Концепция прогнозирования потребности в кадрах для горно-промышленного комплекса Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

-------------------------------- © В.Л. Петров, С.Н. Гончаренко,

И.В. Ярощук, 2011

УДК 622:378.022

В.Л. Петров, С.Н. Гончаренко, И.В. Ярощук

КОНЦЕПЦИЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОТРЕБНОСТИ В КАДРАХ ДЛЯ ГОРНОПРОМЫШЛЕННОГО КОМПЛЕКСА

Рассмотрены вопросы построения моделей прогнозирования потребности инженерных кадров в условиях развивающегося горнопромышленного комплекса. Модели развития образовательной сферы рассматривается в непосредственной зависимости от экономического роста предприятий с учетом ограничивающих социально-демографических факторов. Уделено внимание ожидаемой новой волне технологических изменений, усиливающих роль инноваций в горнопромышленном комплексе, а также показано, что уровень конкурентоспособности современной инновационной экономики на предприятиях в значительной степени определяется качеством профессиональных кадров.

Ключевые слова: прогнозирование потребности в кадрах; методы прогнозирования; горнопромышленный комплекс; образовательная сфера; инженерные кадры.

щ построение моделей развития горнопромышленного ком-

Л. ж. плекса (ГПК) страны является достаточно сложной задачей. В основном эти модели опираются на данные статистики и строятся в предположении о сохранении наблюдаемых тенденций развития производства. Такие модели опираются на ряд ограничений и допущений и соответственно будут адекватными только при их выполнении. Для ГПК, экономика которого находится на переходном этапе, практически невозможно определить точную модель развития. Развитие ГПК сильно зависит от политических, экономических, демографических и социальных решений руководства страны, и можно лишь говорить о направлении его движения.

При разработке системы прогнозирования потребностей в специалистах для ГПК в современных условиях нами учитывались следующие тенденции: усиление глобальной конкуренции, охватывающей не только традиционные рынки товаров, капиталов, технологий и рабочей силы, но и системы национального управления, поддержки инноваций; - ожидаемая новая волна технологических изменений, усиливающая роль инноваций в ГПК; возрастание роли человеческого капитала как основного фактора экономического

развития ГПК. Уровень конкурентоспособности современной инновационной экономики в значительной степени определяется качеством профессиональных кадров.

Учитывая указанные выше соображения, для прогноза развития ГПК можно использовать два сценария: для стационарной экономики (используются методы корреляционнорегрессионного анализа); для переходной экономики (прогнозируемые данные задает пользователь).

Изучение и обобщение теоретико-методологических подходов к прогнозированию потребности в кадрах для горнопромышленного комплекса позволяет сформировать механизм взаимосвязи методов прогнозирования и планирования потребности в кадрах, а также основных показателей влияющих на прогнозирование потребности ГПК в кадрах.

В соответствии с концепцией взаимосвязей объемов производства отраслей ГПК с числом требуемых специалистов j-той специальности выстраивается технология расчета прогнозов.

Схематически концепция прогнозирования потребности в кадрах для ГПК реализуется в несколько этапов:

1) выбор спектра отраслей горнопромышленного комплекса и специальностей, для которых будет производиться прогноз;

2) прогноз экономического развития ГПК;

3) построение экономико-математической модели прогнозирования потребности в кадрах;

4) подбор статистических данных горнопромышленного комплекса для построения модели;

5) разработка информационной технологии прогнозирования потребности в кадрах для ГПК.

При реализации данной концепции строится математическая модель прогнозирования потребности ГПК в кадрах, которая состоит из двух частей:

1. определение объема производства промышленной продукции на прогнозируемый период;

2. установление эластичности связи между экономикой и числом специалистов.

Методы прогнозирования потребности в трудовых ресурсах

1. Предполагается рассматривать состояние системы подготовки кадров в виде набора векторов состояний и устранять рассогласование между вектором реальной потребности А;Т в специали-

стах и их наличием А!0 путем планирования подготовки кадров в

40 г!а! -

А0 =■

й ф А! -А0

вузах с целью минимизации целевой функции: 1 1 ,

где А10 - средневзвешенное отклонение потребности в специалистах на интервале прогнозирования Т;т у1т - весовые коэффициенты важности 1-той специальности.

Функционально-целевой подход заключается в построении пространства целей системы высшего образования и определении необходимых функций для их достижения. Пространство целей системы высшего образования и вуза представлено в виде дерева целей, элементам дерева ставятся в соответствие определенные действия. Следующим шагом в развитии этого подхода является отражение целей в программу их достижения, что реализуется в программно-целевых методах прогнозирования. Формируя цель «Подготовить специалиста, отвечающего требованиям Госстандарта и потребности ГПК», нужно провести декомпозицию цели, учитывая множество влияющих факторов, а затем определить последовательность управляющих воздействий во времени - программу достижения частных целей. Структура дерева целей оказывается многоуровневой, для ее оценки и свертки имеется ряд методов. Дерево целей в нескольких экспериментах можно построить с помощью экспертной процедуры, предусматривающей многоэтапный опрос экспертов с уточнением их мнений. Оценки отдельных факторов могут носить нечеткий характер. В этом случае они описываются лингвистическими переменными.

2. Для прогнозирования спроса на образование разного уровня выстраиваются модели поведения человека при выборе типа и уровня образования.

3. Поскольку в основу управления образованием изначально положен принцип определения и уменьшения рассогласований потребных и имеющихся специалистов, то управление строится на выявлении отклонений кадров по структуре. Прогнозирование основывается на экспертных оценках отклонений, затем формируется структура управления образованием с выполнением задач минимизации отклонений. Для обоснования проектных решений по совершенствованию оргструктуры, предложен ряд критериев оптимальности:

а) максимизации качества выполнения функций управления:

11

ж, х х..------> тах,

У У

1 1

1, если 1-тая функция выполняется j-тым подразделением,

0, в противном случае

Эффективность w1j выполнения 1-той функции j-тым подразделением определяется по формуле: = а1 х Р. , а1 - весовые коэффици-

енты значимости 1-той функции в достижении целей организации; Рщ - вероятности качественного выполнения 1-той функции j-тым

подразделением; Р, = 1 - в. , в. = р(Х. > Х3 )т - вероятность того,

что время выполнения 1-той функции превысит заданное режимом управления системой высшего образования (СВО), 1= 1,..., т; j = 1,..., п.

б) минимизации затрат на реализацию функций управления:

ЕЕс.х.-------->т1п , где сц - затраты j-того подразделения на вы-

1 1

полнение 1-той функции управления.

в) максимизации соответствия функций управления профессиональной ориентации подразделений:

Е Е 1- -------» тах , где ё1, = X 5гр ; 5гр = т1П(а« х ар ), ^

1 1

а^-коэффициенты, отражающие принадлежность 1-той функции и j-того подразделения S-й сфере управленческой деятельности;

г) минимизации общего времени выполнения управленческих функций:

ЕЕ Х-Х.------->т1п , где ^ - время выполнения 1-той функции j-

1 1

тым подразделением.

В основе моделей планирования и прогнозирования лежат либо ориентировочные расчеты потребностей в специалистах, либо экспертные оценки. Здесь сформировались два подхода:

1) развитие образования рассматривается в непосредственной зависимости от экономического роста страны; при этом социальнодемографические факторы выступают в роли ограничений;

2) устанавливается прямая функциональная связь развития системы образования от структуры и динамики социальных запросов населения на получение образования.

Первый подход является превалирующим, технология планирования заключается в оценках темпов роста экономики ГПК и их влияния на количество необходимых специалистов. Однако с ростом горизонта планирования возрастает неопределенность решений, обусловленная неизвестными темпами роста науки, недостаточной изученностью естественного, механического и профессионально-квалификационного движения работников. Для разрешения этой неопределенности проведены специальные выборочные исследования расстановки, использования и движения специалистов.

Планирование подготовки специалистов для ГПК рассматривается как стратегическая задача развития важного национального ресурса. Оценка плана развития проводится с помощью внешних и внутренних критериев.

Внутренним критерием чаще всего является уровень затрат на подготовку специалистов: G = N х Ж ^ т1п, где N - вектор потребности экономики в специалистах, W - вектор затрат на подготовку специалиста.

Если определен вектор социальной потребности У в высшем образовании в разрезе специальностей j, то задача планирования

имеет целевую функцию G = \Nntj — V. | ^ т1п .

Закономерности, связывающие количество специалистов с высшим образованием у с экономическими показателями х1 (валовой внутренний продукт), х2 (национальный доход), хз (производительность труда), х4 (доход на душу населения), х5 (численность работающих), выражены линейными уравнениями вида: у = а: + ВХ1 + С1х2 - dlx3 + £1X5 , у = а2 + В2Х1 + с2х2 - d2X4. Для оценки текущей потребности в специалистах все предприятия ГПК должны быть разбиты на группы и для каждой группы рассчитана средняя структура работников. Тогда могут быть построены нормативы потребностей в раз-

ных группах работников и рассчитан план устранения выявленных отклонений.

Однако такой подход является неэффективным, т.к. дает завышенные показатели потребности в кадрах.

2. Более эффективной является модель, разработанная на основе межотраслевого баланса, состоящая из 2 групп уравнений: уравнения межотраслевого баланса: Х4 = АХ + Yt, уравнения баланса специалистов: Ц = ВХ( , где Х1 - объем валовой продукции, Yt -

объем конечного продукта, А - матрица прямых затрат, В - матрица нормативных затрат труда специалистами на единицу продукции, Lth - перспективная численность специалистов отраслей материального производства.

Совместное решение систем этих уравнений определяет перспективную потребность в специалистах по укрупненным группам

специальностей: Ц = В(1 — А) 1У{.

Общая потребность в специалистах непроизводственной сферы Lth рассчитывалась по формуле: Ц = DZt + Ft, где Ъ - численность обслуживаемого контингента населения, Ft - перспективная численность специалистов в науке, научном обслуживании, аппарате административного управления, D - матрица нормативов обслуживания населения.

Норматив численности специалистов определяется в модели

Ки "

следующим образом: В. =~^~, В = К х ^ , где К - нормативный

коэффициент насыщенности j-той отрасли специалистами 1-го типа подготовки, Р_, - производительность труда в j-той отрасли, Я -диагонализированный вектор величин.

Особое внимание в исследованиях планирования высшего образования уделено соотношениям специалистов с высшим и средним специальным образованием для ГПК. Исходя из предположения, что вероятность взаимодействия работника (1-1)-й квалификации с работниками, 1-той, (1 + 1)-й квалификации пропорциональна их удельному весу, т.е.

Wl_l, 1 = Км, 1 х й, Wм, 1 +1 = Км, 1 х ^+ь где 4 dl+l - удельные веса работников 1-й и (1+1)-й квалификации, получены ограничения

вида: W1 +1, 1 х W1_1, 1 > W1.1, 1+1 х W1+1, 1-1, которые приводятся путем последовательных подстановок к условию:

-1—1 <----.

di+l

Это условие содержится в основе планирования соотношений работников с разными уровнями квалификации.

На основе этих моделей выполняются основные плановые расчеты для системы высшего образования.

Региональные проблемы планирования подготовки специалистов рассматриваются мало ввиду централизации разработки планов. При децентрализации управления системой высшего образования возникает новый комплекс проблем в рамках проводимой реформы системы высшего образования в РФ. Это проблемы качества, мобильности и доступности высшего образования, сочетания государственных и негосударственных вузов. Для этих задач пока нет готовых решений.

Для прогнозирования потребности в специалистах в ГПК применяют статистический анализ, эконометрические модели, экспертные оценки. Эконометрические прогнозы оказываются достаточно точными и применяются для обоснования планов работы системы высшего образования.

Планирование подготовки кадров выполняется в основном на основе экспертных оценок и прогнозов, хотя в последние года построен ряд математических моделей развития системы высшего образования.

Прогнозирование потребности в специалистах для ГПК целесообразно выполнять в разрезе отраслей ГПК и специальностей. Причем выбор количества отраслей и специальностей зависит от назначения прогноза и решаемой задачи.

Для расчетов прогнозов развития ГПК можно рассматривать стационарное и трансформационное состояние ГПК. В стационарном состоянии поведение описывается эконометрической моделью, в трансформационном - задается возможными сценариями изменений показателей.

Анализ существующих знаний в предметной области прогнозирования и планирования развития системы высшего образования позволяет сделать ряд выводов.

1. Наиболее эффективным подходом к управлению системой высшего образования является системный, и управление системой

высшего образования целесообразно строить на основе «дерева целей».

2. Программно-целевые методы рационально применять для разработки программ развития вузов, НИР в детерминированной среде. При управлении системой высшего образования (СВО) возникает значительная неопределенность оценки структуры потребности в специалистах, темпов научно-технического прогресса для ГПК.

3. В новых условиях необходим анализ состояния и моделирование рынка образовательных услуг. Управление СВО должно адаптироваться к структурным изменениям в ГПК, к изменениям потребностей ГПК в разных видах образования. Новыми требованиями к СВО является качество, мобильность и доступность образования.

4. Новым направлением изучения СВО является использование эконометрических моделей для прогнозирования тенденций и параметров системы образования. Эконометрические модели, описывая закономерности реальных процессов, могут служить научной основой прогнозирования изменений и разработки планов.

5. Существующие методы прогнозирования не объединяют в единую систему экономику, демографию и СВО, больше основаны на экспертных оценках.

6. Модели и методы планирования основаны на ряде допущений, наиболее конструктивны нормативные методы, когда определяются на основе анализа существующей статистики средние нормы потребности в специалистах, и на них основан расчет плана подготовки.

7. Движение обучающихся по уровням образования описано матрицей переходов (марковским процессом). Эта модель хорошо приспособлена для описания стационарного процесса, но плохо описывает нестационарные явления в рыночной экономике.

8. Существующая практика управления СВО требует новых подходов и методов, т.к. возникает противоречие между имеющимися знаниями и методами управления СВО и требованиями реформы высшего образования РФ.

Для разрешения этого противоречия необходимо:

- изучение закономерностей и связей изменений в ГПК и реакции СВО;

- построение эконометрических моделей, выделяющих знания из статистики работы СВО и позволяющих рассчитывать реальные прогнозы;

- моделирование рынка образовательных услуг, определение прогнозов его изменений и подстройки СВО под характеристики рынка;

- построение модели и технологии прогнозов потребности в кадрах для многоотраслевой экономики ГПК;

- создание новой информационной технологии расчетов планов подготовки кадров для регионов как основной единицы децентрализованного планирования;

- разработка методов проектного управления СВО, методов оценки эффективности инновационных форм обучения и стратегии управления СВО регионов.

------------------------------------------ СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Петров В.Л., Гончаренко С.Н. Модель планирования образовательных программ высшего профессионального образования. Обозрение прикладной и промышленной математики. - М.: «ОПиПМ». - Т. 16, вып. 3.- 2009.

2. Петров В.Л., Ярощук И.В., Гончаренко С.Н. Концептуальные подходы к разработке модели формирования кадрового потенциала промышленных предприятий. Обозрение прикладной и промышленной математики. - М.: «ОПиПМ». - Т. 16, вып.5.- 2009.

3. Гончаренко С.Н., Ярощук И.В. Разработка имитационной модели формирования кадрового потенциала промышленных предприятий. Обозрение прикладной и промышленной математики. - М.: «ОПиПМ». - Т. 16, вып.5.- 2009.

4. Гончаренко С.Н., Ярощук И.В. Разработка системы менеджмента качества образования кафедры вуза.// Горный информационно-аналити-ческий бюллетень. - М.: МГГУ, отдельный выпуск 2, 2009.

5. Пучков Л.А., Петров В.Л. Аналитическая записка: Формирование корпуса горных инженеров России. Количественные оценки, проблемы, тенденции развития (брошюра). - М.: МГГУ, 2006, 45 с. шгд=1

КОРОТКО ОБ АВТОРАХ ---------------------------------------------------

Петров В.Л. - доктор технических наук, профессор,

Гончаренко С.Н. - доктор технических наук, доцент,

Ярощук И.В. - кандидат технических наук,

Московский государственный горный университет Moscow State Mining University, Russia, umo@msmu.ru