Методика расчета потребностей в специалистах с профессиональным высшим образованием для городского хозяйства

На основе разработанного реестра предприятий и организаций определяются типовые представители по каждому Департаменту городского хозяйства, крупному объединению или холдингу и подобным хозяйствующим субъектам.

Для каждого представителя проводятся расчеты в следующей последовательности.

Определяется количество специалистов с высшим образованием, потребных для оптимального функционирования предприятия или учреждения (по штатному расписанию) – в t году Ш_t.

Определяется фактическое количество имеющихся специалистов с высшим образованием - – в t году Ф_t.

Определяется текущая потребность в специалистах с высшим образованием:

(4.3.)

где t - время проведения расчета.

Определяется коэффициент насыщенности специалистами с высшим образованием:

(4.4.)

Тога текущая потребность в специалистах с высшим образованием можно определить:

(4.5.)

Для оценки перспективной потребности через 5 лет вводятся следующие показатели.

Естественное выбытие (пенсия, болезни, травмы и т.п.) - Коэффициент выбытия:

(4.6.)

Оценка увеличения потребности в кадрах за счет расширения или развития производства – .

Коэффициент развития:

(4.7.)

Потребность подготовки в специалистах с высшим образованием:

(4.8.)

Для определения контрольных цифр набора студентов в вузы, для подготовки специалистов по специальностям, необходимо учитывать выбытие части студентов во время обучения - К_с. Потребность в наборе студентов будет определяться:

(4.9.)

где К_стр - страховочный коэффициент, который должен учитывать возможность ухода специалистов, в другие структуры.

В изложенной методике для определения перспективной потребности в кадрах необходимо иметь значения соответствующих коэффициентов, что является весьма индивидуальный не только для каждого территориального рынка труда, но и для каждой специальности.

По Челябинской области на кафедре экономики труда была опробированна методика, которая заключена в следующем.

Перспективная потребность в кадрах соответствующей специальности определяется в целом по области следующим образом:

1. По каждой отрасли определяется перспективная численность работников i-отрасли, j – категории. Для этой цели можно использовать универсальный пакет прикладных программ STATGRAPHICS. Экспериментальное исследование по данным Челябинской области показало, что достаточно высокую точность прогноза на срок до 5 лет дает модель экспоненциального сглаживания.

2. По удельным значениям численности работников по родам деятельности или профессиям можно определить абсолютные прогнозные значения:

(4.10.)

где d_ijk – удельный вес профессии j категории работников в i^ой отрасли;

Ч_ij численность j^ой категории работников в i^ой отрасли.

3. С учетом движения кадров К^ой профессии (смена профессии, уход на пенсию, переезд в другое место и т.д.) определяется потребность подготовки новых кадров в учебных заведениях субъекта федерации:

Вып_it – число выпускников для i^ой отрасли, в t году.

Вып_itk=Ч_ijk*Д_ijk, (4.11.)

где Д_ijk – коэффициент движения кадров.

(4.12.)

К_пенс – коэффициент, учитывающий уход на пенсию работников данной профессии в прогнозном t году К_пенс = 0,03-0,04

При среднем уходе на пенсию работников данной профессии через 25 лет (женские профессии) К_пенс=0,04;

При уходе на пенсию через 33 года (мужчины) К_пенс=0,03,

К_см – коэффициент, учитывающий смертность работников (К_см=0,004),

К_пер – коэффициент смены профессии изменяется в широком диапазоне в зависимости от особенностей профессии и региона, уровня зарплаты.

С учетом данных по трудоустройству выпускников вузов:

К_пер= 0,7 для сельхозинститутов;

К_пер=0,5 для инженеров;

К_пер=0,3 - 0,4 – врачей, экономистов, юристов;

К_безр – коэффициент возвращения к профессии из безработных – зависит от престижности профессии, количества безработных по другим профессиям. В перспективе данный коэффициент может изменяться для бюджетных профессий, для которых будет увеличиваться зарплата. В настоящий момент он имеет значение для сфер деятельности с высокой зарплатой. Например, в финансовую сферу очень часто попадают лица, имеющие технические или другие неэкономические специальности. Со временем они получают второе высшее экономическое образование. Таким образом, для такой сферы деятельности К_бр примерно равен К_пер и подготовка специалистов дневной формы обучения здесь соответствует сумме коэффициентов:

Д_ijk=К_пенс+К_см (4.13.)

Для экономических и юридических специальностей коэффициент движения кадров можно принимать равный 0,03 – 0,04. Речь идет о специалистах, которые должны готовится на бюджетной основе. Рассматривая данную проблему с учетом обучения студентов на коммерческой основе, этот коэффициент для престижных специальностей можно бы взять и меньшим, так как в настоящий момент число студентов, обучающихся на коммерческой основе в 4–5 раз превышает число студентов бюджетников. В результате рынок труда по экономическим и юридическим специальностям давно переполнен. С этих позиций обучение на бюджетной основе по этим специальностям можно прекратить, но это бы привело к нарушению Конституции в части возможности бесплатного образования. Кроме этого данное решение постепенно повлечет за собой снижение качества набора подготовки специалистов по данным профессиям.

4. С учетом отсева определяется набор студентов (учащихся) для всех отраслей по К направлению (специальности):

(4.14.)

e – число отраслей

Предварительные расчеты по городу Челябинску показали, что количество выпускаемых юристов, бухгалтеров в 1,7 раза превышает потребности экономики. В то же время даже в г. Челябинске, не говоря о периферийных населенных пунктах, имеются вакансии на должность бухгалтера. Это говорит о том, что кроме рынка труда существует и рынок рабочих мест, требующий регулирования с учетом потребностей подготавливаемых специальностей.

Таким образом, рынки труда и рынки образовательных услуг будут взаимодействовать эффективно при целевой подготовке кадров по каждой специальности. Но поскольку это не было реализовано в идеале даже в централизованной экономике, индикативное управление этим процессом возможно на основе математического моделирования совокупности потоков на рынке труда и образовательных услуг.

Важно, чтобы дифференциация заработной платы по отраслям и территориям способствовала равномерному распределению кадров и минимизировала смену профессий выпускников учебных заведений. При формировании рынка образовательных услуг следует учитывать, что у поступающих в учебные заведения должно быть сформировано представление о перспективах потребностей их будущей профессии на рынке труда.

Термины и понятия

Оценка состояния рынка труда. Анализ рынка труда. Прогноз развития рынка труда. Экономико-математическое моделирование рынка труда. Прогнозирование показателей рынка труда. Модель баланса ресурсов для труда. Вероятностная модель безработицы.

Вопросы для повторения и обсуждения к главе 4

1) Зачем необходимы оценка и анализ состояния рынка труда?

2) Какими показателями характеризуется состояние рынка труда?

3) Чем характеризуется по оценке Департамента занятости населения Министерства труда и социального развития Российской Федерации современная ситуация на рынке труда в России?

4) Каковы перспективы развития рынка труда в России по оценке Департамента занятости населения Минтруда Российской Федерации?

5) Что собой представляет модель экономического явления (процесса, объекта)?

6) Что является объектом экономико-математического моделирования на рынке труда?

7) Что представляет собой модель баланса трудовых ресурсов?

8) В чем заключается анализ вероятностных моделей безработицы?