Scientific journal
Fundamental research
ISSN 1812-7339
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 1,441

MODEL ANALYSIS NEEDS OF THE REGION HIGHER EDUCATION GRADUATES

Shiryaev M.V. 1
1 Nizhny Novgorod State Technical University n.a. R.E. Alekseev
В работе рассмотрена актуальная проблема обеспечения сектора реальной экономики высококвалифицированными кадрами. Проанализированы динамика распределения занятых в экономике России по занятиям и видам экономической деятельности, а также прием и выбытие работников по виду экономической деятельности «Обрабатывающие производства». Для анализа потребности региона в инженерных кадрах построена система линейных уравнений, которая аналогична системе, описывающей межотраслевой баланс экономики (модель Леонтьева). Показано, что в простейшем случае, когда матрица системы диагональная, можно вычислить коэффициенты соответствия спроса и предложения на рынке образовательных услуг как отношение фактического уровня выпуска специальности, соответствующей некоторой отрасли народного хозяйства, к объему выпуска этой отрасли. Диагностические возможности предложенных коэффициентов подтверждены данными для различных отраслей экономики Нижегородской области.
The paper considers the actual problem of the real economy sector with highly qualified personnel. Analyzed the dynamics of the distribution of employment in Russian economy by occupation and economic activities, as well as the reception and disposal of employees by kind of economic activities «Manufacturing». To analyze the needs of the region in the engineering staff provides a system of linear equations, which is same as the system that describes the economy intersectoral balance (Leontief model). It is shown that in the simplest case, when the matrix is diagonal , it is possible to calculate the rates of compliance on the educational services market supply and demand as the ratio of the actual output level specialization, corresponding to some sectors of the economy, to the volume of manufacture of the industry. The diagnostic capabilities of the proposed coefficients confirmed by the data for the various branches of the Nizhny Novgorod Region economy.
nomenclature of specialties
the distribution of employees
personnel security
the need for graduates
intersectoral balance
the corresponding coefficients
1. Glavnyj informacionno-vychislitelnyj centr Moskovskogo tehnologicheskogo uni-versiteta. URL: http://miccedu.ru/monitoring (data obrashhenija 20.06.2016).
2. Leontev V.V. Spad i podjom sovetskoj jekonomicheskoj nauki // Jekonomicheskie jesse. Teorii, issledovanija, fakty i politika. M.: Politizdat, 1990. 415 р.
3. Regiony Rossii. Socialno-jekonomicheskie pokazateli. 2015: Stat. sb. / Rosstat. M., 2015. 1266 р.
4. Rossijskij statisticheskij ezhegodnik. 2015: Stat. Sb. / Rosstat. M., 2015. 728 р.
5. Turchak L.I., Plotnikov P.V. Osnovy chislennyh metodov: Uchebnoe posobie. 2-e izd., pererab. i dop. M.: FIZMATLIT, 2003. 304 р.
6. Shirjaev M.V., Mitjakov S.N., Mitjakov E.S., Potanin P.A. K voprosu o monitoringe obespechenija inzhenernymi kadrami promyshlennosti regionov Rossii // Jekonomika v promyshlennosti. 2015. no. 2. рр. 111–118.
7. Jekonomicheskaja bezopasnost tehnicheskih universitetov: monografija. A.E. Gorodeckij [i dr.]; Nizhegorod. gos. teh. un-t. im. R.E. Alekseeva. N. Novgorod, 2015. 162 р.

В современных условиях хозяйствования весьма актуальной является проблема обеспечения экономики России высококвалифицированными кадрами. Номенклатура направлений и специальностей, существующая в стране, структура приема и выпуска специалистов во многих случаях не соответствует потребностям народного хозяйства не только в перспективе, но и в реальном времени. Это видно как на отраслевом, так и на региональном уровнях, где наблюдается существенная дифференциация в трудоустройстве выпускников.

На рис. 1 приведена динамика распределения занятых в экономике России по занятиям. Видно, что в 2014 г. по сравнению с 2000 г. в два раза выросла доля руководящих работников, что является скорее негативным, нежели позитивным результатом. Вместе с тем, виден существенный рост доли специалистов высшего уровня квалификации, сопровождающийся не менее существенным уменьшением доли неквалифицированных рабочих. Таким образом, рынок диктует необходимость существенного повышения уровня образования, что сопровождается увеличением доли специалистов с высшим образованием практически во всех отраслях экономики [4, с. 114].

На рис. 2 приведена динамика распределения занятых в экономике России по видам экономической деятельности [4, с. 116]. Здесь мы видим значительное сокращение с 2000 по 2014 гг. доли занятых в сельском хозяйстве и в промышленности. Причина может быть связана с ростом производительности труда (с 2005 по 2014 гг. она выросла в обрабатывающих производствах на 33,6 %, тогда как в строительстве – только на 5,1 %). При этом существенно возросла доля занятых в торговле.

Анализ рис. 3 позволяет сделать выводы о наличии существенной текучести кадров практически во всех видах производственной деятельности [4, с. 128]. Выбытие работников почти всегда превышает прибытие и составляет от 15 до 45 % от списочного состава работающих. Выбытие связано со следующими причинами:

– естественная убыль (уход на пенсию, смерть);

– добровольный уход работников в связи с желанием найти более интересную (высокооплачиваемую) работу;

– увольнение по инициативе работодателя (конфликт, низкая квалификация и т.д.).

В свою очередь, принятие на работу может осуществляться либо в результате перехода с другого предприятия, курсов переподготовки, либо по окончании учебного заведения.

Для анализа потребности региона в кадрах можно использовать следующую модель. Пусть li – количество занятых в i-й отрасли экономики; vi – доля занятых с высшим образованием; ai – доля принятых в течение года выпускников образовательных учреждений в общем числе занятых; bi – доля принятых в течение года работников других предприятий (отраслей, регионов); ci – доля выбывших в течение года работников i-й отрасли экономики в результате естественных причин; di – доля выбывших в результате добровольного ухода или увольнения (миграция); Ti – среднее число периодов (лет) трудовой деятельности работника i-й отрасли; si – коэффициент роста (снижения) потребности в кадрах для i-й отрасли из-за изменения производительности труда, структурной перестройки экономики и т.д.

hirjev1.wmf

Рис. 1. Динамика распределения занятых в экономике России по занятиям, %

hirjev2.wmf

Рис. 2. Динамика распределения занятых в экономике России по видам экономической деятельности

Если предположить равными миграционные коэффициенты прибытия и убытия (bi = di), то при неизменной численности работающих ai = ci = Ti-1. В этом случае требуемое число выпускников организаций ВПО для i-й отрасли экономики в данном регионе с учетом изменения потребности в кадрах

hir01.wmf (1)

Эта потребность должна обеспечиваться имеющимся в регионе ресурсами:

hir02.wmf (2)

где xj – число выпускников j-й специальности (группы специальностей), наиболее соответствующей j-й отрасли народного хозяйства региона;cij – доля выпускников j-й специальности, востребованная для i-й отрасли экономики,

hir03.wmf

Имеем систему линейных уравнений, которая аналогична системе, описывающей межотраслевой баланс экономики (модель Леонтьева) [2]:

hir04.wmf (3)

Данная система легко решается численно с использованием итерационных методов [5]. Итерационная формула для нахождения вектора неизвестных имеет вид

hir05.wmf (4)

Задача существенно упрощается в том случае, когда матрица C является диагональной (содержит единицы на главной диагонали, остальные – нули). Это может иметь место для таких отраслей, как медицина, образование, сельское хозяйство и др., где почти не требуются специалисты других направлений подготовки. В этом случае xi = yi, то есть требуемое число выпускников i-й группы специальностей должно равняться спросу со стороны предприятий соответствующей отрасли народного хозяйства региона.

Вместе с тем предложение выпускников может существенно отличаться от спроса. Для анализа соответствия уровня выпуска потребности региона в специалистах введем следующие коэффициенты:

hir06.wmf (5)

где hir07.wmf – фактический уровень выпуска специальности (группы специальностей), соответствующей i-й отрасли народного хозяйства региона, hir08.wmf – число выпускников, трудоустроившихся по специальности, Qi = pili – объем выпуска продукции отрасли, pi – производительность труда.

hirjev3.wmf

Рис. 3. Прием и выбытие работников по виду экономической деятельности «Обрабатывающие производства» в России в 2014 г., в % от списочной численности

hirjev4.wmf

Рис. 4. Коэффициенты соответствия спроса и предложения на рынке образовательных услуг для различных отраслей экономики Нижегородской области (данные 2014 г.)

Коэффициент mi свидетельствует о превышении предложения над спросом в случае низкого уровня трудоустройства, а коэффициенты ni и ki в простейшем случае служат индикаторами баланса спроса и предложения кадров в i-й отрасли экономики:

hir09.wmf (6)

Таким образом, если

hir10.wmf (7)

то наблюдается превышение предложения над спросом, в противном случае – превышение спроса над предложением.

На рис. 4 приведены результаты расчетов коэффициентов mi, ni, ki для различных отраслей экономики Нижегородской области (данные 2014 г.). Использовалась информация Росстата [3], а также данные мониторинга вузов, проводимого Минобрнауки РФ [1].

Из рисунка видно, что в группе «Обрабатывающие производства коэффициент ni лишь немногим превышает 1 %, а в группе «Производство и распределение электроэнергии, газа и воды (ЭГВ)» он составляет около 3,5 %. Это свидетельствует о том, что в этих промышленных группах спрос на выпускников равен или немного превышает предложение. Об этом же свидетельствуют невысокие значения коэффициента ki, а также близость к 100 % индикатора трудоустройства. В то же время в группе «Добыча полезных ископаемых» наблюдается обратная картина, когда коэффициент ni равен 90 %, а уровень трудоустройства – 20 %. Это говорит о том, что предложение выпускников данной группы в регионе существенно превышает спрос.

Приведенные диаграммы подтверждают диагностические возможности предложенных выше коэффициентов. Это использовалось авторами в предыдущих работах при апробации изложенных методических подходов к анализу и прогнозированию потребности в инженерных кадрах для различных регионов страны. Так, в книге [7] приведен анализ агрегированного коэффициента k, рассчитанного как отношение приведенного контингента учащихся на технических специальностях промышленной направленности к объему промышленного производства в регионах России, по всем инженерным направлениям. Анализ результатов показал, что в Московской, Ленинградской, Новгородской, Кировской и Тюменской областях, Республике Алтай, Чукотском АО и Камчатском крае наблюдается дефицит выпускников инженерных специальностей. В свою очередь, в Ивановской области, Республиках Бурятия и Тыва – их избыток. Нулевое значение показателя у Республики Калмыкия связано с отсутствием приведенного контингента учащихся на технических специальностях промышленной направленности. В Республиках Дагестан, Чечня и Северная Осетия-Алания, наоборот, наблюдаются аномально высокие значения, что связано с практическим отсутствием промышленного производства.

В работе [6] приведен сравнительный анализ регионов по результатам расчета коэффициента ki для металлургической отрасли. Нехватка кадров для металлургического производства наблюдается в Ленинградской, Вологодской, Сахалинской и Магаданской областях, Республиках Калмыкия, Алтай, Тыва, Чукотском автономном округе, Еврейской автономной области. В то же время превышение значения индикатора требуемого значения для ряда регионов может свидетельствовать как об избытке выпускников группы специальностей «Металлургия, машиностроение и материалообработка», так и об их востребованности на других производствах.