Формализация математической модели прогнозирования потребностей региональных экономик в специалистах с профессиональным образованием

В. Н. Васильев, В. А. Гуртов, Е. А. Питухин

Петрозаводский государственный университет, г. Петрозаводск
vgurt@psu.karelia.ru; pitukhin@onego.ru

М. В. Суровов

Федеральное агентство по образованию, г. Москва

Введение

Проблема рационального использования средств, выделяемых на систему профессионального образования, является достаточно актуальной для российского государства. На содержание системы образования затрачивается каждый восьмой рубль консолидированного бюджета Российской Федерации. Так, в
2004 г. расходы консолидированного бюджета по статье «Образование» составили 553 млрд. руб. Из этих расходов 138 млрд. руб. было затрачено на финансирование профессионального образования, в том числе: 74 млрд. руб. – на высшее, 28 млрд. руб. – на среднее и 36 млрд. руб. – на начальное профессиональное образование. Общее количество студентов и учащихся, обучающихся на всех уровнях профессионального образования в России, составляет 10 млн. человек.

Важным элементом государственной политики в области оптимизации расходов на образование является формирование и конкурсное размещение государственного заказа на подготовку специалистов с высшим, средним и начальным профессиональным образованием. Желание целесообразно использовать средства в области образования можно кратко выразить следующим тезисом: «государственное образование – для подготовки востребованных экономикой специалистов».

В связи с этим возникает задача поиска наиболее оптимального соответствия потребностей рынка труда и возможностей системы образования обеспечить эти потребности. Решение этой проблемы необходимо проводить на субфедеральном уровне в силу низкой горизонтальной мобильности квалифицированной рабочей силы.

В настоящее время существует два подхода к определению потребностей региональных рынков труда в специалистах с различными уровнями профессионального образования.

Первый подход по определению потребностей региональных экономик основан на том, что структура человеческого капитала, необходимая для производства единицы продукции, не имеет значительных региональных различий, а определяется уровнем технологий и организации труда для различных отраслей экономики [1-3]. При этом предполагается, что структура промышленного производства в рамках отдельных субъектов Федерации достаточно консервативна и меняется плавно в пределах горизонта планирования. Эта методика расчета, назовем ее «технологической» методикой, или методикой «сверху», обладает свойством универсальности для всех субъектов Федерации, в разрезе всех отраслей экономики и для всех уровней образования. Обоснование методики, алгоритмы расчета и пригодность ее для различных уровней профессионального образования были описаны авторами ранее [1-6]. Чтобы сделать «технологическую» методику более достоверной, потребуется лишь уточнение параметров модели – коэффициентов, характеризующих структуру экономики и структуру занятости в регионе. Параметры модели содержат как данные, мало изменяющиеся от региона к региону, так и данные, уникальные для анализируемого субъекта Федерации. Фактически разрабатываемая модель является отражением нормативного подхода, применявшегося ранее Госпланом СССР в «эпоху развитого социализма».

Второй подход к расчету потребностей региональных экономик основан на проведении статистически значимых опросов потребностей работодателей в специалистах с профессиональным образованием в рамках отдельных предприятий на территории региона. Затем эти данные проецируются на все отрасли региональной экономики [7]. Эта методика расчета, назовем ее «социологической» методикой, или методикой «снизу», более точно отражают ситуацию на конкретном предприятии, но ее обобщение в рамках отрасли либо территории достаточно проблематично. Более того, такая методика не дает возможность провести сравнительный анализ с другими субъектами Федерации. Тем не менее оценки потребностей, полученные в рамках «социологической», модели важны как для верификации, так и для настройки параметров «технологической» модели.

Известны модели рынка труда, основанные на компромиссно-равновесном подходе [8], связывающие компромиссные цены на товары и услуги с матрицей коэффициентов прямых затрат и прямыми затратами труда в стоимостном выражении на единицу стоимости. Эти модели не рассматривают развитие ситуации на рынке во времени и лишены универсальности в подходе к определению коэффициентов модели в разрезе макрохарактеристик субъектов Федерации.

Поход к прогнозированию некоторых показателей экономической динамики рынков регионов РФ изложен в работе [9] и основывается на комитетных решающих правилах, которые позволяют определить класс, к которому относится регион. Рассматривается задача распознавания образов с неточными экспертными оценками, применяемая для уточнения построения эконометрической модели региона. Такой подход можно будет применить для оценки тенденций развития отраслей экономики.

Исходя из рассмотренного для дальнейшего формирования «технологической» модели прогнозирования потребностей региональных экономик в специалистах с различным уровнем профессионального образования, необходимо обобщить концептуальную и формализовать математическую модель, используемую ранее в расчетах [3], и сделать ее пригодной для всех уровней профессионального образования.

1.     Проектирование ключевых этапов построения концептуальной модели на основании алгоритма методики расчета «сверху»

При проектировании и прогнозировании развития региональных образовательных систем возможно несколько подходов, существенно отличающихся друг от друга выбором доминирующего интереса того или иного субъекта. Так, интересы личности, интересы региональной системы образования и интересы региональной экономики могут значительно отличаться даже в рамках одного региона. Сделана попытка расчета региональной потребности в выпускниках с профессиональным образованием с позиции обеспечения потребности региональных экономик. Методика прогнозирования потребностей региональных экономик каждого из 89 субъектов Федерации в выпускниках учреждений высшего, среднего и начального профессионального образования в разрезе 28 укрупненных групп учебных специальностей может в дальнейшем быть использована для обеспечения конкурсного механизма размещения государственного заказа на подготовку специалистов в образовательных учреждениях России.

Разработанная методика прогнозирования перспективных потребностей рынка труда в выпускниках системы профессионального образования берет за основу анализ в разрезе субъектов Федерации следующих значимых параметров, касающихся мониторинга текущих и прогнозирования перспективных потребностей регионального рынка труда в кадрах с различным уровнем профессионального образования [1-6]. Среди них:

· численность постоянного населения;

· численность трудоспособного населения;

· распределение численности занятого населения по отраслям экономики и социальной сферы;

· среднегодовая численность промышленно-производственного персонала;

· уровень образования занятых в различных отраслях экономики;

· матрицы соответствия структуры подготовки специалистов с высшим, средним и начальным профессиональным образованием по 28 группам и структуры отраслей народного хозяйства по 14 отраслям с детализацией промышленности по 15 подотраслям;

· коэффициент ротации для занятого населения.

2.     Формализация математической модели для расчета потребностей региональных экономик в специалистах с различным уровнем профессионального образования

Поскольку данная методика расчета является универсальной для любого субъекта Федерации (СФ), то индексы налоговых зон от 1 до 89, уникальные для каждого СФ, в рамках данной статьи в формулах указываться не будут.

Изначально попытаемся свести задачу потребности экономик в специалистах к некоторой балансовой модели. Для этого определим словесную конструкцию «удовлетворить потребность» как «привести в соответствие с заданным значением некоторую количественную характеристику».

Зададим горизонт планирования для балансовой модели, поскольку речь идет о прогнозировании потребности во времени. Приемлемой датой для среднесрочного горизонта планирования выбирается 2015 г.

Определимся с обозначениями во временной области. Анализируемый период исследования динамики образовательных процессов простирается вверх и вниз от текущего года на десять лет, с 1995 года (первый год детальной статистики в базе данных) до 2015 года (некоторый обозримый горизонт планирования). Поскольку время рассматриваемой модели дискретно, так как информация наблюдается с промежутком в один год, то введем переменную диапазона или индекс , который будет изменяться от начального года исследования () до конечного ( ) с шагом 1 год. То есть время (годы) измерения и фиксирования данных будет изменяться по закону . Так, и .

Обозначим через вектора вакансий :

– вектор потребности экономики СФ в специалистах с высшим профессиональным образованием в год в разрезе 28 укрупненных групп специальностей;

– вектор потребности экономики СФ в специалистах со средним профессиональным образованием в год в разрезе 28 укрупненных групп специальностей;

– вектор потребности экономики СФ в специалистах с начальным профессиональным образованием в год в разрезе 28 укрупненных групп специальностей.

Каким образом рассчитать эти потребности? С позиции обеспечения потребности региональных экономик. В чем они состоят? Чему они будут равны? С нашей точки зрения, удовлетворение потребности состоит в максимальном соответствии возникающих вакантных рабочих мест в отраслях экономики числу подготовленных для этого специалистов в разрезе групп специальностей и уровней образования.

Определим количество выпускников из всех ОУ СФ к году как:

– вектор выпуска в году специалистов ОУ ВПО в разрезе 28 специальностей; – вектор выпуска в году специалистов ОУ СПО в разрезе 28 специальностей; – вектор выпуска в году специалистов ОУ НПО в разрезе 28 специальностей.

Тогда математически такая задача баланса спроса и предложения на рынке труда в СФ к году сводится к решению системы уравнений:

. (1)

Соотношение (1) определяет количество специалистов, необходимых для полного замещения потребностей в экономике исследуемого СФ.

Данная задача сводится к двойственной задаче оптимизации. Надо найти минимум функционала, который бы свел выпуски из ОУ к потребностям по специальностям и уровню образования:

++, (2)

где , , ,

и , , ,

– индекс специальности.

Для минимизации функционала (2) необходимо определить переменные, которые будут играть роль проектных параметров при оптимизации. В случае решения задачи баланса это выпуски из образовательных учреждений. В рамках данной работы интерес представляет определение потребностей, т.е. правая часть системы (1). Приведем систему (1) к равноценной системе, которая также будет отражать баланс спроса и предложения на рынке труда в разрезе потребности 13 укрупненных отраслей экономики.

Для этого перераспределим вектора подготовленных в ОУ НПО, СПО и ВПО выпускников по 28 группам специальностей по 13 отраслям экономики. В качестве примера, иллюстрирующего такое перераспределение, рассмотрим матрицу =, которая будет являться приведенной матрицей коэффициентов потребностей отраслей экономики в специалистах с высшим образованием. Иначе эту матрицу можно назвать «матрицей соответствия» типа «специальность-отрасли». Строки ее будут соответствовать 13 отраслям экономики ( – индекс отраслей экономики), а столбцы – 28 укрупненным специальностям. Тогда коэффициент будет соответствовать процентной доле специалистов со специальностью , которые традиционно привлечены к работе в отрасли экономики . Допустим, что сумма коэффициентов матрицы по всем 13 строкам должна равняться 1:

. (3)

Этим принимается допущение, что все 100% специалистов по любой из
-й специальности будут трудоустроены в пределах 13 отраслей экономики.

Пример такой нормированной матрицы распределения специалистов с высшим профессиональным образованием по отраслям экономики для Свердловской области приведен в таблице 1. Аналогичный вид матрицы соответствия будет для распределения специалистов со средним и начальным профессиональным образованием. Как будет показано ниже, для каждого уровня профессионального образования, только отрасль «промышленность» имеет региональные различия; в остальном параметры матрицы имеют одинаковое значение.

Таблица 1

Матрица соответствия потребностей 14 отраслей экономик в специалистах
по 28 укрупненным группам учебных специальностей ВПО

№ строки	оконх	Код группы специальностей	010000	020000	030000	040000	050000	060000	070000	080000	090000	100000	110000	120000	130000
		отрасль по ОКОНХ/ основные группы специальностей (ВПО)	Физико-математические науки	Естественные науки	Гуманитарные науки	Социальные науки	Образование и педагогика	Здравоохранение	Культура и искусство	Экономика и управление	Информационная безопасность	Сфера обслуживания	Сельское и рыбное хозяйство	Геодезия и землеустройство	Геология, разведка и разработка полез-ных ископаемых
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15	16
2	10000	Промышленность	0,01	0,02	0,02	0,00	0,01	0,01	0,00	0,07	0,01	0,00	0,04	0,01	0,02
3	2000030000	Сельское и лесное хозяйство	0,00	0,02	0,03	0,00	0,00	0,01	0,00	0,10	0,00	0,01	0,35	0,05	0,00
4	50000	Транспорт и связь	0,01	0,01	0,03	0,00	0,00	0,00	0,00	0,02	0,02	0,02	0,00	0,05	0,01
5	60000	Строительство	0,00	0,00	0,03	0,00	0,00	0,00	0,02	0,06	0,02	0,03	0,00	0,05	0,09
6	70000	Торговля и общественное питание	0,00	0,00	0,20	0,00	0,05	0,03	0,00	0,40	0,01	0,02	0,02	0,00	0,00
7	9000080000	ЖКХ, материально-техничес-кое снабжение и сбыт	0,01	0,00	0,04	0,02	0,00	0,00	0,00	0,28	0,01	0,01	0,05	0,05	0,01
8	91000	Здравоохранение, физическая культура и социальное обеспечение	0,00	0,01	0,06	0,10	0,09	0,45	0,00	0,12	0,00	0,10	0,01	0,00	0,00
9	92000	Народное образование	0,10	0,15	0,15	0,05	0,40	0,01	0,01	0,07	0,01	0,00	0,00	0,00	0,00
10	93000	Культура и искусство	0,00	0,00	0,05	0,01	0,05	0,00	0,80	0,01	0,01	0,01	0,00	0,00	0,00
11	95000	Наука и научное обслуживание	0,17	0,15	0,20	0,03	0,02	0,03	0,01	0,05	0,01	0,01	0,05	0,01	0,01
12	96000	Финансы, кредит, страхование, пенсионное обеспечение	0,05	0,00	0,10	0,05	0,05	0,05	0,00	0,40	0,09	0,01	0,00	0,01	0,00
13	97000	Управление	0,09	0,01	0,15	0,02	0,02	0,01	0,01	0,25	0,05	0,01	0,10	0,00	0,00
14	9800099000	Другие отрасли	0,10	0,01	0,11	0,02	0,02	0,01	0,06	0,11	0,20	0,06	0,00	0,00	0,00
15		Сумма строк	0,535	0,38	1,17	0,3	0,71	0,61	0,91	1,93	0,44	0,29	0,62	0,225	0,135

Продолжение таблицы 1

 

№ строки	140000	150000	160000	170000	180000	190000	200000	210000	220000	230000	240000	250000	260000	270000	280000	Сумма столбцов
	Энергетика, энергетическое машиностроение и электротехника	Металлургия, машиностроение и материалообработка	Авиационная и ракетно-космическая техника	Оружие и системы вооружения	Морская техника	Транспортные средства	Приборостроение и оптотехника	Электронная техника, радиотехника и связь	Автоматика и управление	Информатика и вычислительная техника	Химическая и биотехнологии	Воспроизводство и переработка лесных ресурсов	Технология продовольственных продуктов и потребительских товаров	Строительство и архитектура	Безопасность жизнедеятельности и защита окружающей среды
1	17	18	19	20	21	22	23	24	25	26	27	28	29	30	31	32
2	0,10	0,18	0,05	0,02	0,05	0,04	0,00	0,07	0,01	0,11	0,03	0,05	0,03	0,03	0,01	1
3	0,06	0,06	0,00	0,00	0,00	0,10	0,00	0,00	0,00	0,01	0,01	0,15	0,01	0,04	0,02	1
4	0,05	0,04	0,07	0,00	0,06	0,29	0,07	0,10	0,01	0,10	0,00	0,00	0,00	0,02	0,02	1
5	0,04	0,01	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0,02	0,06	0,02	0,00	0,00	0,46	0,09	1
6	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0,02	0,00	0,00	0,00	0,04	0,00	0,00	0,14	0,02	0,05	1
7	0,01	0,01	0,00	0,01	0,00	0,03	0,00	0,01	0,02	0,05	0,00	0,01	0,01	0,39	0,01	1
8	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0,01	0,02	0,00	0,00	0,01	0,00	0,01	0,00	0,01	1
9	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0,01	0,01	0,01	0,00	0,00	0,01	0,01	1
10	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0,01	0,00	0,00	0,00	0,05	0,00	1
11	0,01	0,01	0,01	0,01	0,01	0,01	0,01	0,05	0,01	0,05	0,03	0,01	0,01	0,01	0,01	1
12	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0,05	0,13	0,00	0,00	0,00	0,00	0,01	1
13	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0,01	0,01	0,10	0,15	0,00	0,00	0,00	0,00	0,01	1
14	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0,01	0,03	0,05	0,20	0,00	0,00	0,00	0,00	0,01	1
15	0,26	0,305	0,13	0,04	0,12	0,485	0,11	0,285	0,275	0,915	0,105	0,22	0,205	1,03	0,26	13

С учетом свойства (3) вектора потребностей экономики в специалистах получаются путем округления результата умножения такой транспонированной матрицы на вектор – вектор потребностей отраслей экономики СФ к году в специалистах с ВПО:

. (4)

Аналогично мы получим вектора потребностей экономики СФ со специалистами СПО и НПО:

(5)

где – вектор потребности СФ к году в специалистах с СПО в разрезе отраслей экономики;

‑ вектор потребности СФ к году в специалистах с НПО в разрезе отраслей экономики.

=‑ приведенная матрица коэффициентов потребностей отраслей экономики в специалистах со средним профессиональным образованием;

= – приведенная матрица коэффициентов потребностей отраслей экономики в специалистах с начальным профессиональным образованием.

Для них также справедливо условие (3):

, . (6)

Предполагается, что коэффициенты матриц соответствия , и мало изменяются со временем в силу инерционной структуры экономики и технологии производства в большинстве отраслей, а также одинаковой потребности при производстве продукта в кадрах заданной квалификации на среднесрочном интервале планирования.

Определение коэффициентов матриц соответствия "специальность – отрасли" является первым ключевым вопросом в данной методике. Он может опираться на ряд экспертных оценок лиц, сведущих в кадровой политике, как со стороны отраслей экономик, так и со стороны региональных властей СФ. При использовании данной методики расчета потребуется кропотливая работа с представителями заинтересованных в сотрудничестве СФ по уточнению коэффициентов этих матриц.

Отдельное внимание требуется привлечь к процессу формирования первой, верхней, строки всех матриц, которая отвечает за потребности промышленность в специалистах. Очевидно, что структура промышленности каждого СФ индивидуальна и базируется на традиционном для данного региона виде промышленного производства. Остальные строки можно считать более-менее стабильными и мало меняющимися от одного СФ к другому. Потому была разработана методика отдельного определения значений коэффициентов потребности промышленности, которая была подробно описана ранее [3] и в рамках данной статьи не приводится.

Рассмотрим правую часть уравнений (4) и (5):

Потребности экономики СФ в сильной степени определены демографическим фактором и инерционным характером развития экономики. Они зависят от предполагаемой оценки значений вектора занятых в экономике к году в разрезе отраслей и уровня образования и от некоторого коэффициента ротации . Коэффициент оценивает обновляющую долю вливающейся в экономику в год молодежи относительно общего числа лиц всех возрастов:

,

, (7)

,

где – вектор оценки занятых в экономике лиц любого возраста с ВПО к году в разрезе 13 отраслей экономики;

– вектор оценки занятых в экономике лиц любого возраста с СПО к году в разрезе 13 отраслей экономики;

– вектор оценки занятых в экономике лиц любого возраста с НПО к году в разрезе 13 отраслей экономики;

, , – соответствующие коэффициенты ротации.

В рамках данной работы принимается допущение о начальном тождестве этих коэффициентов между собой и во времени. Возьмем коэффициент ротации за константу:

====. (8)

Смысл этого коэффициента сводится к тому, что в среднем специалист с профессиональным образованием работает в экономике 25 лет или, что то же самое, ежегодно 1/25 часть занятых в отраслях экономики нуждается в замене.

Возникает задача, как определить вектора потребностей , и .

Предлагается подход, по которому вначале оцениваются тенденции развития отраслей экономики данного СФ к году без учета уровня образования. Среднегодовое число занятых в разрезе отраслей будет отображать вектор =. Далее, опираясь на статистические данные о процентном соотношении лиц с разным уровнем образования в различных отраслях по СФ, из общего вектора можно выделить составляющие по уровню образования.

Таблица распределения занятого населения по уровню образования в различных отраслях экономики в существующих статистических справочниках представлена лишь для Российской Федерации.

Поэтому существуют два пути – в начале, в качестве грубого приближения, мы можем использовать процентные доли по РФ оценки числа занятых с тем или иным уровнем образования по отраслям для исследуемого СФ. Второй путь – это решение задачи оптимизации с целью улучшения этих процентных долей для отражения ситуации в конкретном СФ.

В рамках данной статьи рассмотрим первый вариант. Обозначим векторами:

– процентную долю лиц с высшим образованием в разрезе отраслей экономики РФ к 2002 году;

– процентную долю лиц со средним образованием в разрезе отраслей экономики РФ к 2002 году;

– процентную долю лиц с начальным образованием в разрезе отраслей экономики РФ к 2002 году.

Будем считать, что данный процент по СФ и по России [10] в целом мало изменится на среднесрочном периоде планирования:

===,

===, (9)

===.

Тогда оценку векторов занятых в экономике по уровню образования в разрезе отраслей можно записать как результат округления покомпонентного произведения следующих векторов:

=, ,

=, , (10)

=, .

Возникает вопрос о прогнозировании вектора среднегодовой численности занятых в экономике в разрезе отраслей. Среднегодовая численность занятых в экономике по отраслям сильно коррелирует с процентной отраслевой структурой производства промышленной продукции, иными словами, с тенденциями развития отраслей промышленности.

Динамика или тренды развития отраслей промышленности по регионам РФ являются вторым ключевым вопросом, требующим всестороннего обсуждения и дискуссий. Очевидно, это прерогатива экспертов, задающих в программе снижение или рост процентных соотношений в экономике по отраслям. При этом принимается допущение, что сумма занятых в экономике по отраслям в некоторый год для СФ будет равняться такой характеристике, как среднегодовая численность занятых в экономике во всем периоде планирования:

=. (11)

Осуществить такой прогноз – дело экспертов, в рамках данной статьи мы ограничимся принципом «равноценности» развития отраслей экономик с учетом времени.

Ранее [3,4] вопрос прогноза для года решался путем линейной аппроксимации тенденций поведения имеющихся статистических данных с 1995 по 2002 год, но позже был уточнен по следующей методике. Суть ее сводится к нахождению корреляции между общей численностью населения к году , численностью населения в трудоспособном возрасте и численностью занятых в экономике [11].

В статистических справочниках имеется прогностическая оценка общей численности населения и численности населения в трудоспособном возрасте для каждого СФ на период до 2025 г. [11]. Находится усредненный по годам (от 1995 по 2002) коэффициент пропорциональности =const:

, . (12)

Тогда прогностическую оценку вектора среднегодовой численности занятых в экономике для года можно записать как

=, . (13)

Исходя из статистической информации, необходимо определить усредненный процент доли каждой отрасли экономики за опытный период с 1995 по 2002 г. Для этого формируется таблица значений и находится усредненный вектор процентных долей занятых в отраслях экономики с отбросом крайних значений:

=, , (14)

где – вектора процентных долей занятых в отраслях экономики [12] в год .

С учетом ограничения (11) и оценки (13) можно записать выражение для прогноза вектора среднегодовой численности занятых в разрезе отраслей экономики :

, . (15)

С помощью «технологической» методики по уравнениям (4,5,7,10) можно рассчитать потребности экономик любого субъекта Федерации в специалистах с различными уровнями профессионального образования в разрезе 28 укрупненных специальностей с 2002 до 2015 г.

:

,

, (16)

.

Таким образом, полученные выражения (16) дают нам возможность подойти к решению системы (1) баланса рынка труда и рынка образовательных услуг [13], например, путем минимизации функционала (2), и определению требуемых векторов выпусков из ОУ в разрезе 28 укрупненных специальностей.

3.     Реализация на программном уровне и примеры расчетов

Для проведения расчета был разработан пакет прикладных программ «Prognose» (на языке Delphi) с дружественным интерфейсом, созданный на основе «технологической» модели. Этот пакет программ может использоваться федеральными и региональными органами управления для моделирования и выработки решений для управления развитием региональных рынков труда и рынков образовательных услуг.

Ниже в качестве примера, иллюстрирующего результаты прогнозирования потребностей, будут приведены результирующие таблицы на примере Свердловской области.

На рисунках 2, 3 и 4 видны результирующие значения потребностей отраслей экономик и социальной сферы Свердловской области в выпускниках начального, среднего и высшего уровней профессионального образования в разрезе укрупненных специальностей. В качестве года прогнозирования потребности был выбран 2007 год.

На рис. 5 приведена результирующая таблица по уровням образования и 28 укрупненным группам учебных специальностей Свердловской области, отражающая баланс между расчетной потребностью в кадрах и реальным выпуском области к 2007 г.

В рамках данной статьи авторы не обсуждают причины и последствия, которые могут возникать при анализе балансовых таблиц потребностей региональных экономик в специалистах с различным уровнем профессионального образования и подготовки этих специалистов в образовательных учреждениях на территории региона.

Таблица 2

Расчетная и заявленная потребности региональных экономик в специалистах с ВПО на 2007 г., прием и выпуск специалистов ОУ ВПО в 2003 г. по всем формам обучения в разрезе отраслей экономики в Свердловской области (человек)

Код группы спец.	010000	020000	030000	040000	050000	060000	070000	080000	090000	100000	110000	120000	130000	140000	150000
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15	16
Потребность экономики (расчет)	1046	917	1710	440	2115	1535	565	2262	621	206	206	287	313	536	2108
в том числе:
Промышленность	92	122	160	0	53	78	1	320	42	4	39	37	204	403	2007
Сельское и лесное хозяйство	0	8	12	0	0	4	0	39	0	4	77	18	0	22	22
Строительство	12	12	36	0	0	0	0	24	123	24	0	61	12	61	61
Транспорт и связь	0	0	28	0	0	0	19	57	19	28	0	47	85	38	9
Оптовая и розничная торговля, питание	0	0	241	0	120	72	0	723	72	48	48	0	0	0	0
ЖКХ, непроизводственное обслуживание населения	3	0	28	0	0	0	0	196	21	7	17	103	3	3	0
Здравоохранение, физкультура и соцобеспечение	0	16	50	118	152	1238	0	16	0	16	16	0	0	0	0
Народное образование	563	603	603	201	1609	40	40	120	40	0	0	0	0	0	0
Культура и искусство	0	0	27	5	27	0	447	5	5	5	0	0	0	0	0
Наука и научное облуживание	194	145	194	29	67	29	9	48	9	9	9	9	9	9	9
Управление	63	0	127	63	63	63	0	510	114	12	0	12	0	0	0
Финансы, кредит и страхование	43	4	121	9	9	4	4	121	24	4	0	0	0	0	0
Другие отрасли	76	7	83	15	15	7	45	83	152	45	0	0	0	0	0
Потребность экономики (заявленная)	450	195	1000	100	1500	640	314	1200	100	75	375	35	250	750	1400
Прием всего	504	329	5937	1058	3768	853	617	974	70	567	516	135	0	1250	2021
Выпуск всего	493	550	4265	626	2944	479	321	5474	0	73	427	10	470	898	1234

Продолжение таблицы 2

 

Код группы спец.	160000	170000	180000	190000	200000	210000	220000	230000	240000	250000	260000	270000	280000	сумма столбцов
1	17	18	19	20	21	22	23	24	25	26	27	28	29	30
Потребность экономики (расчет)	265	76	246	780	103	111	498	621	299	173	1033	1148	407	20627
в том числе:
Промышленность	133	67	114	211	55	49	189	55	212	151	184	267	73	5322
Сельское и лесное хозяйство	0	0	0	64	0	0	0	2	2	10	2	16	10	312
Строительство	123	0	123	431	12	24	12	24	0	0	0	24	24	1223
Транспорт и связь	0	0	0	0	0	0	38	57	0	0	0	439	85	949
Оптовая и розничная торговля, питание	0	0	0	48	0	0	0	48	0	0	819	48	120	2407
ЖКХ, непроизводственное обслуживание населения	0	0	0	17	0	3	10	3	0	3	3	278	7	705
Здравоохранение, физкультура и соцобеспечение	0	0	0	0	16	0	0	0	16	0	16	0	16	1686
Народное образование	0	0	0	0	0	0	40	40	40	0	0	40	40	4019
Культура и искусство	0	0	0	0	0	0	0	5	0	0	0	27	0	553
Наука и научное облуживание	9	9	9	9	9	9	9	48	29	9	9	9	9	954
Управление	0	0	0	0	0	0	114	114	0	0	0	0	12	1267
Финансы, кредит и страхование	0	0	0	0	4	4	48	73	0	0	0	0	4	476
Другие отрасли	0	0	0	0	7	22	38	152	0	0	0	0	7	754
Потребность экономики (заявленная)
Прием всего	0	15	0	825	175	250	117	535	457	250	300	520	300	12128
Выпуск всего	0	0	0	1081	168	661	315	1435	500	649	402	1262	433	25505

Таблица 3

Расчетная и заявленная потребности региональных экономик в специалистах с ВПО на 2007 г., прием и выпуск специалистов ОУ СПО в 2003 г. по всем формам обучения в разрезе отраслей экономики в Свердловской области (человек)

Код группы спец.	010000	020000	030000	040000	050000	060000	070000	080000	090000	100000	110000	120000	130000	140000	150000
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15	16
Потребность экономики (расчет)	30	27	825	51	1820	2051	493	3341	0	1810	627	292	274	1279	2584
в том числе:
Промышленность	8	9	79	0	106	114	0	629	0	0	129	82	136	1020	2433
Сельское и лесное хозяйство	0	0	10	0	0	19	0	68	0	39	282	24	0	50	42
Строительство	1	0	25	0	0	0	0	35	0	193	0	67	14	113	76
Транспорт и связь	0	0	23	0	0	0	45	98	0	269	0	62	117	84	17
Оптовая и розничная торговля, питание	0	0	319	0	214	269	0	1316	0	359	73	0	0	0	0
ЖКХ, непроизводственное обслуживание населения	0	0	24	4	0	0	0	352	0	69	72	48	5	8	13
Здравоохранение, физкультура и соцобеспечение	0	0	33	18	134	1405	0	137	0	623	12	0	0	0	0
Народное образование	13	16	175	19	1254	65	33	168	0	0	0	0	0	0	0
Культура и искусство	0	0	8	0	21	0	368	3	0	18	0	0	0	0	0
Наука и научное облуживание	3	2	34	1	9	29	4	17	0	19	19	2	2	4	3
Управление	2	0	45	7	61	129	0	378	0	51	0	7	0	0	0
Финансы, кредит и страхование	1	0	26	1	9	9	5	90	0	19	40	0	0	0	0
Другие отрасли	2	0	24	1	12	12	38	50	0	151	0	0	0	0	0
Прием дневное	141	0	1214	36	1811	2246	610	5624	0	1171	395	0	308	1060	2222
Прием всего	141	0	2090	64	2274	2502	702	10128	0	1692	495	0	393	1826	3539
Выпуск всего	185	0	2072	0	1749	2071	435	7061	0	727	355	0	206	1319	2044

Продолжение таблицы 3

 

Код группы спец.	160000	170000	180000	190000	200000	210000	220000	230000	240000	250000	260000	270000	280000	Сумма столбцов
1	17	18	19	20	21	22	23	24	25	26	27	28	29	30
Потребность экономики (расчет)	357	0	733	1166	27	596	390	1255	114	503	1174	2322	180	24321
в том числе:
Промышленность	285	0	599	436	5	362	113	484	76	334	181	386	29	8035
Сельское и лесное хозяйство	0	0	0	76	0	0	0	3	1	155	7	38	5	819
Строительство	70	0	130	547	21	173	24	169	0	0	0	48	12	1718
Транспорт и связь	0	0	0	0	0	0	45	94	16	0	0	1025	53	1948
Оптовая и розничная торговля, питание	0	0	0	70	0	0	0	126	0	0	943	89	59	3837
ЖКХ, непроизводственное обслуживание населения	0	0	0	34	0	6	26	61	0	9	13	678	4	1426
Здравоохранение, физкультура и соцобеспечение	0	0	0	0	1	22	0	0	5	0	23	0	4	2417
Народное образование	0	0	0	0	0	0	33	23	11	0	0	32	8	1850
Культура и искусство	0	0	0	0	0	0	0	3	0	0	0	22	0	443
Наука и научное облуживание	2	0	4	3	0	17	4	17	5	5	7	4	1	217
Управление	0	0	0	0	0	0	65	117	0	0	0	0	3	865
Финансы, кредит и страхование	0	0	0	0	0	3	49	51	0	0	0	0	1	304
Другие отрасли	0	0	0	0	0	13	31	107	0	0	0	0	1	442
Прием дневное	0	0	0	534	94	721	285	1642	221	382	426	1135	521	22799
Прием всего	0	0	0	839	154	965	325	1815	271	513	850	2207	876	34661
Выпуск всего	0	0	0	728	83	606	169	671	214	339	595	1193	716	23538

Таблица 4

Свердловская область. Расчетная потребность региональных экономик в специалистах
с начальным профессиональным образованием на 2007 год, выпуск специалистов ОУ НПО в 2003 г. по всем формам обучения в разрезе отраслей народного хозяйства (человек)

№ строки	оконх	код группы специальностей	010000	020000	030000	040000	050000	060000	070000	080000	090000	100000	110000
		отрасль по ОКОНХ/основные группы специальностей (ВПО)	Физико-матема- тические науки	Естественные науки	Гуманитарные науки	Социальные науки	Образование и педагогика	Здравоохранение	Культура и искусство	Экономика и управление	Информационная безопасность	Сфера обслуживания	Сельское и рыб-ное хозяйство
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14
1	10000	Промышленность – всего	0	23	0	0	0	0	0	694	0	571	118
2	11000	Электроэнергетической, топливной, угольной, торфяной промышленности	0	0	0	0	0	0	0	47	0	34	3
3	11100	из них:
4	11110	электроэнергетической промышленности	0	1	0	0	0	0	0	27	0	25	2
5	11200	топливной	0	0	0	0	0	0	0	2	0	2	0
6	11220	нефтеперерабатывающей
7	11230	газовой промышленности
8	11300	угольной промышленности
9		других отраслей топливной и электроэнергетической промышленности
10	12000	Черной и цветной металлургии	0	9	0	0	0	0	0	142	0	128	14
11	12100	из них: черной металлургии	0	4	0	0	0	0	0	70	0	63	7
12	12200	цветной металлургии	0	4	0	0	0	0	0	73	0	65	7
13	13000	Химической и нефтехимической промышленности	0	1	0	0	0	0	0	16	0	9	2
14	14000	Машиностроения и металлообработки	0	9	0	0	0	0	0	146	0	132	15

 

Продолжение таблицы 4

 

1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14
15	15000	Лесной, деревообрабатывающей и целлюлозно-бумажной промышленности	0	2	0	0	0	0	0	25	0	25	3
16	16100	Промышленности строительных материалов	0	1	0	0	0	0	0	25	0	20	2
17	16500	Стекольной и фарфорофаянсовой промышленности
18	17000	Легкой промышленности	0	0	0	0	0	0	0	6	0	6	3
19	18000	Пищевой промышленности	0	1	0	0	0	0	0	17	0	17	47
20	19100	Микробиологической промышленности	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
21	19200	Мукомольно-крупяной промышленности	0	0	0	0	0	0	0	2	0	2	7
22	19300	Медицинской промышленности	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
23	19400	Полиграфической промышленности	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0
24		Других отраслей промышленности
25	20000 30000	Сельское и лесное хозяйство	0	1	0	9	0	0	1	39	0	120	344
26	51000	Транспорт	0	0	0	4	0	0	8	76	0	114	22
27	52000	Связь	0	0	0	14	0	0	3	38	0	41	22
28	60000	Строительство	0	0	0	11	0	0	22	99	0	154	33
29	70000	Торговля и общественное питание	0	0	7	7	0	0	22	171	0	223	193
30	90000 80000	Жилищно-коммунальное хозяйство и бытовое обслуживание населения	0	0	7	7	0	0	22	80	0	218	36
31	98000 99000	Другие отрасли народного хозяйства	0	3	3	1	0	0	15	18	0	74	0
32		ВСЕГО	0	23	41	84	0	0	368	1656	0	2231	1147
33		РАСЧЕТНОЕ ПО ЭКСПЕРНЫМ ОЦЕНКАМ	0	27	19	53	0	0	95	932	0	1313	746
34		ФАКТИЧЕСКИЙ ВЫПУСК	0	33	63	152	0	0	611	2505	0	3687	1623
35		НАПРАВЛЕНО НА РАБОТУ	0	17	32	77	0	0	310	1272	0	1872	824

Продолжение таблицы 4

 

№ строки	120000	130000	140000	150000	160000	170000	180000	190000	200000	210000	220000	230000	240000	250000	260000	270000	280000
	Геодезия и землеустройство	Геология, разведка и разработка полезных ископаемых	Энергетика, энергетическое машиностроение и электротехника	Металлургия, машиностроение и материалообработка	Авиационная и ракетно-космическая техника	Оружие и системы вооружения	Морская техника	Транспортные средства	Приборостроение и оптотехника	Электронная техника, радиотехника и связь	Автоматика и управление	Информатика и вычислительная техника	Химическая и биотехнологии	Воспроизводство и переработка лесных ресурсов	Технология продовольственных продуктов и потребительских товаров	Строительство и архитектура	Безопасность жизнедеятельности и защита окружающей среды	Сумма строк
1	15	16	17	18	19	20	21	22	23	24	25	26	27	28	29	30	31	32
1	0	149	513	2810	0	0	0	954	206	64	0	119	22	69	262	149	0	6723
2	0	20	46	151	0	0	0	10	19	2	0	7	7	0	5	8	0	359
3
4	0	20	0	87	0	0	5	40	12	2	0	7	5	0	0	7	0	242
5	0	1	5	7	0	0	0	3	1	0	0	1	0	0	0	0	0	23
6
7
8
9
10	0	142	174	605	0	0	0	242	71	14	0	43	0	0	3	28	0	1615
11	0	70	174	293	0	0	0	118	35	7	0	21	0	0	1	14	0	876
12	0	73	0	312	0	0	0	123	36	7	0	22	0	0	1	15	0	739
13	0	0	16	47	0	0	5	24	2	3	0	5	14	0	0	0	0	143
14	0	0	161	659	0	0	29	249	44	29	0	44	0	0	3	44	0	1565

Продолжение таблицы 4

 

1	15	16	17	18	19	20	21	22	23	24	25	26	27	28	29	30	31	32
15	0	0	8	79	0	0	6	45	3	6	0	8	0	56	1	8	0	275
16	0	11	12	45	0	0	0	36	2	5	0	7	0	20	0	106	0	294
17
18	0	0	3	17	0	0	0	10	1	1	0	2	0	1	23	0	0	74
19	0	0	9	47	0	0	0	28	0	4	0	6	0	0	75	0	0	249
20	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
21	0	0	1	5	0	0	0	3	0	0	0	1	0	0	0	0	0	21
22	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
23	0	0	1	10	0	0	0	2	0	1	0	0	0	3	0	0	0	22
24
25	0	0	69	34	0	0	0	172	0	9	0	9	2	86	172	86	0	1152
26	0	0	69	31	0	0	8	458	0	15	0	15	0	0	1	38	0	859
27	0	3	14	11	0	0	3	96	3	5	0	8	0	0	3	22	0	286
28	0	33	66	55	0	0	11	276	11	0	0	22	0	0	11	496	0	1301
29	0	0	37	15	0	0	0	97	7	0	0	22	0	0	335	7	0	1145
30	0	3	36	7	0	0	7	87	4	3	0	22	0	0	7	290	0	836
31	0	0	0	2	0	0	2	23	2	2	0	12	0	0	46	8	0	210
32	0	181	846	3101	14	0	0	2480	246	112	0	209	25	152	1302	1138	0	15356
33	0	213	682	1762	0	0	75	1890	164	100	0	234	22	167	680	1143	0	10314
34	0	322	1766	4210	323	0	0	4125	251	151	0	220	56	289	2583	2391	0	25361
35	0	163	896	2137	164	0	0	2094	127	77	0	110	28	147	1311	1214	0	12872

Таблица 5

Свердловская область. Прогноз на 2007 год. Сравнение расчетной потребности региональной экономики в специалистах с различным уровнем профессионального образования в разрезе 28 укрупненных групп специальностей с выпуском из образовательных учреждений

№ строки		Уровень образования	ВПО			СПО			НПО
	код группы	Наименование группы специальностей	Расчетная потребность	Выпуск	Баланс	Расчетная потребность	Выпуск	Баланс	Расчетная потребность	Выпуск	Баланс
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12
2	010000	Физико-математические науки	1046	493	-553	30	185	+155	0	0	0
3	020000	Естественные науки	917	550	-367	27	0	-27	27	33	+6
4	030000	Гуманитарные науки	1710	4265	+2555	825	2072	+1247	19	63	+44
5	040000	Социальные науки	440	626	+186	51	0	-51	53	152	+99
6	050000	Образование и педагогика	2115	2944	+829	1820	1749	-71	0	0	0
7	060000	Здравоохранение	1535	479	-1056	2051	2071	+20	0	0	0
8	070000	Культура и искусство	565	321	-244	493	435	-58	95	611	+516
9	080000	Экономика и управление	2262	5474	+3212	3341	7061	+3720	932	2505	+1573
10	090000	Информационная безопасность	621	0	-621	0	0	0	0	0	0
11	100000	Сфера обслуживания	206	73	-133	1810	727	-1083	1313	3687	+2374
12	110000	Сельское и рыбное хозяйство	206	427	+221	627	355	-272	746	1623	+877
13	120000	Геодезия и землеустройство	287	10	-277	292	0	-292	0	0	0
14	130000	Геология, разведка и разработка полезных ископаемых	313	470	+157	274	206	-68	213	322	+109
16	140000	Энергетика, энергетическое машиностроение и электротехника	536	898	+362	1279	1319	+40	682	1766	+1084
17	150000	Металлургия, машинострое-ние и материалообработка	2108	1234	-874	2584	2044	-540	1762	4210	+2448

Продолжение таблицы 5.

 

1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12
18	160000	Авиационная и ракетно-космическая техника	265	0	-265	357	0	-357	0	323	+323
19	170000	Оружие и системы вооружения	76	6	-70	0	0	0	0	0	0
20	180000	Морская техника	246	0	-246	733	0	-733	75	0	-75
21	190000	Транспортные средства	780	776	-4	1166	728	-438	1890	4125	+2235
22	200000	Приборостроение и оптотехника	103	23	-80	27	83	+56	164	251	+87
23	210000	Электронная техника, радиотехника и связь	111	365	+254	596	606	+10	100	151	+51
24	220000	Автоматика и управление	498	114	-384	390	169	-221	0	0	0
25	230000	Информатика и вычислительная техника	621	475	-146	1255	671	-584	234	220	-14
26	240000	Химическая и биотехнологии	299	342	+43	114	214	+100	22	56	+34
27	250000	Воспроизводство и переработка лесных ресурсов	173	433	+260	503	339	-164	167	289	+122
28	260000	Технология продовольственных продуктов и потребительских товаров	1033	174	-859	1174	595	-579	680	2583	+1903
29	270000	Строительство и архитектура	1148	776	-372	2322	1193	-1129	1143	2391	+1248
30	280000	Безопасность жизнедеятельности и защита окружающей среды	407	224	-183	180	716	+536	0	0	0
31	Всего		24328	21977	-2351	24328	23546	-782	10327	25372	+15045