ВЭД), а столбцы — 28 укрупненным группам специальностей (k – индекс УГС). Данная матрица является нормативной и уникальной для каждого уровня образования O: ее элемент a_e,k^O соответствует процентной доле специалистов уровня образования O с k–й УГС, которые традиционно привлечены к работе в данном ВЭД.

                                        (1.14)

                                        (1.15)

                                        (1.16)

Указанные матрицы  соответствия используются для прогнозирования  ежегодных дополнительных потребностей в кадрах для предприятий всех уровней крупных, средних и малых, без выделения сегмента малого бизнеса. Поскольку структура работников малых предприятий по уровням образования и перечню специальностей отличается от крупных и средних предприятий, то для прогнозирования кадровых потребностей малого бизнеса необходимо использовать скорректированные матрицы соответствия.

Расчет прогнозных потребностей в квалифицированных кадрах по трем уровням профессионального образования и 28 укрупненным группам специальностей. На заключительном этапе макроэкономической методики происходит расчет прогнозной ежегодной дополнительной потребности в специалистах для каждого уровня образования из разреза «e» видов экономической деятельности в разрез «k» укрупненных групп образовательных специальностей:

                                   (1.17)

                                   (1.18)

                                   (1.19)

где [] — оператор округления до целого, а ΔN_k^V(i), ΔN_k^C(i), ΔN_k^N(i) — прогнозы потребностей экономики (суммарно по всем ВЭД) в работниках соответственно с высшим, средним и начальным профессиональным образованием в разрезе 28 УГС.

        Rot_e^V, Rot_e^C, Rot_e^N — коэффициенты ротации (обновления) персонала видов экономической деятельности.

В итоге получаем прогноз до 2020 года потребности в  квалифицированных кадрах в разрезе 28 УГС ΔN_k^O(i), с которым можно проводить сопоставление прогнозов выпусков из образовательных учреждений в разрезе «k» укрупненных групп образовательных специальностей.

Баланс потребностей рынка труда и выпусков из системы  профессионального образования. На основе прогноза выпуска специалистов с профессиональным образованием из образовательных учреждений и прогноза потребности экономики в специалистах с различным уровнем профессионального образования (полученного согласно формуле (1.8)) составляются балансовые таблицы спроса и предложения.

Значение баланса  для ВПО, СПО и НПО вычисляется  как разность между планируемым числом выпущенных специалистов в прогнозном году и потребностью экономики в специалистах, что является результатом количественных расчетов.

Проанализировав значение баланса для каждой из 28 учебных групп, а также интегральное значение суммы, можно оценить, насколько возможности системы профессионального образования соответствуют потребностям экономики региона в плане обеспечения необходимым количеством специалистов в профессионально–квалифицированном разрезе. Положительное/отрицательное значение баланса свидетельствует об избыточном/недостаточном выпуске специалистов по определенной группе специальностей для покрытия потребностей экономики. Затем с использованием балансовых таблиц рассчитываются контрольные цифры приема.

б) Модель формирования контрольных цифр приема для системы профессионального образования на основе прогнозных потребностей экономики и оптимизированных цифр приема на подготовку кадров системой высшего профессионального образования [2,10]. Основные положения, заложенные в модели расчета контрольных цифр приема, заключаются в следующем:

• желаемые уровни численности выпусков по специальностям задает экономика. Заказ на подготовку специалистов исполняет система профессионального образования;
• численность потоков выпускников для каждого уровня учреждений профессионального образования в плановый год по укрупненным группам специальностей должна соответствовать потребности экономики в специалистах соответствующего уровня образования указанной укрупненной группы специальностей на этот год, то есть должен наблюдаться баланс между спросом и предложением рынка труда;
• степень соответствия выпуска потребностям устанавливается из принципа целесообразности социально–административных изменений в системе профессионального образования;
• увеличение численности приема по одним специальностям и снижение по другим должно проходить постепенно, с учетом ограничений на скорость изменений и время адаптации профессорско–преподавательского состава учреждений профессионального образования к новым условиям работы;
• варьирование численности потоков выпускников осуществляется за счет увеличения или снижения приемов по соответствующим специальностям и уровням образования;
• найденные оптимальным образом численности приемов по критерию соответствия потребностям экономики в кадрах называются «оптимизированными цифрами» приемов и включают всех студентов дневной формы обучения вне зависимости от вида оплаты. Контрольные цифры приема – это подмножество оптимизированных цифр приема, подготовка по которым обеспечивается за счет бюджетного финансирования.

При формировании контрольных цифр приема на ближайшие  годы используется алгоритм, представленный на рисунке 6.

Рисунок 6 – Алгоритм формирования контрольных цифр приема на основе потребности экономики

Выявляется  последний год выпуска, который уже предопределен для заданного уровня образования (в данном примере – ВПО) и укрупненной группы специальности, поскольку прием на данную УГС состоялся. Например, если прием 2008 года в ОУ ВПО состоялся, то выпуск 2013 года предопределен с учетом пятилетнего срока обучения. Численность выпуска в 2013 году можно оценить, исходя из статистически установившегося коэффициента «отсева» по данной УГС. Далее известна потребность в квалифицированных специалистах ОУ ВПО по указанной УГС к 2020 году. Согласно концепции, потребность должна полностью покрываться выпуском. Основываясь на этом допущении, выпуск 2020 года ОУ ВПО по данной УГС приравнивается к ежегодной дополнительной потребности экономики в кадрах 2020 года.

Принимая во внимание социально–административное ограничение, которое заставляет изменять уровни приемов, по линейному закону, возникает единственное решение для расчета объемов выпусков внутри интервала (2013–2020). Такое решение описывается линейным уравнением. Восстанавливая, таким образом, желаемые значения выпусков внутри промежутка (2013–2020), представляется возможным определить ретроспективно те численности приемов, которые через 5 лет с учетом «отсева» дали бы желаемое значение выпусков.

Необходимо  подчеркнуть, что потребности экономики должны обеспечиваться за счет выпускников дневной формы обучения, поэтому полученные значения приемов относятся только к студентам дневной формы обучения, обучающихся как за счет средств бюджета, так и за счет платного возмещения затрат. Контрольные цифры приема составляют только часть от оптимизированных цифр приема дневной формы обучения; эта часть соответствует выделенному бюджетному финансированию для студентов дневной формы обучения.

1.3.3 Методика  среднесрочного прогнозирования  спроса на специалистов в системе образования региона

Региональные  рынки труда находятся в состоянии  непрерывного изменения. Меняются потребности отраслей экономики в профессионально–кадровой структуре и уровнях подготовки специалистов. Кроме того, важно отметить снижение уровня государственного регулирования в большинстве сфер экономической жизни общества. Аналогичные процессы в той или иной мере актуальны для большинства субъектов Российской Федерации.

Очевидно, что  динамичной модели социально–экономического развития территорий должна соответствовать адаптивная система образования, быстро реагирующая на запросы рынка труда, стимулирующая экономический рост, воспроизводящая специалистов, способных эффективно работать в конкурентной экономической среде. В таких условиях региональные системы профессионального образования призваны обеспечивать перспективные потребности экономики субъектов РФ в профессионально–квалификационном обновлении и пополнении кадров [9,17,19].

В настоящее  время объемы и перечень специальностей и профессий, по которым готовят молодых рабочих и специалистов, зачастую планируются на основе устаревшей или недостаточно проверенной информации, не отражающей произошедших изменений на рынке труда и не учитывающей емкости рынка трудовых ресурсов. Как следствие, часть выпускников рискуют получить специальности, уже не востребованные рынком труда (например, известные перекосы в подготовке по специальностям “юрист”, “экономист”, “бухгалтер”). С другой стороны, нарастает дисбаланс спроса и предложения на рынке труда, связанный с соотношением уровней профессионального образования. Таким образом, следует констатировать двойной структурный дисбаланс спроса и предложения рабочих мест на региональных рынка труда: по уровню образования (начальное, среднее, высшее профессиональное образование) и в профессионально–квалификационном разрезе.

Прогнозирование потребностей рынка труда в этих условиях рассматривается как важная составная часть маркетинговой информации, необходимой для разработки мероприятий по регулированию и контролю за изменениями рынка образовательных услуг, по стратегическому планированию системы подготовки и переподготовки кадров, ориентированной на спрос.

Составление перспективных  балансов спроса и предложения рабочей  силы выступает основным компонентом механизма управления кадровым потенциалом региона, важной составляющей эффективной модели организационно–экономического взаимодействия региональных систем профессионального образования и рынков труда. Но, как правило, прогнозы и программы экономического развития, подготавливаемые в субъектах РФ, строятся на сведениях, полученных от органов государственной статистики и отражающих структуру занятости лишь в отраслевом разрезе. Имеющиеся сейчас статистические данные не позволяют оценить динамику занятости в разрезе профессионально–квалификационной структуры рабочих мест экономики региона. Для планирования системы подготовки кадров этих сведений явно недостаточно. Отраслевая структура занятости не дает представлений ни о профессиональной квалификации работников (в сельском хозяйстве это могут быть и животноводы, и виноградари), ни о необходимом уровне образования (в животноводстве это могут быть и ветеринарные врачи, и доярки). С другой стороны, профессиональная квалификация работника не обязательно жестко привязана к той или иной отрасли хозяйства: например, профессия водителя является универсальной и присутствует в статистике каждой отрасли экономики.

Следует отметить, что в современной России подавляющее  большинство прикладных исследований рынка труда ориентировано на изучение квалификационных требований к той или иной профессии, т.е. они касаются заказа работодателей на качество профессионального образования. Кадровые потребности развития региональной экономики в количественном аспекте и в разрезе профессий и специальностей подготовки в системе профобразования редко становятся предметом исследования.