Разработка модели регулирования выпуска специалистов с высшим профессиональным образованием с учетом потребностей экономики региона (на примере Волгоградской области)

РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ РЕГУЛИРОВАНИЯ ВЫПУСКА СПЕЦИАЛИСТОВ С ВЫСШИМ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫМ ОБРАЗОВАНИЕМ С УЧЕТОМ ПОТРЕБНОСТЕЙ ЭКОНОМИКИ РЕГИОНА

н. н. Муравьева,

старший преподаватель E-mail: nataljamur75@yandex.ru волжский гуманитарный институт (филиал) волгоградского государственного университета

Статья посвящена разработке эконометрической модели регулирования выпуска специалистов с высшим профессиональным образованием с учетом потребностей экономики региона в результате выявления и анализа воздействия совокупности факторов на прием выпускников вузов региона. Предложенная модель рекомендуется к практическому использованию для расчета количества абитуриентов, принимаемых в вузы области, которые будут трудоустроены по окончании своего обучения, в рамках 28 укрупненных групп специальностей.

Ключевые слова: специалист с высшим профессиональным образованием, фактор влияния, модель прогнозирования, трудовой ресурс региона.

Основной целью разработки модели регулирования выпуска специалистов с высшим профессиональным образованием (с учетом потребностей экономики региона) является ее практическое использование для расчета количества абитуриентов, принимаемых в вузы области, которые будут трудоустроены по окончании своего обучения.

В настоящее время назревшая потребность в обеспечении региональных экономик специалистами с высшим образованием начинает удовлетворяться. Этому способствуют разработанные в различных субъектах РФ методики прогнозирования, среди которых выделяются:

1) методика, разработанная сотрудниками Центра профессионального образования Самарской области в ходе реализации проекта «Разработка механизма взаимодействия регионального рынка труда и системы профессионального образования»,

на основании которой прогнозирование профессионально-кадровой потребности региональной экономики строится в разрезе профессий и специальностей [5];

2) методика долгосрочного и среднесрочного прогнозирования потребности в специалистах (соответственно, сроком на 5—10 лет и 3 года) Свердловской области, основу которой составляет баланс между прогнозом совокупного спроса на рабочую силу и прогнозом совокупного предложения экономически активного населения [3];

3) методика прогнозирования спроса на специалистов, разработанная на базе Красноярского государственного технического университета, которая основывается на прогнозе стратегических направлений развития экономики, определенных программой социально-экономического развития Красноярского края и факторах, оказывающих влияние на изменение структуры и качества рабочей силы по отраслям экономики [5];

4) методика, разработанная на базе Центра бюджетного мониторинга Петрозаводского государственного университета, основанная на предположении, что при построении адекватной картины взаимодействия рынка труда и рынка образовательных услуг необходимо воспользоваться аппаратом математического моделирования развития этих процессов для получения итогового количественного результата [2].

Однако большинство из используемых в настоящее время методик основано на выявлении

тенденции основных экономических показателей, таких как рост ВВП, снижение уровня безработицы в связи с ростом производства и негативным изменением демографических показателей и т. п., которые в современных экономических условиях финансового кризиса будут работать далеко не всегда. Это связано с нарушением данных тенденций, на основании которых и строились прогнозы.

Следует отметить, что на потребность региональной экономики в специалистах с ВПО влияет множество факторов, из которых предлагается использовать доминирующие «инфляционно устойчивые» параметры, но при этом скорректировать их с учетом воздействия современных экономических процессов.

Построение эконометрической модели регулирования выпуска специалистов с ВПО осуществлялось путем проведения факторного анализа, в результате которого происходил отбор наиболее значимых параметров, оказывающих воздействие на результирующий показатель—выпуск высшими учебными заведениями специалистов, востребованных региональной экономикой (трудоустраиваемых в течение года после окончания обучения); а также регрессионного анализа, цель которого — количественное описание корреляционных взаимосвязей численности специалистов с ВПО, востребованных региональной экономикой, с социально-экономическими показателями региона и построение регрессионного уравнения для определения значимости каждого из выявленных факторов следующего вида:

Г = /(Х„X2,...,X ), где Хр X' ..., Хп — факторы, воздействующие на количество востребованных региональной экономикой специалистов с высшим образованием.

При разработке данной модели учитывались следующие факторы:

численность населения региона — Х1; численность экономически активного населения региона — Х2;

среднегодовая численность специалистов, занятых в экономике — Х3; численность специалистов с высшим профессиональным образованием — Х4; количество зарегистрированных безработных—

Х;

потребность в работниках, заявленная организациями в органы государственной службы занятости — Х6;

количество зарегистрированных безработных с высшим профессиональным образованием — Х^ количество нетрудоустроенных выпускников

в выпуске текущего года (по данным высших учебных заведений) — Х^;

• численность студентов высших учебных заведений на 10 000 чел. населения — Хд;

• количество вузов в регионе — Х10;

• прием в высшие учебные заведения региона —

Х11;

• выпуск специалистов с высшим профессиональным образованием — Х12;

• число предприятий и организаций региона —

Х13

За результирующий показатель (У) принимается количество выпускников текущего года, которые были трудоустроены по договорам, контрактам или трудоустроились самостоятельно в течение года.

Количественные значения значимых социально-экономических показателей, принимаемых за факторы влияния (Хр Х2,..., Хи), а также результирующий показатель потребности региональной экономики в выпускниках с высшим профессиональным образованием (У) за 1995—2008 гг. представлены в табл. 1.

Для проведения корреляционного анализа использовался пакет «Statistica 6.0.». Результаты корреляционного анализа, которые показывают взаимосвязь социально-экономических показателей, представлены в табл. 2. В качестве результативного признака выбран показатель У, а остальные показатели (Х1.Х13) — факторные признаки.

Прежде всего необходимо проанализировать выделенные факторы на наличие между ними муль-тиколлинеарности, т. е. высокой взаимной корре-лированности. Существует несколько способов для определения наличия или отсутствия мультиколли-неарности. Один из подходов заключается в анализе матрицы коэффициентов парной корреляции.

Наиболее распространенным способом устранения или снижения мультиколлинеарности является то, что из двух объясняющих переменных, имеющих высокий коэффициент корреляции (больше 0,8), одну переменную исключают из рассмотрения. То есть при построении регрессионной модели необходимо последовательно исключать из анализа незначимые факторы. Одним из условий построения регрессионной модели является предположение о линейной независимости объясняющих переменных, т. е. решение задачи возможно лишь тогда, когда столбцы и строки матрицы исходных данных линейно независимы. На первом шаге необходимо исключить факторы Хг, Х6, Хд и Хп из-за наличия мультиколлинеарности, в результате остаются только не зависимые между собой факторы.

Таблица 1

Количественные значения факторов влияния на результирующий показатель потребности экономики Волгоградской области в специалистах с ВПО [5, 6]

Год X х2 хз Х5 х6 Х7 Х10 хи Х12 Y

1995 2 738 1 286 1 224,1 235,03 18,3 5,38 3,094 0,481 0,151 0,01 8,7 5,6 42 512 3,417

1996 2 747 1 271 1 226,5 230,58 25,7 3,24 2,925 0,496 0,164 0,011 9,304 5,88 45 755 3,572

1997 2 751 1 191 1 148,8 220,57 15,4 8,4 2,866 0,517 0,175 0,011 9,51 6,794 49 002 3,684

1998 2 750 1 167 1 081,8 212,03 15,5 5,84 3,106 0,434 0,189 0,012 10,153 6,817 51 174 3,716

1999 2 739 1 301 1 147 230,55 10,2 10,96 3,073 0,412 0,205 0,013 10,212 6,919 53 335 3,855

2000 2 725 1 295 1 103,9 218,57 9,1 13,9 2,988 0,373 0,233 0,014 11,03 6,962 55 948 3,992

2001 2 710 1 282 1 190,9 246,52 11,4 16,9 2,912 0,385 0,258 0,014 10,649 7,577 57 704 4,593

2002 2 694 1 327 1 202,7 240,54 17,9 17,3 2,862 0,405 0,332 0,016 10,976 7,943 60 061 4,916

2003 2 673 1 301 1 239,6 257,84 16,7 16,9 2,551 0,609 0,358 0,017 10,453 9,059 61 151 5,126

2004 2 655 1 362 1 243,6 237,53 25,1 17 3,085 0,624 0,377 0,017 12,209 8,308 61 705 6,105

2005 2 636 1 319 1 254,3 252,11 22,4 18,3 3,141 0,436 0,419 0,017 12,059 9,629 63 277 6,411

2006 2 620 1 356 1 256,2 287,67 22,5 20,7 3,098 0,223 0,439 0,017 12,971 9,15 48 169 6,577

2007 2 601,6 1 335 1 236,7 267,13 19,4 21,8 2,567 0,295 0,446 0,017 13,426 10,039 47 569 8,74

2008 2 583,7 1 314 1 232,3 269,87 14,7 22,6 2,284 0,431 0,453 0,017 15,089 12,914 46 934 9,592

Таблица 2

Корреляционная матрица Пирсона

Фактор Y х1 Х2 хз Х5 х6 х7 х10 х11 х12 х13

Y 1

Х1 -0,96 1

Х2 0,56 -0,69 1

Х3 0,56 -0,68 0,72 1

Х4 0,78 -0,87 0,68 0,77 1

Х5 0,22 -0,31 0,34 0,69 0,31 1

Х6 0,84 -0,90 0,70 0,49 0,78 0,01 1

Х7 -0,62 0,51 -0,12 -0,26 -0,43 0,16 -0,47 1

Х8 -0,29 0,29 -0,20 0,05 -0,42 0,18 -0,35 -0,05 1

Х9 0,91 -0,97 0,70 0,64 0,84 0,31 0,93 -0,43 -0,27 1

Х10 0,78 -0,88 0,72 0,54 0,72 0,21 0,93 -0,38 -0,17 0,96 1

Х11 0,95 -0,93 0,57 0,41 0,72 0,12 0,87 -0,51 -0,38 0,90 0,82 1

Х12 0,95 -0,92 0,47 0,48 0,75 0,08 0,86 -0,68 -0,20 0,90 0,82 0,93 1

Х13 -0,02 -0,11 0,27 0,05 -0,05 -0,04 0,37 0,15 0,31 0,30 0,53 0,07 0,13 1

Следующим шагом выступает проведение анализа множественной корреляции — в несколько этапов — для достижения определенных параметров модели, подтверждающих приемлемость ее использования для достижения поставленных целей, в частности, уровня значимости модели.

В процессе проведения данного анализа исключаются коэффициенты, уровень значимости которых превышает 0,05. Так, последовательно были исключены факторы Х7 Х,, Х2.

В результате получаем следующее уравнение: Y= 0,0Ц, - 0,06Х4 - 3,14Х8 + 479,2Х100 + + 0,73Х12 - 0,0001Х1Г Анализ табл. 1 показывает, что статистика критерия Фишера равна ^(6,8) = 497,73. Так как р = 0,0001, что меньше, чем а = 0,05, то гипотеза о незначимости модели отклоняется.

Следующим этапом был проведен дисперсионный анализ.

Выполнено условие Г > Гк , соответственно предлагаемая модель считается статистически значимой.

Для проверки этой гипотезы используется критерий Дарбина-Уотсона. Прежде всего необходимо проверить гипотезу о том, что все сериальные корреляции в последовательности остатков равны нулю.

В данном случае статистика Дарбина-Уотсо-на d = 3,1, что больше табличного значения d2 = 2,21, следовательно, гипотеза Н0: все сериальные корреляции равны нулю принимается на уровне значимости 2а = 0,1.

На следующем этапе создания и анализа модели необходимо построить график остатков с целью выявления отклонений в результате использования

разработанной модели от статистических значений результирующего показателя за весь исследуемый период (1995-2008 гг.).

Все остатки укладываются в симметричную относительно нулевой линии полосу шириной ±2S. Это означает, что, по-видимому, дисперсии ошибок наблюдений постоянны, отклонения незначительны.

Теперь проверим гипотезу о нормальности распределения остатков. Результаты представлены на рис. 1.

Из графика видно, что точки расположены близко к прямой, значит, можно предположить, что остатки распределены нормально.

Таким образом, можно считать, что предположения регрессионного анализа выполняются. Распределение остатков на рис. 1 (случайное, без каких-либо закономерностей) показывает, что регрессионная модель адекватна результатам наблюдений и может быть использована для достижения поставленных целей, т. е. для прогнозирования потребности региональной экономики в специалистах с высшим профессиональным образованием.

Уравнение множественной регрессии: Y= 0,01^ - 0,06Х4 - 3,14Х8 + + 479,2ХЮ + 0,73Л^ -0,0001ХВ - признано значимым.

Таким образом, в результате построения данной эконометрической модели были выделены следующие значимые факторы, воздействующие на количество трудоустроенных выпускников вузов текущего года: Х3 - среднегодовая численность

Рис. 1. Остатки на графике Normal Probability Plot

занятых в экономике; Х4 - численность занятых с высшим профессиональным образованием; Х8 -количество нетрудоустроенных выпускников в выпуске текущего года; Х10 - количество вузов в регионе; Х12 - выпуск специалистов вузами региона; Х13 - число предприятий и организаций в регионе.

Выделенная зависимость количества выпускников вузов, востребованных экономикой региона, позволяет осуществить обратный прогноз - исходя из прогнозируемого уровня динамики социально-экономических показателей региона, определить число необходимых специалистов с ВПО.

Используя рассчитанное уравнение множественной регрессии, представляется возможным прогнозирование количества выпускников вузов, которые будут трудоустроены в среднесрочной перспективе (2009-2013 гг.) на основе сложившейся тенденции социально-экономических показателей, определенных как значимые факторы влияния.

Основной проблемой данного этапа прогнозирования является установление ретроспективного периода, в течение которого сложившаяся динамика показателей может считаться тенденцией. Так, по мнению автора данного исследования, показатели среднегодовой численности занятых в экономике (Х3) имеет четко выраженную тенденцию к снижению последние три года, при этом можно предположить, что данная тенденция сохранится и в ближайший перспективный период.

Расчет прогнозных показателей трудовых ресурсов региона на 2009-2013 гг. основывался на демографических показателях территориального органа Федеральной службы госстатистики по Волгоградской области. По данным госстатистики, начиная с 2008 г. сокращается прирост численности населения в трудоспособном возрасте, которая будет ежегодно снижаться в среднем на 18 тыс. чел. Будут развиваться процессы старения населения и сокращения доли молодежи в возрасте до 15 лет в половозрастной структуре населения. Так, в 2009-2010 гг. по сравнению с 2007 г. доля молодежи уменьшится с 14,8 до 13,39 %, а доля лиц старше

Специалисты с ВПО

300

290 280 270 260 250 240 230 220 210 200

ч*

Ь ^

трудоспособного возраста, наоборот, увеличится с 22,65 до 23,6 % [1]. Снижение численности трудовых ресурсов негативно отразится на численности занятых в экономике области.

Показатель занятых с высшим профессиональным образованием (Х4) не имеет четко выраженной тенденции, так как, с одной стороны, за период с 1995 по 2008 г. увеличивается удельный вес занятых с ВПО, а с другой — снижается среднегодовая численность занятости. Поэтому в данном случае целесообразно выявить общую тенденцию за период путем построения линейного тренда на перспективу (рис. 2).

Для прогнозирования количества нетрудоустроенных выпускников из выпуска текущего года (Х8) необходимо использовать тенденцию всего ретроспективного периода исследования (1995-2008 гг.), т. к., с одной стороны, работодатели по-прежнему нуждаются в специалистах с ВПО определенных специальностей, с другой стороны, выпускники вузов зачастую трудоустраиваются не по полученной специальности.

По фактору Х1д — количеству вузов в регионе можно сделать допущение, что он остается неизменным. Вместе с этим можно предположить положительную динамику выпуска специалистов с ВПО (Х12) в связи с увеличением приема в вузы в последние годы исследуемого ретроспективного периода.

Что касается изменения количества предприятий и организаций в регионе (Х13), то можно прогнозировать сохранение существующей тенденции последних лет.

Исходя из данных обоснований, значения прогнозируемых факторов, влияющих на количество трудоустроенных выпускников вузов, а также результирующий показатель Y, рассчитанный на основании разработанной эконометрической модели, представлены в табл. 3.

Полученные количественные значения результирующего показателя Yна каждый год перспек-

ср й1 Л

г*5 -С*5 -СО .со-

У (Р ОТ ф № № сч-> сч-> сч-> сч-> сч-> сО с\

V V V V т У У У Т Т Т Т Т Т Т Т

Рис. 2. Тенденция изменения количества занятых специалистов с высшим профессиональным образованием в Волгоградской области, тыс. чел.

тивного периода (2009—2013 гг.) могут быть использованы для разработки образовательной стратегии региона. Однако при этом необходимо учитывать тот факт, что происходит естественное снижение количества студентов в процессе их обучения в результате отчисления или иной причины прекращения обучения. Анализируя количественные показатели приема и выпуска студентов (с учетом временного лага в 5 лет), исходя из данных табл. 1, можно рассчитать среднее значение коэффициента сокращения обучаемых за весь исследуемый период, которое составляет 13,74 %. Поэтому, окончательными цифрами приема в высшие учебные заведения региона являются значения результирующих показателей модели, увеличенные на 13,74 %.

Однако необходимо иметь в виду, что использование данной модели позволяет рассчитать только общее количество необходимых экономике региона специалистов с высшим профессиональным образованием, без распределения их по полученным специальностям.

Данный аспект проблемы позволяет разрешить методика прогнозирования потребности региональной экономики в выпускниках с ВПО с их разделением на 28 укрупненных групп специальностей, которая базируется на применении матриц

Таблица 3

Прогнозируемые значения факторов влияния и количество трудоустроенных выпускников вузов в Волгоградской области в 2009—2013 гг., тыс. ед.

Год X X Х10 Х12 Y

2009 1 223,50 274,41 0,376 0,017 11,232 44 112 6,524

2010 1 214,95 278,56 0,368 0,017 11,094 41 252 6,400

2011 1 206,40 282,71 0,360 0,017 11,933 38 392 6,990

2012 1 197,85 286,85 0,352 0,017 12,352 35 532 7,273

2013 1189,3 291 0,344 0,017 13,882 32 672 8,367

соответствия потребностей отраслей экономики РФ в специалистах по 28 укрупненным группам специальностей ВПО, разработанных в ЦБМ Петрозаводского государственного университета [3].

Однако в настоящее время вузы Волгоградской области либо вовсе не ориентируются на выпуск специалистов для определенных отраслей народного хозяйства (за исключением Волжского политехнического института, ориентированного на химическую промышленность), либо получаемые специальности соответствуют той или иной отрасли (например, Волгоградский архитектурно-строительный университет ориентирован на отрасль «Строительство», Волгоградская государственная сельскохозяйственная академия — на отрасль «Сельское хозяйство», Волгоградский государственный медицинский университет — на отрасль «Здравоохранение» и др.). Соответственно,

возможно ограниченное использование данных матриц соответствия путем учета выпуска только в рамках 28 укрупненных групп специальностей (для этого производится суммирование по всем 13 видам экономической деятельности каждой УГС).

Рассчитанные показатели необходимого количества специалистов 28 УГС на 1 000 человек выпуска, а также распределение общего количества необходимых экономике региона выпускников вузов, спрогнозированные на основе предложенной эконометрической модели по данным группам специальностей, представлены в табл. 4.

Рассчитанные показатели целесообразно использовать для определения количества приема по каждой группе специальностей с учетом временного лага (в 5—6 лет) с учетом корректирующего коэффициента 1,1374 (+13,74 % — на отсеивание в процессе обучения). Данные значения прогнозного

Таблица 4

Распределение прогнозного выпуска востребованных специалистов с ВПО по 28 укрупненным группам специальностей в 2009—2012 гг., чел.

Наименование группы специальностей на 1000 чел. 2009 2010 2011 2012 2013 2014

010000 Физико-математические науки 20 130 128 140 141 162 160

020000 Естественные науки 21 137 134 147 149 170 168

030000 Гуманитарные науки 28 183 179 196 198 227 224

040000 Социальные науки 8 52 51 56 57 65 64

050000 Образование и педагогика 32 209 205 224 226 259 256

060000 Здравоохранение 36 235 230 252 255 291 288

070000 Культура и искусство 22 144 141 154 156 178 176

080000 Экономика и управление 63 411 403 440 446 510 505

090000 Информационная безопасность 11 72 70 77 78 89 88

100000 Сфера обслуживания 11 72 70 77 78 89 88

110000 Сельское и рыбное хозяйство 7 46 45 49 50 57 56

120000 Геодезия и землеустройство 7 46 45 49 50 57 56

130000 Геология, разведка и разработка полезных ископаемых 10 65 64 70 71 81 80

140000 Энергетика, энергетическое машиностроение и электротехника 31 202 198 217 219 251 248

150000 Металлургия, машиностроение и материалообработка 168 1 096 1 075 1 174 1 188 1 359 1 345

160000 Авиационная и ракетно-космическая техника 9 59 58 63 64 73 72

170000 Оружие и системы вооружения 5 33 32 35 35 40 40

180000 Морская техника 9 59 58 63 64 73 72

190000 Транспортные средства 53 346 339 370 375 429 424

200000 Приборостроение и оптотехника 10 65 64 70 71 81 80

210000 Электронная техника, радиотехника и связь 98 639 627 685 693 793 785

220000 Автоматика и управление 18 117 115 126 127 146 144

230000 Информатика и вычислительная техника 147 959 941 1 028 1 040 1 190 1 177

240000 Химическая и биотехнологии 28 183 179 196 198 227 224

250000 Воспроизводство и переработка лесных ресурсов 15 98 96 105 106 121 120

260000 Технология продовольственных продуктов и потребительских товаров 68 444 435 475 481 550 545

270000 Строительство и архитектура 47 307 301 329 332 380 376

280000 Безопасность жизнедеятельности и защита окружающей среды 18 1 117 115 126 127 146 144

Всего... 1 000 6 524 6 400 6 990 7 073 8 092 8 008

выпуска специалистов с ВПО по 28 укрупненным группам специальностей, востребованных экономикой региона, подвергаются дальнейшей корректировке с учетом динамики и перспектив развития отдельных отраслей народного хозяйства. На основе этого потребность может снизиться или возрасти в результате предполагаемого выбытия рабочих кадров по возрасту, создания новых рабочих мест, модернизации отдельных производств и т. д.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Анализ социально-экономического положения Волгоградской области в сравнении с аналогичными показателями развития Российской Федерации и субъектов Южного федерального округа за 2005—2006 годы / Н. Б. Вовк. Контрольно-счетная палата Волгоградской области. 2007. С. 5.

2. Васильев, В. Н. Рынок труда и рынок образовательных услуг в субъектах Российской Федерации / В. Н. Васильев, В. А. Гуртов,

Е. А. Питухин и др. М.: Техносфера, 2007. С. 199-200.

3. Вершинин А. А. Методические подходы к долгосрочному и среднесрочному прогнозированию потребности в персонале организаций Свердловской области / А. А. Вершинин [Электронный ресурс]. Режим доступа: http:// labourmarket.ru/conf4/reports/vershinin.doc.

4. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2008: статистический сборник / Росстат. М. 2008. 991 с.

5. Спрос и предложение на рынке труда и рынке образовательных услуг в регионах России: сб. докладов по материалам Второй всероссийской научно-практической Интернет-конференции (26-27.10. 2005). Книга 1. Петрозаводск: Петр-ГУ. 2005.

6. Федеральные государственные статистические наблюдения. Сведения о составе граждан, обратившихся в органы службы занятости и реализации программ содействия занятости населения за 1995-2008 гг.