WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 || 3 | 4 |

«Федеральная служба по труду и занятости Российской Федерации Федеральное агентство по образованию Управление федеральной государственной службы занятости населения по Республике Карелия Петрозаводский ...»

-- [ Страница 2 ] --

• Необходимо использование в практике работы государствен ных институтов в сфере занятости населения развитой риск-рефлексии их управленческих кадров по поводу принятия управленческих реше ний, а именно: сопоставление альтернативных вариантов социальных преобразований с отказом от приоритета экономических соображений;

учет основных факторов риска, действующих на региональном рынке труда, и принятие мер по минимизации их последствий в целях обес печения социальной безопасности населения на рынке труда. А это требует формирования принципиально иных подходов к кадровой по литике в органах государственной службы занятости населения, учре ждениях, основанных на приоритете таких качеств работников, как профессионализм, компетентность.

• В целях повышения эффективности социально-управленческой деятельности неизмеримо возрастает роль полноценного социологиче ского обеспечения управленческой деятельности (которое носит уже далеко не только вспомогательный, дополняющий характер), посколь ку именно социологические методы исследования позволяют осущест вить переход от изучения индивидуальных социальных характеристик и личностных качеств человека к обобщенным социально типологическим характеристикам жизненных моделей и образцов по ведения в соответствии с определенными целями управленческой дея тельности.

• Региональная государственная политика в сфере занятости на селения должна быть сосредоточена на дифференцированном учете социально-психологических особенностей незанятого населения и по сетителей службы занятости, в частности, и в активном, научно обос нованном воздействии на их социально-групповое и индивидуальное поведение на рынке труда.

• Процесс социальной адаптации населения на рынке труда при обретает необратимый характер. С каждым годом возрастает числен ность незанятого населения, в том числе посетителей государственной службы занятости населения, позитивно оценивающих свое положение на рынке труда, в большей мере рассчитывающих в поиске работы на собственные силы, в определенной мере демонстрирующих приемле мость к риску на рынке труда, готовность жить при условии, что он должным образом контролируется cоответствующими государствен ными органами.

• Существует взаимосвязь между индивидуальными социально психологическими характеристиками посетителей государственной службы занятости населения, их поселенческими особенностями пове дения и степенью их социальной адаптации на рынке труда, приемле мостью ими ситуации риска на рынке труда. Применение социологи ческого мониторинга адаптации посетителей службы занятости к си туации риска в технологии работы органов государственной службы занятости населения позволяет выявлять уже на начальной стадии ра боты специалистов центров занятости населения с посетителями про блемные группы – «группы риска» – для осуществления политики раннего вмешательства в период безработицы.

• Региональная государственная политика в сфере занятости на селения в настоящее время должна быть направлена на:

– организацию региональными органами государственной власти регулярного мониторинга спроса и предложения на рабочую силу, особенно в профессионально-квалификационном разрезе, разработку баланса спроса и предложения рабочей силы на региональном рынке труда, разработку и реализацию региональной программы развития кадрового потенциала;

– разработку региональными органами государственной власти совместно с учреждениями профессионального образования, органами государственной службы занятости населения регионального правового механизма экономической заинтересованности работодателей планиро вать и расходовать финансовые средства на долгосрочные программы профессиональной подготовки кадров для своего производства;

– разработку региональными органами государственной власти совместно с объединениями работодателей, органами государственной службы занятости населения регионального правового механизма взаимодействия с работодателями по предоставлению последними не обходимой информации о наличии вакантных рабочих мест, в том числе для незанятых граждан из числа «групп риска», предусматривая административную ответственность за ее непредоставление.

• Система управления сферой занятости населения, как система социального управления, сопряжена с возникновением трудностей в выборе альтернатив при принятии управленческих решений, после дующим разрешением последствий такого выбора и связана с рисками.

От того, насколько быстро органы государственной власти пройдут путь от простой калькуляции вложений и потерь до включения в «ткань» социального управления самостоятельного блока – системы управления рисками, зависит жизнеспособность нашего социума.

Проблема управления рисками в сфере занятости населения в ус ловиях общественных преобразований в современной России пред ставляется теоретически и практически значимой. Ее решение позво ляет совершенствовать деятельность государственных институтов в осуществлении эффективной социальной политики на рынке труда и в реализации такой системы адаптирования населения к ситуации риска, при помощи которой будет обеспечен оптимальный уровень их соци альной безопасности. При этом важно обратить внимание на регио нальные особенности проявления рисков в сфере занятости населения и адаптационных процессов среди населения.

АНАЛИЗ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПОТРЕБНОСТЕЙ РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭКОНОМИКИ ЗА СЧЕТ КАДРОВ С РАЗЛИЧНЫМ УРОВНЕМ ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ В. Н. Васильев, В. А. Гуртов, Е. А. Питухин, Л. М. Потупалова Петрозаводский государственный университет, г. Петрозаводск vgurt@psu.karelia.ru, pitukhin@karelia.ru, larisa@psu.karelia.ru Введение В послании Президента Российской Федерации В. В. Путина Фе деральному собранию от 26 мая 2004 года говорится: «…Сегодня про фессиональное образование не имеет устойчивой связи с рынком тру да. Более половины выпускников вузов не находят работу по специ альности… При этом по сравнению с советским периодом почти утро ился прием в вузы, и число поступающих в них фактически сравнялось с числом выпускников средних школ… И при таком количестве ди пломированных специалистов сохраняется дефицит квалифицирован ных кадров, остро необходимых стране… Между тем результатив ность реформ в сфере образования сегодня следует измерять по пока зателям качества образования, его доступности и его соответствия по требностям рынка труда. И в этой связи… Следует стремиться к тому, чтобы большинство выпускников учебных заведений работало по спе циальности. Речь, разумеется, не о возврате к директивному распреде лению, а о прогнозировании потребностей государства в необходимых ему специалистах…» [1].

Основные направления деятельности Правительства Российской Федерации на период до 2008 года (утверждены Председателем Прави тельства Российской Федерации М. Е. Фрадковым 28 июля 2004 года) акцентируют внимание на следующих проблемных вопросах системы образования. Сложившаяся система образования не в полной мере со ответствует потребностям рынка труда, большинство выпускников высших учебных заведений не находят работу по специальности, и это сокращает приток квалифицированных кадров в реальный сектор эко номики. В этой связи среди приоритетных направлений деятельности Правительства Российской Федерации в сфере образования отмечается приведение содержания и структуры профессиональной подготовки кадров в соответствие с современными потребностями рынка труда, по вышение доступности качественных образовательных услуг [2].

Руководитель Рособразования Г. Балыхин также подчеркивает не обходимость оптимизации расходов на образование: «...Проблема ра ционального использования средств, выделяемых на систему профес сионального образования, является достаточно актуальной для россий ского государства. На содержание системы образования затрачивается каждый восьмой рубль консолидированного бюджета Российской Фе дерации… При проведении оптимизации сети образовательных учре ждений на федеральном и региональном уровнях исключительно важ но знать потребности отраслей экономики в выпускниках различных уровней профессионального образования» [3].

Кроме этого, данная проблема находится в прямой связи с реше нием такой важной задачи, как двукратное увеличение ВВП в период до 2010 года. В свою очередь, это немыслимо без эффективно рабо тающей экономики, важным фактором стабильности работы которой является обеспечение приоритетных отраслей экономики квалифици рованными, хорошо обученными профессиональными кадрами.

Подготовкой таких кадров занимается система профессионального образования (ПО) трех уровней: начального, среднего и высшего. К сожалению, в настоящее время существует значительный дисбаланс между подготовкой кадров региональными системами образования и потребностями региональных рынков труда в кадрах. Остро выделя ются такие проблемы, как несоответствие специальностей выпускни ков образовательных учреждений (ОУ) востребованным экономикой региона профессиям;

избыток выпуска гуманитарных специальностей и проблемы их трудоустройства;

недостаток рабочих кадров высокой квалификации. На фоне финансовых трудностей системы образования (низкая заработная плата преподавателей и старая материальная база) и ожидаемых последствий демографического спада, которые приведут к снижению приема в ОУ, эти проблемы делают задачу нахождения баланса выпускников ОУ всех трех уровней и потребностей экономик регионов в них чрезвычайно актуальной.

Структурные модели, алгоритмы и их программная реализация Для решения данной проблемы в течение нескольких лет коллекти вом ПетрГУ проводились научные исследования в направлении изуче ния и анализа потребностей экономики региона в выпускниках системы профессионального образования [4, 5]. Разрабатывались математиче ские модели прогнозирования потребностей региональных экономик в специалистах с профессиональным образованием [4] и математические модели распределения потоков выпускников школ с позиции прогнози рования спроса и предложения на рынке труда в российских регионах [5]. При этом основное внимание следует уделить решению балансовой задачи, основанной на системном подходе, включающем анализ демо графической ситуации, подготовку кадров и развитии экономики.

Взаимодействие между системами «демографический фактор – общее образование – профессиональное образование – рынок труда – экономика» представляется структурной моделью в виде блок-схемы, показанной на рисунке 1. Оперативно повлиять на вектор рождаемости представляется мало возможным. Чтобы обеспечить потребности рын ка труда в достаточном притоке новых кадров, необходимо в нужном количестве и профессионально квалификационном разрезе поставлять кадры из системы профессионального образования, которая «питает ся» выпускниками системы общего образования.

Рис. 1. Структурная модель обеспечения потребности рынка труда возможностями системы профессионального образования С точки зрения системы управления факторами, на которые мож но повлиять, являются приемы в образовательные учреждения всех трех уровней. Их значения и необходимо определить, исходя из по требностей экономики региона в выработке ВРП согласно принятым экономическим программам.

По данной структурной модели для каждого из указанных блоков разрабатываются математические модели (математическая модель прогнозирования потребностей региональных экономик в специали стах с профессиональным образованием и математическая модель рас пределения потоков выпускников школ с позиции прогнозирования спроса и предложения на рынке труда в российских регионах).

Концептуальная схема методики прогнозирования потребности региональной экономики в специалистах с различным уровнем про фессионального образования приведена на рисунке 2. Начальным эта пом получения суммарной потребности для каждой отрасли в кон кретном регионе является статистика динамики развития отраслей экономики, структуры занятости трудовых ресурсов в отраслях эконо мики, а также уровня профессионального образования кадров в регио не и в отрасли.

Динамика развития отраслей эко- Расчет среднегодовой численности номики и промышленности с 1995 занятых в экономике в разрезе от по 2015 годы раслей до 2015 года (сценарии) Нахождение матриц профессио нально-квалификационного соответ Распределение числа занятых ствия между отраслями экономики и в экономике по трем уровням про промышленности и укрупненными фессионального образования группами учебных специальностей (по результатам оптимизации) для ВПО, СПО и НПО Расчет доли ежегодно обновляемо- Определение количества лиц с раз го персонала (коэффициент рота- личным уровнем профессионально ции) по отраслям экономики и уров- го образования, занятых в каждой ню образования за счет вновь обу- отрасли экономики до 2015 года ченных кадров Установление абсолютного числа специалистов всех уровней профессионального образования в разрезе отраслей народно го хозяйства и 28 укрупненных групп специальностей до 2015 года, которых необходимо подготовить с целью удовле творения потребностей экономики Рис. 2. Концептуальная схема методики прогнозирования потребности региональной экономики в специалистах с различным уровнем профессионального образования Для прогнозирования потребности в специалистах, например, на 2010 г., в рамках «технологической» модели необходимо спрогнозиро вать численность занятого в экономике населения, а также динамику развития отраслей экономики в регионе на этот же 2010 г.

Существует несколько сценариев, по которым можно осуществить прогнозирование численности занятого населения по отраслям эконо мики. В данной работе рассматриваются два из них. Первый сценарий развития экономики «с ограничением на общую численность занятых в экономике» основывается на корреляции среднегодовой численности занятых в экономике и численности трудоспособного населения по каждому из субъектов Федерации. Строится точечная диаграмма рас сеяния (зависимость численности занятых от численности трудоспо собного населения с 1995 по 2005 годы.), и по точкам, вносящим су щественный вклад в развитие экономики региона, рассчитываются ап проксимирующие кривые. Затем выбирается наиболее подходящая кривая и строится описывающее ее уравнение регрессии. По имею щейся предположительной оценке численности трудоспособного насе ления с 2006 по 2026 годы для выбранного субъекта Федерации, ис пользуя коэффициенты уравнения регрессии, рассчитывается средне годовая численность населения на прогнозируемый период. Модели проверяются на адекватность реальным процессам путем моделирова ния прошлого. Требуемая численность занятых по отдельным отрас лям экономики определяется на основе анализа динамики численности занятых в этой отрасли с 1995 по 2005 гг. При этом считается, что чис ленность занятых по всем отраслям экономики не должна превышать уже рассчитанную среднегодовую численность занятых.

Другой возможный сценарий развития экономики основан на мак роэкономической модели Харрода, определяющей коэффициент эф фективности новых технологий. Модель учитывает потенциальный приток инвестиций, внешнеторгового сальдо, состояние основных фондов, а также такие социально-экономические параметры, как доля оплаты труда в ВРП. Прогнозируя изменение коэффициента эффек тивности новых технологий по отраслям до 2015 года, мы можем оп ределять изменения требуемой численности занятых в экономике ре гиона по отраслям.

Важно отметить, что параметры моделей обоих сценариев иден тифицируются по регрессионным зависимостям с проверкой на значи мость, точность и надежность моделей. Результаты моделирования выдаются как в детерминированном, так и в стохастическом виде. Рас считываются оценки точности прогнозирования, вероятности попада ния динамических трендов в искомый интервал при определенном за коне распределения и рассчитанной дисперсией. Так, точность прогно зов среднегодовой численности занятых составляет по максимальной оценке не более (2-10)% (по критерию согласия Хи-квадрат Пирсона) с 95% доверительным интервалом;

принимая гипотезу о распределении выходных величин по закону Стьюдента, получаем погрешность (1-10)%. Значимость линейной функции регрессии подтверждается по критерию Фишера с уровнем значимости 0,05 [7,8].

Региональная статистика располагает интегральными данными по уровню образования занятого в экономике населения. Распределение численности занятого населения региона по уровню образования и от раслям экономики находится путем решения задачи условной оптими зации. За начальные значения параметров оптимизации берутся извест ные значения аналогичных параметров по Российской Федерации. При этом отклонения полученных параметров не должны выходить за уста новленные пределы. Исходя из здравого смысла, вводится множество областных ограничений на отклонение полученных оптимальных пара метров для субъекта Федерации (СФ) от среднероссийских (РФ). Дан ное отклонение может изменяться как от региона к региону, так и внут ри 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 по РФ. При малых значениях допусти мого диапазона отклонения параметров оптимизации удовлетворитель ное решение вообще могло быть не найдено, либо найдено с недопус тимо большим значением целевых функций, которые задавались 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 струк туре. 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 ( отраслей). Сумма полученных в ходе решения весов оптимальных па раметров должна совпадать по строкам с процентами распределенных по уровню образования, а по столбцам – с процентами занятых в эко номике. Следующим шагом была построение матрицы невязок по от клонению реальных и желаемых значений процентов. Сумма квадратов различных отклонений матрицы определяет несколько целевых функ ций (ЦФ). В процессе уменьшения значения некоторой целевой функ ции и определялись оптимальные параметры распределения занятых по уровню образования и отраслям экономики. Минимум ЦФ при выпол нении ограничений и определял 91 искомый оптимальный параметр, из которых использовались в дальнейших расчетах только 26, имеющие отношение к высшему, среднему и начальному образованию.

При создании инструментария для определения потребности "хо зяйствующих субъектов" в кадрах с профессиональным образованием за основу был выбран матричный подход. Путем умножения матрицы профессионально-квалификационного соответствия между 13 отрасля ми экономики и укрупненными группами учебных специальностей для ВПО, СПО и НПО и спрогнозированного вектора потребностей в спе циалистах к 2010 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 «Вы пуск/ Прием»), несложно получить расчет Приема в ОУ ВПО, СПО, НПО данного региона по всем 28 группам специальностям с позиции прогнозирования спроса на рынке труда по каждому из 89 регионов РФ.

Другая математическая модель (модель распределения потоков выпускников школ в ОУ профессионального образования) позволяет рассчитать на основе анализа динамики Приемов и Выпусков за 1995 – 2005 гг. планируемые Приемы и Выпуски из ОУ НПО, СПО, ВПО на прогнозируемый период.

Сравнивая полученные по разным моделям векторы приемов/ вы пусков по 28 укрупненным группам специальностей, можно проанали зировать обеспечение потребности регионального рынка труда за счет кадров разного уровня и вида образования и определить баланс спроса и предложения на региональном рынке труда и рынке образователь ных услуг.

Данные математические модели реализованы в пакетах приклад ных программ Prognose – моделирование потребностей региональных рынков труда и Edumod – моделирование динамики распределения об разовательных потоков выпускников школ по территории Российской Федерации. Пакеты разработаны в среде Delphi 7.0. и успешно функ ционируют в операционной системе Windows XP, хотя возможно ис пользование продукта и в других версиях семейства, начиная с версии Windows 98. К минимальным системным требованиям можно отнести наличие процессора с частотой 700 MHz, 256 MB (512 MB рекоменду ется) оперативной памяти, 32-64 MB видеопамяти, поддержку разре шения экрана монитора 1024 на 768 точек (рекомендуется).

Все необходимую для расчета информацию программы берут из базы данных «Entire», сформированной в СУБД SQL Server. Для орга низации доступа к объектам «Entire» со стороны приложения была ис пользована технология ADO (ActiveX Data Objects) (рис. 3).

Сетевая база данных СУБД MS SQL Server Технология доступа к данным Интерфейс ADO OLE DB Моделирующие программы (Borland Delphi 7.0) Рис. 3. Связь программы и базы данных с помощью технологии ADO Пакеты имеют удобный дружественный интерфейс и возможности для оператора запоминать настройки при ветвлении алгоритмов расче та в процессе выбора зависимостей для модели в каждом конкретном регионе. Программы имеют ввод и вывод результатов расчета и ис ходных данных как в табличном виде на экран и файлы, так и в виде графиков и диаграмм по каждому субъекту Федерации.

Для примера в таблице 1 представлена одна из форм выходных ре зультатов программы – балансовая таблица на примере региона Кали нинградская область, выбранного в качестве одного из пилотных ре гионов для оценки кадровой потребности рынка труда в специалистах с высшим, средним и начальным профессиональным образованием.

Отрицательное значение баланса говорит о недостаточном выпуске специалистов из определенной группы специальностей для покрытия потребностей экономики. Примерами для Калининградской области в 2010 году могут служить социальные науки (-90), информационная безопасность (-130), здравоохранение (-295), технология продовольст венных продуктов и потребительских товаров (-225) в области ВПО;

здравоохранение (-150), сфера обслуживания (-120), воспроизводство и переработка лесных ресурсов (-90) в области СПО;

сфера обслуживания (-45), технология продовольственных продуктов и потребительских то варов (-45) в области НПО. И наоборот, положительное значение балан са говорит об избыточном количестве готовящихся специалистов по оп ределенным специальностям, таким как, например, экономика и управ ление (240 и 390) и в области ВПО и СПО соответственно), гуманитар ные науки (835) для ВПО. Для выпускников НПО необходимо иметь в виду, что в среднем 50% выпускников продолжают учебу в ОУ СПО, ВПО или призываются на срочную службу в ряды Вооруженных Сил.

Таблица Калининградская область Баланс потребности региональной экономики в специалистах с различным уровнем профессионального образования и выпуска государственных образовательных учреждений в разрезе 28 укрупненных групп специальностей. Прогноз на 2010 год Уровень образования ВПО СПО НПО Расчет- Расчет- Расчет Код Наименование ная по- ная по- ная по группы Выпуск Баланс Выпуск Баланс Выпуск Баланс треб- треб- треб группы специальностей ность ность ность 010000 Физико-математические науки 176 183 7 0 0 0 0 0 020000 Естественные науки 139 288 149 3 0 -3 2 0 - 030000 Гуманитарные науки 331 1165 834 122 134 12 6 2 - 040000 Социальные науки 90 0 -90 9 0 -9 16 0 - 050000 Образование и педагогика 390 267 -123 271 205 -66 0 0 060000 Здравоохранение 297 0 -297 337 187 -150 0 0 070000 Культура и искусство 104 0 -104 79 98 19 28 47 080000 Экономика и управление 519 756 237 484 870 386 220 498 090000 Информационная безопасность 131 0 -131 0 0 0 0 0 100000 Сфера обслуживания 44 123 79 272 154 -118 341 484 110000 Сельское и рыбное хозяйство 54 145 91 128 132 4 234 187 - 120000 Геодезия и землеустройство 50 0 -50 34 15 -19 0 0 Геология, разведка и разработка 130000 28 0 -28 23 0 -23 0 0 полезных ископаемых Энергетика, энергетическое ма 140000 67 138 71 82 102 20 129 142 шиностроение и электротехника Металлургия, машиностроение 150000 267 109 -158 190 32 -158 244 270 и материалообработка Авиационная и ракетно 160000 38 59 21 23 0 -23 0 0 космическая техника Уровень образования ВПО СПО НПО Расчет- Расчет- Расчет Код Наименование ная по- ная по- ная по группы Выпуск Баланс Выпуск Баланс Выпуск Баланс треб- треб- треб группы специальностей ность ность ность 170000 Оружие и системы вооружения 7 0 -7 0 0 0 0 0 180000 Морская техника 38 227 189 50 86 36 8 141 190000 Транспортные средства 138 103 -35 122 109 -13 472 762 200000 Приборостроение и оптотехника 15 0 -15 4 0 -4 11 13 Электронная техника, радиотех 210000 14 66 52 55 65 10 22 151 ника и связь 220000 Автоматика и управление 113 0 -113 52 0 -52 0 0 Информатика и вычислительная 230000 135 72 -63 162 63 -99 51 135 техника 240000 Химическая и биотехнологии 30 0 -30 8 0 -8 2 12 Воспроизводство и переработка 250000 81 0 -81 93 0 -93 46 9 - лесных ресурсов Технология продовольственных 260000 продуктов и потребительских 311 85 -226 226 78 -148 252 232 - товаров 270000 Строительство и архитектура 170 80 -90 270 252 -18 299 281 - Безопасность жизнедеятельности 280000 80 26 -54 26 24 -2 0 0 и защита окружающей среды Всего по группам специальностей 3857 3892 35 3125 2606 -519 2381 3365 Примечание:

Данные о выпуске образовательных учреждений специалистов с высшим, средним и начальным профессиональным образованием на год прогноза – результат программного моделирования.

Баланс – разница между выпуском специалистов и расчетной потребностью в специалистах;

Анализируя интегральное по 28 укрупненным группам специаль ностей значение баланса расчетной потребности и выпуска специали стов, можно сделать следующие выводы.

– В области высшего профессионального образования прогнозируемое число выпущенных специалистов в 2010 году ( человек) будет соответствовать расчетной потребности (3860 человек) рынка труда. В то же время будет наблюдаться дисбаланс по выпуску и потребностям в специалистах между отдельными УГС.

– В области среднего профессионального образования с учетом ожидаемого выпуска специалистов в 2010 году (2610 человек) прогно зируется нехватка специалистов в количестве 520 человек.

– В области начального профессионального образования согласно расчетным данным в 2010 году будет выпущено специалистов больше, чем это требуется, на 955 человека. В то же время с учетом 50% при тока выпускников НПО из экономики прогнозируется нехватка спе циалистов в количестве 700 человек.

С 1 января 2003 года в практику российской экономики и инфор мационной системы государственной статистики взамен «Общерос сийского классификатора отраслей народного хозяйства» (ОКОНХ) введен в действие «Общероссийский классификатор видов экономиче ской деятельности» (ОКВЭД) [6]. Так как ОКОНХ и ОКВЭД имеют различные объекты классификации, в большинстве случаев невозмож но установление однозначного соответствия между кодовыми пози циями обоих классификаторов, несмотря на наличие ключей перехода.

На основе разработанных алгоритмов и моделирующих программ производится прогностическое моделирование потребностей регио нальных экономик в специалистах с профессиональным образованием по отраслям народного хозяйства (в соответствии с ОКОНХ) по учебным группам специальностей.

Принципиально возможно использование того же алгоритма про гнозирования по ОКВЭД при условии, что данные, выступающие в ка честве параметров модели, за предыдущие годы будут представлены по новому классификатору ОКВЭД. Кроме этого, прогностические оценки развития региональной экономики на среднесрочном горизонте планирования также необходимы по видам экономической деятельно сти. К сожалению, статистика не на федеральном, не на региональном уровне в настоящее время такими данными не располагает. Возможен второй алгоритм перехода, при котором, используя расчетные данные по прогнозу на основе ОКОНХ, разрабатывается модель перевода этих данных в разделы ОКВЭД.

Математически данная задача сводится к задаче перехода от мат рицы соответствия укрупненных образовательных специальностей и отраслей народного хозяйства МОКОНХ к матрице соответствия образо вательных специальностей и видов экономической деятельности МОКВЭД. Предполагается, что статистические данные об общей сред негодовой численности занятых в экономике по ОКОНХ должны в точности соответствовать данным о среднегодовой численности по разделам ОКВЭД за один и тот же год. Зная, каким образом должны разбиваться отрасли ОКОНХ по разделам ОКВЭД, но не зная, в каких количественных соотношениях, можно спроектировать матрицу соот ветствия кодов ОКОНХ и ОКВЭД с использованием переходных клю чей – МОКОНХ-ОКВЭД. Путем перемножения этой матрицы на вектор среднегодовой численности занятых по ОКОНХ получается вектор среднегодовой численности занятых по ОКВЭД. Нахождение коэффи циентов матрицы МОКОНХ-ОКВЭД сводится к оптимизационной задаче поиска минимума целевой функции с учетом областных и функцио нальных ограничений. Искомая матрица МОКВЭД получается перемно жением МОКОНХ-ОКВЭД на исходную матрицу МОКОНХ.

Программа, реализующая вышеописанное преобразование дан ных, написана на языке VBA (Visual Basic for Applications, ver.6.3) в рамках приложения MS Excel. Программа использует из базы данных на всех этапах работы: данные о среднегодовой численности занятых по ОКОНХ и ОКВЭД, таблицы классификаторов ОКОНХ и ОКВЭД, таблицу ключей перехода ОКОНХ – ОКВЭД. Для классификатора ОКОНХ построена таблица с указателем уровней вложенности груп пировок ОКОНХ, что необходимо при анализе исходных данных. Ра бота с программой включает два основных этапа: 1) подготовка исход ных данных ОКОНХ и шаблона матрицы перехода ОКОНХ – ОКВЭД, 2) расчет выходных данных ОКВЭД.

Заключение Пакет моделирующих программ с удобным и дружественным ин терфейсом после небольшого освоения может служить основой для выработки управленческих решений в области управления развитием региональных рынков труда и рынков образовательных услуг и рест руктуризации сети образовательных учреждений на федеральном и ре гиональном уровнях.

Результаты расчетов, выполненных в рамках совместных проектов с региональными представителями Минэкономразвития, служат осно вой для разработки кадровых региональных программ. Так, в Респуб лике Саха (Якутия) результаты прогнозной оценки потребности регио нальной экономики в специалистах с профессиональным образованием были приняты на заседании Правительства РС (Я) в рамках кадровой программы. Первый этап аналогичного прогноза принят администра цией Томской области. В Республике Карелия результаты прогнозных оценок используются Минэкономразвития РК и службой занятости с 2003 по 2005 годы.

Список литературы 1. Послание Федеральному собранию Российской Федерации от 26 мая 2004 года / В. В. Путин Москва, Кремль.

2. Основные направления деятельности Правительства Россий ской Федерации на период до 2008 года. Утверждены Председателем Правительства Российской Федерации М. Е. Фрадковым 28 июля года.

3. Предисловие руководителя Федерального агентства по образо ванию Г. А. Балыхина // Спрос и предложение на рынке труда и рынке образовательных услуг в регионах России: Сб. докладов по материа лам Всероссийской научно-практической Интернет-конференции / Под ред. проф. В. А. Гуртова Кн. I / ПетрГУ. Петрозаводск, 2004. 240 с.

4. Гуртов В. А. Моделирование потребностей экономики региона в выпускниках системы высшего профессионального образования / В. А. Гуртов, А. Г. Мезенцев, Е. А. Питухин // Регионология. 2003.

№1-2. С. 262 – 267.

5. Васильев В. Н. Формализация математической модели прогно зирования потребностей региональных экономик в специалистах с профессиональным образованием / В. А. Гуртов, Е. А. Питухин, М. В. Суровов // Спрос и предложение на рынке труда и рынке образо вательных услуг в регионах России: Сб. докладов по материалам Все российской научно-практической Интернет-конференции / Под ред.

проф. В. А. Гуртова Кн. I / ПетрГУ. Петрозаводск, 2004. С. 62-86.

6. Постановление Правительства Российской Федерации от 01.11.99 № 1212 «О развитии единой системы классификации и коди рования технико-экономической и социальной информации» 7. Гмурман В. Е. Теория вероятностей и математическая стати стика / В. Е. Гмурман. М.: Высшая школа, 2003. 479 с.

8. Чернецкий В. И. Математическое моделирование стохастиче ских систем / В. И. Чернецкий. Петрозаводск, 1994. 488 с.

ПРОГНОСТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ СПЕЦИАЛИСТА – ОСНОВА РАЗРАБОТКИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ПРОГРАММ Т. М. Глушанок Начальник отдела развития социальной сферы Министерства экономического развития Республики Карелия, к. п. н., г. Петрозаводск, economy@karelia.ru;

soc_sfera@economy.onego.ru Одним из основных требований в подготовке и переподготовке специалистов профессионального образованиия является его опере жающий характер. В настоящее время признано, что основополагаю щей целью непрерывного профессионального образования является профессиональная компетентность, которая включает профессиона лизм, коммуникативные способности, самостоятельность, право и от ветственность за принятие решений, владение навыками быстрой адаптации, профессиональной мобильности. Причем компетентность рассматривается не просто как обладание знаниями, а скорее как по тенциальная готовность решать задачи со знанием дела. Поэтому ком петентность включает в себя как содержательный (знание), так и про цессуальный (умение) компоненты.

Важной педагогической предпосылкой решения этих задач явля ется совершенствование содержания образования и обучения. Содер жание образования отражено в квалификационной характеристике специалиста и профессиограмме. Содержание обучения в свернутом виде представлено в учебном плане и учебных программах;

в развер нутом виде – в учебниках и учебных пособиях.

Содержание профессионального образования в большей мере, чем содержание других видов образования, должно строиться не на логике науки, а на основе модели будущей профессиональной деятельности слушателя. Это придает содержанию целостность, системную органи зованность и личностный смысл для обучающихся усваиваемых зна ний и умений.

При таком подходе содержание обучения проектируется не как учебный предмет, а как предмет учебной деятельности, который по следовательно трансформируется в предмет деятельности профессио нальной. Используемая при таком подходе система профессионально подобных ситуаций позволяет развертывать содержание образования в динамике, создает возможность интеграции знаний различных пред метных областей.

В настоящее время основой разработки учебно-программной до кументации является профессионально-квалификационная характери стика специалиста, однако ее ограниченность в том, что она отражает лишь знания и навыки, необходимые специалисту, но не учитывает перспективы развития предприятий отрасли. Поэтому в качестве осно вы для разработки образовательных программ может использоваться прогностическая модель специалиста. Это как своеобразный эталон, разработанный на основе изучения опыта передовых высококвалифи цированных специалистов, умений, навыков, объема знаний, комму никативности, выраженности личностных качеств, способности к творчеству, умения переводить в конкретное русло решение задач и т. д.

Сопоставляя идеальную модель специалиста с фактически сло жившейся моделью, можно определить масштабы и содержание про фессиональной подготовки. Разработка такой модели позволит пере смотреть всю систему подготовки и переподготовки кадров различно го уровня для любой отрасли.

Для получения опережающей информации о содержании обуче ния необходимо организовать его прогнозирование. Оно позволит лучше увидеть завтрашний день, разработать модель специалиста в конкретной области экономики в ближайшей и дальней перспективе, наметить пути достижения эталона. Подобная модель необходима и управленческим структурам для проведения диагностического контро ля за деятельностью специалистов.

Структура модели специалиста может быть представлена сле дующим образом:

1. Прогностическая характеристика отрасли и перспективы ее раз вития.

2. Требования к содержанию профессиональной подготовки и пе реподготовки.

3. Разработка содержания программы по определенному курсу.

Разработчикам учебных программ необходимо знать, какими бу дут предприятия данной отрасли через 5-10 лет, какие профессии по требуются в сфере производства и его управления, каким уровнем зна ний должен обладать специалист, чтобы квалифицированно выполнять свою работу. Такая подготовка специалистов позволит учитывать тен денции развития отрасли и создавать резерв специалистов. При таком подходе к перспективному планированию подготовки и повышения квалификации специалистов осуществляется опережающий характер обучения: оно как бы «забегает» вперед, ведет за собой процесс разви тия человека, быстро устраняет разрыв со стремительно умножающим объемом знаний.

Любое прогнозирование в образовании должно базироваться на прогнозах демографической ситуации. Рассматривая демографиче скую ситуацию в Республике Карелия в 2006-2008 годах, можно отме тить, что она будет развиваться под влиянием сложившейся динамики рождаемости, смертности и миграции населения, которая, несмотря на улучшение в последние годы показателей рождаемости, указывает на продолжение тенденции к сокращению численности населения. Сред негодовая численность населения республики в 2006 году составит 691,4 тыс. чел. и к 2008 году сократится до 677-679,7 тыс. человек.

При этом предполагается увеличение численности трудовых ресурсов до 485,5 – 486,5 тыс. чел. в 2006 году, что объясняется высоким уров нем рождаемости в 1986-1989 годах и соответственно с вступлением в активный рабочий возраст молодежи указанных лет рождения. С года ожидается незначительное снижение численности данной катего рии лиц. Численность занятых в экономике, т.е. удовлетворенный спрос, возрастет с 358,0 тыс. чел. в 2005 году до 358,2 -359,1 тыс. чел.

в 2007 году. При этом численность занятых в отраслях материального производства возрастет с 236,5 тыс. чел. в 2005 году до 237,2 тыс. чел.

в 2007 году в основном за счет промышленности, строительства и тор говли, а в отраслях непроизводственной сферы снизится с 121,5 тыс.

человек в 2005 году до 121 тыс. человек в 2007 году. Положительным фактором является значительное снижение численности трудоспособ ного населения, незанятого трудовой деятельностью, с 84 тыс. чел. в 2004 году до 81 – 81,5 тыс. чел. в 2008 году.

Вместе с тем по прогнозной оценке в 2006-2008 годах численность претендующих на занятость превысит спрос предприятий и организа ций на рабочую силу.

В силу демографических причин в прогнозируемый период пред стоит сокращение контингента обучающихся в общеобразовательных учреждениях. Уже к 2008 году сокращение численности учащихся в общем образовании составит почти 33,7% даже в благоприятном вари анте развития при прогнозе по РФ в среднем на 27%. В первую оче редь снижение коснется учащихся 8-9 и старших классов средней школы. В начальной школе, начиная с 2004 года, начинается медлен ный рост контингента – в основном за счет наполняемости первого класса. Сокращение педагогических кадров в связи с уменьшением контингента составит в 2006 году 26,4% по сравнению с 2002 годом.

Это потребует организации трудоустройства высвобождающихся кад ров, переподготовки специалистов.

Численность обучающихся в учебных заведениях начального профессионального образования должна уменьшиться в 2006 году по сравнению с 2003 годом на 6%, а к 2008 году соответственно на 32- 47%.

Учреждения начального и части среднего профессионального об разования в этот период приобретут статус региональных образова тельных учреждений. Резкое снижение численности обучающихся в учебных заведениях НПО может привести к высокой напряженности спроса на рынке рабочих профессий, особенно в машиностроительных отраслях экономики.

Численность студентов в учреждениях среднего профессиональ ного образования будет зависеть от вариантов принятых Правительст вом РФ решений о передаче учреждений СПО на региональный уро вень. В благоприятном варианте – реинтеграции ряда учреждений СПО в состав университетских комплексов с сохранением федераль ного источника их финансирования – этот показатель существенно не изменится. Спрос на обучение в учреждениях СПО стабильно сохра няется в течение последних пяти лет, так же как и спрос на рынке тру да на специалистов – выпускников учреждений СПО.

На основе прогноза (инерционный сценарий спроса на услуги высшего образования) численность студентов в учреждениях высшего профессионального образования всех форм собственности не возрас тет к 2008 году в благоприятном варианте сценария развития и соста вит цифру 23 тыс. студентов.

ИЗУЧЕНИЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ ПРЕДПОЧТЕНИЙ УЧАЩИХСЯ КАК ОСНОВА ФОРМИРОВАНИЯ СИСТЕМЫ ПРОФИЛЬНОГО ОБУЧЕНИЯ Т. И. Горелова Ведущий научный сотрудник Центра научно-методической поддержки федеральных и областных экспериментальных проектов и программ, д. пед. н., профессор, г. Новосибирск Ю. С. Захир Директор областного Центра мониторинга образования, г. Новосибирск zys@nscm.ru При всем разнообразии, которое определяет возможность про фильного обучения в общеобразовательных учреждениях, абсолютно понятно, что введение нового профиля не должно происходить спон танно. Это решение должно приниматься общеобразовательным учре ждением на основе изученного рынка образовательных услуг, которые предлагают аналогичные близлежащие учебные заведения, учебные заведения среднего и высшего профессионального образования города, с учетом состояния и прогноза развития регионального рынка труда.

И, безусловно, еще одним приоритетом при определении профиля уч реждения является социальный заказ учащихся школы и их родителей.

В ходе проведенных опросов (2004 год) родители и учащиеся указы вают на то, что вопрос определения новых профилей в школах недос таточно изучается руководителями общеобразовательных учреждений.

Молодежный сегмент предложения рабочей силы является на совре менном рынке труда наиболее подвижным и динамичным, более быст ро реагирующим на изменения в социально-экономической сфере об щественной жизни. Основой планирования и введения нового профиля обучения в школе, разработки новых форм профориентационной рабо ты школы могут служить социологические исследования профессио нальных интересов, намерений и предпочтений молодежи. Актуаль ность подобных исследований весьма значительна и очевидна. Пред ставляя собой одну из наиболее многочисленных социально демографических групп, молодежь является главным источником формирования трудового потенциала страны, от качественного со стояния, экономической активности и поведения в сфере занятости ко торой во многом зависит успешность рыночных реформ. Профессио нальный выбор молодежи имеет все большее значение для выбора на правлений дальнейшего социально-экономического развития как на шей области, так и страны в целом.

В результате проведенного в сентябре – ноябре 2004 года компью терного мониторингового исследования «Социально-педагогический портрет старшеклассника Новосибирской области» (4041 участник из 22 общеобразовательных учреждений г. Новосибирска и Новосибир ской области) были, в частности, изучены профессиональные намере ния учащихся 8-11 классов. Так, выяснилось, что большинство моло дых людей хотят поступить в высшие учебные заведения (67% в целом по выборке). Довольно значительное число желающих учиться в выс шей школе можно объяснить, с одной стороны, общим повышением образовательного уровня населении, с другой – стремлением молоде жи иметь более прочные гарантии трудоустройства. Однако это не ре кордная цифра. По результатам проведенного Госкомстатом России в ноябре 1993 г. единовременного выборочного обследования выпуск ников общеобразовательных школ крупных, средних, малых городов и поселков городского типа, доля планировавших продолжить обучение в вузах составляла в среднем для России 72,4%. А в ходе исследования по изучению профессиональных намерений выпускников общеобразо вательных учреждений Московской области, проведенном в мае года Департаментом Федеральной государственной службы занятости населения Московской области, 69% московских старшеклассников хотят продолжить свое обучение в вузах.

Эти цифры подтверждают результаты мониторинга образования, проведенного фондом «Общественное мнение» в 2005 году, основным выводом которого является следующий: образовательные притязания россиян завышены, т. е. не соответствуют потребностям рынка труда.

При этом многие эксперты оценивают эту тенденцию (завышенные образовательные притязания) достаточно продолжительное время как положительную. Некоторые работодатели предпочитают брать выпу скников вузов на рабочие места предположительно потому, что обра зование в данном случае играет не столько профессиональную, сколь ко дисциплинирующую роль.

Основой привлекательности различных видов занятости является отражение в сознании молодых людей всех видов материального, что проявляется в направленности их ориентации на конкретные отрасли общественного производства. По результатам нашего исследования вы явлены предпочтительные профессии старшеклассников: экономиче ские, технические, гуманитарные. В таблице 1 приведены пять наибо лее часто выбираемых профессий (в скобках приведен процент выбора):

Таблица 8 класс 9 класс 10 класс 11 класс Экономические Экономические Экономические Экономические (23,6%) (27,3%) (26,8%) (31,5%) Технические (17,9%) Технические (18,7%) Технические (18%) Технические (17%) Гуманитарные Гуманитарные Гуманитарные (9%) Гуманитарные (8%) (12,8%) (10%) Управленческие Управленческие Управленческие Спортивные (6%) (5%) (8%) (8,5%) Культура и искусство Культура и искусство Архитектурно- Услуги и сервис (5,8%) (5%) строительные (4%) (4%) Не определились с выбором 10% 8% 5% 2% Полезным представляется проведение сравнения профессиональ ных намерений выпускников новосибирских школ и данных Новоси бирского государственного центра занятости населения (2004 г.). На сегодняшний день спрос на выпускников экономических вузов остает ся высоким (40%), но вот в ближайшие три – четыре года наступит значительное перепроизводство специалистов. При этом экономиче ские специальности, как видно из таблицы 1, остаются лидерами среди профессий, выбираемых старшеклассниками. Значит, одиннадцати классники 2005 года выпуска попадают в армию «невостребованных» рынком труда специалистов после окончания вуза.

Второе место по востребованности принадлежит выпускникам технических вузов, которые специализируются в области информаци онных технологий. Третье место на будущем рынке займут те выпуск ники, которые овладели искусством логистики. А среди специально стей, которым предрекается хорошее будущее, значатся, в том числе, инженеры-строители, на долю которых приходится незначительное количество выборов старшеклассников.

Знают ли об этом сегодняшние школьники и кто конкретно в шко ле несет ответственность за обоснованный выбор старшеклассниками будущей профессии? Школьные психологи могли бы оказать наиболее эффективную помощь в выборе профессии и подготовке к будущему профессиональному образованию и дальнейшей трудовой деятельно сти. Но на деле это не так. Во-первых, у педагогов-психологов образо вательных учреждений и без профориентации достаточно много забот и обязанностей, связанных с текущими школьными делами. И далеко не всегда школьные психологи могут уделять время профконсультаци ям и занятиям по выбору профессии. Во-вторых, педагоги-психологи в большинстве своем имеют лишь формальные обязанности заниматься профориентацией. Практически никто с них этого не требует, и вооб ще никто в образовании за профориентацию не отвечает. Конечно, не которые школьные психологи все-таки проводят профориентационные консультации и занятия, но это делается либо по их собственной ини циативе, либо по инициативе администрации отдельных образователь ных учреждений. То есть профориентация в школах держится исклю чительно на энтузиазме некоторых психологов, завучей и директоров.

В-третьих, в большинстве случаев педагоги-психологи не обеспечены необходимыми средствами, методиками и информационными мате риалами, которые потребны для полноценной профориентации. Для хорошего профориентационного курса нужны компьютеры, специаль ные компьютерные программы, Интернет, психологические тесты, профессиограммы, справочники по учебным заведениям, информация о рабочих местах, литература, видеофильмы. Не существует также и современных программ проведения подобных занятий со школьника ми, особенно практических профориентационных программ с элемен тами тренинга.

Профориентацией, подготовкой к труду, решением проблем поис ка работы и трудоустройства могли бы заниматься профессиональные учебные заведения. Но заинтересованы ли они в эффективном трудо устройстве и успешной карьере своих выпускников? Каждый руково дитель учреждения профессионального образования прежде всего за интересован в том, чтобы привлечь как можно больше абитуриентов.

Благосостояние учреждения, финансирование, количество преподава тельских ставок зависят не от того, сколько выпускников найдут рабо ту по специальности, а от того, сколько студентов принято на обуче ние. Поэтому количество и состав специальностей, по которым гото вит людей наша система профессионального образования, соответст вует не спросу на эти специальности на рынке труда, а популярности этих специальностей среди населения, о чем свидетельствуют резуль таты описываемого исследования.

Итак, можно сделать вывод: профориентация в нашей стране на ходится в критическом состоянии. С одной стороны, необходимость проведения качественной и крупномасштабной профориентационной работы с молодежью прекрасно осознается теми чиновниками и спе циалистами, которые вынуждены заниматься трудовыми ресурсами.

С другой стороны, межведомственная разобщенность привела к тому, что на систему образования возложили ответственность за профессио нальное самоопределение выпускников и подготовку их к выбору профессии, профессиональному обучению и дальнейшему реальному трудоустройству. Именно молодые люди, особенно нуждающиеся в квалифицированной помощи при выборе профессии, чаще всего не могут качественно ее получить.

В результате практически никто не готовит молодежь к эффектив ному поведению в условиях современного рынка труда, в условиях жесткой конкуренции, когда для достижения профессионального ус пеха человеку необходимо в полной мере реализовать имеющиеся у него способности.

И тем не менее большинство старшеклассников определяются с выбором профессии к окончанию школы. В среднем по выборке толь ко 6,4% опрошенных учащихся отметили, что еще не знают, какую выбрать профессию (6% – городские школьники, 8,2% – сельские;

распределение по классам приведено в таблице 1). То есть к выпуск ному классу средней школы проблема профессионального выбора практически решается всеми. Заметных различий среди учащихся раз личных типов школ (средняя общеобразовательная, гимназия, лицей, школа с углубленным изучением отдельных предметов) в этом вопро се мы не обнаружили. Это положительный факт. Но насколько обос нован уже сделанный выбор и какую роль сыграла школа в его осуще ствлении? Как видят роль школы при выборе профессии старшекласс ники нашей области? Исследование показало, что более половины го родских школьников (52%) считают, что школа поможет им выбрать будущую профессию, среди сельских школьников этот процент ниже (45%). Стоит заметить, что чем старше школьник, тем больше он разу беждается в подобных возможностях своей школы (8 класс – 20,8%, 9 – 20%, 10 – 17,6%, 11 – 14%). А ведь школа призвана помочь уча щимся в профессиональном самоопределении и в выборе профессии с учетом их индивидуальных особенностей, склонностей, возможностей и востребованности на рынке труда. Ориентация на профессиональный труд и выбор своего профессионального будущего должна выступать как неотъемлемая часть всего учебно-воспитательного процесса.

Профессиональные предпочтения юношей и девушек по ряду по зиций резко различаются. Среди юношей самый распространенный выбор связан с техническими специальностями, среди девушек – с экономическими и гуманитарными профессиями. Управленческие специальности выбираются ими практически с одинаковой частотой.

В этой связи стоит отметить возрастающий интерес молодежи к управленческому блоку специальностей. В сумме экономические, тех нические, гуманитарные и управленческие профессии выбраны 57,6% опрошенных старшеклассников. Безусловно, на выбор профессии влияет и устойчивый молодежный стереотип престижных профессий.

А вот специальности, связанные с сельским хозяйством, «обходят» как городские, так и сельские школьники (1,28 и 1,32% выборов соответ ственно).

Результаты опроса показали, что профессиональные предпочтения учащихся практически не зависят от класса обучения (табл. 2).

Таблица Профессиональный выбор старшеклассников разных классов (в % к числу опрошенных данной группы) Выбираемые профессии 8 класс 9 класс 10 класс 11 класс Технические 17,0 18,7 18,2 17, Экономические 23,6 27,3 26,3 31, Гуманитарные 9,7 8,2 12,9 9, Управленческие 3,1 5,3 8,4 8, Сфера культуры, искусства 5,8 5,1 3,1 3, Специальности, связанные 6,4 3,7 2,5 0, со спортом Практически нет отличий при выборе будущей профессии и при анализе в аспекте разных типов школ. Отметим только, что больше всего выбрали гуманитарные профессии учащиеся гимназий (и это, видимо, результаты отличия учебных планов), учащиеся гимназий и лицеев в 2-3 раза чаще видят себя в будущем управленцами.

В некоторых случаях заметно влияет на профессиональный выбор старшеклассника социальный статус родителей. В семьях рабочих старшеклассники чаще выбирают технические специальности, в семь ях руководителей и предпринимателей – экономические. Дети жен щин-руководителей более других предпочитают профессию управлен ца, менеджера. Гуманитарные профессии выбираются примерно оди наково в разных группах населения, в семьях рабочих они менее попу лярны. Чаще всего влияние отца и матери на профессиональный выбор старшеклассника одинаково.

Представляет интерес мотивация профессионального самоопреде ления старшеклассников, которая связана с формирующимися у них жизненными ценностями. Выбираемые жизненные ценности можно условно разделить на две группы. В лидирующую группу ценностей вошли «любимый человек» и «интересная работа». Во второй группе – «высокий заработок». Причем юноши гораздо чаще девушек указыва ют на жизненно важное значение данного фактора. Перед нами прак тичная современная молодежь, которая в ситуации выбора легко при нимает в свой ценностный мир деньги как показатель жизненного ус пеха и благополучия. Думается, что при условии сохранения тенден ции это может привести к ограниченности понимания своих жизнен ных целей. К третьей группе ценностей относятся такие, как «уваже ние окружающих», «душевное спокойствие» и «чистая совесть», т. е.

нравственно-психологические ценности. В четвертой группе – «собст венность» и «профессиональные достижения». Т. е. молодые люди мечтают иметь интересную работу и высокие заработки, но не желают добиваться каких-то значительных высот в своем деле или брать на себя ответственность за собственность, капитал. Надо полагать, что условия школы, особенности молодежной субкультуры, возрастные факторы оказывают на сегодняшних молодых людей большее влияние, чем все остальные факторы. Только после окончания школы, когда ра зойдутся их пути, начнется более заметная дифференциация жизнен ных позиций. Вообще, как считают социологи, занимающиеся изуче нием профориентационных проблем в среде молодежи, дифференциа ция личных планов выпускников школ зависит от трех основных фак торов:

• социально-профессиональный статус родителей (чем выше ста тус родителей, тем сильнее в планах выпускников ориентация на вы сокий уровень образования). И наше исследование это подтверждает;

• уровень урбанизации (чем выше уровень урбанизации того по селения, где молодые люди оканчивают школу, тем более сильно про является в жизненных планах ориентация на высокий уровень образо вания). В нашем исследовании эти данные тоже различны, но незначи тельно: 62% сельских школьников намерены продолжить обучение в вузе, в городе этот показатель составляет – 68%;

• пол подростка (гендерные особенности личных планов таковы, что девушки в большей мере, чем юноши, ориентированы на получе ние высшего образования, а юноши чаще, чем девушки, планируют поступить в средние специальные учебные заведения).

Описываемое исследование проводилось в рамках совместного проекта в трех регионах: Новосибирская область, Санкт-Петербург, г.

Орск (Оренбургская область).

Сравнивая отзывы старшеклассников из разных регионов о школе, следует отметить тождественность тенденций во всех из них. Безус ловно, положительным социальным фактом является то, что старше классники всех регионов ориентированы на продолжение образования после окончания школы. Основная часть молодежи (две трети) мечтает о поступлении в вуз;

каждый десятый старшеклассник собирается учиться в среднем профессиональном заведении. Всего несколько процентов (в основном юноши) планируют поступить в профессио нальные училища. На профессиональном выборе старшеклассников региональная специфика отражается очень незначительно.

В то же время наблюдаются и некоторые отличия. Как и в новоси бирской выборке, заметно влияние социального статуса семьи на про фессиональные планы учащихся. Однако характер этого влияния раз личается при сравнении регионов между собой. Приведем один из примеров. В Орске среди старшеклассников, у которых матери трудят ся рабочими, 34% выбрали технические специальности (18% в Петер бурге, 27% в Новосибирске), 17,7% – экономические (22% в Петербур ге, 25% в Новосибирске), но среди них не оказалось ни одного челове ка, желающего стать управленцем, менеджером (6% в Петербурге, 5% в Новосибирске).

В результатах исследования зафиксировано, что в новосибирских школах больше внимания уделяется профориентации. Но, несмотря на относительную успешность профориентационной работы в школах Новосибирской области, в целом параллельные социально-психологи ческие исследования свидетельствуют о том, что субъективные пред ставления старшеклассников о выбранной ими профессии не соответ ствуют реальной действительности. Сложность этой работы заключа ется в том числе и в ее специфике. Ее результаты будут проявляться через 5-6 лет, когда сегодняшний выпускник получит профессиональ ное образование и выйдет на рынок труда. Социологическое исследо вание дает возможность увидеть лишь направления профориентацион ной работы. А профилизация образовательного пространства может и должна формироваться на основе разработанных индивидуальных об разовательных маршрутов учащихся на старшей ступени обучения. В отличие от углубленного обучения, профильное организуется для всех учащихся и дифференцируется в зависимости от их интересов, склон ностей, жизненных планов, в которых учебные возможности (обучен ность, обучаемость) представлены опосредованно, хотя они должны выступать одним из оснований самоопределения учащегося.

Согласно Концепции профильного обучения на старшей ступени общего образования, утвержденной приказом Министра образования № 2783 от 18.07.2002 г., профильное обучение является «средством дифференциации и индивидуализации обучения, позволяющим за счет изменения в структуре, содержании и организации образовательного процесса более полно учитывать интересы, склонности и способности учащихся, создавать условия для обучения старшеклассников в соот ветствии с их профессиональными интересами и намерениями в отно шении продолжения образования». Основной целью профилизации старшей школы является предоставление учащимся возможности спроектировать свое будущее и сформировать необходимые ресурсы для осуществления осознанного профессионального выбора. А сопут ствующие этому задачи могут быть решены только при условии воз рождения (формирования) параллельной системы – системы профориентации молодежи.

Кроме того, по мнению экспертов, проблемной стороной в проти воречии «рынок труда – образование» является следующее. Ведь ры нок труда – система саморегулирующаяся, т. е. не нуждающаяся во внешних решениях. А в образовании рынок господствует не в полной мере, и оно, безусловно, в преобразованиях нуждается. Особое беспо койство вызывает несоответствие профессиональных образовательных программ рынку труда, о чем свидетельствует выявленный рост удельного веса безработных.

Каковы возможные направления преобразований в образовании?

Думается, что к традиционным (материально-техническое оснащение, укомплектованность высококвалифицированными кадрами, приведе ние образовательных программ в соответствие с требованиями рынка труда), результатом реализации которых должно явиться выстраивание системы предпрофильной подготовки и профильного обучения, может быть добавлено и формирование системы научного мониторинга и прогнозирования развития системы образования, в частности, общего образования. Основными задачами этого направления могут явиться проведение социологических исследований рынка труда, рынка обра зовательных услуг;

формулирование и реализация государственного заказа;

организация (руководство) системы профориентации в школах с точки зрения подчинения профессиональных намерений старше классников требованиям рынка труда.

Приведенные выше факторы служат обоснованием необходимо сти оформления профориентации в целостную систему межведомст венного характера.

Проблемы выбора профессии, трудоустройства и занятости моло дежи в современных условиях характеризуются рядом противоречий:

между спросом и предложением на рынке труда;

потребностью рынка труда в повышенной квалификации и отсутствием ее у молодежи;

не обходимостью самообеспечения жизнедеятельности в новых конку рентных условиях и традицией полагаться на социальную защиту со стороны государства;

желанием заниматься творческим трудом и ог раниченными возможностями трудоустройства;

необходимостью ра ционального распределения трудовых ресурсов и противоречащими этому личными интересами молодежи при выборе профессии.

Все это подтверждает факт актуализации потребностей населения в профориентационных услугах, поскольку сущность профориентации как общественной проблемы проявляется в необходимости преодоле ния противоречия между объективно существующими потребностями общества в общественно полезном труде и не всегда адекватно этому сложившимися субъективными устремлениями человека.

Проблема своевременного и точного выбора жизненного пути со временными подростками и молодежью – дело не только их самих и их родителей. От профессиональных и жизненных планов ребят во многом зависит будущее нашей страны. С помощью взаимодействия различных ведомств всех уровней – муниципального, областного, фе дерального необходимо создать современную систему профориента ции молодежи. Целью региональной системы профориентации моло дежи следует считать обоснованный выбор гражданами вида деятель ности и форм занятости в соответствии с личными склонностями и по требностями экономики, эффективное самоопределение при выборе и планировании карьеры. Все это вместе взятое является необходимым условием для улучшения функционирования рынка труда.

Система профориентации должна представлять собой сочетание элементов, которые в настоящее время недостаточно взаимосвязаны и скоординированы между собой. Они включают в себя большое количе ство диагностического материала, а профессиональная информация, как правило, часто ограничивается ознакомлением школьников с названием профессий, их общим толкованием и описанием желательных психофи зических характеристик для отдельных профессий. Таким образом, в действующей системе профориентации не происходит знакомства уча щихся с имеющимися возможностями выбора профессии и альтернати вами ситуаций на рынке труда, спроса на рабочую силу;

обучения пла нированию профессиональной карьеры, развития умений и навыков, не обходимых для трудоустройства, активного включения учащихся в при нятие решений о выборе дальнейшего обучения или профессионального пути. Эти недостатки призвана устранить формирующаяся система предпрофильной подготовки и профильного обучения.

По нашему мнению, в ближайшее время должно появиться и принципиально новое учреждение, профессионально занимающееся научными исследованиями и разработками в области научно методического, технического, технологического, организационно правового обеспечения региональной системы профориентации на ос нове научного мониторинга и прогнозирования развития регионально го рынка труда. Определяя подходы к выстраиванию системы пред профильной подготовки и профильного обучения, необходимо спрог нозировать количество школ, направления их работы исходя из анали за результатов планомерного изучения социального заказа всех потре бителей образовательных услуг: экономики города и области, учащих ся, родителей, системы профессионального образования. Очевидно, что решение таких глобальных задач может взять на себя государст венная структура, обладающая соответствующим научным кадровым и техническим потенциалом, большими информационными ресурсами.

ФОРМИРОВАНИЕ ПРОФОРИЕНТАЦИОННОЙ ПОЛИТИКИ ВУЗА НА ОСНОВАНИИ ИССЛЕДОВАНИЯ ПРОГНОСТИЧЕСКИХ ПОРТРЕТОВ ВЫПУСКНИКОВ В. С. Гуров, Н. П. Богданова, С. С. Бельтюкова Рязанская государственная радиотехническая академия, г. Рязань omo@rgrta.ryazan.ru, bogdanova@rgrta.ryazan.ru 1. Постановка вопроса Для совершенствования системы профессионального образования и развития спектра образовательных услуг в Рязанской государствен ной радиотехнической академии проводится ежегодный мониторинг студентов-выпускников. Спектр сформированных вопросов анкеты по зволяет составить социологический портрет выпускника и выяснить его потребности. При этом важно не только получить текущую ин формацию, но и выявить некие прогностические закономерности для формирования соответствующей профориентационной политики вуза.

Анкета выпускника представляет собой набор тематических групп вопросов, ряд из которых выбирался в качестве элементов прогности ческого исследования. Эту группу составили ответы на обобщенные вопросы следующего содержания:

• самооценка знаний;

• мотивация выбора специальности;

• решение вопроса трудоустройства и источники помощи по трудоустройству;

• возможный ареал трудоустройства;

• выяснение видов будущей деятельности и карьерные амбиции.

Прогностический портрет выпускника, получившийся на основа нии данных анкетирования, представляется в виде многокритериаль ной зависимости от различных параметров, исследуемых в анкете.

В качестве исследуемых критериев выбирались ответы на сле дующие группы вопросов:

• трудоустройство (трудоустроился / не трудоустроился);

• метод поиска работы (служба трудоустройства вуза / кадровые агентства / объявления / родные и знакомые / не ищу);

• необходимость в трудоустройстве (трудоустройство нужно / трудоустройство не нужно);

• ареал трудоустройства (готовы покинуть Рязань / готовы поки нуть Рязанскую область).

• Параметрами исследуемых зависимостей выбирались ответы из групп:

• самооценка знаний (удовлетворительно / хорошо / отлично);

• мотив выбора специальности (перспективы трудоустройства / универсальность специальности / интерес к профессии / интересное название / подготовительные курсы / совет знакомых / низкий проход ной балл / случайность);

• сегодняшний выбор специальности (своя специальность / дру гая специальность);

• карьерные амбиции (руководитель/ специалист / ученый или преподаватель вуза / бизнесмен).

2. Многокритериальный метод корреляционных исследований Данные анкетирования были внесены в базу данных, сформиро ванную на основе СУБД Access. Однотабличный массив данных по зволил проводить различные исследования по сформированным запро сам, а также экспортировать результаты этих запросов в таблицы Excel для дополнительных исследований. На основе таких запросов и преоб разований был сформирован табличный массив корреляционных зави симостей ответов на вопросы критериальной группы (далее критери ев), от ответов на вопросы группы параметров исследований (далее параметров). Под термином критериальный вопрос понимался любой вопрос анкеты, относительно которого проводились корреляционные исследования. Результат исследований корреляционных зависимостей сведен в таблицу (табл. 1).

Таблица Таблица результатов корреляционных исследований Ареал Необходи Трудоуст- возможного Методы поиска работы мость в трудо Корреляции ройство трудоустрой устройстве ства Параметры 0, Подготовительные курсы -0,38 1,82 1,14 -3,79 8,33 -3,64 -2,73 4,85 4,39 3, Совет знакомых -4,46 3,88 -1,02 -1,50 -3,11 4,01 3,25 5,78 -6,37 -4,39 -4, Низкий проходной балл 1,00 1,12 4,82 -2,36 3,21 -1,67 5,36 -3,73 5,85 9,39 3, Случайность -1,64 1,57 1,20 -2,71 8,22 -1,31 -1,63 -3,93 3,13 0,27 7, Интересное название -5,77 5,97 0,67 -4,44 6,21 -5,52 4,05 0,35 -0,15 1,70 -6, Перспективы 14,32 -12,20 2,80 6,46 0,87 0,47 -8,13 -5,85 7,97 11,53 3, трудоустройства Универсальность 5,32 -5,33 -1,05 3,21 -0,70 1,52 -2,04 -3,58 4,11 7,26 0, специальности Интерес к профессии 5,67 -4,88 1,49 4,97 5,88 -3,00 -5,31 -1,06 1,85 1,39 -0, Руководитель 0,29 -0,47 0,27 3,41 6,50 -2,24 -3,93 3,99 -3,02 7,09 6, Специалист 0,74 -1,30 0,84 0,61 0,24 -2,34 2,46 2,40 -3,23 1,75 -1, Ученый или 2,59 -3,91 0,27 10,88 1,90 -17,19 5,84 3,99 -8,77 0,77 -0, преподаватель вуза Бизнесмен 1,83 -1,54 -0,13 1,57 1,94 12,35 -7,30 -11,75 12,05 2,68 2, Удовлетворительно 4,41 -2,29 -2,20 -2,44 -7,03 5,19 -0,21 -12,44 10,63 -2,37 3, Хорошо 1,48 2,07 0,56 0,23 1,43 -0,68 -0,95 3,26 -3,12 -0,83 -1, Отлично 4,21 -7,71 -0,93 0,38 1,43 -2,23 6,19 -0,54 2,66 7,70 1, Трудоустроились, % Не трудоустроились, % Служба трудоустройст ва, % Кадровые агентства, % Объявления, % Знакомые, % Не ищу, % Трудоустройство нужно, % Трудоустройство не нуж но, % Готовы покинуть Рязань, % Готовы покинуть Ряз. область, % Причины выбора специальности амбиции балл Средний Карьерные Для определения искомых зависимостей были проведены предва рительные исследования по определению значений параметров в двух срезах. В первом исследовании каждому i-му параметру присваивалось значение ni, равное количеству раз выбора его всеми респондентами при ответе на соответствующий вопрос. Далее каждое значение пара метра нормировалось на общее количество респондентов N, приняв ших участие в анкетировании. Таким образом, нормированное значе ние di каждого параметра определялось соотношением di = ni / N.

Во втором исследовании определялись значения этих же парамет ров, но относительно групп респондентов, выбравших данный ответ наравне с ответом исследуемой критериальной выборки. Нормировка параметров производилась по соответствующему значению ni. Таким образом, нормированное значение параметра в пределах критериаль ной выборки определялось соотношением zji = kji/ ni. Здесь kji опреде ляет количество респондентов данного исследования, одновременно выбравших как i-й параметр, так и j-й критерий.

В итоге мы имеем одномерную матрицу нормированных значений параметров на общей площади исследований Di и многомерную мат рицу нормированных значений параметров в пределах различных кри териальных выборок Zji.

На основании этих двух матриц строилась матрица корреляцион ных отклонений путем построчного вычитания из значений матрицы Zji соответствующих строчных значений матрицы Di. Для удобства оперирования данными элементы матриц преобразовывались к про центному виду.

Величина отклонений, превышающая 3%, была принята величи ной корреляционной значимости, рассматриваемой в прогностическом анализе.

Наглядность методу дает построение лепестковой диаграммы, где процентное отклонение идет от базового (нулевого) уровня, опреде ляющего границы отклонений параметра от исследуемого критерия.

3. Исследование по группе "Трудоустройство" Ответив положительно на вопрос о трудоустройстве, респонденты данной группы сформировали следующие зависимости критерия Тру доустроились (рис. 1).

Выбор специальности данной категорией респондентов осуществ лялся по прагматичным соображениям, о чем говорит минусовое от клонение (-5,8%) по варианту "Интересное название" и положитель ные отклонения по вариантам "Перспективы трудоустройства" (14,3%), "Интерес к профессии" (5,7%) и "Универсальность специаль ности" (5,3%). Так как по ответу "Совет знакомых" корреляционное отклонение составило -4,5%, то можно сделать вывод, что выбор спе циальности происходил по собственной инициативе. В положительной области корреляционных отклонений отмечены респонденты, которые определили свой средний уровень знаний как удовлетворительный и отличный.

Гистограмма корреляционной зависимости по группе респонден тов, отметивших, что на момент опроса они Не трудоустроились (рис. 2), отражает иные мотивационные тенденции. В данной группе определяющими моментами в выборе специальности стали интересное название (6%) и совет знакомых (3,9%).

В противоположность предыдущей группе прагматизм оказался в минусе, о чем свидетельствуют отрицательные значения параметров "Перспективы трудоустройства" (-12,2%) и "Интерес к профессии" (-5,3%). Исходя из самооценки данной группы респондентов, отличники явно не из их числа (-7,7%), а карьера ученого или преподавателя вуза в планы этих выпускников не входит (-3,9%).

В критерии Не ищу (рис. 3) интегрированы, по меньшей мере, две группы респондентов, т. к. в положительной корреляционной характе ристике существуют два несопоставимых аргумента в виде отлични ков на выходе образовательного процесса и не совсем уверенных в се бе абитуриентов на входе, чьи предпочтения в выборе специальности определились низким проходным баллом. Поэтому исследования дан ной гистограммы не претендуют на логическую самодостаточность, а должны истолковываться совместно с двумя предыдущими критерия ми.

Итак, в данную группу вошли респонденты, выбор специальности которых не был сформирован подготовительными курсами (-3,6%), перспективой трудоустройства (-8,1%), интересом к будущей профес сии (-5,3%). Аргументами в выборе профессии стали советы знакомых (3,3%), низкий проходной балл (5,4%), интересное название (4%). В корреляциях по баллу самооценки выделились отличники (6,2%), что объясняет и предпочтения в выборе профессии ученого или препода вателя вуза (5,8%). Очевидно, последнее обстоятельство связано с же ланием продолжить учебу в аспирантуре.

В минусе оказалась перспектива стать бизнесменом (-7,3%) и ру ководителем (-3,9%).

Трудоустроились Подготовительные курсы Отлично20,00% Совет знакомых 10,00% Хорошо Низкий проходной балл 0,00% Удовлетворительно Случайность -10,00% -20,00% Бизнесменом Интересное название Ученым или Перспективы преподавателем вуза трудоустройства Универсальность Специалистом специальности Руководителем Интерес к профессии Рис. 1. Гистограмма критерия Трудоустроились Не трудоустроились Подготовительные курсы Отлично20,00% Совет знакомых 10,00% Хорошо Низкий проходной балл 0,00% Удовлетворительно Случайность -10,00% -20,00% Бизнесменом Интересное название Ученым или Перспективы преподавателем вуза трудоустройства Универсальность Специалистом специальности Руководителем Интерес к профессии Рис. 2. Гистограмма критерия Не трудоустроились Не ищу Подготовительные курсы Отлично20,00% Совет знакомых 10,00% Хорошо Низкий проходной балл 0,00% Удовлетворительно Случайность -10,00% -20,00% Бизнесменом Интересное название Ученым или Перспективы преподавателем вуза трудоустройства Универсальность Специалистом специальности Руководителем Интерес к профессии Рис. 3. Гистограмма критерия Не ищу Служба трудоустройства вуза Подготовительные курсы Отлично20,00% Совет знакомых 10,00% Хорошо Низкий проходной балл 0,00% Удовлетворительно Случайность -10,00% -20,00% Бизнесменом Интересное название Ученым или Перспективы преподавателем вуза трудоустройства Универсальность Специалистом специальности Руководителем Интерес к профессии Рис. 4. Гистограмма критерия Служба трудоустройства вуза 4. Исследование по группе "Методы поиска работы" Влияние исследуемых параметров на методы поиска работы отра жают гистограммы следующих критериев.

Критерий Служба трудоустройства вуза (рис. 4) отмечается лишь одной положительной зависимостью "Выбор специальности по низкому проходному баллу" (4,8%).

Те, кто выбрал в качестве ответа критерий Кадровые агентства (рис. 5), имеют более интересную характеристику. Выбор специальности ни в коей мере не определялся ее интересным названием (-4,4%), а моти вировался перспективой трудоустройства (6,5%), универсальностью (3,2%) и общим интересом к специальности (5%). В своих карьерных ам бициях они видят себя руководителями (3,4%) и, как это ни странно, учеными и преподавателями вуза (10,9%).

Критерий Объявления (рис. 6) респонденты выбрали, очевидно, в виде дополнительного метода поиска работы, т. к. цельной характери стической картины зависимостей без привязки к определенному контек сту не наблюдается. Респонденты данной критериальной группы в выбо ре специальности не указали подготовительные курсы (-3,8%) и не пола гались на совет знакомых (-3,1%). Аргументами в выборе специальности стали в большей степени случайность (8,2%), интересное название (6,2%), интерес к профессии (5,9%) и низкий проходной балл (3,2%). По карьерным амбициям это руководители (6,5%) с уровнем образования выше удовлетворительного (-7%).

Выбор респондентами в качестве метода поиска работы ответа Зна комые (рис. 7) отметился следующими закономерностями. Исходной причиной выбора специальности в большей степени стали подготови тельные курсы (8,3%) и совет знакомых (4%). Прагматизм характеристи ки заключается в отрицательных значениях корреляционных отклонений по интересному названию (-5,5%) и интересу к профессии (-3%). Свое будущее они видят в бизнесе (12,4%), но категорически не в качестве ученого или преподавателя вуза (-17, 2%). По уровню образования это классические "троечники" (5,2%).

5. Исследование по группе "Необходимость в трудоустройстве" В данной группе исследуются два противоположных критерия, кото рые определяют потребность выпускников в помощи по трудоустройству.

В показателе Трудоустройство нужно (рис. 8) важным фактором в выборе специальности для исследуемой группы респондентов оказался совет знакомых (5,8%), но не такие показатели, как перспективы трудо устройства (-5,9%), фактор случайности (-3,9%), низкий проходной балл (-3,7%) и универсальность специальности (-3,6%).

Кадровые агенства Подготовительные курсы 20,00% Отлично Совет знакомых 10,00% Хорошо Низкий проходной балл 0,00% Удовлетворительно Случайность -10,00% -20,00% Бизнесменом Интересное название Ученым или Перспективы преподавателем вуза трудоустройства Универсальность Специалистом специальности Руководителем Интерес к профессии Рис. 5. Гистограмма критерия Кадровые агентства Объявления Подготовительные курсы 20,00% Отлично Совет знакомых 10,00% Хорошо Низкий проходной балл 0,00% Удовлетворительно Случайность -10,00% -20,00% Бизнесменом Интересное название Ученым или Перспективы преподавателем вуза трудоустройства Универсальность Специалистом специальности Руководителем Интерес к профессии Рис. 6. Гистограмма критерия Объявления Знакомые Подготовительные курсы Отлично20,00% Совет знакомых 10,00% Хорошо Низкий проходной балл 0,00% Удовлетворительно Случайность -10,00% -20,00% Бизнесменом Интересное название Ученым или Перспективы преподавателем вуза трудоустройства Универсальность Специалистом специальности Руководителем Интерес к профессии Рис. 7. Гистограмма критерия Знакомые Трудоустройство нужно Подготовительные курсы 20,00% Отлично Совет знакомых 10,00% Хорошо Низкий проходной балл 0,00% Удовлетворительно Случайность -10,00% -20,00% Бизнесменом Интересное название Ученым или Перспективы преподавателем вуза трудоустройства Универсальность Специалистом специальности Руководителем Интерес к профессии Рис. 8. Гистограмма критерия Трудоустройство нужно Таким образом, изначально данная категория респондентов рассчи тывала на советы и помощь. По карьерным амбициям данная группа отметила, что имеет желание стать руководителем и ученым или препо давателем вуза (оба параметра отмечены положительным корреляцион ным отклонением в 4%). При этом отрицательное отклонение по пара метру "бизнесмен" (-11,8%) говорит о том, что в силу склада характера исследуемой категории респондентов данный карьерный поворот кате горически отрицается, т. к. предусматривает высокую степень персо нальной ответственности.

По степени самооценки эту группу составили "хорошисты" (3,3%), а отрицательную корреляцию показали "троечники" (-12,4%).

Критерий Трудоустройство не нужно (рис. 9) представляют рес понденты, чей выбор специальности основан на сведениях, получен ных на подготовительных курсах (4,9%), но не от родных и знакомых (-6,4%). На элемент случайности сослались респонденты с уровнем корреляции 3,1%. Здесь также имеет место прагматичность, поскольку выбор специальности осуществлялся из-за перспективы трудоустрой ства (8%), низкого проходного балла (5,9%), универсальности специ альности (4,1%).

Трудоустройство не нужно Подготовительные курсы 20,00% Отлично Совет знакомых 10,00% Хорошо Низкий проходной балл 0,00% Удовлетворительно Случайность -10,00% -20,00% Бизнесменом Интересное название Ученым или Перспективы преподавателем вуза трудоустройства Универсальность Специалистом специальности Руководителем Интерес к профессии Рис. 9. Гистограмма критерия Трудоустройство не нужно О том, что данная категория респондентов крепко стоит на ногах, говорит фактор выбора профессии в сфере бизнеса (12%). Они не ви дят себя ни в роли преподавателей или ученых (-8,8%), ни в роли спе циалистов по данной специальности (-3,2%), ни в роли руководителей предприятий и подразделений (-3%).

Данную группу составили "троечники" (10,6%), но не "хороши сты" (-3,1%).

6. Исследование по группе "Ареал трудоустройства" В данной группе исследуется готовность выпускников ради карье ры покинуть пределы Рязани (до уровня области) и пределы Рязанской области.

Критерий Готовы покинуть Рязань (рис. 10) отмечен тем, что его выбрали респонденты, имевшие в своем активе ориентацию на перспективы трудоустройства (11,5%), низкий проходной балл (9,4%), универсальность профессии (7,3%) и выбор подготовительных курсов (4,4%). Совет знакомых (-4,4%) явно не влиял на выбор будущей про фессии. В карьерных амбициях это руководители (7,1%), а по уровню знаний – отличники (7,7%).

В критерии Готовы покинуть Рязанскую область (рис. 11) случайность при выборе специальности сыграла большую роль (7,5%), далее идут мотивации по перспективам трудоустройства (3,9%) и низ кому проходному баллу (3,8%). По отношению к выбору будущей профессии посредством обучения на подготовительных курсах отме чена та же степень корреляции, что и в предыдущем показателе (3,8%).

Интересное название (-6,6%) и совет знакомых (-4,6%) не сыграли ка кой-либо роли при выборе профессии. По карьерным амбициям это тоже руководители (6,2%), но уровень знаний этой группы выпускни ков троечный (3,4%).

7. Выявление проблем на основе прогностических исследований Приведенные данные отражают лишь часть общих исследований, проведенных по результатам анкетирования. В данном исследовании отражен срез ответов по вузу в целом. Больший уровень информатив ности мог бы получиться при вариации групп ответов в качестве пара метров и критериев проводимых исследований. Кроме того, детализа ция исследований в срезе специальностей позволила бы локализовать уже найденные или выявить новые корреляции. Между тем даже на ос новании этих данных можно получить ключ к расшифровке выявлен ных закономерностей в проекции вопросов трудоустройства. Для этих целей следует использовать найденные закономерности и проводить этапную диагностику при различных видах анкетирования студентов.

Готовы покинуть Рязань Подготовительные курсы Отлично20,00% Совет знакомых 10,00% Хорошо Низкий проходной балл 0,00% Удовлетворительно Случайность -10,00% -20,00% Бизнесменом Интересное название Ученым или Перспективы преподавателем вуза трудоустройства Универсальность Специалистом специальности Руководителем Интерес к профессии Рис. 10. Гистограмма критерия Готовы покинуть Рязань Готовы покинуть Рязанскую область Подготовительные курсы Отлично20,00% Совет знакомых 10,00% Хорошо Низкий проходной балл 0,00% Удовлетворительно Случайность -10,00% -20,00% Бизнесменом Интересное название Ученым или Перспективы преподавателем вуза трудоустройства Универсальность Специалистом специальности Руководителем Интерес к профессии Рис. 11. Гистограмма критерия Готовы покинуть Рязанскую область Выявленные корреляции по ответам на вопрос "Причины выбора специальности" могут быть использованы на всех этапах обучения студентов, включая первокурсников, и служить основой для работы со студентами по вопросу их самоопределения и дальнейшего трудоуст ройства. Включив в студенческие анкеты вопрос об оценке уровня собственных знаний, можно спрогнозировать, какая часть студентов будет испытывать затруднения при трудоустройстве.

Примеры ключевых комбинаций ответов для определения качест венного и количественного состава респондентов по ряду критериев выглядят следующим образом.

1. Трудоустроятся с большей вероятностью те, кто отметит сле дующие причины выбора специальности: "Подготовительные курсы", "Перспективы трудоустройства", "Универсальность специальности", "Интерес к профессии".

2. Видом деятельности будет бизнес для тех, кто наряду с преды дущими ответами оценит уровень своих знаний как удовлетворитель ный.

3. Нуждаться в трудоустройстве скорее всего будут те, кто при выборе специальности положительно ответит "Совет знакомых" без дополнительного выбора ответов прагматического плана. Вероятней всего, в эту группу респондентов войдут "хорошисты". По своей мен тальности они, скорее всего, станут специалистами по полученной профессии и будут делать карьеру в этом направлении.

4. В эту категорию попадут и отличники, которые не будут посту пать в аспирантуру и изначально не руководствовались поддержкой знакомых при выборе профессии.

5. Нуждаться в трудоустройстве не будут респонденты с удов летворительным уровнем знаний, которые прошли подготовительные курсы и выбирали свою специальность по совету родных и знакомых.

Для большинства из них карьера в бизнесе уже предопределена род ными и знакомыми.

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПЕРСПЕКТИВНЫХ ПОТРЕБНОСТЕЙ В КАДРАХ ВЫСШЕЙ КВАЛИФИКАЦИИ В РЕГИОНАЛЬНОМ ВУЗЕ В. А. Гуртов, Е. А. Питухин, И. В. Пенние, Ю. Н. Митькина Петрозаводский государственный университет, г. Петрозаводск vgurt@psu.karelia.ru, pitukhin@karelia.ru, ilvich@onego.ru Введение К числу проблемных вопросов в сфере подготовки кадров высшей квалификации относится рост среднего возраста докторов и кандида тов наук в составе кадров преподавателей и исследователей. На сего дняшний день средний возраст российского доктора наук составляет 61 год, кандидата наук – 50 лет. За период с 1994 по 2004 год средний возраст докторов наук вырос на 8 лет, кандидатов наук – на 4 года. Эта тенденция одинакова как для области высшего образования, так и для сферы академических наук.

Управляющим фактором в решении данной проблемы в рамках вуза является кадровая политика ректората, который может решать за дачу поддержки и улучшения качественного профессорско-преподава тельского состава (ППС) либо путем приглашения докторов и канди датов наук, либо путем подготовки кадров высшей квалификации в собственной среде через аспирантуру, докторантуру и систему соиска тельства.

Обозримым будущим в теории управления считается среднесроч ный интервал планирования на десять лет. На этот период вуз может подготовить и реализовать программу по кадровой политике для по полнения ППС в разрезе научных специальностей. Для решения этой задачи необходима методика прогнозирования, способная динамиче ски отслеживать структурные изменения в составе ППС вуза, связан ные с защитами диссертаций, учитывать возрастное изменение кадро вого состава вуза, динамику приема и увольнения. Однако модели, по зволяющей прогнозировать возрастную динамику ППС вуза с учетом внутренней структуры ППС (кандидатов и докторов наук), в настоя щее время нет.

Поэтому актуальной является задача разработки прогностического средства (математической модели), которое могло бы оценить динами ку изменения структуры ППС вуза на среднесрочном горизонте пла нирования, как без активного вмешательства в кадровую политику, так и с возможностью изменения управляющих факторов.

1. Общая модель движения ППС, КН и ДН Помимо естественных возрастных изменений в составе ППС не обходимо учесть фактор «притока» новых кадров в состав ППС за счет подготовки аспирантов и докторантов в вузах в разрезе научных спе циальностей, а также анализ защит кандидатских и докторских диссер таций аспирантами, докторантами и соискателями.

На рисунке 1 представлена общая схема движения лиц с учеными степенями кандидата и доктора наук. Основным источником кадров высшей квалификации являются выпускники вузов, которые остаются в системе высшего образования. Их можно разделить два потока: пер вый – аспиранты, второй – лица без ученой степени или соискатели.

Рис. 1. Движение лиц с учеными степенями кандидата и доктора наук Концептуально можно разделить потоки ППС на три: докторов наук (ДН), кандидатов (КН) и неостепененных преподавателей (НС).

Каждый вуз располагает данными по контингенту докторов наук, кан дидатов наук и неостепененных сотрудников. Общая таблица контин гента ППС может быть условно представлена суммой трех других таб лиц:

ППС=НС+КН+ДН (1) Движение лиц с учеными степенями кандидата и доктора наук также представляет собой два потока: внутренний и внешний. Первый поток осуществляется за счет внутренней генерации защит, второй – за счет притока из внешних организаций.

Процессы перетекания низших категорий ППС в высшие проис ходят внутри вузов, согласно кадровой политике в вопросах стимули рования защит кандидатских и докторских диссертаций, открытия ученых советов по научным специальностям и т. д. Такие процессы можно промоделировать независимо друг от друга, но при этом нельзя увидеть взаимодействия разных категорий ППС между собой и, следо вательно, невозможно оценить их степень. Останется скрытым и про цесс «созревания» ученых в стенах родного вуза, а также поток уче ных, приглашенных на работу или ушедших из вуза. Для описания ко личественной динамики необходимы данные по изменению численно сти возрастной структуры ППС, КН и ДН в его составе.

2. Формирование баз данных по численности возрастной структуры ППС Формы представления возрастной структуры профессорско преподавательского состава, а также докторов и кандидатов наук в их числе, были описаны в работе [7].

На этом этапе работы была создана база данных по качественной структуре профессорско-преподавательского состава вузов, кандида там и докторам наук в его составе, подготовке аспирантов и докторан тов в разрезе «вуз – субъект Федерации – Российская Федерация», ко торая реализована в среде СУБД MS SQL Server.

Для наполнения базы данных по возрастной структуре ППС были структурированы данные из следующих источников за соответствую щие периоды:

• по 320 вузам Министерства образования РФ за период с 1998 – 2004 гг., • данные Госкомстата РФ за период 1998 – 2003 гг. по ППС по всем вузам и за период 1994 – 2002 гг. по исследователям по всем научным центрам, • детализированные данные по 10 классическим госуниверсите там.

Схема базы данных «Entire» представлена на рисунке 2, черной линией выделен блок таблиц, который содержит данные по профес сорско-преподавательскому составу.

Рис. 2. Схема базы данных «Entire» Статистика по российским вузам располагает данными только по «сжатой» возрастной структуре, а база данных содержит сведения только по «сжатым» возрастным категориям в разрезе «вуз – субъект Федерации – Российская Федерация». Для осуществления прогнозиро вания с желаемой точностью необходимы детализированные данные, поэтому решение обратной задачи восстановления детализированной возрастной структуры ППС на основе сжатой возрастной структуры представляет собой одну из важных и сложных задач данной работы.

Ранее нами по этой теме рассматривались разные способы восста новления детализированной структуры ППС, и как наиболее удобный и точный был выбран метод интерполяция кубическими сплайнами [7].

3. Проведение статистических исследований 3.1. Анализ статистических данных ППС по возрастной структуре вуза Используя детализированные данные по вузу, производили расчет среднего возраста ППС, КН, ДН в возрастных категориях за период 1993-2004 гг. и было определено среднее значение возраста за период для каждой из возрастных категорий и его среднеквадратичное откло нение. На рисунке 3 показано, как меняется реальное значение средне го возраста ППС в возрастной категории (30;

39) лет, насколько оно отличается от общего среднего для категории и какова величина его среднеквадратичного отклонения. Аналогично на рисунке 4 представ лено изменение реального значения среднего возраста ДН в возрас тной категории (40;

49) и на рисунке 5 – для КН в возрастной катего рии (40;

49).

1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 Годы Средний возраст в категории (30;

39) Величина среднего значения и среднеквадратичное отклонение Рис. 3. Средний возраст ППС для возрастной категории (30;

39) со среднеквадратичным отклонением, равным 0,4 для вуза за период 1993 – 2004 гг.

1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 Годы Средний возраст в категории (40;

49) Величина среднего значения и среднеквадратичное отклонение Рис. 4. Средний возраст ДН для возрастной категории (40;

49) со среднеквадратичным отклонением, равным 0,4 для вуза за период 1993 – 2004 гг.

Возраст Возраст 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 Годы Средний возраст в категории (40;

49) Величина среднего значения и среднеквадратичное отклонение Рис. 5. Средний возраст КН для возрастной категории (40;

49) со среднеквадратичным отклонением, равным 0,3 для вуза за период 1993 – 2004 гг.

3.2. Обоснование возможности проведения анализа для определения функции распределения ППС вуза Для того, чтобы оценить, насколько точно была выбрана методика вычисления среднего возраста по годам для ППС, КН, ДН по сжатым возрастным категориям, необходимо проверить по критерию Вилкок сона [3] на однородность полученные значения среднего возраста в возрастных категориях по детализированным данным для каждого го да со значениями среднего возраста в возрастных категориях, рассчи танные методом оптимизации.

Достоинство этого критерия состоит в том, что он применим к случайным величинам, распределения которых неизвестны;

требуется лишь, чтобы величины были непрерывны [3]. В нашем случае возраст является квазинепрерывной величиной, что дает право на применение этого критерия.

Если выборки средних возрастов в возрастных категориях для ка ждого года будут однородны между собой, однородны с общими сред ними значениями за период и однородны со значениями, подобранны ми методом оптимизации, то, значит, все они принадлежат одной ге неральной совокупности и имеют одинаковые функции распределения.

На этом основании методику вычисления среднего возраста по годам Возраст для ППС, КН, ДН по сжатым возрастным категориям можно приме нять на других данных.

Были проверены все возможные варианты сравнения различных выборок средних возрастов в возрастных категориях по критерию Вилкоксона. И доказано, что они являются однородными и извлечены из одной генеральной совокупности и, следовательно, имеют одинако вые непрерывные функции распределения. Поэтому методику для вы числения среднего возраста по годам для ППС по сжатым возрастным категориям можно применять для вычисления среднего возраста за год для других данных.

Аналогичные проверки на однородность выборок по критерию Вилкоксона провели для КН и ДН вуза и получили схожий результат:

выборки однородны и извлечены из одной генеральной совокупности, имеют одинаковые непрерывные функции распределения. Следова тельно, методику для вычисления среднего возраста по годам для КН и ДН по сжатым возрастным категориям также можно применять для вычисления среднего возраста за год для других данных.

3.3. Определение составляющих частей функции распределе ния по возрасту ППС вуза. Выявление внутренних и внешних воз действий, оказывающих влияние на процесс изменения структуры профессорско-преподавательского состава (ППС) во времени Так как значения средних возрастов в возрастных категориях рас считаны из детализированных данных и принадлежат одной генераль ной совокупности, то сделаем предположение о том, что детализиро ванные данные тоже являются однородными и принадлежат одной ге неральной совокупности ввиду того, что выполняется условие непре рывности возраста.

Поскольку сумма трех случайных величин дает четвертую, то в нашем случае КН, ДН и НС являются случайными величинами, кото рые в сумме дают случайную величину ППС. Каждая из этих трех со ставляющих вносит свой вклад в распределение ППС. Определим эти вклады.

Рассмотрим сначала эти составляющие по отдельности, чтобы вы явить, что влияет на их собственное распределение.

Распределение возрастной структуры докторантов по вузу подчи няется усеченному нормальному закону распределения со средним возрастом 47 лет, среднеквадратическим отклонением 8 лет и преде лами [30;

65] заданными объективными причинами. Средний возраст распределения среди докторов наук – 57 лет, среднеквадратическое отклонение – 12 лет. Распределение подчиняется мультимодальному закону с тремя модами – 47, 58 и 66 лет и может быть представлено суммой трех нормальных законов распределения. Совместно они представлены на гистограмме, где отчетливо виден вклад распределе ния защитившихся докторантов в общее число докторов наук в вузе (рис. 6).

На рисунке 6 представлены долевые распределения, то есть отно шение числа ДН данного возраста к общему числу ДН. По этой при чине сумма будет равна единице.

Рис. 6. Распределение докторантов и докторов наук вуза по возрастам Распределение защитившихся аспирантов хорошо описывается распределением Вейбулла со средним (32) и со среднеквадратическим (7 лет) отклонением и параметром положения 24. Параметры возрас тного распределения кандидатов наук – среднее 48 лет, среднеквадра тическое отклонение – 12 лет. Трехмодальное распределение изобра жено на рисунке 7, очевиден вклад как минимум трех случайных вели чин, одна из которых должна быть индуцирована защитившимися ас пирантами. Совместное распределение представлено на рисунке 7.

Рис. 7. Распределение аспирантов и кандидатов наук вуза по возрастам в долевом отношении Распределение НС выглядит следующим образом (рис. 8).

0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, возраст Рис. 8. Распределение НС преподавателей вуза по возрастам в долевом отношении к их общему количеству Параметры возрастного распределения неостепененных – среднее 37 лет, среднеквадратическое отклонение – 4 года. Основной пик при ходится на возраст 25 лет.

Распределение ППС представлено на рисунке 9.

доли 0, 0, 0, 0, 0, 0, возраст Рис. 9. Распределение ППС вуза по возрастам в долевом отношении к их общему количеству Средний возраст распределения среди ППС – 47 лет, среднеквад ратическое отклонение – 8 лет. Распределение подчиняется мультимо дальному закону с тремя модами (27, 45 и 60 лет), очевидно, что оно может быть представлено суммой трех законов распределения КН, ДН и НС.

Проверим, являются ли случайные величины КН, ДН и НС между собой независимыми, или между ними есть связь. Для этого должно выполняться условие, что сумма дисперсий КН, ДН и НС равна дис персии ППС [3].

Расчет будем производить по детализированным данным в доле вом отношении.

Представим модельную функцию распределения ППС следующим образом:

ППСmod = w1·ДНreal+w2·КНreal+w3·НСreal, (2) где w1, w2, w3 – весовые коэффициенты соответственно для ДН, КН и НС, причем w1 + w2 + w3 = 1;

ДНreal, КНreal, НСreal – реальные долевые значения для ДН, КН и НС.

Используя метод оптимизации, находим весовые коэффициенты:

w1 =0,112, w2 = 0,538, w3 = 0, Вместе с весовыми коэффициентами рассчитаем модельные зна чения для ДН, КН и НС:

доли ДНmod = w1·ДНreal, (3) КНmod = w2·КНreal, (4) НСmod = w3·НСreal. (5) Теперь рассчитаем для модельных значений ДН, КН, НС и ППС их дисперсии (табл. 1).

Таблица Значения дисперсий модельных ППС, ДН, КН и НС ППСmod ДНmod КНmod НСmod 2 0,0000885 0,0000014 0,0000355 0, Если модельные величины ДН, КН и НС являются независимыми, то сумма их дисперсий должна быть равна дисперсии модельного ППС, что в нашем случае не так. Сумма дисперсий модельных ДН, КН и НС равна 0,0000536, а дисперсия модельного ППС и реального оди наковы и равны 0,0000885, значит величины ДН, КН и НС являются зависимыми. Тогда для них справедлива следующая формула (6) в об щем виде, в которой учитываются связи между случайными величи нами [3]:

N N-1 N 2 2 = Xi i + 2 Xi X ij, (6) j i=1 i=1 j= где Хi – случайная величина;

i – дисперсия случайной величины;

ij – ковариация случайных величин.

Для трех случайных величин формулу (6) можно представить так:

2 = 2 X2 + 2 Y2 + 2 Z2 + 2 xy X Y + 2 xz X Z + 2 yz Y Z, (7) x y z где X, Y, Z – случайные величины;

2, 2, 2 – дисперсии соответствующих случайных величин;

x y z xy, xz, yz – ковариации соответствующих случайных величин.

Для нашего случая, где случайными величинами выступают ДН, КН и НС с учетом весовых коэффициентов, формула (7) преобразуется так:

2 =2 +2 +2 +2ДНmodКНmod +2ДНmodНСmod +2КНmodНСmod. (8) ППС ДНmod КНmod НСmod mod Рассчитали все слагаемые в формуле (8), результаты представлены в таблице 2.

Таблица Значения величин в формуле (8) 2 ДН mod КН mod 2 ДН mod НС mod 2 КН mod НС mod ДНmod КН НСmod ППСmod 2 2 2 mod 0,0000094 0,0000003 0,0000247 0,0000014 0,0000355 0,0000167 0, Получили 2 = 0,00008806, а реальное значение 0,0000885, ППСmod то есть погрешность составляет всего 0,54%.

Последние три слагаемых в формуле (8) показывают степень влияния случайных величин между собой, то есть влияние ДН на КН, ДН на НС и КН на НС, а первые три – вклад каждого в общую диспер сию ППС.

В процентном отношении вклад составляющих в общую диспер сию ППС вуза можно представить следующим образом в таблице 3 и на рисунке 10.

Таблица Значения величин в формуле (8) в процентном отношении 2 ДН mod КН mod 2 ДН mod НС mod 2 КН mod НС mod 2 2 ДНmod КН НСmod mod 10,706% 0,318% 28,052% 1,598% 40,317% 19,009% 2 ДН mod КН mod НСmod 10,71% 19,01% 0,32% 2 ДН mod НС mod 28,05% 2 КН mod НС mod КНmod 40,32% 1,60% ДНmod Рис. 10. Составляющие общей дисперсии ППС вуза Таким образом, установили, что распределение ППС вуза имеет три пика, которые обусловлены весовым вкладом его составляющих, а именно первый пик, который приходится на возраст 27 лет определя ется составляющей НС, второй пик, который приходится на возраст лет определяется составляющей КН, и наконец третий пик, который приходится на возраст 60 лет определяется также составляющей КН (рис. 11). Составляющая ДН очень мала, ее дисперсия около 2%, и не существенно влияет на распределение ППС.

0, 0, 0, 0, 0, 0, Возраст ППСmod КНmod НСmod ДНmod Рис. 11. Весовой вклад составляющих распределения ППС вуза (усредненный с 1993-2004).

3.4. Анализ возрастной структуры разных вузов Для сравнительного анализа выбранной методики расчета средне го возраста и применения ее для выявления динамики среднего возрас та в рамках субъектов РФ, федеральных округов и по России в целом были сравнены детализированные данные возрастной структуры ППС по трем вузам и по возрастной структуре исследователей при академи ческой научной организации. Для сравнения был выбран пятилетний период с 2000 по 2004 годы.

Для вузов был произведен расчет среднего возраста ППС и иссле дователей, ДН и КН в их составе в десятилетних категориях методом оптимизации с отклонением 0,5. Полученные результаты представле ны в таблицах 4, 5, 6.

Доли Таблица Средний возраст ППС и исследователей в десятилетних возрастных категориях при оптимизационном подходе с отклонением 0, Вуз 1 Вуз 2 Вуз 3 РАН [<;

29] 25,92 26,17 25,52 26, [30;

39] 34,49 34,59 34,41 34, [40;

49] 44,53 44,65 44,02 45, [50;

59] 54,21 53,93 53,90 54, [60;

69] 64,07 64,03 64,16 64, [70, >] 74,07 75,23 73,38 73, Таблица Средний возраст ДН среди ППС и ДН среди исследователей в десятилетних возрастных категориях при оптимизационном подходе с отклонением 0, Вуз 1 Вуз 2 Вуз 3 РАН [<;

29] 0 0 0 [30;

39] 30,12 38,00 36,30 [40;

49] 45,10 44,80 44,90 45, [50;

59] 54,44 55,20 54,55 55, [60;

69] 64,35 63,75 63,89 63, [70, >] 74,88 76,44 73,75 74, Таблица Средний возраст КН среди ППС и КН среди исследователей в десятилетних возрастных категориях при оптимизационном подходе с отклонением 0, Вуз 1 Вуз 2 Вуз 3 РАН [<;

29] 27,60 28,24 27,97 27, [30;

39] 34,76 35,77 35,05 35, [40;

49] 44,51 44,25 44,37 45, [50;

59] 54,06 54,51 53,68 53, [60;

69] 63,94 64,04 64,39 64, [70, >] 73,80 72,97 73,40 72, Таким образом, полученные значения среднего возраста для деся тилетних возрастных категорий в разных вузах достаточно близкие, а следовательно, с погрешностью в (1 – 2)% можно сказать, что средний возраст в возрастных категориях постоянен, и для расчета средних возрастов за год для субъектов РФ приемлемо брать значения среднего возраста за десятилетия по вузу, для которого производились первич ные расчеты, как эталонные.

Поскольку имеются данные по всем вузам региона, то можно вы явить некоторые особенности, характерные для вузов региона.

1. Доля ДН в составе ППС в двух возрастных категориях по от ношению к общему количеству ДН для вузов региона является ста бильной (рис. 12).

0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 Годы возрастная категория (50;

59) среднее значение для возрастной категории (50;

59) возрастная категория (60;

69) среднее значение для возрастной категории (60;

69) Рис. 12. Доли ДН в возрастных категориях (50;

59), (60;

69) от общего количества ДН 2. Доля КН в составе ППС в двух возрастных категориях по от ношению к общему количеству КН для вузов региона является ста бильной (рис. 13).

Доли 0, 0, 0, 0, 0, 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 Годы возрастная категория (20;

29) среднее значение для возрастной категории (20;

29) возрастная категория (40;

49) среднее значение для возрастной категории (40;

49) Рис. 13. Доли КН в возрастных категориях (20;

29), (40;

49) от общего количества КН 3. Доля ДН в составе ППС в трех возрастных категориях по отно шению к общему количеству ППС в данной возрастной категории для вузов региона является стабильной (рис. 14).

0, 0, 0, 0, 0, 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 Годы возрастная категория (40;

49) среднее значение для возрастной категории (40;

49) Возрастная категория (50;

59) среднее значение для возрастной категории (50;

59) возрастная категория (70;

100) среднее значение для возрастной категории (70;

100) Рис. 14. Доли ДН в возрастных категориях (40;

49), (50;

59), (70;

100) от общего количества ППС в данных возрастных категориях.

Доли Доли 4. Доля КН в составе ППС в данной возрастной категории по от ношению к общему количеству ППС в данной возрастной категории для вузов региона является стабильной (рис. 15).

0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 Годы возрастная категория (20;

29) среднее значение в возрастной категории (20;

29) возрастная категория (40;

49) среднее значение в возрастной категории (40;

49) Рис. 15. Доли КН в возрастных категориях (20;

29), (40;

49) от общего количества ППС в данных возрастных категориях Таким образом, можно привести найденные закономерности воз растной структуры:

1. Средний возраст в возрастных категориях в фиксированный год для различных вузов является постоянным.

2. Средний возраст с течением времени в отдельных возрастных категориях не меняется.

для ППС – в категории (30;

39);

для КН – (40;

49);

для ДН – (40;

49).

3. Доля ДН и КН по отношению к общему числу ППС в отдель ных возрастных категориях постоянна.

для ДН в категориях (40;

49), (50;

59), (70;

>);

для КН – (40;

49), (50;

59).

4. Значения функции распределения для ППС, ДН, КН нулевые в точках 20 и 85 лет. Производные этих функций в первой возрастной категории (<;

29) при аппроксимации положительны, а в последней (70;

>) – отрицательны.

Доли Заключение Проведены сбор, систематизация и анализ данных по возрастным структурам ППС вузов России. На основе проведенного анализа были выявлены некоторые закономерности возрастной структуры ППС, предложен ряд функциональных ограничений, способствующих полу чению более точных результатов в процессе моделирования движения ППС.

Разработана структура базы данных для хранения информации и проведено ее наполнение актуальными сведениями.

Проведенное исследование показало, что для эффективного ана лиза состояния профессорско-преподавательского состава высшей школы Российской Федерации и качественного прогноза на будущее необходимы статистические данные с высоким уровнем детализации.

Список литературы 1. Тихонов А. Н. Численные методы решения некорректных задач/ А. Н. Тихонов, А. В. Гончарский, В. В. Степанов, А. Г. Ягола. М.: Нау ка, 1990. 436 с.

2. Рыжиков Ю. И. Имитационное моделирование. Теория и технологии / Ю. И. Рыжиков. СПб.: КОРОНА принт;

М.: Альтекс-А, 2004. 365 с.

3. Гмурман В. Е. Теория вероятностей и математическая стати стика / В. Е. Гмурман. М.: Высшая школа, 2003. 479 с.

4. Капица С. П. Синергетика и прогнозы будущего / С. П. Капица, С. П. Курдюмов, Г. Г. Малинецкий. 3-е изд. М., 2003. 288 с.

5. Ковалева Н. В. Кадры высшей научной квалификации: попол нение последних лет / Н. В. Ковалева, В. Л. Мамаев, Е. Г. Нечаева // М.: Центр исследований и статистики науки, 1997.

6. Гохберг Л. М. Квалифицированные кадры в России / Л. М. Гох берг, Н. В. Ковалева, Л. Э. Миндели, Е. Ф. Некипелова. М.: Центр ис следований и статистики науки, 1999.

7. Васильев В. Н. Динамика возрастной структуры профессорско преподавательского состава вузов / В. Н. Васильев, В. А. Гуртов, Ю. Н. Митькина, Е. А. Питухин, И. В. Пенние // Спрос и предложение на рынке труда и рынке образовательных услуг в регионах России:

Сборник докладов по материалам Всероссийской научно-практичес кой Интернет-конференции с международным участием. Кн. 3. С. ОПЫТ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОТРЕБНОСТИ РЕГИОНАЛЬНОГО РЫНКА ТРУДА В СПЕЦИАЛИСТАХ С ПРОФЕССИОНАЛЬНЫМ ОБРАЗОВАНИЕМ В. А. Гуртов, Е. А. Питухин, Л. М. Потупалова Петрозаводский государственный университет, г. Петрозаводск vgurt@psu.karelia.ru, pitukhin@karelia.ru, larisa@psu.karelia.ru Т. К. Корякина Минэкономразвития РС (Якутия) kortat6997@mail.ru Центром бюджетного мониторинга ПетрГУ был выполнен и в ию не 2005 года успешно сдан проект «Разработка прогноза потребности регионального рынка труда Республики Саха (Якутия) в специалистах с профессиональным образованием и анализ обеспечения этой потребно сти региональной системой образования на период до 2015 года» [1].

Целью работы являлась разработка прогнозной оценки и анализ ба ланса спроса и предложения на региональном рынке труда и рынке об разовательных услуг Республики Саха (Якутия) на период до 2015 года.

В ходе выполнения исследований проведена систематизация дан ных за последние 10 лет, касающихся мониторинга состояния эконо мики и динамики численности работающих по отраслям народного хо зяйства и видам экономической деятельности. Систематизированы данные о динамике рождаемости в Республике Саха (Якутия) в период 1972 – 2004 гг. и на этой основе проведен расчет контингента детей в возрасте 6, 10, 15, 17 лет как потенциальных первоклассников, уча щихся средней школы и учреждений начального профессионального образования, студентов образовательных учреждений среднего и выс шего профессионального образования. Спрогнозирован баланс рас пределения потоков выпускников 9-х и 11-х классов между образова тельными учреждениями НПО, СПО и ВПО по годам до 2015 года. На его основе промоделированы прием, контингент и выпуск студентов из образовательных учреждений всех уровней профессионального об разования по всем формам обучения [2, 3], в том числе по дневной форме, в том числе без учета филиалов.

На базе ранее разработанной методики [4, 5, 6] проведено прогно стическое моделирование потребности экономики и социальной сферы Республики Саха (Якутия) по отраслям народного хозяйства и видам экономической деятельности по 28 укрупненным группам подготовки специалистов с высшим, средним и начальным профессиональным об разованием на период до 2015 года. На основании проделанных расче тов получен баланс регионального рынка труда и рынка образователь ных услуг, сделан анализ соответствия структуры подготовки кадров в сфере высшего, среднего, начального профессионального образования Республики Саха (Якутия) с потребностями регионального рынка тру да в республике до 2015 года.

Проект выполнялся в два этапа. Первый включал в себя сбор дан ных, анализ рождаемости и моделирование динамики выпускников 9 и 11 классов по приемам в ОУ ВПО, СПО и НПО до 2015 года. Второй – непосредственно анализ потребности отраслей экономки и промыш ленности до 2015 года в выпускниках соответствующих специально стей, а также анализ их обеспечения силами местной системы профоб разования. В рамках второго этапа дополнительно решалась задача пе рехода от матрицы соответствия укрупненных образовательных спе циальностей отраслям народного хозяйства (ОКОНХ) к матрице соот ветствия образовательных специальностей видам экономической дея тельности (ОКВЭД).

Глава 1 отчета о НИР была посвящена методике прогнозирования потребностей региональных экономик в профессионально подготов ленных специалистах. В ее рамках:

• Проведен анализ существующих методик прогнозирования по требностей региональных экономик в специалистах с профессиональ ным образованием.

• Изложена «Технологическая» модель прогнозирования потреб ностей региональных экономик в специалистах с профессиональным образованием. Приведены алгоритм и ключевые этапы концептуаль ной модели и отражена специфика модели при разработке модели и расчете баланса для специалистов с начальным профессиональным об разованием.

• Проведена формализация математической модели для расчета потребностей региональных экономик в специалистах с различным уровнем профессионального образования [5]. При этом было осущест влено: определение матриц профессионально-квалификационных со ответствий между 28 укрупненными группами специальностей высше го, среднего и начального образования профессиональным образова ния и профессиями/должностями для экономики по 13 отраслям с де тализацией промышленности по 14 подотраслям;

определение коэф фициента ротации для занятого населения в зависимости от уровня об разования и отрасли экономики;

распределение занятых внутри каж дой отрасли экономики по уровням профессионального образования;

расчет численности занятого населения в разрезе отраслей экономики и промышленности на основе анализа динамики среднегодового числа занятых и объема производства товаров и услуг в различных отраслях экономики и промышленности в сопоставимых ценах.

• Осуществлен анализ входных параметров модели, необходи мых для разработки прогноза потребности регионального рынка труда Республики Саха (Якутия) в специалистах с профессиональным обра зованием. Для этого проводились анализ состояния и прогноз динами ки развития основных отраслей экономики Республики Саха (Якутия) до 2015 года;

анализ состояния и прогноз развития регионального рынка труда;

анализ состояния и прогноз развития региональной сис темы образования.

• Разработана структурная схема методики прогнозирования по требностей регионального рынка труда в выпускниках системы про фессионального образования.

Глава 2 содержала результаты расчета прогноза потребности ре гионального рынка труда Республики Саха (Якутия) в специалистах с профессиональным образованием и анализ обеспечения этой потреб ности региональной системой образования на период до 2015 года с использованием ОКОНХ. В рамках нее были выполнены:

• Анализ потребности регионального рынка труда Республики Саха (Якутия) в специалистах с высшим, средним и начальным про фессиональным образованием. Прогноз на 2010 год.

• Анализ баланса потребности региональной экономики в спе циалистах с различным уровнем профессионального образования и выпуска образовательных учреждений в разрезе 28 укрупненных групп специальностей. Прогноз на 2010 год.

В главе 3 был осуществлен переход при анализе параметров рынка труда от классификаторов ОКОНХ к классификатору ОКВЭД. Для этого были исследованы:

• Основные характеристики классификатора ОКВЭД.

• Ключи переходов между классификаторами ОКОНХ – ОКВЭД.

• Сравнительные характеристики рынка труда Республики Саха (Якутия) по ОКОНХ и ОКВЭД с учетом занятого населения по резуль татам переписи 2002 года.

• Разработана методика и оригинальное программное обеспече ния для переходов между классификаторами.

Итоговая 4 глава содержала результаты расчета прогноза потреб ности регионального рынка труда Республики Саха (Якутия) в специа листах с профессиональным образованием и анализ обеспечения этой потребности региональной системой образования на период до года с использованием ОКВЭД. В рамках нее был проведен:

• Анализ потребности регионального рынка труда Республики Саха (Якутия) в специалистах с высшим, средним и начальным про фессиональным образованием. Прогноз на 2010 год.

В заключение было отмечено, что:

• Выполнен прогноз потребности регионального рынка труда Рес публики Саха (Якутия) в специалистах с профессиональным образова нием всех трех уровней (ОУ НПО, СПО и ВПО) на период до 2015 г.

• Выполнен прогноз распределения потоков выпускников школ и 11 классов и выпускников системы профессионального образования по учреждениям профессионального образования (для ОУ НПО, СПО и ВПО) на период до 2015 года.

• Проведен анализ обеспечения потребности регионального рын ка труда Республики Саха (Якутия) региональной системой образова ния на период до 2015 года.

• В качестве математических моделей прогнозирования исполь зовалась система разностных уравнений, отражающая теорию взаимо действия субъектов рынка труда и образовательной сферы. Данная ма тематическая модель базируется на структурной «технологической» модели прогнозирования, которая в свою очередь основана на концеп туальном стандартизированном подходе и может применяться для лю бого СФ при формировании государственного заказа на подготовку специалистов по всем трем уровням профессионального образования.

• Идентификация структуры модели закладывалась на этапе об суждения концептуальной модели, применялись методы качественного прогнозирования, учитывались мнения экспертов, в некоторых случа ях использовалась концепция опроса.

• Параметрическая идентификация основывалась на прогнозиро вании с помощью моделей временных рядов (метод аналитического сглаживания на основе систем разностных уравнений). Коэффициенты математической модели и входные воздействия идентифицировались с помощью причинно-следственных моделей (регрессий) методом наи меньших квадратов. При этом вычислялись точность, надежность и значимость функций регрессии, осуществлялась проверка соответст вия остатков нормальному распределению и тест независимости ос татков, постоянство их дисперсии.

• Расчет прогнозов проводился с использованием авторских про граммных продуктов, выполненных в среде Delphi 7.0, работающих с интегрированной базой данных, выполненной в MS SQL.

Из трудностей, возникших при разработке прогноза, были отмече ны:

• сжатость сроков разработки прогноза;

• неразработанность статистики региональных рынков труда применительно к видам экономической деятельности;

• необходимость проведения прогноза и баланса для различных критериев применительно к системе профессионального образования;

• недостаток данных, учитывающих региональную специфику, в том числе разбивку контингента образовательных учреждений по ви дам образования (дневные, филиалы).

К тексту отчета были приложены 47 таблиц с результатами расче тов общим объемом в 347 страниц.

В процессе сдачи проекта были выявлены следующие основные проблемы:

• Данные о выпускниках 9 и 11 классов школ, полученные из официальных справочников Госкомстата, отличались от данных, соб ранных по улусам (районам) Якутии путем прямого опроса школ.

Вследствие этого различались и оценки прогноза динамики выпускни ков 9 и 11 классов школ, причем данные о девятиклассниках отлича лись менее, а одинадцатиклассниках – более существенно.

• Оценка численности занятого населения по некоторым отрас лям промышленности была отлична от госкомстатовской оценки.

Вследствие этого было принято решение разработать и просчитать не один, а несколько сценариев развития с различными данными по раз ным отраслям экономики и видам экономической деятельности.

• Оценки прироста ВРП в физическом эквиваленте по отраслям экономки и промышленности до 2015 года были иными, чем представ ленные ранее. Для устранения различий пришлось учитывать допол нительный фактор – учет притока инвестиций в конкретную отрасль;

например, планируемый инвестиционный проект, направленный на за вершение строительства железнодорожной ветки до Якутска к году, существенно повлияет на прирост ВРП в отрасли «Транспорт и связь» с 2010 до 2015 года.

• Созданная ЦБМ ПетрГУ методика перевода занятых из класси фикатора ОКОНХ в ОКВЭД требует учета специфики местной сферы занятости.

С учетом доработки вышеперечисленных замечаний, а также до полнительного анализа перспективы обеспечения требующегося числа рабочих кадров численностью занятого местного населения проект был подписан.

Результаты сданного в Республике Саха (Якутия) проекта вошли в кадровую программу, подготовленную Минэкономразвития РС, кото рая была успешно принята на заседании Правительства Республики саха (Якутия) 15.06.05.

Список литературы 1. Отчет о НИР «Разработка прогноза потребности регионального рынка труда Республики Саха (Якутия) в специалистах с профессио нальным образованием и анализ обеспечения этой потребности регио нальной системой образования на период до 2015 года» / ЦБМ Петр ГУ, 108 с.;

47 прил. на 347 с.

2. Васильев В. Н. Синтез информации и анализа В. Н. Васильев, В. А. Гуртов, М. В. Суровов, Е. А. Питухин // Высшее образование в России, 2003. № 2. С. 35-38.

3. Гуртов В. А. Моделирование потоков выпускников школ по ре гионам Российской Федерации на период до 2012 года / В. А. Гуртов, Е. А. Питухин, М. В. Суровов // Труды VI межд. научно-практической конференции «Фундаментальные и прикладные проблемы приборо строения, информатики, экономики и права» / Под ред. В. Д. Ивченко.

М., 2003, С. 50 – 51.

4. Гуртов В. А. Моделирование потребностей экономики региона в выпускниках системы высшего профессионального образования / В. А. Гуртов,. А. Г. Мезенцев, Е. А. Питухин // Регионология. 2003.

№ 1-2. С. 262-267.

5. Гуртов В. А. Математическая модель прогнозирования спроса и предложения на рынке труда в российских регионах / В. А. Гуртов, Е. А. Питухин // Обозрение прикладной и промышленной математики.

Том 11. Выпуск 3. М., 2004. С.539.

6. Васильев В. Н. Формализация математической модели прогно зирования потребностей региональных экономик в специалистах с профессиональным образованием / В. Н. Васильев, В. А. Гуртов, Е. А. Питухин, М. В. Суровов // Спрос и предложение на рынке труда и рынке образовательных услуг в регионах России: Сб. докладов по материалам Всероссийской научно-практической Интернет-конферен ции. Кн. 1. Петрозаводск, 2004. С. 62-86.

РОЛЬ СОЦИАЛЬНОГО ПАРТНЕРСТВА В РЕГУЛИРОВАНИИ РЫНКА ТРУДА Л. В. Емельянова Директор ГУ ЦЗН Камешкирского района Пензенской области pen_zan@sura.ru Повысить благосостояние и улучшить качество жизни населения – такая задача стоит перед администрацией Камешкирского района Пен зенской области.

Камешкирский район занимает юго-восточную часть области.

Общая площадь территории 127,0 тыс. га. Население района на 01.01.2005 года составляет 14262 человека.

Район разделен на 11 муниципальных образований, на территории которых расположено 28 населенных пунктов. Численность экономи чески активного населения 7 285 человек. Официально зарегистриро ванных безработных 103 человека. Район обеспечен трудовыми ресур сами, необходимыми для увеличения объемов сельскохозяйственного и промышленного производства и оказания услуг населению.

Район сельскохозяйственный: доля сельскохозяйственных земель в общей площади района составляет 95%. Действует 13 сельскохозяй ственных кооперативов и их дочерних предприятий, 28 крестьянских хозяйств. Сельскохозяйственные предприятия занимаются производ ством зерна (47,7% от всей посевной площади), подсолнечника (20,3%), молока и мяса. Перерабатывающая промышленность сельхоз предприятий представлена маслобойками, мельницами, крупорушка ми. Имеется автотранспортное предприятие. На базе профессиональ ного училища готовятся кадры для работы в сельскохозяйственном производстве.

В районе разведаны запасы нефти, с 1977 года началась ее добыча, объем которой резко возрос с началом кредитования предприятия с 1998 года в результате обновления основных фондов и ввода в дейст вие новых эксплуатационных скважин.

Имеется 3 строительные организации, действует сырзавод по про изводству 5 видов твердого сыра высокого качества.

В районе имеется 22 образовательных учреждения (средних – 8, основных – 7, начальных – 7), 6 детских садов, центр дополнительного образования.

Для организации культурного досуга действует 25 клубных учре ждений, районный дом культуры, музыкальная школа, 22 библиотеки.

Учитывая, что главным фактором поступательного движения эко номики являются люди труда, на первых этапах органами местного самоуправления и Центром занятости населения был сделан акцент на регулирование процесса расстановки трудовых ресурсов. Главы сель ских администраций совместно с работниками районного центра заня тости населения выявили незанятое трудовой деятельностью населе ние района.

Одновременно по каждому населенному пункту района проведена работа по изучению возможностей создания новых рабочих мест, при влечения незанятого населения к общественно полезному труду.

На основании результатов проведения сельских сходов, обобще ния предложений и пожеланий граждан по каждому населенному пункту были разработаны программы социально-экономического раз вития, ставшие основой для разработки и принятия программы соци ально-экономического развития Камешкирского района. Программа предусматривает организацию рабочих мест, внедрение новых техно логий в уже действующие производства, развитие предпринимательст ва и малого бизнеса, создание крестьянских хозяйств. К разъяснению основных положений программы были привлечены учителя, библио текари, работники домов культуры и сельских клубов, журналисты, чиновники.

В ходе этой работы среди незанятого населения выявлены все же лающие создать крестьянское хозяйство. Через Агентство по поддерж ке предпринимательства приобретены 71 голова крупного рогатого скота, 327 голов овец, 36 свиноматок, 16 поросят. Поданы заявки на приобретение еще 110 голов поросят и 100 голов КРС. Реализация со вместных мероприятий позволит дать работу почти 500 гражданам.

Pages:     | 1 || 3 | 4 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.