Мировой опыт прогнозирования потребности в кадрах с высшим образованием в национальной экономике

ECONOMICS

WORLD EXPERIENCE FORECASTING NEED FOR HIGHER EDUCATION IN THE NATIONAL ECONOMY Djalilov A.A. (Republic of Uzbekistan) Email: Djalilov430@scientifictext.ru

Djalilov Abdumalik Abduazizovich - Senior Researcher, SPECIALTY: ECONOMICS, RESEARCH CENTER "SCIENTIFIC BASES AND PROBLEMS OF DEVELOPMENT OF THE ECONOMY OF UZBEKISTAN" UNDER TASHKENT STATE UNIVERSITY OF ECONOMICS, TASHKENT, REPUBLIC OF UZBEKISTAN

Abstract:in the article is examined the world experience offorecasting the need for cadres with higher education in the national economy. The stages of forecasting are identified and the implementation of the stages of the forecast is also investigated. In addition, at the article grouped forecast models, and widely used in world practice in substance, by purpose and objective, and also analyzes the differences and uses of these models. The advantages and disadvantages of methods for forecasting the needs of labor resources with higher education are studied. In addition, the article analyzes the distribution of results and the interpretation of the results of models.

Keywords: labor resources, higher education, forecasting, model input-output, production function.

МИРОВОЙ ОПЫТ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОТРЕБНОСТИ В КАДРАХ С ВЫСШИМ ОБРАЗОВАНИЕМ В НАЦИОНАЛЬНОЙ

ЭКОНОМИКЕ Джалилов А.А.

Джалилов Абдумалик Абдуазизович - старший научный сотрудник, специальность: экономика, Научный исследовательский центр «Научные основы и проблемы развития экономики Узбекистана» при Ташкентском государственном экономическом университете, г. Ташкент, Республика Узбекистан

Аннотация: в статье исследован мировой опыт прогнозирования потребности в кадрах с высшим образованием в национальной экономике. Выделены этапы прогнозирования, а также исследовано осуществление этапов прогноза. Кроме того в статье сгруппированы модели прогноза, широко используемые в мировой практике по существу, по цели и задаче, а также проанализированы различия и использование этих моделей. Изучены преимущества и недостатки методов прогнозирования потребности в трудовых ресурсах с высшим образованием. Кроме того в статье проанализированы распределение результатов и интерпретация результатов моделей.

Ключевые слова: трудовые ресурсы, высшее образование, прогнозирование, межотраслевой баланс, производственная функция.

В мировой практике прогнозирования потребности в высоко образованных кадрах в экономике можно выделить 5 условных этапов. Это макроэкономическое прогнозирование, прогнозирование общей потребности в трудовых ресурсах для осуществления прогнозных показателей, распределение прогноза трудовых ресурсов по образованию, распределение высших образованных по специальности

а также прогнозирование дополнительной потребности экономики в кадрах с высшим образованием.

Во многих развитых и развивающихся странах мира государственные и негосударственные научно-исследовательские учреждения осуществляют прогноз количества потребности экономики в кадрах с высшим образованием. Эти учреждения, исходя из цели и задачи прогноза, используют 2 вида модели, первый, мультисекторный модель за основу стоящий модель межотраслевой баланс Леонтьева, а также мультипликативная производственная функция Кобба-Дугласа (таблица 1).

Как видно из таблицы 1, межотраслевой баланс используется для прогнозирования потребности в кадрах с высшим образованием внутри стран или же когда целью прогноза является определение именно количество кадров с высшим образованием в экономике. А модели, которые основаны в производственной функции Кобба-Дугласа, используется для анализа и прогноза роли кадров с высшим образованием в достижении прогнозных показателей. Кроме того, мультипликативная модель требует менее информации, чем межотраслевая модель. Поэтому многие международные финансовые и экономические организации для прогнозирования потребности в кадрах с высшим образованием использует мультипликативные модели.

Таблица 1. Модели прогнозирования потребности в кадрах с высшим образованием в национальной экономике [1 - 5]

^Характеристика Макроэкономическая модель Наименование организации Наименование модели Распределение результатов прогноза

Межотраслевой баланс The Centre of Policy Studies (CoPS) of Monash University, Австралия MONASH model 113 отраслей экономики, 56 регионов, 282 специальности

Institute for Employment Research, Буюк Британия Cambridge multisectoral dynamics model 50 отраслей экономики, 25 укрупненных групп специальностей

Institute of Economic Structures Research, Германия INFORGE 5 отраслей экономики, 11 сектор 16 федеральных земель, 24 вида занятости

Bureau of Labour Statistics of Department of Labour, А^Ш BLS Occupational Outlook 20 секторов ВЭД, 22 укрупненные группы специальностей, 300 видов ВЭД, 700 детализированных специальностей

Мультипликативная производственная функция Кобба-Дугласа OECD Economics Department Long-Run GDP Growth Framework and Scenarios for the World Economy Прогнозируя экономический рост, высшего образования анализирует отдачу с человеческого капитала

NOBE Independent Centre for Forecasts of the economic growth in OECD countries and Прогнозируя экономический рост, рассматривает

Economic Studies, UN Eastern European countries как вклад затраты государства в высшее образование в странах Центральной и Восточной Европы

The Conference Board, А^Ш Projecting Economic Growth with Growth Accounting Techniques Прогнозирует и анализирует экономический рост 33 развитых и 22 стран с переходной экономикой. Исследует вклад композицию трудовых ресурсов в экономический рост

Центр мониторинга бюджета, Россия Программный комплекс PROGNOSIS Прогнозирует 13 базисных экономических отраслей, по 28 специальностям

После прогнозирования потребности в трудовых ресурсах определяется распределение прогнозного показателя по образованию. Для этого определяется доля кадров с высшим образованием, занятых в текущем периоде, и этот коэффициент используется в прогнозном периоде.

После прогнозирования общего числа потребности в кадрах с высшим образованием, распределяются прогнозные показатели по специальностям. Для этого определяется доля каждой специальности к общему количеству кадров с высшим образованием в текущий момент, а также эти коэффициенты используются для распределения прогнозных показателей по специальности.

Список литературы /References

1. Тудосе Г., Чостан Л., Кристаш С.Е. Модели анализа рынка труда в Румынии. Теоретическая и прикладная экономика. Том XX, 2013. № 4 (581). С. 113-122.

2. Арендт Лукаш и другие. Рекомендации по прогнозированию спроса на рабочую силу в Европе, отчет II. Варшава, 2012. С. 156.

3. Европейский центр развития профессионального обучения «Среднесрочный прогноз 2020» в Люксембурге: Публичное бюро Европейского союза, 2010. С. 120.

4. Европейский центр профессионального обучения Навыки, квалификация и рабочие места в ЕС Доказательства европейского опыта и опыта работы Cedefop Люксембург: Публичное бюро Европейского союза, 2015. С. 118.

5. Питухин Е.А., Гуртов В.А. Математическое моделирование динамических процесссов в системе «Экономика-рынок труда-профессиональное образование». СПб.: Изд-во С-Петерб. ун-та, 2006. 350 с.

Список литературы на английском языке /References in English

1. Tudose G., Totan L.S., Cristache S.E. Models for the analysis of the labor market in Romania. Theoretical and Applied Economics. Volume XX, 2013. № 4 (581). Pp. 113122.

2. Arendt Lukasz and other. Best practices in forecasting labor demand in Europe, Report II. Warsaw 2012, P. 156.

3. European Centre for the Development of Vocational Training 'Skills supply and demand in Europe Medium-term forecast up to 2020' Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2010. P. 120.

4. European Centre for the Development of Vocational Training Skills, qualifications and jobs in the EU: the making of a perfect match? Evidence from Cedefop's European skills and jobs survey Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2015. P. 118.

5. Pitukhin E.A., Gurtov V.A. Mathematical modeling of dynamic processes in the system "Economics-labor market-vocational education". St. Petersburg: Publishing House St. Petersburg. University, 2006. 350 p.

ANALYSIS OF DEVELOPMENT OF INSURANCE MARKET IN REGIONS OF UZBEKISTAN Djalilov D.A. (Republic of Uzbekistan) Email: Djalilov430@scientifictext.ru

Djalilov Dostonbek Abduazizovich - Trainee Researcher, SPECIALTY: ECONOMICS, RESEARCH CENTER "SCIENTIFIC BASES AND PROBLEMS OF DEVELOPMENT OF THE ECONOMY OF UZBEKISTAN" UNDER TASHKENT STATE UNIVERSITY OF ECONOMICS, TASHKENT, REPUBLIC OF UZBEKISTAN

Abstract: in the article considers the role of the insurance market in the macroeconomics development and stability of the country. The formation and development of the insurance market in the regions of the Republic of Uzbekistan is analyzed. In addition, the institutional and legal foundations of the insurance market were examined. Moreover, the article observed the support of the insurance market by the state for development and increased competitiveness of the national insurance market in the regions. The analysis of the insurance market and development of the national economy of the country are based on the inertial variant of the development of the insurance market. Keywords: insurance market, insurance premium, GRP, GDP.

АНАЛИЗ РАЗВИТИЯ СТРАХОВОГО РЫНКА В РЕГИОНАХ

УЗБЕКИСТАНА Джалилов Д.А.

Джалилов Достонбек Абдуазизович - стажер исследователь, специальность: экономика, Научный исследовательский центр «Научные основы и проблемы развития экономики Узбекистана» при Ташкентском государственном экономическом университете, г. Ташкент, Республика Узбекистан

Аннотация: в статье рассмотрена роль страхового рынка в макроэкономическом развитии и стабильности страны. Проанализированы формирование и развитие страхового рынка в регионах Республики Узбекистан. А также исследованы институциональные и правовые основы рынка страхования. Кроме того, в статье изучена поддержка страхового рынка со стороны государства для развития и повышения конкурентоспособности национального страхового рынка в регионах. В основе анализа страхового рынка и развития национальной экономики страны прогнозирован инерционный вариант развития страхового рынка.