Прогнозирование предложения на региональном рынке труда (на примере Приморского края)

В.Е. КУЛИКОВ,

А.В. КУПЕРА,

Р.В. ЛЮЛЬКО

Прогнозирование предложения на региональном рынке труда

Представлена модель прогнозирования численности населения региона с учетом влияния социально-экономических факторов, сформирована методика прогнозирования численности выпускников системы профессионального образования, а также распределения их по сферам экономической деятельности и по профессиям, определены методики прогнозирования численности выпускников общеобразовательных школ, которые поступают на региональный рынок труда минуя систему профессионального обучения.

Ключевые слова: демографический прогноз, факторный анализ, предложение на рынке труда, система образования.

Predicting supply at the regional labor market (on the example of Primorskiy region). V.E. KULIKOV, A.V. KUPERA, R.V. LYULKO.

A model of predicting population size of the region taking into account the influence of social-economic factors is represented; predicting procedure of the number of graduates of the system of professional education and also their distribution in spheres of economic activity and in professions; predicting procedure of the size of graduates of compulsory schools, who get to the regional labor market passing the system of professional education.

Key words: demographic forecast, factor analysis, supply at the labor market, system of education.

В настоящее время на рынке труда Приморского края сложилась напряженная ситуация в результате несбалансированности спроса и предложения рабочей силы. Отчасти такое положение дел связано с отсутствием эффективной региональной политики, основанной на оценке состояния регионального рынка труда и возможных перспектив его развития. Огромное влияние на предложение на рынке труда оказывают факторы, связанные с рождаемостью и другими демографическими процессами. Немаловажную роль в формировании качественного предложения на региональном рынке труда играет система образования, как общего, так и профессионального.

Существующие модели прогнозирования предложения рабочей силы опираются лишь на часть факторов, влияющих на рынок труда, поэтому комплексная экономико-математическая модель прогнозирования предложения рабочей силы на уровне региона, учитывающая специфику демографических процессов, выпуск общеобразовательных школ, учреждений профессионального образования, особенно актуальна.

Для определения предложения на рынке труда необходим прежде всего прогноз численности населения с учетом влияния наиболее значимых социально-экономических факторов. В нашем исследовании использована экономико-математическая модель, базирующаяся на методике, изложенной в работе [2].

На основе анализа факторов, которые влияют на рождаемость, смертность и миграцию населения, был выделен ряд показателей: П1 -ВРП на душу населения, приведенный к 1996 г., тыс. руб.; П2 - количество женщин региона в возрасте 15-34 лет, тыс. чел.; П3 - среднедушевые денежные доходы в месяц в ценах 1996 г., руб.; П4 - среднемесячная заработная плата работающего в ценах 1996 г., руб.; П5 - жилищный фонд, всего, м2/чел.; П6 - введенное жилье, тыс. м2; П7 - цены на первичном рынке жилья на 1996 г., тыс. руб./м2; П8 - цены на вторичном рынке жилья на 1996 г., тыс. руб./м2; П9 - покупка товаров и оплата услуг, % от доходов; П10 - обязательные платежи и разнообразные взносы, % от доходов; П11 - количество пожилых людей, тыс. чел.; П12 - число больничных учреждений; П13 - число коек в больничных учреждениях, тыс. шт.; П14 -число врачей, тыс. чел.; П15 - сброс загрязненных сточных вод, млн м3; П16 - выбросы вредных веществ в атмосферу, тыс. т; П17 - численность безработных, тыс. чел.; П18 - число преступлений на 100 тыс. чел. населения.

С целью выделения как можно меньшего числа скрытых общих факторов, влияющих на рождаемость, смертность и миграцию в регионе, был проведен факторный анализ.

При исследовании факторов в модели с помощью критерия «каменистой осыпи» (scree plot) и критерия Kaiser из них были выделены 3 самых значимых, влияющих на рождаемость. Для получения более интерпретируемых объяснений факторов произведено «варимакс» вращение (табл. 1).

Первый фактор FR1 (65,06 % от общей дисперсии выборки) имеет высокую положительную корреляцию с показателями П1, П3, П4, П5 и П10. Он может быть интерпретирован как «уровень жизни населения».

Второй фактор FR2 (17,3 % от общей дисперсии выборки) имеет высокую положительную корреляцию с П7 и отрицательную - с П9. Данный фактор можно интерпретировать как «элитность нового жилья».

Третий фактор FR3 (10,66 % от общей дисперсии выборки) имеет высокую отрицательную корреляцию с П2 и положительную с П6. Этот фактор можно интерпретировать как «обеспеченность женщин фертильного возраста новым жильем».

Поскольку процесс рождения имеет временной шаг запаздывания около одного года, вводим временной лаг. Использовав множественную регрессию, получим

Rt = 4,19109 + 0,32849 х FR1M - 0,15503 х FR2M - 0,02638 х FR3M,

где Rt - число родившихся в год t; значения в скобках - стандартные ошибки рассчитанных коэффициентов; коэффициент детерминации R2 =

0,92.

Таблица 1

Факторные нагрузки в модели рождаемости

Используемые показатели Факторные нагрузки

Фактор 1 Фактор 2 Фактор 3

П1 0,825976* 0,494471 0,212446

П2 -0,062005 0,041440 -0,954479*

П3 0,842015* 0,465988 0,260754

П4 0,912764* 0,364968 0,174570

П5 0,981446* 0,001220 0,084293

П6 0,593850 0,138601 0,746200*

П7 0,137416 0,922241* 0,080832

П8 0,681619 0,105017 0,584930

П9 -0,258317 -0,902291* 0,075591

П10 0,950290* 0,096987 0,174123

Собственные значения 6,506133 1,729742 1,065623

Процент описательной дисперсии 65,06 17,30 10,66

Накопленный процент 65,06 82,36 93,01

Соотношение рассчитанного и реального количества рождений в регионе (рис. 1) говорит о достаточной достоверности модели.

Год

Рис. 1. Рассчитанное (1) и реальное (2) число рождений в регионе

На основе проведенного факторного анализа методом главных компонент были выявлены 3 фактора, влияющие на смертность, описывающие 95,15 % дисперсии. Для лучшей интерпретации факторов было произведено «варимакс» вращение (табл. 2).

Первый фактор FD1 (71,73 % от общей дисперсии выборки) имеет высокую положительную корреляцию с показателями П12, П13, П14, П15 и отрицательную - с П1, П3, П4, П8 и П11. Данный фактор может быть интерпретирован как «уровень благосостояния пожилых людей».

Второй фактор FD2 (14,14 % от общей дисперсии выборки) имеет высокую положительную корреляцию с показателем П9 и отрицатель-

ную - с П7. Этот фактор можно интерпретировать как «уровень расходов пожилых людей».

Третий фактор FD3 (9,28 % от общей дисперсии выборки) имеет высокую положительную корреляцию с П16. Этот фактор можно интерпретировать как «состояние окружающей среды».

Таблица 2

Факторные нагрузки в модели смертности

Используемые показатели Факторные нагрузки

Фактор 1 Фактор 2 Фактор 3

П1 -0,813112 -0,516500 -0,217108

П3 -0,836991 -0,482674 -0,248048

П4 -0,904264 -0,395999 -0,147846

П7 -0,089159 -0,919091 -0,158808

П8 -0,702784 -0,058943 -0,655452

П9 0,218766 0,912208 0,017234

П11 -0,964585 0,058982 -0,133930

П12 0,930898 0,205167 0,254884

П13 0,987914 0,106868 0,029778

П14 0,924969 0,212895 0,255199

П15 0,952476 0,161258 0,047600

П16 0,109027 0,148885 0,957725

Собственные значения 8,608065 1,696545 1,113588

Процент описательной дисперсии 71,73387 14,13788 9,27990

Накопленный процент 71,73387 85,87175 95,15165

Получаем следующее уравнение регрессии:

Dt = 20,32128 +0,092266 х FD\t - 0,08038х FD2t + 0,050922 х FD3t,

где Dt - число умерших в год ґ; значения в скобках - стандартные ошибки рассчитанных коэффициентов; коэффициент детерминации R2 = 0,56.

Соотношение рассчитанного и реального количества смертей в регионе говорит о достаточной достоверности модели (рис. 2).

Год

Рис. 2. Рассчитанное (1) и реальное (2) число смертей в регионе

На основе проведенного факторного анализа методом главных компонент были выявлены 3 фактора, влияющие на миграцию, описывающие 91,84 % дисперсии, и произведено «варимакс» вращение (табл. 3).

Таблица 3

Факторные нагрузки в модели миграции

Используемые Факторные нагрузки

показатели Фактор 1 Фактор 2 Фактор 3

П1 0,798397 0,383110 0,404866

П3 0,811367 0,416809 0,386388

П4 0,890216 0,325910 0,295196

П5 0,979387 0,176404 -0,049408

П6 0,538542 0,724300 0,079777

П7 0,142667 0,151746 0,965154

П8 0,550157 0,766294 0,086195

П15 -0,931796 -0,248856 -0,043951

П16 0,081121 -0,942990 -0,109573

П17 -0,836609 0,188066 -0,456360

П18 0,521253 0,535869 0,398932

Собственные значения 7,422885 1,608990 1,070888

Процент описательной дисперсии 67,48078 14,62718 9,73535

Накопленный процент 67,48078 82,10796 91,84331

Первый фактор FM1 (67,48 % от общей дисперсии выборки) имеет высокую положительную корреляцию с П1, П3, П4, П5 и отрицательную -с П15 и П17. Данный фактор можно интерпретировать как «привлекательность региона».

Второй фактор FM2 (14,63 % от общей дисперсии выборки) имеет положительную корреляцию с П6, П8, отрицательную - с П16. Этот фактор можно интерпретировать как «уровень экологии в регионе».

Третий фактор FM3 (9,74 % от общей дисперсии выборки) имеет положительную корреляцию с П7. Этот фактор можно интерпретировать как «стоимость нового жилья».

Уравнение регрессии выглядит следующим образом:

Mt = -3,76 + 0,035985 х FM1t + 0,020095 х FM2t- 0,02582 х FM3t,

где Mt - сальдо миграции в год t; коэффициент детерминации R = 0,51.

Представление о соотношении рассчитанного и реального сальдо миграции в регионе дает график (рис. 3).

Для учета числа родившихся, умерших, уехавших и приехавших по возрастным группам в модели был использован «метод возрастной передвижки» с привлечением данных официальных таблиц смертности. Передвижка возрастов осуществляется по временным шагам через каждые 5 лет в соответствии с коэффициентами дожития, взятыми из статистических сборников по Приморскому краю.

На основании полученных выше функциональных соотношений используем следующую динамическую модель:

Nt+1 = Nt + Rt - Dt + Mt, где Nt - численность населения в год t.

Год

крае

Сравним результаты вычисленной и фактической численности населения в Приморском крае (табл. 4).

Таблица 4

Вычисленные значения основных параметров модели, тыс. чел.

Год Численность населения Рождаемость

фактическая расчетная

1998 2191,95 2199,997 18,089 28,47 -5,19

1999 2167,27 2176,381 18,480 26,43 -5,24

2000 2141,03 2154,084 18,843 27,79 -5,06

2001 2120,47 2127,018 19,254 28,42 -5,98

2002 2085,74 2105,321 19,960 31,98 -6,53

2003 2067,34 2067,193 21,547 30,5 -5,99

2004 2051,34 2052,399 21,291 31,34 -5,43

2005 2035,77 2035,863 21,534 29,88 -4,45

2006 2019,53 2022,978 21,770 30,6 -4,52

2007 2005,92 2006,179 22,248 30,27 -3,75

2008 1995,83 1994,145 22,795 30,11 -3,06

2009 1988,01 1985,453 23,048 29,44 -2,96

Рассчитанная численность населения в Приморском крае близка к реальной, что говорит о достаточной достоверности модели (рис. 4).

В представленной модели численность населения прогнозируется по пятилетним возрастным группам, в частности в возрасте от 15 до 19 лет.

Для прогнозирования предложения на региональном рынке труда необходимо определить количество людей, впервые предлагающих себя на данном рынке после окончания учреждений системы профессионального образования или общеобразовательной школы (полного либо основного курса).

1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Год

Рис. 4. Рассчитанная (1) и реальная (2) численность населения региона

Рассмотрим методику прогнозирования численности выпускников общеобразовательной школы, появляющихся сразу на региональном рынке труда. Используя прогнозные данные по численности возрастной группы 15-19-летних, определим численность населения в возрасте 15 и 17 лет (выпускники 9-го и 11-го классов общеобразовательной школы). Для этого вычислим коэффициенты распределения населения по указанным возрастам на основе данных по России (табл. 5).

Таблица 5

Коэффициенты распределения населения России в возрастной группе 15-19 лет

Возраст, лет 1995 г. 2000 г. 2005 г. 2009 г. Средний

15 20,62 20,05 17,52 17,11 18,82

16 20,07 20,44 18,81 17,07 19,10

17 19,95 20,95 20,29 19,73 20,23

18 19,59 19,92 21,62 21,67 20,70

19 19,77 18,65 21,76 24,42 21,15

Источник: [1, 6].

Используя средние доли 15-летних и 17-летних в группе населения 15-19 лет, можно определить общую численность 15- и 17-летних в регионе в 1 -м году (В{). Воспользуемся статистическими данными по численности в регионе в году t выпускников 9-го (и 11-го (У/) класса для определения доли выпускников 9-го класса, продолжающих обучение в общеобразовательной школе в году / (с1,):

1,

х,

где к - коэффициент выбытия учеников общеобразовательной школы за один год, вычисляемый по статистическим данным.

Обозначим через с! среднюю долю выпускников 9-го класса, продолжающих обучение в общеобразовательной школе за исследуемый период. Тогда численность выпускников общеобразовательной школы, появляющихся сразу на региональном рынке труда, минуя систему профессионального образования, в / -м году (Zг) можно вычислить из следующего балансового соотношения:

21=В1-А1-с1-Х1, где А1 - прогнозируемая численность поступивших в систему профессионального образования региона в / -м году, Х1 - прогнозируемая численность выпускников 9-го класса общеобразовательных школ региона, с! -средняя доля выпускников 9-го класса, продолжающих обучение в общеобразовательных школах региона.

Прогнозируемую численность выпускников 9-го класса школ региона вычисляем, используя метод передвижек по возрасту, на основе численности учеников соответствующего класса с учетом коэффициентов выбытия.

Распределение выпускников общеобразовательной школы, появляющихся сразу на региональном рынке труда, минуя систему профессионального образования, по сферам экономической деятельности и по профессиям прогнозируется на основе статистических данных и результатов выборочных опросов работодателей.

Рассмотрим структуру выпуска специалистов системой профобразования региона в разрезе профессионально-квалификационных групп в зависимости от уровня образования.

Подготовка квалифицированных рабочих в учебных заведениях начального профессионального образования (НПО) Приморского края ведется по видам экономической деятельности, соответствующей классификации ОКОНХ. В перечень входят 9 групп профессий с разбиением на подгруппы (табл. 6).

Таблица б

Перечень укрупненных групп профессий в системе начального профессионального образования Приморского края

№ группы Наименование групп профессий Индекс

1 Промышленность 1

1.1 металлообработка 2

1.2 судостроение и ремонт 3

1.3 эксплуатация и ремонт оборудования электростанций и сетей 4

1.4 лесозаготовительные работы 5

1.5 деревообрабатывающее производство 6

1.6 производство художественных и ювелирных изделий 7

1.7 полиграфическое производство 8

1.8 легкая промышленность 9

Окончание табл. 6

№ группы Наименование групп профессий Индекс

2 Сельское хозяйство 10

3 Строительные, монтажные и ремонтно-строительные работы 11

4 Транспорт 12

4.1 железнодорожный транспорт 13

4.2 морской транспорт 14

4.3 автотранспорт и городской электротранспорт 15

5 Связь 16

6 Общественное питание, торговля и производство пищевой продукции 17

6.1 общественное питание 18

6.2 торговля 19

6.3 производство пищевой продукции 20

7 Сфера обслуживания 21

8 Общие для всех видов специфической деятельности 22

9 Другие 23

Средняя доля учащихся, принятых в учреждения НПО на срок обучения один, два или три года (в том числе свыше трех лет), рассчитывается на основе статистических данных (табл. 7).

Таблица 7

Распределение учащихся, принятых в учреждения НПО Приморского края, по срокам обучения в 2003-2007 гг.,

Срок обучения 2003 г. 2004 г. 2005 г. 2006 г. 2007 г. Среднее Коэффициент

До 1 года 26,2 24,5 23,3 24,8 25,5 24,9 а1 = 25

1-2 года 12,6 16,8 19,4 20,0 19,4 17,7 II ОО

2-3 года 56,8 53,7 52,7 50,8 45,4 51,9 II (л

Свыше 3 лет 4,5 5,1 4,5 4,4 4,3 4,5

Источник: [4, 5].

Прогноз численности выпускников учебных заведений НПО /-группы профессий основан на следующей формуле:

=^1)^1аих7«х

где - численность выпускников учебных заведений НПО /-группы профессий в году V, У^п - общая численность учащихся, принятых в учреждения НПО в {!-п)-\\ году; с:}' - средняя доля /-группы профессий в структуре выпуска учебных заведений НПО; ап - средняя доля учащихся, принятых в учреждения НПО на срок обучения п лет (в % от числа принятых); Ьп> - коэффициент выбытия учащихся в учреждениях НПО.

Коэффициент выбытия Ьп> находится на основе статистических данных, но в отличие от коэффициентов выбытия для среднего специального образования

Средняя доля /-группы профессий в структуре приема НПО также (в отличие от коэффициентов с, для среднего и высшего образования - ВПО) принимается равной средней доле /-группы профессий в структуре выпуска.

По формуле (1) рассчитаны значения численности выпускников учебных заведений НПО для каждой (/) группы профессий (табл. 8).

Разбиение на укрупненные группы специальностей и направлений подготовки высшего и среднего профессионального образования соответствует Общероссийскому классификатору специальностей по образованию (ОКСО). Нами представлен перечень укрупненных групп специальностей, по которым ведется подготовка кадров Приморского края в системе высшего (27 групп ОКСО) и среднего (25 групп ОКСО) профобразования (табл. 9).

Для расчета перспективной численности выпускников по укрупненным группам подготовки в зависимости от численности приема студентов в учебные заведения СПО и ВПО предлагаются следующие методики.

Прогноз численности выпускников учебных заведений СПО для каждой 7-й из 25 укрупненных групп специальностей (табл. 9) основан на формуле

г™ = с,

где 7;;-' - численность выпускников учебных заведений СПО 7-

специальности в году V, с) - средняя доля /-специальности в структуре приема учебных заведений СПО; ^ - средняя доля учащихся, принятых в учреждения СПО, имеющих основное общее образование (9 классов); ~~ средняя доля учащихся, принятых в учреждения СПО, имеющих полное

среднее образование (11 классов); У,Ц - общая численность студентов, принятых в учебные заведения СПО в (/ 4^-м году; КД'1 - общая численность принятых студентов в учебные заведения СПО в (/ 2)-\\ году; -

средний коэффициент выбытия (изменения контингента студентов, не связанного с поступлением и выпуском) для /-специальности учебных заведений СПО.

Коэффициенты, с1\, с/2. с]1] Ь',2! рассчитываются по известным статистическим данным следующим образом.

Средние доли учащихся, принятых в учреждения СПО на базе основного общего и полного среднего образования, вычисляются как средние арифметические от соответствующих данных (табл. 10).

Таблица 8

Расчетные значения численности выпускников учебных заведений НПО Приморского края по группам специальностей

в 2009 г., в сравнении с фактическими данными, тыс. чел.

№ группы Наименование группы профессий Расчет численности выпускников НПО Фактическая численность

ст,% ] а, хс(1) хГ-да, 3 J 2006 п У V У^1-1 2 А1 2007 п УV У« 1 ] 2008 7 (Ц ^ ], 2009

Всего 100 5,514 1,694 2,248 9,020 9,1

1 Промышленность 24,7 1,360 0,418 0,554 2,224 2,2

1.1 металлообработка 13,5 0,745 0,229 0,304 1,218 1Д

1.2 судостроение и ремонт 1,7 0,093 0,029 0,038 0,152 0,097

1.3 эксплуатация и ремонт оборудования электростанций и сетей 2,2 0,120 0,037 0,049 0,196 0,268

1.4 лесозаготовительные работы 0,4 0,021 0,006 0,009 0,034 0,048

1.5 деревообрабатывающее производство 2,1 0,115 0,035 0,047 0,187 0,23

1.6 производство художественных и ювелирных изделий 0,3 0,017 0,005 0,007 0,029 0,023

1.7 полиграфическое производство 0,2 0,014 0,004 0,006 0,022 0,028

1.8 легкая промышленность 4,7 0,257 0,079 0,105 0,421 0,459

2 Сельское хозяйство 5,0 0,273 0,084 0,111 0,447 0,409

Окончание табл. 8

№ группы Наименование группы профессий Расчет численности выпускников НПО Фактическая численность

с«, % аъ хс« Х7, п у у У^1-1 2 ] 2007 п уу У« 1 ] 2008 7(1) ^ ],2009

3 Строительные, монтажные и ремонтно-строительные работы 9,9 0,548 0,168 0,223 0,897 0,952

4 Транспорт 15,6 0,861 0,264 0,351 1,408 1,384

4.1 железнодорожный транспорт 3,6 0,201 0,062 0,082 0,329 0,343

4.2 морской транспорт 1,0 0,055 0,017 0,022 0,089 0,07

4.3 автотранспорт и городской электротранспорт 11,3 0,622 0,191 0,254 1,017 0,971

5 Связь 0,9 0,048 0,015 0,020 0,079 0,052

6 Общественное питание, торговля и производство пищевой продукции 21,2 1,171 0,360 0,477 1,916 1,832

6.1 общественное питание 15,9 0,875 0,269 0,357 1,432 1,34

6.2 торговля 4,7 0,257 0,079 0,105 0,421 0,442

6.3 производство пищевой продукции 0,7 0,039 0,012 0,016 0,063 0,05

7 Сфера обслуживания 6,3 0,346 0,106 0,141 0,566 0,479

8 Общие для всех видов специфической деятельности 7,9 0,438 0,134 0,178 0,716 0,645

9 Другие 8,3 0,458 0,141 0,187 0,750 1,182

Таблица 9

Перечень укрупненных групп специальностей и направлений подготовки в системе СПО и ВПО Приморского края

№ группы Наименование группы специальностей и направлений подготовки Индекс

СПО ВПО

1 Физико-математические науки - 1

2 Естественные науки 1 2

3 Г уманитарные науки 2 3

4 Социальные науки 3 4

5 Образование и педагогика 4 5

6 Здравоохранение 5 6

7 Культура и искусство 6 7

8 Экономика и управление 7 8

9 Информационная безопасность - 9

10 Сфера обслуживания 8 10

11 Сельское и рыбное хозяйство 9 11

12 Геодезия и землеустройство 10 12

13 Г еология, разведка и разработка полезных ископаемых 11 13

14 Энергетика, энергетическое машиностроение и электротехника 12 14

15 Металлургия, машиностроение и материалообра-ботка 13 15

16 Авиационная и ракетно-космическая техника 14 16

17 Морская техника 15 17

18 Транспортные средства 16 18

19 Приборостроение и оптотехника 17 19

20 Электронная техника, радиотехника и связь 18 20

21 Автоматика и управление 19 21

22 Информатика и вычислительная техника 20 22

23 Химическая и биотехнология 21 23

24 Воспроизводство и переработка лесных ресурсов 22 24

25 Технология продовольственных продуктов и потребительских товаров 23 25

26 Строительство и архитектура 24 26

27 Безопасность жизнедеятельности, природообуст-ройство и защита окружающей среды 25 27

Таблица 10

Распределение студентов учебных заведений СПО Приморского края по уровню базового образования 2003-2007 гг.

Уровень образования 2003 г. 2004 г. 2005 г. 2006 г. 2007 г. Среднее Коэффициент

Основное общее (9 классов) 27,0 26,3 26,5 27,2 28,5 27,1 di

Среднее полное (11 классов) 73,0 73,7 73,5 72,8 71,5 72,9 d2

Источник: [3,4].

Средняя доля каждой /-специальности в структуре приема в учебные заведения СПО Приморского края рассчитывается как среднее арифметическое по статистическим данным [5] (табл. 11).

Таблица 11

Структура приема в средние специальные учебные заведения по группам специальностей в 2005-2009 гг.,

Группа специальностей 2005 г. 2006 г. 2007 г. 2008 г. 2009 г. Среднее

Принято студентов, всего В том числе по группам специальностей: 100,0 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00

Естественные науки 0,51 0,51 0,33 0,42 0,64 0,48

Гуманитарные науки 14,46 13,77 13,17 12,58 10,81 12,96

Социальные науки 0,72 0,73 0,73 0,64 0,62 0,69

Образование и педагогика 6,93 4,52 4,50 4,96 4,86 5,16

Здравоохранение 6,95 7,76 7,51 7,48 6,19 7,18

Культура и искусство 2,34 3,05 3,07 2,69 3,50 2,93

Экономика и управление 21,13 21,34 20,92 20,51 17,17 20,21

Сфера обслуживания 1,81 2,97 3,71 3,94 3,95 3,28

Сельское и рыбное хозяйство 1,88 2,58 1,78 1,47 1,84 1,91

Геодезия и землеустройство 0,24 0,25 0,24 0,27 0,26 0,25

Геология, разведка и разработка полезных ископаемых 0,06 0,07 0,00 0,19 1,24 0,31

Энергетика, энергетическое машиностроение и электротехника 2,30 2,17 2,70 2,52 3,77 2,69

Металлургия, машиностроение и материалооб-работка 2,60 2,92 3,38 3,06 3,22 3,04

Авиационная и ракетнокосмическая техника 0,12 0,21 0,24 0,27 0,26 0,22

Морская техника 3,90 3,72 3,61 3,06 3,78 3,62

Транспортные средства 15,85 15,77 15,79 17,63 17,69 16,55

Приборостроение и оптотехника 0,20 0,22 0,17 0,20 0,26 0,21

Электронная техника, радиотехника и связь 1,24 1,70 1,62 1,37 1,23 1,43

Автоматика и управление 0,24 0,57 0,62 0,47 0,47 0,47

Информатика и вычислительная техника 5,39 4,66 4,50 4,65 4,90 4,82

Химическая и биотехнологии 0,32 0,00 0,00 0,00 0,00 0,06

Воспроизводство и переработка лесных ресурсов 0,24 0,82 0,65 0,05 0,46 0,45

Технология продовольственных продуктов и потребительских товаров 2,64 2,34 2,55 2,72 3,27 2,70

Окончание табл. 11

Г руппа специальностей 2005 г. 2006 г. 2007 г. 2008 г. 2009 г. Среднее

Строительство и архитектура 6,39 5,79 6,46 6,96 7,04 6,53

Безопасность жизнедеятельности, природообу-стройство и защита окружающей среды 1,52 1,56 1,73 1,90 2,58 1,86

Источник: [5].

Для расчета коэффициента выбытия студентов используем балансовое уравнение

М

/,г+1 г,г ^1гЛ у г,г ’ )

где N¡f+1 - численность студентов /-специальности в средних специальных учебных заведениях в (/ 1^-м году; ЛГ'2'1 - численность студентов /-специальности в средних специальных учебных заведениях в году /: 7/1'2'1 -

численность специалистов /-специальности, выпущенных из средних специальных учебных заведений в году /: К’,2'1 - численность приема по /-

специальности в средние специальные учебные заведения в году /: ^'(2;' -

изменение контингента студентов /-специальности, не связанное с поступлением и выпуском (выбытие или «миграционный прирост» с положительным или отрицательным знаком).

Величина будет принимать положительное значение, если отчисленных (выбывших) по различным причинам студентов в текущем учебном году больше восстановившихся (прибывших), отрицательное - в обратном случае.

Располагая статистическими данными значений , Л^2"1, и

К'(2;' за 2005-2009 гг., по формуле (3) находим значения :

Т/(2) — Дг(2) _ дг(2) _ у(2) I у(2) у г,г /,г+1 "Г1

и коэффициент выбытия по каждой /-й группе специальностей в году /:

У

¿

^(2) ' гД

Таким образом, вычисляем средний коэффициент выбытия по каждой группе специальностей:

У2008 ¿

^(2) _ ^¿=2005

Нами рассчитаны значения численности выпускников учебных заведений СПО для каждой (/) из 25 укрупненных групп специальностей по формуле (1) с учетом коэффициентов с/]. с/2. с[Т> Ь-'2\ найденных по формулам (3)-(5) (табл. 12).

Прогноз численности выпускников учебных заведений ВПО для каждой (/) из 27 укрупненных групп специальностей (табл. 9) основан на формуле

2$ = ^ х7 х

где - численность выпускников учебных заведений ВПО /-

специальности в году /; У^ - общая численность студентов, принятых в учебные заведения ВПО в (/-5)-м году; с(р - средняя доля /-специальности в структуре приема вузов Приморского края; Ь(р - средний коэффициент выбытия (изменения контингента студентов, не связанного с поступлением и выпуском) для /-специальности вузов.

Коэффициенты с(р Ь^’ рассчитываются по известным статистическим данным аналогично соответствующим коэффициентам для СПО.

Таблица 12

Расчетные значения численности выпускников средних специальных учебных заведений Приморского края по группам специальностей в 2009 г. в сравнении с фактическими данными, тыс. чел.

Группа специальностей Прием студентов в зависимости от уровня образования Расчетная численность выпускников в зависимости от уровня образования Расчетная численность выпускников Фактическая численность выпускников

Основное общее образование Среднее полное образо- вание имеющих основное общее образова- ние имеющих среднее полное образо- вание

2005 г. 2007 г. 2009 г. 2009 г. 2009 г.

Всего студентов В том числе по группам специальностей: 3,376 8,936 1,947 6,336 8,284 8,3

Естественные науки 0,017 0,030 0,009 0,032 0,041 0,024

Гуманитарные науки 0,488 1,177 0,267 0,904 1,171 1,261

Социальные науки 0,024 0,065 0,010 0,039 0,049 0,061

Образование и педагогика 0,234 0,402 0,088 0,327 0,414 0,311

Здравоохранение 0,235 0,671 0,145 0,496 0,642 0,651

Культура и искусство 0,079 0,274 0,053 0,191 0,244 0,234

Экономика и управление 0,713 1,869 0,368 1,326 1,694 1,987

Сфера обслуживания 0,061 0,332 0,000 0,000 0,000 0,224

Сельское и рыбное хозяйство 0,063 0,159 0,058 0,212 0,270 0,127

Геодезия и землеустройство 0,008 0,022 0,038 0,131 0,170 0,024

Геология, разведка и разработка полезных ископаемых 0,002 0,000 0,132 0,089 0,221 0,012

Окончание табл. 12

Группа специальностей Прием студентов в зависимости от уровня образования Расчетная численность выпускников в зависимости от уровня образования Расчетная численность выпускников Фактическая численность выпускников

Основное общее об-разова-ние Среднее полное образо- вание имеющих основное общее образова- ние имеющих среднее полное образо- вание

2005 г. 2007 г. 2009 г. 2009 г. 2009 г.

Энергетика, энергетическое машиностроение и электротехника 0,078 0,241 0,011 0,032 0,044 0,153

Металлургия, машиностроение и мате-риалообработка 0,088 0,302 0,046 0,171 0,217 0,167

Авиационная и ракетно-космическая техника 0,004 0,022 0,079 0,238 0,317 0,015

Морская техника 0,132 0,323 0,004 0,014 0,017 0,223

Транспортные средства 0,535 1,411 0,000 0,000 0,000 1,288

Приборостроение и оптотехника 0,007 0,015 0,087 0,272 0,359 0,019

Электронная техника, радиотехника и связь 0,042 0,145 0,196 0,876 1,072 0,081

Автоматика и управление 0,008 0,055 0,011 0,024 0,035 0,041

Информатика и вычислительная техника 0,182 0,402 0,026 0,094 0,119 0,452

Химическая и биотехнологии 0,011 0,000 0,004 0,020 0,023 0,01

Воспроизводство и переработка лесных ресурсов 0,008 0,058 0,142 0,402 0,544 0,041

Технология продовольственных продуктов и потребительских товаров 0,089 0,228 0,007 0,023 0,029 0,239

Строительство и архитектура 0,216 0,577 0,009 0,031 0,040 0,497

Безопасность жизнедеятельности, при-родообустройство и защита окружающей среды 0,051 0,155 0,059 0,195 0,254 0,119

Приведем значения численности выпускников учебных заведений ВПО для каждой (/) из 27 укрупненных групп специальностей, рассчита-ные по формуле (6) (табл. 13).

Таблица 13

Расчетные значения численности выпускников высших учебных заведений Приморского края по группам специальностей в 2009 г. в сравнении с фактическими данными, тыс. чел.

Г руппа специальностей Расчет численности выпускников ВПО Фактическая численность выпускников

с,(3), % „(3) уу(3) 2004 6,(3), % 7(3) /,2009

Всего В том числе по группам специальностей: 100,0 20,641 7,3 16,467 16,44

Физико -математические науки 0,8 0,155 22,8 0,071 0,1

Естественные науки 2,3 0,471 1,4 0,451 0,418

Гуманитарные науки 16,4 3,393 2,7 3,126 2,82

Социальные науки 2,0 0,422 1,0 0,409 0,323

Образование и педагогика 5,4 1,118 16,6 0,648 0,78

Здравоохранение 3,1 0,649 3,0 0,593 0,504

Культура и искусство 1,4 0,291 15,0 0,178 0,194

Экономика и управление 41,8 8,618 3,3 7,791 6,9

Информационная безопасность 0,2 0,033 14,5 0,021 0,036

Сфера обслуживания 2,6 0,537 13,9 0,343 0,442

Сельское и рыбное хозяйство 3,0 0,628 13,5 0,407 0,503

Геодезия и землеустройство 0,7 0,136 3,3 0,123 0,092

Геология, разведка и разработка полезных ископаемых 0,6 0,123 10,4 0,088 0,098

Энергетика, энергетическое машиностроение и электротехника 1,8 0,371 19,4 0,195 0,307

Металлургия, машиностроение и материалооб-работка 1,0 0,198 12,6 0,132 0,143

Авиационная и ракетно-космическая техника 0,1 0,014 -9,5 0,018 0,009

Морская техника 4,1 0,849 9,3 0,634 0,657

Транспортные средства 3,0 0,617 19,4 0,322 0,537

Приборостроение и оптотехника 0,5 0,102 13,7 0,065 0,08

Электронная техника, радиотехника и связь 1,0 0,205 12,1 0,139 0,162

Автоматика и управление 0,6 0,121 18,5 0,066 0,106

Информатика и вычислительная техника 1,4 0,282 18,5 0,153 0,212

Воспроизводство и переработка лесных ресурсов 0,9 0,182 16,1 0,108 0,153

Окончание табл. 13

Г руппа специальностей Расчет численности выпускников ВПО Фактическая численность выпускников

с,(3), % r(3) vy(3) ''І 2004 bt(3), % 7(3) /,2009

Технология продовольственных продуктов и потребительских товаров 2,7 0,563 11,1 0,396 0,42

Строительство и архитектура 1,7 0,345 12,3 0,233 0,299

Безопасность жизнедеятельности, природообу-стройство и защита окружающей среды 1,1 0,218 10,4 0,157 0,161

Рассмотренная методика прогнозирования предложения на рынке труда позволяет с достаточно высокой точностью вычислять прогнозные значения численности людей, предлагающих себя на рынке труда после окончания учреждений системы начального, среднего и высшего профессионального образования, а также окончания общеобразовательной школы.

Результаты вычислений с помощью данной комплексной модели могут быть использованы в качестве основы для принятия управленческих решений и согласования с региональными и федеральными органами власти.

Литература

1. Данные федеральной службы государственной статистики. - Режим доступа: http://www.gks.ru/. [Дата обращения: 25.09.2011 г.].

2. Левочкин В.Г. Прогнозирование численности населения территории с учетом экономических факторов // Вестник ТГЭУ. 2008. № 4. С. 47-57.

3. Образование и культура в Приморском крае в 2006 году: стат. сб. / РОССТАТ; Территориальн. орган Федеральн. службы гос. статистики по Приморскому краю. - Владивосток, 2007. - 81 с.

4. Образование и культура в Прим. крае в 2008 году: стат. сб. / РОССТАТ; Территориальн. орган Федеральн. службы гос. статистики по Прим. краю. - Владивосток, 2009. - 83 с.

5. Профессиональное образование в Приморском крае / РОССТАТ; Территориальн. орган Федеральн. службы гос. статистики по Прим. краю. - Владивосток, 2010. - 95 с.

6. Регионы России. Социально-экономические показатели 2006: стат. сб.-М., 2007.

© Куликов В.Е., Купера А.В., Люлько Р.В., 2011 г.